Zwiększanie rentowności w wysoce konkurencyjnych sektorach stanowi duże wyzwanie dla przedsiębiorstw. Jest to odczuwalne zwłaszcza w wysoce konkurencyjnym sektorze FMCG, gdzie klienci i pośrednicy handlowi stają się coraz bardziej wymagający, pomimo coraz bardziej spersonalizowanych ofert i usług.
Automatyzacja w branży FMCG
Potrzebą chwili dla przedsiębiorstw FMCG jest automatyzacja lepszego podejmowania decyzji napędzana bardzo dokładnymi prognozami zachowań użytkowników. Zwiększanie efektywności operacyjnej, mające na uwadze wybory klientów, zmiany wzorców popytu itp., pomaga firmom utrzymać rentowność. Tu zwłaszcza ogólnym celem powinno być poprawienie doświadczeń klientów, co można osiągnąć dzięki zdobywaniu kluczowych wglądów konsumenckich. Jednakże działanie to musi być również opłacalne. W związku z tym wglądy te muszą być automatycznie generowane z danych zebranych od konsumentów, pośredników i z całego łańcucha dostaw, a także od interesariuszy i decydentów z wewnątrz organizacji.
Automatyzacja z użyciem AI może być wykorzystywane przez firmy z branży FMCG w następujących obszarach biznesowych:
- Zwiększenie efektywności procesów administracyjnych
- Optymalizacja łańcucha dostaw
- Personalizacja i sprawność obsługi
- Maksymalizacja efektywności marketingu
- Skuteczność rozwoju produktów
Zwiększenie efektywności procesów administracyjnych
Zarządzanie firmą FMCG wymaga dużej ilości dokumentacji – faktury, raporty, umowy, zezwolenia. Upewnienie się, że cała niezbędna dokumentacja istnieje to jedno, ale posiadanie wszystkiego w odpowiedniej kolejności, łatwo dostępnego dla właściwych osób, to zupełnie inny problem. Faktury muszą być opłacone; umowy i zezwolenia muszą być przedłużane. Wszystkie te dokumenty muszą być dobrze zorganizowane i posortowane.
Często pracownicy muszą poświęcać wiele godzin na organizowanie, sprawdzanie, ponowną organizację dokumentów, i to wszystko często ręcznie. Jednakże, bez względu na to, jak bardzo proces zostanie opisany i wdrożony, zawsze istnieje ryzyko błędnie wypełnionego lub źle posortowanego dokumentu. „Algorytm białkowy” ma swoje ograniczenia. Jako ludzie po prostu popełniamy błędy.
Automatyzacja AI może pomóc pracownikom obsługi i administracji uporządkować dokumenty, co prowadzi do poprawy ich efektywności i jakości pracy. Narzędzia oparte na AI mogą zapewnić pracownikom szybkie odnajdywanie właściwych dokumentów i zmniejszyć ryzyko błędów. Tak, technologia może organizować dokumenty, analizować je i korygować metadane – oznacza to, że zespoły w firmie nie muszą już tego robić i mogą skupić się na bardziej kreatywnych zadaniach.
Optymalizacja łańcucha dostaw
Kolejnym znaczącym obszarem, w którym AI może być wykorzystane w przemyśle FMCG, jest zarządzanie łańcuchem dostaw. Specjaliści napotykają tu wiele wyzwań w tym skomplikowanym procesie, który obejmuje systemy, ludzi, procesy, zastosowanie technologii, procesowanie informacji i organizację logistyki fizycznej – to wszystko jest potrzebne, aby dostarczyć produkt od dostawcy przez pośrednika do klienta. Wszystkie decyzje muszą być podejmowane na podstawie informacji udostępnianych we wszystkich jednostkach organizacyjnych i lokalizacjach geograficznych – z wykorzystaniem danych historycznych oraz tych w czasie rzeczywistym. Błędy mogą powodować problemy takie jak złe zarządzanie zapasami, braki magazynowe, niedostosowanie zasobów logistycznych, opóźnienia w dostawach do sklepów, utracone szanse sprzedażowe, a w konsekwencji straty liczone na wiele milionów.
Wiele z tych problemów może być rozwiązanych przez technologię sztucznej inteligencji. Zgodnie z raportem AI in Supply Chain Management, do 2025 roku aż 60% zysków w efektywności łańcucha dostaw będzie wynikało z rozwiązań rynkowych AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Rozwiązania oparte na AI mogą znacząco poprawić wiele aspektów w łańcuchu dostaw FMCG – od automatyzacji procesów planowania popytu i podaży, poprzez zmniejszenie braków na półkach, usprawnienie prognozowania popytu i podaży, zarządzanie zapasami i magazynami, szybsze dostawy bardziej optymalnymi trasami – wszystko to prowadzi do obniżenia kosztów.
Co więcej, AI może pomóc firmom FMCG zapewnić przestrzeganie przepisów i standardów bezpieczeństwa. Gdy wymagania regulacyjne są wprowadzone do systemów zasilanych przez AI, mogą być one monitorowane pod kątem jakichkolwiek naruszeń. Mając wpływ na procesy takie jak identyfikowanie wadliwych produktów niespełniających norm i luk w bezpieczeństwie produktów spożywczych, AI może w czasie rzeczywistym znacznie poprawić jakość dostarczania właściwych produktów z planowanym terminie i kanałach sprzedażowych.
Personalizacja i sprawność obsługowa
Automatyzacja dostępu do danych konsumentów w czasie rzeczywistym dostarcza wglądów w ich zachowania zakupowe. Analityka predykcyjna, wykorzystująca historyczne dane o tych wzorcach, może w elastyczny sposób pomóc w dokładnym prognozowaniu preferencji zakupowych i przewidywanego popytu dla portfolio produktów FMCG i umożliwiać różne sposoby personalizacji. Pomaga to również w podejmowaniu bardziej dokładnych decyzji biznesowych związanych ze stałą optymalizację asortymentu produktów, ich strategii cenowych i modeli cenowych jak dynamiczne ceny dostosowane do popytu i elastyczności konsumentów, podejście freemium, segmentowane drabinki cenowe, itp. Takie podejście skoncentrowane na konsumencie buduje wyższą wartość biznesową, redukuje koszty operacyjne i jednocześnie jest zgodne z indywidualnymi potrzebami i możliwościami klientów.
Ważnym obszarem automatyzacji z użyciem AI jest też znakomita obsługa partnerów biznesowych i konsumentów. Tu stale udoskonalane są doświadczenia zakupowe z wykorzystaniem czatów lub botów głosowych. Wykorzystanie ich do zapewnienia automatyzacji obsługi 24*7 skutkuje zmniejszeniem czasu i kosztów. Asystenci wirtualni mogą również pomóc w sugerowaniu produktów podczas zakupów. Aplikacje oparte na AI mogą również monitorować wszystkie kanały i systemy sprzedażowe w celu dopasowania podaży, a także lepszego zabezpieczenia przed hackingiem. Aplikacje oparte na AI mogą również sugerować umieszczenie produktu i rozmieszczenie na półkach, aby konsumenci mogli natychmiast zobaczyć i znaleźć produkty w sklepach.
Maksymalizacja efektywności marketingu
Personalizacja komunikacji jest kluczowa w świecie FMCG, gdzie konsumenci są zalewani podobnymi produktami od konkurencyjnych marek. AI pomaga w identyfikacji unikalnych wzorców zakupowych i preferencji, co pozwala na tworzenie bardziej trafnych i angażujących komunikatów marketingowych. Na przykład, algorytmy mogą przewidzieć, kiedy klient może być najbardziej otwarty na określone oferty i automatycznie dostarczyć mu personalizowane powiadomienia push lub spersonalizowane reklamy w mediach społecznościowych.
Możliwość dynamicznego testowania A/B, personalizacji w czasie rzeczywistym oraz automatycznej optymalizacji treści reklamowych to tylko niektóre z możliwości, które są teraz dostępne dla marketerów FMCG.
Dzięki temu możliwe jest zmniejszenie marnotrawstwa budżetu marketingowego poprzez unikanie nieskutecznych kampanii i kierowanie środków tam, gdzie mają one największe szanse na sukces.
Skuteczność rozwoju produktów
Automatyzacja oparta na AI otwiera nowe możliwości dla firm FMCG w procesie rozwoju nowych produktów. Algorytmy uczenia maszynowego identyfikują wzrost zainteresowania określonymi składnikami, smakami lub funkcjami produktu. Dzięki temu firmy mogą szybciej reagować na zmieniające się preferencje i potrzeby rynkowe, kształtując odpowiednio swój asortyment.
AI może też analizować, jak zmiany w składnikach wpłyną na smak, trwałość, wartości odżywcze lub inne kluczowe cechy produktu, a także przewidywać prawdopodobieństwo sukcesu rynkowego, analizując dane historyczne i porównując cechy nowego produktu z cechami istniejących już na rynku, udanych produktów lub tych, które nie odniosły sukcesu.
Podsumowanie
Podsumowując, firmy FMCG wdrażają automatyzację opartą na AI, aby optymalizować procesy decyzyjne i operacyjne. Sztuczna inteligencja umożliwia im precyzyjne prognozowanie zachowań konsumentów, usprawnienie łańcucha dostaw, personalizację doświadczeń zakupowych i maksymalizację efektywności marketingowej. Dzięki AI, firmy te mogą nie tylko zwiększyć efektywność i zmniejszyć koszty, ale także innowacyjnie rozwijać i dostosowywać swoje produkty do dynamicznie zmieniających się potrzeb rynku.
