Приоритетной задачей для всех производителей в сфере производства товаров широкого потребления (consumer packaged goods или CPG) является продвижение и реклама. Согласно стратегии 5Ps, в операционном менеджменте существует пять ключевых элементов: это поставщики услуг, производимые товары, бизнес-процессы, квалифицированные специалисты для решения задач и управление. Все эти элементы должны эффективно взаимодействовать для создания качественной рекламы, которая принесет предприятию прибыль. На практике всё сложнее: не всегда стратегия продвижения бренда или реклама товара приносят желаемый результат.

Согласно отчету американской аналитической компании Nielsen Holdings, 40% затрат на рекламу потребительских товаров не окупают себя, а 59% промоакций вообще убыточны для производителей. Консалтинговая фирма Booz Allen Hamilton в своих исследованиях неоднократно показывала, что производители теряют треть прибыли, вложенной в рекламные кампании. Что может улучшить ситуацию? Один из способов – это оптимизация создания и проведения промо-акций. Интернет-издание Economic Times Retail сообщает, что увеличенией инвестиции в сферу торговли на 15% повысит общий объем выручки на 10%, а маржу операционной прибыли на 3-5%.

Производители не против проведения промо-акций, но далеко не все представляют, как сделать их полезными для потребителя и получить максимальный отклик. Рассмотрим основные факторы, мешающие оптимизировать уникальные торговые предложения.

Недоступность данных
Ограничения доступа к данным – одна из глобальных проблем современного рынка. Каждая компания имеет доступ только к определенному сегменту, части информации. Например, производители CPG полагаются на данные третьих сторон (консалтинговых компаний, аналитических бюро, таких как Nielsen или IRI) для определения своих маркетинговых стратегий. И хотя используемые данные важны для поставленных целей, они не отображают всей рыночной картины. Статистические показатели, данные в точках продаж (POS), информация о результативности рекламных акций – разрозненные сведения необходимо изучить, упорядочить, проанализировать. В любом случае, работа с информацией из разных источников усложняет все этапы её обработки.

Использование систем TPM и электронных таблиц
На предприятиях по-прежнему популярны Trade Promotion Management (системы управления продвижением в торговле или ТРМ) и электронные таблицы как средства сбора и анализа данных по рекламе. Минус таблиц в том, что они требуют ручного ввода, но при этом всё равно не обеспечивают удобную визуализацию данных.

Системы TPM фактически предназначены для управления и контроля любой деятельности компании по продвижению товаров. Однако все существующие ТРМ-решения на сегодняшний день не оснащены передовыми аналитическими и оптимизационными инструментами, а значит, низкоэффективны. Большинство руководителей компаний по производству CPG принимают решения, основываясь на опыте предыдущих успешных рекламных акций или интуитивно.

Отсутствие прогноза продаж
Для разработки эффективной стратегии продвижения товаров важен прогноз. Ответ на вопрос «что случится, если это произойдет?», важен для построения прогностической модели товара. Однако, программное обеспечение для компаний зачастую выполняет только общий, а не углубленный анализ ситуации с конкретным товаром. Промо-акции либо не эффективны, либо дают незначительные результаты. Частично успех таких акций зависит от опыта руководящего сотрудника и его умения «угадать», что необходимо аудитории.

Как могут помочь big data и AI?

Рассмотренные выше проблемы можно преодолеть с помощью использования big data и систем искусственного интеллекта. Фактически, любой проект, ставящий целью оптимизацию торговли и продвижения, должен оперировать большими массивами данных и решениями AI-Powered Analytics для достижения реальных результатов в бизнесе.
Идеальное программное обеспечение для продвижения торговли учитывает данные прошлых промо акций, анализирует эффективность рекламной стратегии и дает рекомендации, исходя из результата (на какую аудиторию ориентировать рекламу, что продавать и когда, какие инструменты использовать для повышения покупательского интереса и прочее). Такой подход возможен только при условии наличия ПО на базе ИИ, использующего расширенную аналитику.

На платформу по оптимизации торговли должна поступать информация из всех целевых и важных источников данных (внутренняя информация фирм-партнеров, аналитика, данные первичных и вторичных продаж, информация о рекламных кампаниях конкурентов, целевой рейтинг). Таким образом предприятие создаст мощную аналитическую базу и сформирует реальную картину рынка.

Аналитика, проводимая системами ИИ, позволяет компаниям:

  • выбирать правильную стратегию продвижения;
  • оптимизировать расходы;
  • прогнозировать продажи на следующий квартал (или год);
  • проводить сравнительный анализ «что/если»;
  • просчитывать рентабельность инвестиций и темпы роста объемов продаж.

 

Читайте также:

Популярность Big Data растет во всем мире: результаты исследования NewVantage Partners

Автор: Марина Шост


Комментарии