Problembeskrivning
Ett ledande dotterbolag till ett globalt varumärke för alkoholhaltiga drycker ville förbättra marknadsandelarna i pilotbutiker genom mer riktad och lokal marknadsföringsplanering.
Verksamheten behövde bättre insyn i butiksförsäljning, lager, säsongsvariationer, regional efterfrågan och kampanjernas resultat. Dessa signaler var dock utspridda över separata system, vilket gjorde det svårt att identifiera butiker med hög potential, effektivt fördela utgifter och anpassa lagret till den lokala efterfrågan.
Viktiga utmaningar
- Fragmenterad efterfrågesynlighet över butiker, SKU:er, regioner och kanaler
- Ineffektiv fördelning av handelsutgifter mellan program och incitament
- Kopplade beslut om lager, incitament och försäljningsplanering
- Top-down-målsättningen är inte helt förankrad i efterfrågemönster på försäljningsställesnivå
Lösning implementerad
- Polestar Analytics driftsatte PromoPulse, en AI-driven informationscockpit för handelsreklam utformad för att hjälpa konsumtionsgruppsteam att gå från bred kampanjplanering till insiktsdrivet genomförande på butiksnivå.
- Kopplad butiks-, SKU-, schema-, lager-, säsongs-, regional-, kund- och kanaldata till ett beslutslager
- Aktiverade varumärkes- och lagerrekommendationer på butiksnivå för prioriterade butiker
- Använde upplyftningsmodellering för att identifiera kombinationer av depåer, kanaler, kunder, butiker och system med hög potential
- Tillhandahöll vyer på kampanjnivå över försäljning, baslinje, ökning, ROI, marginal och prestationsfaktorer
- Aktiverade AI-baserad scenariosimulering över utgifter, geografi, kanal, varaktighet och rabattdjup
- Stödde fastställandet av bottom-up-mål genom att aggregera efterfrågesignaler på butiksnivå till regionala mål
- Aktiverade PulseAI-beslutsstöd för snabbare frågor om ROI, lyft, elasticitet, rabattpåverkan och marginalutfall.
Några utmaningar?
Våra branschexperter kan lösa ditt problem.