Fyrtio år av intäktstillväxthantering – och varför de sista 10 är viktiga

Vissa anser att Revenue Growth Management (RTM) är ett praktiskt verktyg för dagens moderna konsumentproduktföretag. Det har blivit ett så viktigt verktyg att det har integrerats i varje kontaktpunkt som konsumentproduktföretag har med prisoptimering.handelsfrämjande och utgiftseffektivitettill strategier för optimering av portfölj och produktmix.

Idag är det svårt att hitta ett företag som inte uppnår mätbara vinster från RGM. Många rapporterar en3–7 % höjningi intäkter genom kanaloptimering,10–20 % minskningi lagerkostnader eller2–4 % ökningi omsättningstillväxt med produktsortiment och mixoptimering.

Ändå finns det många företag som halkar efter.

För att förstå hur vi hamnade här, och varför det senaste decenniet har varit avgörande, måste vi spola tillbaka tiden till mitten av 1980-talet – fyrtio år sedan.

Inte många arbetare idag föddes in i en analog värld, men RGM föddes vid den här tiden. Innan digitala verktyg var vanliga, förlitade sig konsumentföretag på manuella rapporter, kalkylblad på papper och stordatorer för grundläggande analyser. I bästa fall var arbetet manuellt, isolerat, reaktivt och mer drivet av erfarenhet än data.

Kort sagt, RGM började som en funktion av nödvändighet, inte strategi.

Hoppa fram till 2010-talet och vi går in i en övergångsperiod där decenniet markerade ett skifte från reaktivt beslutsfattande till diagnostiska och prediktiva metoder, tack vare förbättrad datatillgänglighet, starkare statistiska verktyg och skalbara ERP/CRM-system.

Leder stora konsumentprodukter somCoca-Cola, PepsiCo, P&G, Nestlébörjade bygga formella interna RGM-team med definierade roller, strukturerade metoder och ett mer strategiskt tänkesätt. Sammanfattningsvis såg 2010-talet ut så här:

Många av de ovan nämnda verktygen används fortfarande flitigt idag, såsom Teradata, Oracle, SAP, Blue Yonder, SaS, Tableau med flera. Men det finns en viktig egenskap som de alla delar: de är inte system, utan fristående verktyg som vart och ett är utformat för att lösa ett specifikt problem eller utföra en begränsad uppsättning uppgifter.

Vad saknas i det nuvarande RGM-dataekosystemet?

Möjligheten att leverera omedelbara insikter ochbeslutsacceleration överhela dataområdet med generativa och AI-baserade verktyg som minskar tiden för forskning och testning från veckor till dagar, vilket låter marknadsförare agera medan fönstret fortfarande är öppet.

• Hyperpersonaliseringsom driver mätbar tillväxt med näst bästa erbjudanden med mindre marknadsföringsinsatser;
• Tidig signaldetekteringoch tidig proaktiv innovation driven av LLM-utvinning av sociala, sök- och kreatörsplattformar;
• Effektivitets- och kostnadsoptimeringpå företagsnivå eftersom AI-drivna insiktsmotorer ersätter repetitiv analys.

Så varför spelar de senaste tio åren någon roll?

För nu lever vi i en tid då övergången från EDW till datasjö, till Lakehouse, till Databricks Data Intelligence Platform har mognat. Med stöd av en strategiskDatakonsultpartnerkan organisationer fullt ut förverkliga denna utveckling. Databricks Data Intelligence Platform eliminerar utmaningarna med långsam och isolerad data, felaktiga insikter och fragmenterade synpunkter på marknaden.

Med Databricks kan insikter genereras i realtid –eller så snabbt som ditt företag behöver – med hjälp av alla typer av data: bilder, video, POS, sociala medier, kanaldata med mera, samlat på en enda plats och i ett enda format. Den bryter ner silos genom att integrera äldre data från lokala edw-system samt moderna källor som Synapse, Snowflake och BigQuery. Resultatet är snabbare, mer exakta beslut och en verklighetstrogen helhetsbild av kunden, marknaden och verksamheten.

Hur har denna omvandling påverkat RGM?

Kanaloptimering är processen att anpassa prissättning, marknadsföring och produktstrategieröver de fysiska och digitala kanalerna för att maximera kundräckvidd, intäkter och lönsamhet. Med äldre system från 2010-talet var detta nästan omöjligt eftersom de inte var utformade för att hantera datavolymen eller den ostrukturerade data som nu samlas in över de digitala kanalerna. För en kanalchef, försäljningschef eller e-handelschef löser Data Intelligence Platform en mängd utmaningar som äldre system inte klarar av:

• Inkonsekvent prissättning över olika kanaler
• Kanalkonflikt mellan DTC och detaljhandel
• Begränsad insyn i prestanda på kanalnivå
• Brist på samstämmighet mellan kundupplevelser online och i butik
• Ooptimerade sortimentsstrategier per kanal
• Fragmenterad eller okoordinerad marknadsföringsplanering

En modern dataintelligensplattform åtgärdar dessa brister genom att möjliggöra:

• Analys av prestanda över flera kanaler
• Prisharmonisering
• Kanalspecifik sortimentsoptimering

Resultatet är en enhetlig, agil metod för kanalstrategi som anpassar sig i realtid till konsumentbeteende och marknadsdynamik.

Hur en dataintelligensplattform hjälper till att möjliggöra användningsfall

Viktiga komponenter i Data Intelligence Platform som möjliggör dessa användningsfall inkluderar:

• Öppen källkod Delta Lake som samlar data på en central plats och eliminerar behovet av att kopiera eller flytta data mellan system.
• Unity Catalog för styrning och härkomst på företagsnivå
• ML Flow för maskininlärningselasticitetsmodeller
• Autoloader och Lakeflow för realtidsflöden
• AI/BI Genie förvandlar dina statiska dashboards till GenAI-drivna insiktsmaskiner.

Prognoser och efterfrågeplaneringär en viktig hörnsten iRGM (Required Guarding Management) som förbättrar noggrannheten i efterfrågeprognoser och lagerjustering med hjälp av realtidsdata och prediktiva modeller genom att förbättra prognosnoggrannhet, lageromsättningshastighet, slutlager och servicenivå.

Genom att vända sig till Data Intelligence Platform kan konsumentproduktiva leverantörerminska lagerkostnaderna med 10–20 %ochförbättra prognosnoggrannheten med 5–15 %genom att implementera användningsfall som innehåller externa signaler, maskininlärningsprognoser och realtidsvarningar för att proaktivt balansera utbud och efterfrågan.

Efterfrågeplanerare, leveranskedjechefer och försäljningschefer behöver nu inte hantera de vanliga utmaningar som inte åtgärdas med äldre system: låg prognosnoggrannhet, lagerbrist och överlager, reaktiv snarare än proaktiv lagerhantering, brist på integrerade efterfrågesignaler, isolerad försäljnings- och leveransplanering eller höga lagerhållningskostnader. Istället får de en integrerad, intelligent bild av efterfrågan – och verktygen för att agera utifrån den i realtid.

Hur Databricks Data Intelligence Platform hjälper!

DeDatabricks Data Intelligence-plattformmöjliggör prognostisering och användningsområden för efterfrågeplanering genom en enhetlig uppsättning avancerade funktioner, inklusive;Databricks funktionsbutikför efterfrågade drivkrafter,AutoMLför prognosmodellering,Delta Live-bordför datainmatning och transformation i realtid, Unity Catalog för länkning, styrning och spårbarhet av ML- och GenAI-modeller, ochSjöhusetför transformation och integration av historisk och strömmande data.

Kategorichefer, varumärkeschefer ochintäktstillväxtstrategerkämpar med utmaningar med produktsortiment och mixoptimering som äldre system bara tolererar. Dessa inkluderar spridning och komplexitet av SKU, underpresterande produkter som tar upp hyllutrymme, låg omsättning i viktiga kategorier eller felaktigt anpassade strategier för förpackningsprissättning – allt detta till följd av begränsningarna i de äldre systemen.

Moderna användningsfall använder Databricks SQL för dashboards på SKU-nivå, Delta Sharing för inkludering av syndikerad data, MLflow för mixoptimeringsmodeller och Lakehouse för att integrera POS-, lojalitets- och varukorgsdata som utnyttjar POS- och paneldata för att rationalisera SKU:er, förbättra förpackningsprisarkitekturen och prioritera artiklar med hög marginal i sin strävan att optimera produktportföljen genom att anpassa sortiment och förpackningsprisarkitektur till kundernas behov och lönsamhetsmål.

Tillsammans hjälper dessa verktyg till att optimera produktportföljer genom att anpassa sortiments- och prissättningsstrategier till kundernas behov och lönsamhetsmål.

Polestar Analytics Expertise + Databricks Data Intelligence Platform – Vad betyder det?

Polestar Analytics har anammat Databricks Data Intelligence-plattform för att erbjuda tre innovativa lösningar för marknaden:

• Vinstpuls:En integrerad svit av ML- och visualiseringslösningar som hanterar prissättning, marknadsföring och optimering av handelsutgifter. Lösningen har fått ett brett genomslag inom ett konsumentproduktlandskap.
• Datanexus:Ett datatekniskt verktyg som påskyndar leveransen av komponerbara datamodeller som är grunden för alla konsumtionslager – visualisering, maskin- och generativ AI och agenter
• Agentskap:En data science-lösning som utnyttjar Agent Bricks, vilket möjliggör dra-och-släpp-skapande av agenter, en agentmarknadsplats och ett agentorkestreringsverktyg.

Polestar Analytics har levererat starkt kundvärde, vilket framgår av:

Vad kommer framtiden att erbjuda? Här är våra förutsägelser:

• RGM blir verkligt realtidsbaserat med införandet av OLTP-data (Lake Base)
• Detaljerad kundsegmentering kommer att enhetas över alla kanaler (tv, telefoner, sök och mer)
• Agenter kommer att assistera och sedan utföra rutinuppgifter som matinköp och kommer att – fundamentalt förändra segmenterings- och urvalsprocesser. Agenter har potential att ta bort de känslomässiga elementen från vardagliga köpbeslut, vilket effektiviserar kundupplevelsen.

FöljPolestar Analyticsför mer tankeledarskap eller besökpolestarnaanalytics.com