От выживания к процветанию: как NRM и ИИ сделают промо-программы инструментом конкурентной борьбы

Концепция Net Revenue Management (NRM) и информационные системы на базе ИИ

 

Ходовой товар, правильное место и время, привлекательные цена и упаковка – как все учесть и оптимизировать процесс сбора и анализа большого количества данных для успешного ритейла? Рассмотрим концепцию Net Revenue Management и информационные системы на базе искусственного интеллекта на примере FMCG-ритейла.

 

Что происходит с рынком FMCG-ритейла?

 

Рынок товаров повседневного спроса, по оценкам экспертов, в 2022 году вырос почти на 20%. Хотя такой прирост вызван не высоким спросом, а увеличением цен. Спрос с начала 2 квартала 2022 года пошел на спад после оживленных покупок марта. В 2023 году отрасль начинает восстанавливаться, однако по-прежнему зависит от ряда факторов: изменение потребительских привычек, трансформация каналов продаж и корректировка ассортимента, вызванная уходом из России многих зарубежных компаний и разрывом логистических цепочек.

При условии отсутствия внешних потрясений намечается прогноз на восстановление рынка. Его тенденции будут формироваться на основе растущего спроса на акционные товары и промо-предложения. При этом мы уже рассказывали, что в погоне за покупателями, которые принимают решение о покупке только с учетом скидки, а это примерно 75%, торговые сети часто заявляют о снижении валовой рентабельности.

 

 

Получается замкнутый круг. Как же помочь бизнесу в таких условиях?

 

Что такое Net Revenue Management (NRM)

 

Концепция Net Revenue Management (управление чистыми доходами) – принцип, при котором менеджмент управляет доходностью предприятия, принимая решения на основе data-driven подхода (анализ данных). Концепция необходима для оценки производственных затрат, затрат на продвижение в магазинах и действий конкурентов. 

Такой подход держит бизнес на плаву, делая его конкурентоспособным в условиях экономии потребителей и падающего спроса. Для производителей FMCG в наибольшей степени важны данные, актуальные для регулярного анализа показателей PNL и определения путей адаптации к меняющимся условиям. На их основе нужно строить управление ценами, промо-поддержку, определение торговых условий и маркетинговую поддержку для брендов.

 

 

Где использовать концепцию Net Revenue Management 

 

Разберем на примере планирования промо-акций по сетям и регионам, подготовки к крупным праздникам и сезонным всплескам продаж и планирования маркетинговых коммуникаций с целевой аудиторией в точках продаж. 

У каждого ритейлера и дистрибьютора товаров FMCG есть свои гайдлайны, которые отражают подходы компании к развитию клиентского опыта: требования к срокам промо, формированию скидок и их объемам, логистике, определению сроков поставки. Эти метрики должны быть доступны системе NRM, – получая правила из гайдлайнов в автоматическом или ручном режиме она сможет автоматически выдавать рекомендации и прогнозы по промоутированию, которые будут соответствовать требованиям производителей. Это сократит и ручной труд, связанный с обработкой данных, и сроки согласования планов маркетинговых программ.

 

 

NRM и эффективность промо-программ

 

Основные факторы для оценивания результатов промо-программ – рентабельность инвестиций и достижение намеченных объемов акционных продаж. Хотя для определения этих факторов следует помнить, что промо-продажи замещают более прибыльные и регулярные продажи. При этом даже высокая эффективность промо-программы не всегда означает рост выручки от продаж товаров той же торговой марки. 

«Выровнять» ключевые показатели общей стратегии бренда и стратегии промо и сохранить ценовую политику марки поможет оптимизация программ на базе искусственного интеллекта. При этом возрастет и маржинальность. Моделирование с использованием движка ИИ учитывает множество параметров эффективности промо на разных уровнях детализации, что позволяет добиться выравнивания обеих стратегий.

Среди таких параметров показатели тренда и сезонности, регулярные цены, скидки и механики промо, динамика продаж взаимозаменяемых и комплементарных товаров, изменение дистрибуции. ИИ ко всему прочему дает возможность реализовать применение продвинутых алгоритмов расчета для оптимизации промо-программ.

 

 

Что получит бизнес? 3 преимущества NRM концепции 

 

Первое 

 

Переход от планирования в ручном или экспертном режиме, когда в его основе лежат собственные представления менеджмента, к аналитическому подходу, причем и в сценарной, и в оптимизационной форме.

 

Второе

 

Объединение процессов планирования промо-активности, которые в основном осуществляются в партнерстве с несколькими участниками внутри предприятия.

 

Третье

 

Автоматизация и оптимизация промо-планирования для привлечения к нему всех заинтересованных сторон. В этот момент переход к NRM может стать основой для превращения процесса промо-планирования в одну из составных частей CPFR – процесса совместного планирования, прогнозирования и пополнения запасов всех участников цепочки поставок.

Так, реализация концепции NRM позволяет оптимизировать прохождение бизнеса через период турбулентности и значительного уровня волатильности рынка. Применение искусственного интеллекта поможет оптимизировать процессы планирования и аналитики промо-программ. 

Еще много полезных и интересных материалов по теме промо вы можете найти в нашем блоге, а именно новости из мира промо, актуальные статьи и даже инструкции. Мы готовим и публикуем материалы как для потребителей, так и для ритейлеров, дистрибьюторов и маркетологов.