Gepresenteerd door SAP
De sector van verpakte consumentengoederen ervaart een fundamentele verschuiving die zelfs de meest gevestigde merken dwingt hun manier van werken te heroverwegen. Het is wat sommigen de FMCG-squeeze noemen, of een samenloop van margecompressie, uitdagingen op het gebied van het handelsbeleid en de trieste realiteit dat prijsgeleide groei niet langer een haalbare strategie is. Voor bedrijven die afhankelijk zijn van prijsstijgingen om de omzet te verhogen, is dit een structurele verschuiving die een nieuwe aanpak van de bedrijfsvoering, strategie en concurrentiepositie vereist.
Bedrijven in consumentengoederen moeten nu een jaarlijkse productiviteitswinst van 5% of meer realiseren om concurrerend te kunnen blijven. Traditionele kostenbesparende maatregelen zoals reisstops, pauzes bij het aannemen van personeel en andere efficiëntie-initiatieven 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, en het beantwoorden van vragen over procesefficiëntie, handmatige workflows en automatiseringsmogelijkheden.
Maar fragmentarische oplossingen die geïsoleerde problemen oplossen, kunnen niet de systemische efficiëntiewinst opleveren die CPG-bedrijven nu nodig hebben. Dit leidt tot een groeiende belangstelling voor geïntegreerde technologieplatforms die de besluitvorming en uitvoering op alle functionele gebieden tegelijk kunnen ondersteunen.
De uitdaging van data centraal in de besluitvorming in de FMCG-sector
Moderne CPG-operaties zijn datagestuurd, maar het is duidelijk dat niet alle datastrategieën hetzelfde zijn. Bedrijven worden geconfronteerd met een dubbele uitdaging: ze hebben diepgaand inzicht nodig in hun interne activiteiten en tegelijkertijd inzicht in de externe marktdynamiek en consumentengedrag. Historisch gezien betekende dit het verzamelen van operationele gegevens, wat betekent dat daarbij de kritische 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.
Als de verbinding verbroken wordt, ontstaan er echte problemen. Wanneer gegevens tijdens de extractie hun zakelijke context verliezen, besteden bedrijven veel tijd en geld aan het proberen te reconstrueren van wat de cijfers eigenlijk betekenen. Ondertussen veranderen de marktomstandigheden, sluiten promotievensters 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 pakken, kunnen geavanceerde dataplatforms zoals SAP’s Business Data Cloud externe gegevens opnemen in interne operationele SAP-gegevens die een volledige bedrijfscontext hebben. CPG-merken kunnen point-of-purchase-gegevens van retailers, inzichten in consumentengedrag en interne transactionele informatie combineren zonder de traditionele extract-and-build-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, gelokaliseerd en van korte duur, waardoor er weinig ruimte overblijft voor vertraagde inzichten of een niet-verbonden 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 vormgeven en prijzen, voorraad en uitvoering op elkaar kunnen afstemmen terwijl het venster nog open is.
Het besluitvormingsproces achter deze promoties omvat een complexe analyse van meerdere variabelen: welke producten uitgelicht moeten worden, optimale kortingsniveaus, specifieke winkelpositionering en zelfs regionale verschillen in consumentenvoorkeuren. Wat shoppers in het ene geografische gebied aanspreekt, werkt mogelijk niet in een ander geografisch gebied. Een effectieve promotiestrategie vereist dus een gedetailleerde analyse tot in de afzonderlijke winkels.
Tools zoals de Revenue Growth Management-oplossing van SAP maken dit niveau van verfijning mogelijk, waardoor merken de promotieverhogingen kunnen berekenen en modelleren en die informatie kunnen vertalen naar beslissingen die gereed zijn voor uitvoering. De analyse houdt rekening met regionale smaakvoorkeuren, lokale concurrentiedynamiek en historische prestatiegegevens om elke promotionele beslissing te optimaliseren.
Maar promotionele planning is alleen nuttig 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 aanwijzen, maar zonder de beschikbaarheid van producten te garanderen, de aanwezigheid in de schappen te behouden en fysieke merchandising uit te voeren, is de analyse praktisch academisch. Daarom is integratie tussen promotionele planningssystemen, supply chain- en financiële planningssystemen en ERP-platforms van cruciaal belang.
Distributie-uitvoering: de bepalende factor voor promoties
Voor promotieperiodes met hoge snelheid moeten bedrijven de vraag nauwkeurig voorspellen, de voorraad strategisch plaatsen en de distributie vlekkeloos uitvoeren. Dit is vooral een uitdaging voor categorieën als snacks en drankjes, waar modellen voor rechtstreekse levering naar 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. Bovendien vereist het realtime inzicht op meerdere niveaus van de toeleveringsketen, via een verscheidenheid aan gegevensbronnen en operationele mogelijkheden, om snel te kunnen 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 winkelafhandeling optimaliseren, kunnen CPG-bedrijven de aanwezigheid in het schap behouden die promotioneel succes stimuleert. Tools voor verkoopuitvoering, zoals SAP’s retailuitvoeringsaanbod in SAP Sales Cloud, stellen veldteams in staat winkels te monitoren en rapporten over de werkelijke omstandigheden te genereren. Hierdoor krijgt het hoofdkantoor een duidelijk en nauwkeurig inzicht in wat er gebeurt op het aankooppunt.
Hoe kunstmatige intelligentie de FMCG-activiteiten verandert
AI gaat verder dan experimentele gebruiksscenario’s naar praktische toepassingen in CPG-operaties. In magazijnomgevingen kunnen AI-ondersteunde systemen het activabeheer optimaliseren, de nauwkeurigheid van prognoses verbeteren en de verwerking van retouren stroomlijnen. Voor supply chain-planning helpt AI bij het genereren van vraagscenario’s die rekening houden met meerdere variabelen die de beweging van producten beïnvloeden.
SAP’s integratie van Joule in geïntegreerde software voor bedrijfsplanning 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 stellen in natuurlijke taal en onmiddellijke AI-aangedreven antwoorden ontvangen op basis van realtime informatie. Dit vermindert de moeilijkheid bij het verkrijgen van toegang tot inzichten en versnelt de besluitvorming tijdens kritieke planningscycli.
Geavanceerde magazijnoperaties profiteren van AI-agents die de inventarisrisicoanalyse kunnen verbeteren, het activabeheer kunnen optimaliseren en de nauwkeurigheid van de prognoses kunnen verbeteren. Dit 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 mogelijk over het hoofd zien in de omvang en complexiteit van moderne supply chain-operaties.
Inkomstenbeheer, of het bepalen van optimale prijs- en promotiestrategieën, is met name geschikt voor AI-ondersteuning, omdat het analyseren van de interactie tussen verschillende prijzen, promotietactieken en positioneringsstrategieën in duizenden winkels en producten complex is dat het menselijke analytische vermogen 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 geavanceerder en efficiënter te maken.
Misschien wel het belangrijkst voor CPG-bedrijven die met productiviteitsproblemen worden geconfronteerd, is dat intelligente voorraadbeheersystemen gebruik maken van machinaal leren om leveringsdata te voorspellen en realtime analyses te bieden voor distributiebeslissingen. Door de uitvoering van verkooporders te monitoren, kunnen uitvoeringsrisico’s worden voorspeld 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-operaties.
Maar de meest impactvolle AI-toepassingen in de FMCG-sector zullen niet noodzakelijkerwijs de meest zichtbare zijn. In plaats van flitsende, op de consument gerichte functies komt echte waarde voort uit het integreren van intelligentie in de belangrijkste operationele processen. Stapsgewijze verbeteringen in tientallen workflows vertalen zich in de loop van de tijd in substantiële concurrentievoordelen.
De crisis in de consumptiegoederensector is geen tijdelijke situatie waar bedrijven op kunnen wachten. De structurele factoren die de margecompressie aandrijven en het prijszettingsvermogen beperken, 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 een brancheconsulent 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 die altijd duidelijk gemarkeerd is. Voor meer informatie kunt u contact opnemen met sales@venturebeat.com.
