Компании КПП (товары повседневного спроса) внедряют ИИ для повышения производительности на 5%
При поддержке SAP
Индустрия товаров повседневного спроса (CPG) переживает фундаментальную трансформацию, которая заставляет даже самые устоявшиеся бренды переосмысливать свою работу. Это явление называют «тисками CPG»: оно представляет собой сочетание сжатия маржинальности, препятствий в торговой политике и отрезвляющей реальности, при которой рост за счет цен больше не является жизнеспособной стратегией. Для компаний, которые полагались на повышение цен для увеличения выручки, это структурное изменение, требующее новых подходов к операционной деятельности, стратегии и конкурентному позиционированию.
Теперь компаниям из сферы CPG необходимо добиваться ежегодного прироста производительности на 5% и более просто для того, чтобы оставаться конкурентоспособными. Традиционные меры по сокращению расходов, такие как заморозка командировок, паузы в найме и прочие извечные кампании по повышению эффективности из более простых времен, в лучшем случае принесут пару процентов экономии. Решение кроется в более изощренном подходе: определении того, какие процессы можно перевести на цифровые рельсы перед проведением организационных изменений, а также в решении вопросов, касающихся эффективности процессов, ручных рабочих процессов и возможностей для автоматизации.
Однако фрагментарные решения, затрагивающие лишь отдельные проблемы, не способны обеспечить системный рост эффективности, который сегодня необходим компаниям CPG. Это вызывает растущий интерес к интегрированным технологическим платформам, способным одновременно поддерживать принятие решений и их исполнение во всех функциональных областях.
Проблема данных как сердце принятия решений в сфере CPG
Современные операции в сфере CPG строятся на данных, но, конечно, не все стратегии работы с данными одинаково эффективны. Компании сталкиваются с двойной проблемой: им необходимы глубокие аналитические данные по внутренним операциям и в то же время понимание внешней рыночной динамики и потребительского поведения. Исторически это означало извлечение операционных данных с неизбежной потерей критического бизнес-контекста в процессе, а затем необходимость крупных инвестиций в восстановление этого контекста, чтобы его можно было анализировать наряду с данными о потребителях и розничной торговле.
Этот разрыв порождает серьезные проблемы. Когда данные теряют свой бизнес-контекст при извлечении, компании тратят много времени и денег на попытки заново понять, что на самом деле означают цифры. Тем временем рыночные условия меняются, окна для проведения промоакций закрываются, а возможности исчезают. В отрасли, где своевременность часто определяет успех или неудачу, такое отставание в аналитических возможностях становится главным конкурентным недостатком.
Для решения этой проблемы передовые платформы данных, такие как Business Data Cloud от SAP, способны объединять внешние данные с внутренними операционными данными SAP, обладающими полным бизнес-контекстом. Бренды CPG могут совмещать данные о продажах с кассовых терминалов (POS) ритейлеров, аналитику потребительского поведения и внутреннюю транзакционную информацию без традиционного рабочего процесса «извлечения и реконструкции», что коренным образом меняет скорость, с которой компании могут переходить от анализа к принятию решений и действиям.
Этот эффект особенно заметен в сфере планирования промоакций и управления выручкой. Вместо того чтобы тратить недели на подготовку данных к анализу, компании могут просчитывать сценарии, моделировать результаты и корректировать стратегии практически в режиме реального времени, что чрезвычайно важно в индустрии, где рекламные окна измеряются днями или неделями.
Стратегия продвижения в условиях высоких ставок
Важные промокампании с высокими ставками, такие как Супербоул, наглядно показывают, насколько уязвимыми стали операции CPG. Скачки спроса носят интенсивный, локализованный и кратковременный характер, оставляя минимум пространства для задержки аналитики или несогласованного исполнения. В таких условиях успех промоакций зависит не столько от креативного мерчандайзинга, сколько от того, насколько быстро компании способны улавливать спрос, моделировать результаты и приводить в соответствие цены, запасы и операционное исполнение, пока рекламное окно еще открыто.
Принятие решений в основе таких промокампаний сопряжено со сложным анализом множества переменных: какие продукты выделить, каковы оптимальные уровни скидок, каково специфичное для магазина позиционирование и даже каковы региональные различия в предпочтениях потребителей. То, что находит отклик у покупателей в одном регионе, может не сработать в другом, поэтому эффективная стратегия продвижения требует детального анализа вплоть до отдельных торговых точек.
Такие инструменты, как решение SAP для управления ростом выручки (Revenue Growth Management), обеспечивают именно такой уровень детализации, помогая брендам рассчитывать и моделировать промо-эффект (lift), а также преобразовывать эти инсайты в готовые к реализации решения. Анализ учитывает региональные вкусовые предпочтения, местную конкурентную динамику и исторические данные о продажах для оптимизации каждого решения о продвижении.
Но планирование промоакций ценно лишь тогда, когда его можно эффективно реализовать. Именно здесь многие компании CPG сталкиваются с трением между стратегией и операционной деятельностью. Анализ данных может выявить идеальный набор для промо, но без обеспечения доступности товара, поддержания присутствия на полке и физического мерчандайзинга этот анализ остается чистой теорией. Вот почему критически важна интеграция между системами планирования промоакций, цепочками поставок, финансовым планированием и ERP-платформами.
Управление дистрибуцией: фактор успеха или провала промоакций
В периоды высокой активности промокампаний компании должны точно прогнозировать спрос, стратегически распределять запасы и безупречно осуществлять дистрибуцию. Это особенно сложно для таких категорий, как снеки и напитки, где широко распространены модели прямой доставки в магазины (DSD). Управление присутствием на полке имеет критическое значение, поскольку пустая полка означает, что потребители переключатся на продукты конкурентов или вовсе откажутся от покупки. Для этого требуется видимость в реальном времени на множестве уровней цепочки поставок через различные источники данных, а также операционные возможности для быстрых действий.
Современные системы управления складом, включая SAP Extended Warehouse Management, обеспечивают детализированную видимость, необходимую для отслеживания запасов в этих различных состояниях. В сочетании с приложениями для DSD, такими как решение SAP для доставки «последней мили» (last mile distribution), которое оптимизирует маршруты водителей, графики поставок и исполнение в магазине, компании CPG могут поддерживать постоянное присутствие на полке, стимулирующее успех промоакций. Инструменты торгового исполнения, такие как решение для розничной торговли в составе SAP Sales Cloud, позволяют выездным командам проводить аудит магазинов и отчитываться о реальном положении дел. Это помогает предоставить руководству четкую и точную картину того, что происходит в точках продаж.
Как искусственный интеллект меняет операционную деятельность CPG
Искусственный интеллект выходит за рамки экспериментальных сценариев использования и находит практическое применение во всех операциях CPG. В складских условиях системы с поддержкой ИИ могут оптимизировать управление задачами, повысить точность прогнозирования и упростить обработку возвратов. В планировании цепочек поставок ИИ помогает генерировать сценарии спроса с учетом множества переменных, влияющих на движение товара.
Интеграция Joule в программное обеспечение Integrated Business Planning от SAP демонстрирует, как диалоговый ИИ может трансформировать рабочие процессы планирования. Вместо того чтобы перемещаться по сложным интерфейсам для доступа к данным цепочки поставок, планировщики могут задавать вопросы на естественном языке и получать мгновенные ответы на базе ИИ, сформированные на основе актуальной информации. Это снижает барьеры для получения аналитических данных и ускоряет принятие решений в ходе критических циклов планирования.
Передовые складские операции выигрывают от использования ИИ-агентов, способных улучшить анализ рисков для товарно-материальных запасов, оптимизировать управление задачами и повысить точность прогнозов. Речь идет не просто об ускоренных версиях существующих процессов. Напротив, это качественно новые возможности, которые могут выявлять закономерности и риски, упускаемые человеческими аналитиками на фоне объемов и сложности современных операций в цепочке поставок.
Управление выручкой — или определение оптимальных цен и стратегий продвижения — особенно хорошо подходит для помощи со стороны ИИ, поскольку анализ взаимодействия различных уровней цен, промо-тактик и стратегий позиционирования для тысяч товаров и магазинов выходит за рамки человеческих аналитических возможностей. Машинное обучение способно выявлять закономерности и оптимизировать решения с масштабом и скоростью, недоступными для ручного анализа. ИИ-функции, внедряемые в платформы управления ростом выручки, обещают сделать планирование промоакций более изощренным и эффективным.
Пожалуй, наиболее значимым для компаний CPG, столкнувшихся с необходимостью повышения производительности, является использование интеллектуальными системами управления запасами технологий машинного обучения для прогнозирования дат поставки и предоставления аналитики в реальном времени для принятия решений по дистрибуции. Мониторинг выполнения заказов на продажу позволяет прогнозировать риски их невыполнения еще до того, как они материализуются, что делает возможным упреждающее вмешательство. Эти возможности ИИ решают такие проблемы, как доступность товара и надежность поставок во время критических промо-окон, которые являются одними из самых рискованных вызовов в работе CPG.
Однако самые впечатляющие приложения ИИ в сфере CPG не обязательно будут самыми заметными. Вместо броских ориентированных на потребителя функций реальная ценность заключается в внедрении интеллекта в основные операционные процессы. Постепенные улучшения в десятках рабочих процессов в совокупности со временем дают существенные конкурентные преимущества.
«Тиски CPG» — это не временное явление, которое компании могут просто переждать. Структурные факторы, вызывающие сжатие маржи и ограничивающие ценовую власть, отражают фундаментальные изменения на рынке. Торговая политика продолжит развиваться. Потребительское поведение продолжит меняться. Победителями выйдут не только те компании, у которых лучшие продукты, а те, которые построили самые эффективные и гибкие операции.
Джон Дано (Jon Dano) — отраслевой советник по потребительским товарам в компании SAP.
Спонсируемые статьи — это контент, созданный компанией, которая либо оплачивает размещение материала, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и такие материалы всегда четко маркируются. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com.
