С помощью программной торговли потребители управляют цепочкой поставок

По мере того как покупательские предпочтения и покупательские предпочтения продолжают изменяться, компании по производству потребительских товаров (CPG), которые могут быстро реагировать на тенденции, имеют явное преимущество. Это было особенно очевидно во время пандемии, поскольку более гибкие бренды могли развиваться с изменением покупательского поведения, а не реагировать на них и упускать возможности продаж.

По данным McKinsey &Co., около 70% роста сектора потребительских товаров за последние годы приходится на малые и средние бренды. Основная причина их успеха заключается в том, что они более подвижны, чем крупные бренды, и могут адаптироваться и извлекать выгоду из изменений. в предпочтениях и тенденциях потребителей быстрее. Этой гибкости способствует множество факторов, но ключевым фактором является способность использовать данные о цепочке поставок и рыночную аналитику для создания более широкого представления о возможностях и угрозах.

Новый подход к данным и аналитике

Более крупные компании, занимающиеся производством потребительских товаров, остаются позади и теряют долю рынка в пользу более мелких и гибких коллег. У них сложная, многомерная организационная структура, охватывающая многие регионы, категории продуктов и каналы (включая прямую доставку к потребителю), что затрудняет обмен данными между традиционно разрозненными командами. Чтобы ускорить создание инновационных продуктов, гибкие процессы и время выхода на рынок, лидерам необходим доступ к данным о продажах в реальном времени, а также к рыночной информации, которая проливает свет на поведение потребителей и сбои в цепочке поставок.

Проще говоря, им нужен новый подход к сбору, консолидации, синтезу и обмену данными в реальном времени, чтобы стать гибкими. К счастью, появилась новая модель управления данными, называемая программной коммерцией. Это автоматизированная операционная модель на основе данных, которая проактивно помогает компаниям опережать быстро меняющееся поведение потребителей, выявляет потенциальные сбои, развертывает ресурсы, прогнозирует трафик магазина и онлайн-трафик, отслеживает товарные запасы и производительность продукта, понимает условия магазинов и пополняет как виртуальные, так и внутренние ресурсы. хранить полки в быстром темпе и в масштабе.

Принятие модели программной торговли позволяет компаниям агрегировать в реальном времени операционные данные с порталов розничной торговли и дистрибьюторов вместе с рыночными данными. Платформа программной коммерции позволяет руководителям производства, маркетинга, мерчендайзинга и цепочки поставок использовать интегрированные внутренние и сторонние бизнес-данные о розничной торговле, чтобы понять эффективность бизнеса, риски и возможности в цепочке поставок.

Комбинируя рыночные тенденции с оперативными данными в режиме реального времени, менеджеры могут принимать более обоснованные бизнес-решения, направленные на увеличение продаж, управление запасами, улучшение ассортимента товаров, сокращение отсутствия запасов и отходов, оптимизацию логистики и многое другое.

Программная модель коммерции предоставляет CPG-брендам доступ в режиме реального времени к данным о клиентах, продуктах и ​​синдицированных (рыночных) данных, что дает расширенные возможности для:

• Анализируйте потребительские тенденции . Неуклонно понимая и предвосхищая тенденции, желания и потребности потребителей, компании, занимающиеся производством товаров народного потребления, могут производить нужные продукты по правильной цене и в нужном месте. Например, быстрое реагирование на новые тенденции, такие как мясо на растительной основе, без глютена, без лактозы, без ГМО, органические продукты, локаворы и экологически чистая упаковка, помогает компаниям оставаться впереди или наравне со своими конкурентами.
• Оптимизируйте ассортимент товаров и расположение складских запасов . Программная торговля позволяет автоматизировать торговлю с использованием передовых алгоритмов для стимулирования инноваций в продуктах, уточнения ассортимента по местоположению или региону и размещения запасов ближе к точке покупки и потребительскому спросу. Принятие более разумных решений в отношении ассортимента и запасов помогает максимизировать прибыль и сократить уценки.
• Выровняйте каналы . Использование всеобъемлющих и детализированных данных о продажах, сегментированных по дискретным каналам (продуктовые магазины, суперцентры, удобства и рестораны / общепит, дистрибьюторы и прямые поставки потребителю), позволяет компаниям выявлять тенденции и возможности. Знание того, что и где продается, и адаптация к этой информации помогает очень быстро выявлять тенденции и потенциальные проблемы или возможности.
• Примите немедленные меры . Объем, динамический характер и взаимосвязанность данных огромны и сложны. Для усвоения и преобразования данных в полезные идеи требуется анализ больших данных, основанный на гибких системах искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Поскольку искусственный интеллект / машинное обучение может быстро обрабатывать огромные объемы данных, информация предоставляется, пока она остается значимой, и могут быть приняты быстрые меры для прогнозирования и удовлетворения потребностей клиентов.

Доступ к огромным объемам данных - не проблема, с которой сталкиваются современные бренды CPG; он использует все доступные данные, преобразует их в аналитические данные и использует их для получения конкурентных преимуществ. Бренды, отличающиеся инициативами на основе данных, способны быстро адаптироваться или даже предвидеть сдвиги, чтобы первыми выходить на рынок с продуктами, которые требуются потребителям. Огромные объемы данных необходимо собирать, анализировать, делать доступными и распространять со скоростью света.

В прошлом подключение нескольких источников данных для сбора и преобразования в единую аналитическую информацию в режиме реального времени было практически невозможно. Но платформы программной коммерции делают это просто, потому что они позволяют легко подключать как восходящие, так и нисходящие системы данных. Впервые может быть реализован идеал непрерывной цифровой цепочки поставок.

Крайне важно объединить все критически важные бизнес-данные в единое консолидированное представление. Только тогда можно будет применить мощь передовой аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения для извлечения полезной информации. Он создает четкую картину потребительского спроса, позволяя лидерам построить устойчивую и гибкую цепочку поставок для его поддержки.

Доступ в любое время и в любом месте

Чтобы максимально использовать данные о клиентах, продуктах и ​​рынке, требуется легкий доступ из любого места и в любое время. А доступ к данным еще более важен для компаний, полагающихся на удаленную рабочую силу во время и после пандемии. Компании CPG и партнеры по цепочке поставок не могут ждать, пока информация будет отправлена ​​им - им нужна информация по запросу в режиме реального времени.

Сегодняшние облачные порталы данных делают доступ к данным в реальном времени реальностью. Объединение потоков данных о продажах, запасах, логистике, цепочке поставок и рыночных тенденциях в реальном времени создает «единую версию истины» и обеспечивает истинную гибкость.

Но совместное использование доступа со всеми отделами и партнерами является обязательным условием для получения максимальной отдачи от этих ценных данных и идей. Будь то подключение к облачному озеру или локальным серверам, компаниям нужна гибкость, чтобы делиться данными со всеми, кто может извлечь выгоду из этой информации. Лучшие в своем классе облачные репозитории и продвинутые аналитические платформы теперь предлагают простой plug-and-play с другими системами и возможностями, что позволяет компаниям более легко сотрудничать с другими участниками цепочки поставок.

Компании CPG, ориентированные на данные, ориентированные на потребителя, связанные и сотрудничающие с рынком, будут иметь возможность двигаться вместе с рынком, уменьшая влияние на бизнес и доходы. А с помощью правильной технологии можно создать цепочку поставок, которая будет более устойчивой и эффективной, с возможностью заблаговременно выявлять, предупреждать и реагировать на тенденции и сбои. Небольшие бренды CPG осваивают программную торговлю более быстрыми темпами, чем более крупные, стремясь сократить долю рынка за счет своей гибкости. Но сейчас время для развития всех брендов. В конце концов, изменение поведения потребителей и неожиданные сбои в цепочке поставок будут по-прежнему влиять на бизнес сейчас и в будущем.

Аре Траасдал - основатель и генеральный директор Crisp.