Gepresenteerd door SAP
De consumptiegoederenindustrie maakt een fundamentele verschuiving door die zelfs de meest gevestigde merken dwingt hun manier van werken te heroverwegen. Het is wat sommige mensen de CPG-squeeze noemen, of een samenloop van margecompressie, tegenwind in het handelsbeleid en de ontnuchterende realiteit dat prijsgedreven groei niet langer een haalbare strategie is. Voor bedrijven die afhankelijk zijn van prijsstijgingen om hun omzet te verhogen, is dit een structurele verandering die nieuwe benaderingen van hun activiteiten, strategie en concurrentiepositie vereist.
CPG-bedrijven moeten nu een jaarlijkse productiviteitswinst van 5% of meer realiseren om concurrerend te blijven. Traditionele kostenbesparende maatregelen zoals reisstops, personeelsonderbrekingen en andere eeuwenoude efficiëntiemaatregelen uit eenvoudiger tijden kunnen op zijn best een paar procentpunten opleveren. De oplossing ligt in een meer geavanceerde aanpak: identificeren welke processen digitaal kunnen worden ingeschakeld voordat organisatorische veranderingen worden doorgevoerd, waarbij problemen op het gebied van procesefficiëntie, handmatige workflows en mogelijkheden voor automatisering worden aangepakt.
Maar fragmentarische oplossingen die geïsoleerde problemen aanpakken, kunnen niet de systemische efficiëntie opleveren waar CPG-bedrijven nu om vragen. Dit leidt tot een toenemende belangstelling voor geïntegreerde technologieplatforms die de besluitvorming en uitvoering op alle functionele gebieden tegelijk kunnen ondersteunen.
De data-uitdaging die de kern vormt van de CPG-besluitvorming
Moderne CPG-operaties draaien op data, maar uiteraard zijn niet alle datastrategieën gelijk. Bedrijven worden geconfronteerd met een tweeledige uitdaging: ze hebben diepgaand inzicht nodig in hun interne activiteiten en tegelijkertijd inzicht in de externe marktdynamiek en consumentengedrag. Historisch gezien betekende dit dat er operationele gegevens moesten worden geëxtraheerd, wat inhield dat daarbij cruciale bedrijfscontext verloren ging, en dat er vervolgens zwaar moest worden geïnvesteerd in het reconstrueren van die context, zodat deze samen met consumenten- en retailgegevens kon worden geanalyseerd.
De ontkoppeling zorgt voor echte problemen. Wanneer gegevens tijdens de extractie hun zakelijke context verliezen, besteden bedrijven veel tijd en geld aan het opnieuw begrijpen van wat de cijfers eigenlijk betekenen. Ondertussen veranderen de marktomstandigheden, sluiten reclamevensters en verdwijnen kansen. In een sector waar timing vaak het succes of falen bepaalt, wordt deze vertraging in analytisch vermogen een concurrentienadeel.
Om deze uitdaging aan te gaan, kunnen geavanceerde dataplatforms zoals SAP’s Business Data Cloud externe gegevens importeren met interne operationele SAP-gegevens die een volledige zakelijke context hebben. CPG-merken kunnen point-of-sale-gegevens van retailers, inzichten in consumentengedrag en interne transactie-informatie combineren zonder de traditionele extract-and-reconstruct-workflow, waardoor de snelheid waarmee bedrijven van analyse naar beslissing naar actie kunnen gaan fundamenteel verandert.
De impact is vooral groot voor de promotieplanning en het inkomstenbeheer. In plaats van wekenlang bezig te zijn met het voorbereiden van gegevens voor analyse, kunnen bedrijven scenario’s uitvoeren, resultaten modelleren en strategieën vrijwel in realtime aanpassen, wat enorm is in een sector waar promotieperioden in dagen of weken worden gemeten.
Promotiestrategie in een omgeving waar veel op het spel staat
Promotiemomenten met hoge inzet, zoals de Super Bowl, laten zien hoe kwetsbaar CPG-operaties zijn geworden. Vraagpieken zijn intens, lokaal en van korte duur, waardoor er weinig ruimte overblijft voor vertraagd inzicht of onderbroken uitvoering. In deze omgeving hangt het succes van promotie minder af van creatieve merchandising en meer van hoe snel bedrijven de vraag kunnen aanvoelen, resultaten kunnen modelleren en prijzen, voorraad en uitvoering kunnen aanpassen terwijl het venster nog open is.
De besluitvorming achter deze promoties omvat een complexe analyse van meerdere variabelen: welke producten uitgelicht moeten worden, optimale kortingsniveaus, winkelspecifieke positionering en zelfs regionale variaties in consumentenvoorkeuren. Wat klanten in de ene regio aanspreekt, kan in een andere regio mislukken. Een effectieve promotiestrategie vereist dus een gedetailleerde analyse tot aan de individuele winkellocaties.
Tools zoals de Revenue Growth Management-oplossing van SAP maken dit niveau van verfijning mogelijk, waardoor merken promotieverhogingen kunnen berekenen en modelleren en dit inzicht kunnen vertalen in uitvoerbare beslissingen. De analyse houdt rekening met regionale smaakvoorkeuren, lokale concurrentiedynamiek en historische prestatiegegevens om elke promotionele beslissing te optimaliseren.
Maar promotionele planning is alleen waardevol als deze effectief kan worden uitgevoerd. Dit is waar veel CPG-bedrijven te maken krijgen met wrijving tussen strategie en bedrijfsvoering. Data-analyse kan de perfecte promotiemix identificeren, maar zonder de beschikbaarheid van producten te garanderen, de aanwezigheid in de schappen te behouden en fysieke merchandising uit te voeren, is de analyse grotendeels academisch. Daarom is integratie tussen promotionele planningssystemen, supply chain- en financiële planningssystemen en ERP-platforms essentieel.
Distributie-uitvoering: Make-or-break voor campagnes
Voor promotieperiodes met hoge snelheid moeten bedrijven de vraag nauwkeurig voorspellen, de voorraad strategisch positioneren en de distributie vlekkeloos uitvoeren. Dit is met name complex voor categorieën als snacks en dranken, waar modellen voor directe bezorging in de winkel gebruikelijk zijn. Het beheren van de aanwezigheid op het schap is van cruciaal belang, omdat een leeg schap betekent dat consumenten zullen overstappen op concurrerende producten of de aankoop helemaal zullen staken. En dat vereist realtime inzicht in meerdere lagen van de toeleveringsketen via een verscheidenheid aan gegevensbronnen en de operationele mogelijkheden om snel te handelen.
Moderne magazijnbeheersystemen, waaronder SAP Extended Warehouse Management, bieden de gedetailleerde zichtbaarheid die nodig is om de voorraad in deze meerdere staten te volgen. In combinatie met DSD-specifieke toepassingen, zoals de last mile-distributieoplossing van SAP die chauffeursroutes, leveringsschema’s en uitvoering in de winkel optimaliseert, kunnen CPG-bedrijven de aanwezigheid in het schap behouden die promotioneel succes stimuleert. Tools voor verkoopuitvoering, zoals SAP’s Retail Execution-aanbod in SAP Sales Cloud, stellen veldteams in staat winkels te controleren en te rapporteren over de werkelijke omstandigheden. Hierdoor krijgt het hoofdkantoor een duidelijk en nauwkeurig overzicht van wat er op het aankooppunt gebeurt.
Hoe AI de CPG-activiteiten verandert
Kunstmatige intelligentie gaat verder dan experimentele gebruiksscenario’s en richt zich op praktische toepassingen binnen CPG-operaties. In magazijnomgevingen kunnen AI-ondersteunde systemen het taakbeheer optimaliseren, de nauwkeurigheid van de prognoses verbeteren en de retourverwerking stroomlijnen. Voor supply chain-planning helpt AI bij het genereren van vraagscenario’s die rekening houden met meerdere variabelen die de productbeweging beïnvloeden.
SAP’s integratie van Joule in Integrated Business Planning-software laat zien hoe conversationele AI planningsworkflows kan transformeren. In plaats van door complexe interfaces te navigeren om toegang te krijgen tot supply chain-gegevens, kunnen planners vragen in natuurlijke taal stellen en onmiddellijke, door AI aangedreven antwoorden ontvangen op basis van realtime informatie. Dit vermindert de wrijving bij het verkrijgen van toegang tot inzichten en versnelt de besluitvorming tijdens kritieke planningscycli.
Geavanceerde magazijnactiviteiten profiteren van AI-agents die de voorraadrisicoanalyse kunnen verbeteren, het taakbeheer kunnen optimaliseren en de nauwkeurigheid van de prognoses kunnen verbeteren. Het zijn niet alleen snellere versies van bestaande processen. In plaats daarvan vertegenwoordigen ze kwalitatief verschillende capaciteiten die patronen en risico’s kunnen identificeren die menselijke analisten misschien over het hoofd zien te midden van de schaal en complexiteit van moderne supply chain-operaties.
Inkomstenbeheer of het bepalen van optimale prijs- en promotiestrategieën is bijzonder geschikt voor AI-ondersteuning, omdat het analyseren van de interactie tussen verschillende prijspunten, promotietactieken en positioneringsstrategieën in duizenden winkels en producten complex is dat de menselijke analytische capaciteit te boven gaat. Machine learning kan patronen identificeren en beslissingen optimaliseren op een schaal en snelheid die handmatige analyse niet kan evenaren. AI-mogelijkheden die zijn ingebouwd in platforms voor omzetgroeibeheer beloven de promotieplanning zowel geavanceerder als effectiever te maken.
Misschien wel het allerbelangrijkste voor CPG-bedrijven die te maken hebben met productiviteitseisen, is dat intelligente voorraadbeheersystemen gebruik maken van machinaal leren om leverdata te voorspellen en realtime analyses te bieden voor distributiebeslissingen. Het monitoren van de uitvoering van verkooporders kan de uitvoeringsrisico’s voorspellen voordat deze zich voordoen, waardoor proactief ingrijpen mogelijk wordt. Deze AI-mogelijkheden lossen problemen op zoals productbeschikbaarheid en betrouwbare levering tijdens kritieke promotieperiodes, wat enkele van de grootste uitdagingen zijn bij CPG-activiteiten.
Maar de meest impactvolle AI-toepassingen in CPG zullen niet noodzakelijkerwijs de meest zichtbare zijn. In plaats van opvallende, op de consument gerichte functies, komt de echte waarde voort uit het inbedden van intelligentie in de belangrijkste operationele processen. Stapsgewijze verbeteringen in tientallen workflows zorgen op termijn voor een aanzienlijk concurrentievoordeel.
De CPG-druk is geen tijdelijke toestand waar bedrijven op kunnen wachten. De structurele factoren die de margecompressie en de prijsbeperking aandrijven, weerspiegelen fundamentele marktveranderingen. Het handelsbeleid zal zich blijven ontwikkelen. Het consumentengedrag zal blijven veranderen. De bedrijven die er sterker uit zullen komen, zullen niet alleen de bedrijven zijn met de beste producten, maar ook de bedrijven die de meest efficiënte en responsieve activiteiten hebben opgebouwd.
Jon Dano is brancheadviseur voor consumentenproducten bij SAP.
Gesponsorde artikelen zijn inhoud die is geproduceerd door een bedrijf dat voor de post betaalt of een zakelijke relatie heeft met VentureBeat, en is altijd duidelijk gemarkeerd. Voor meer informatie kunt u contact opnemen met sales@venturebeat.com.
