Framgång för konsumentprodukter: Kan AI och dataanalys omvandla optimering av handelskampanjer?

Nielsen Holdings framhåller att 40 % av utgifterna för handelsfrämjande åtgärder inom området konsumentförpackade varor (CPG) inte uppnår de avsedda resultaten.

Dagligen brottas beslutsfattare i branschen med en mängd frågor, som till exempel

• Hur presterar återförsäljaren på en plats under en specifik tidsperiod och för en specifik produkt?
• Köp en, få en gratis eller en, få en gratis alternativ vs. halva priset — vad ska jag ansöka om och var?
• Hur effektiv var min tidigare handelskampanj? Kommer den att fungera igen för en annan produkt eller ett annat scenario?
• Hur optimerar mina konkurrenter sina handelskampanjer, hur ser deras kampanjkalender ut?
• Vad blir min förväntade försäljning om jag behåller varumärke A på baspriset de kommande 6 månaderna och marknadsför varumärke B för ett köp en, köp en, få ...

Inom konsumentvarubranschen känns det som att knäcka en kod att ta itu med marknadsföringens 5P:n. Att uppnå 360-graders datadrivet beslutsfattande låter bra, men det är nästan Mission Impossible.

Utgifter för handelsfrämjande åtgärder är en betydande affär, en kassako för företag. Tillverkare kämpar dock med att knäcka koden för bästa avkastning på investeringen, och förlitar sig på tidigare erfarenheter, magkänsla och ofullständig information.

Utmaningarna finns i överflöd – från fragmenterade datasystem till att hantera undermålig analysprogramvara. Ljuspunkten? Här kommer artificiell intelligens, stordata och deras superhjältegrupp, som vänder utvecklingen genom att hjälpa oss att utnyttja data som aldrig förr. Det är som att ha en superhjälte inom fackhandelsfrämjande verksamhet som identifierar optimala resurser för högavkastande kampanjer.

Kortfattat utforskar den här bloggen lösningar för handelsfrämjande optimering (TPO), diskuterar hinder, svårigheter och hur AI fungerar som hjälten för att ta itu med dessa utmaningar direkt. Håll utkik!

Säg adjö till huvudvärk med handelsreklam: Få vårt lättförståeliga ramverk och våra bästa praxis.

Sammanfattning av handelskampanjer

Inom konsumentförpackade varor (CPG) betecknar "handel" interaktionen mellan tillverkare och återförsäljare. Handelsfrämjande åtgärder omfattar de kollektiva marknadsföringsstrategier som implementeras i butiker för att öka efterfrågan på produkter. Olika faktorer, inklusive prissättning, displayutrustning, mervärdesbonusar med mera, beaktas i handelsfrämjande åtgärder.

Enligt Deloitte spenderar organisationer i genomsnitt 7–10 % av sin bruttoomsättning på marknadsföring.

Trade Promotion Optimization (TPO) innebär att analysera historisk prestanda för att formulera modeller som kan förutsäga framtida utfall. TPO kretsar kring att identifiera den optimala kombinationen för varje produkt, region och SKU, med målet att skapa kampanjer som maximerar volym, försäljning, vinst och diverse andra viktiga parametrar, allt inom en specificerad budgetbegränsning.

Öka din avkastning på investeringen: Kom igång med avancerad analys för handelskampanjer idag,

Viktiga element för framgångsrik TPO inom konsumentproduktindustrin

• Insamling och justering av data
• Bedömning av kampanjernas effektivitet
• Analysera kampanjer
• Planering
• Optimering

Källa: CPG Vision

Nu ska vi prata om Trade Promotion Management (TPM). Till skillnad från TPO fokuserar TPM på det interna genomförandet och de operativa aspekterna av handelsfrämjande åtgärder. Detta innebär att man fördelar budgetar för olika steg i olika avdelningar, övervakar detaljhandelsaktiviteter, håller koll på medel, godkänner betalningar och mer. Det är i grunden den bakom kulisserna åtgärden för att säkerställa att allt går smidigt inom handelsfrämjande verksamhet.

Öka din avkastning på investeringen: Kom igång med avancerad analys för handelskampanjer idag, klicka här

Viktiga implementeringsutmaningar för optimering av handelsfrämjande åtgärder

Enligt en färsk undersökning från Promo Optimization Institute har över 65 % av återförsäljarna utmaningar med att integrera handelsreklam med andra detaljhandelsområden. Detta resulterar i bristande överensstämmelse med policyer för prissättning, leveranskedja och sortimentshantering.

Syftet med optimering av handelsfrämjande åtgärder är att överbrygga dessa klyftor och betonar behovet av sömlös samordning mellan olika aspekter av en återförsäljares verksamhet för ökad effektivitet.

Datatillgänglighet och kvalitet: TPO förlitar sig på korrekt data från olika källor, men organisationer möter ofta inkonsekvenser och luckor, vilket påverkar algoritmernas effektivitet.

Problem med dataformat: Beslutsfattare använder fortfarande begränsade verktyg som kalkylblad, vilket komplicerar dataåtkomst och integration i arbetsflöden.

Beroende av kvalificerad personal: Företagsanvändare förlitar sig ofta starkt på IT- eller MIS-team för daglig dataåtkomst och anpassade rapporter, och saknar möjligheten att uppdatera dashboards oberoende av varandra.

Saknad "tänk om"-analys: Många handelsfrämjande strategier kräver prognoser och förutsägelser av effekterna av specifika åtgärder, som att genomföra en "köp en, få ...

Ofullständiga insikter för nya planer: Organisationer står inför utmaningar när det gäller att mäta effektiviteten av handelsfrämjande åtgärder på grund av otillräcklig data och ineffektiv prediktiv intelligens. Detta resulterar i brist på databaserad optimering, där beslutsfattare förlitar sig på tidigare erfarenheter eller ofullständig information.

Integrationskomplexitet: Att integrera TPO-system med befintlig IT-infrastruktur kan vara komplext och hindra effektiv optimering.

Marknadsdynamikens komplexitet: TPO-lösningar måste vara flexibla för att anpassa sig till dynamiska marknader med förändrade konsumentpreferenser, konkurrens och ekonomiska förhållanden.

Utmaningar inom återförsäljarkommunikation: Samarbete med återförsäljare kräver effektiv kommunikation, datadelning och förhandling, vilket ökar komplexiteten i optimerade marknadsföringsplaner.

Kontinuerlig övervakning och förbättring: TPO kräver kontinuerlig övervakning och förfining för att anpassa sig till förändrade marknadsförhållanden för långsiktig framgång.

Medan vi har undersökt utmaningarna med att implementera handelsfrämjande optimering (TRP), har du funderat på hur du kan övervinna dem och varför AI kan vara det hemliga vapnet? Låt oss utforska vidare.

Fixa handelspromotionsoptimering med AI som hemligt vapen

Både tillverkare och återförsäljare är överens om att många kampanjer är ineffektiva. Detta har pågått i årtionden och utgifterna för kampanjer har ökat med tiden.

Här är några viktiga saker för en robust TPO-lösning

1. Samlar in data från olika källor för CPG Analytics: Till exempel behöver ett ledande dryckesföretag som strävar efter att optimera handelsreklam för sin nya energidryckslinje en lösning som hämtar data från olika konsumentkontaktpunkter. Detta inkluderar försäljningsdata från detaljhandelspartners, kundfeedback på sociala medier och marknadstrender från branschrapporter. Genom att integrera information från dessa källor kan företaget skapa en mer exakt och riktad handelsreklamstrategi, vilket säkerställer att deras kampanjer blir framgångsrika på en konkurrensutsatt marknad.

Källa - Acuvate

2. Insamling av digital data: Inom konsumentvarubranschen, med den ökande digitala marknadsföringen, är det avgörande att spåra konsumenternas sentiment på plattformar som Twitter och Facebook. Traditionella TPO-lösningar (Trade Promotion Optimization) missar ofta denna ostrukturerade realtidsdata. När du väljer en leverantör, prioritera de som effektivt samlar in och använder digital data. Dessutom står TPO inför utmaningar med fragmenterad data som finns i isolerade system som POS, syndikerad data och data om digitala marknadsföringskampanjer. En idealisk TPO-lösning bör ge en enhetlig vy och erbjuda ett enda fönster för bekväm åtkomst till olika datatyper och rapporter.

3. Prognostisera försäljning av konsumentvaror: En idealisk TPO-lösning måste förutsäga intäkter, vinster och kostnader för olika kampanjerbjudanden genom att sammanfoga interna datakällor (tidigare försäljning, kampanjer) med extern data från leverantörer som Nielsen, Kantar, IMS och ytterligare källor som väder, evenemang och sociala medier.

4. Rekommendera handelskampanjer: För CPG Analytics bör en robust TPO-lösning optimera kampanjer baserat på prognostiserade kombinationer. Den bör rekommendera kampanjer med hänsyn till begränsningar som regionala budgetar och mål som volymökning eller marknadsandelsökning. Planeraren bör kunna simulera scenarier och välja det bästa genom att förutsäga försäljningsökning och vinst. Till exempel kan det föreslås att man kör en BOGO-kampanj i en specifik region för att maximera intäkterna inom en definierad budget.

5. Automatisering av analys efter händelser: Analys efter kampanjstart är en viktig aspekt av TPO-lösningar, men de flesta saknar automatisering, vilket leder till manuell datainsamling och belastar fältsäljteam.

Enligt POI-undersökningar införlivar endast 39 % av CG-företag någon nivå av automatisering i sina TPO-lösningar.

• Automatiserad dataanalys med hjälp av artificiell intelligens möjliggör frekventa och omfattande granskningar av befordringar, vilket minskar arbetsbelastningen för fältteam och eliminerar potentiella fel.


• En effektiv TPO-lösning bör också vara självbetjäningsbaserad, vilket minskar beroendet av IT-, MIS- eller data science-team, vilket säkerställer användarvänlighet och förbättrad användarupplevelse.


• Avancerade visualiseringar, som bubbeldiagram och värmekartor, förenklar analysen av stora datamängder för snabbare insikter jämfört med traditionella TPO-lösningar.

Verkliga tillämpningar av AI inom TPO för konsumtionsvaror

Procter & Gamble (P&G):

Den globala konsumentvarujätten P&G använder AI och maskininlärning för att analysera omfattande historisk försäljnings- och kampanjdata. Denna metod hjälper P&G att identifiera effektiva kampanjer för olika produkter och regioner, vilket leder till mer välgrundade beslut, resursoptimering och förbättrade försäljningsresultat.

Krypa in:

Företaget använder AI för att optimera handelskampanjer genom att analysera försäljningsdata, marknadstrender och externa faktorer som påverkar konsumentbeteendet. Detta resulterar i mer exakta efterfrågeprognoser, förbättrad lagerhantering och optimerade kampanjstrategier, vilket i slutändan förbättrar kampanjernas effektivitet och minskar onödiga kostnader.

Walmart:

Detaljhandelsledaren Walmart använder AI för dynamisk prissättning och kampanjer i sina butiker. Maskininlärningsalgoritmer analyserar försäljningshistorik, konkurrentpriser och marknadstrender, vilket gör att Walmart kan erbjuda konkurrenskraftiga priser i realtid samtidigt som intäkterna maximeras. Denna dynamiska prissättningsstrategi, som drivs av maskininlärning för optimering av handelskampanjer, hjälper Walmart att behålla sin position som prisledare inom detaljhandeln.

Amazon:

E-handelspionjären Amazon använder AI för att anpassa kampanjer med hjälp av rekommendationsalgoritmer. Genom att analysera kundbeteenden skräddarsyr Amazon produktförslag till individer och optimerar prissättningsstrategier dynamiskt som svar på marknadsförändringar. Detta förbättrar kundupplevelsen och driver högre försäljningsvolymer.

Coca-cola:

Dryckesjätten Coca-Cola använder AI för att optimera marknadsföringsstrategier, analysera försäljningsdata, historiska resultat och externa faktorer som vädermönster. Denna AI-drivna metod gör det möjligt för Coca-Cola att skräddarsy kampanjer för maximal effekt, förbättra noggrannheten i efterfrågeprognoser och öka den övergripande effektiviteten.

Optimering av handelsfrämjande åtgärder spelar en avgörande roll för konsumentproduktindustrin

Inom konsumentförpackade varor (CPG) är effektiv handelspromotionsoptimering (TPO) avgörande för hållbar tillväxt. Polestar Analytics, som en pålitlig partner, erbjuder ett företagsklassat verktyg för hantering av handelspromotioner (TPM) inom CPG-branschen med granularitet på SKU-/kundnivå och avancerade baslinjemodeller.

Med en framgångsrik meritlista av att implementera analyser för fler än 50 CPG-varumärken använder Polestar sofistikerade maskininlärningsalgoritmer för att simulera den stegvisa effekten av handelsfrämjande initiativ.

För dig som vill öka effektiviteten av dina handelsutgifter utan onödiga komplikationer, sök expertråd.

Vår lösning prioriterar att harmonisera mänskliga insikter med maskindriven optimering, vilket främjar en strategisk och hållbar strategi för handelsfrämjande åtgärder inom konsumentproduktindustrin.