Welche wichtigen Trends beeinflussen den CPG-Sektor heute? In ihrem Gespräch für The Bridge, Artefacts Arvand Modarresi, Managing Partner & Global Lead für Verbrauchermarken, und Alexis Poujade, Partner und Leiter für Verbrauchermarken, diskutieren vier wichtige Themen nach dem Covid:

  • Wachsender Rentabilitätsdruck und die Notwendigkeit, den ROI nachzuweisen
  • Management von Geschäftsschwankungen durch data
  • Das Risiko der Disintermediation in einer KI-gesteuerten Handelslandschaft
  • Geschäftsprozesse mit generativer KI und Agenten neu erfinden

Seit seinem Eintritt bei Artefact hat Arvand Modarresi globale CPG data- und KI-Transformationsprogramme geleitet und führende Marken dabei unterstützt, ihre Marketing-, Handels- und Betriebsstrategien neu zu erfinden, um ihre Rentabilität und Agilität zu steigern. Arvand Modarresi hat einen MSc in Management und Wirtschaft und verfügt über umfassende Erfahrung in der Strategie von Verbrauchermarken.

Alexis Poujade verfügt über 20 Jahre Erfahrung in der Kombination von Strategie, Marketing, data, Digital & AI für Prestigemarken und der Leitung direkter und übergreifender Teams in Europa, Nordamerika, Asien und Afrika. Er hat einen MBA der ESSEC Business School und ist auf die Optimierung des ROI für Marketing und Vertrieb spezialisiert.

Vom Rentabilitätsdruck zur intelligenten Entscheidungsfindung

Eine der bedeutendsten Veränderungen im CPG-Sektor seit der Pandemie ist das Ende der Zeit des “leichten Wachstums”. Mehrere Jahre lang waren viele Marken in der Lage, die Kosteninflation durch Preiserhöhungen und eine starke Nachfrage aufzufangen. Diese Dynamik hat sich nun geändert. “Heute muss alles, was mit data und KI zu tun hat, den ROI nachweisen”.” erklärt Arvand. “Der Druck auf die Rentabilität ist groß.”

Infolgedessen verlassen sich Unternehmen zunehmend auf fortschrittliche Analysen zur Unterstützung von Handels- und Marketingentscheidungen. Tools wie das Marketing Mix Modeling (MMM), die früher erhebliche technische Investitionen erforderten, werden heute in vielen Unternehmen eingesetzt.

Alexis stellt fest, dass die Unternehmen auch bei der Leistungsmessung einen höheren Reifegrad erreicht haben. “Der ROI wird heute oft von den CFOs bestimmt”.” sagt er. “Marketing, Vertrieb und andere Teams müssen jetzt mit sehr robusten analytischen Antworten reagieren.”

Revenue Growth Management (RGM) ist ein klares Beispiel für diesen Wandel. Anstatt einheitliche Preiserhöhungen vorzunehmen, verwenden die Unternehmen jetzt ausgeklügelte Algorithmen, um Preise über Produkte, Kategorien und Vertriebskanäle hinweg optimieren. Diese Tools ermöglichen es Marken, Szenarien zu simulieren, Werbestrategien zu verfeinern und mit Einzelhändlern zu verhandeln, wobei sie sich auf präzise data statt auf Intuition stützen.

Mit data durch einen volatilen Markt navigieren

Neben der Rentabilität ist die Volatilität zu einer entscheidenden Herausforderung für globale Verbrauchermarken geworden. Die wirtschaftlichen Bedingungen sind von Region zu Region sehr unterschiedlich. Märkte wie China, die Vereinigten Staaten und Europa entwickeln sich auf sehr unterschiedlichen Pfaden. Sich anpassen, Unternehmen brauchen Echtzeiteinblicke in die Marktdynamik und das Verbraucherverhalten.

“Unternehmen wollen wirklich verstehen, was auf dem Markt in Echtzeit passiert”.” sagt Arvand. “Sie wollen den Finger am Puls des Verbrauchers haben.”

Traditionell haben sich Marken stark auf syndizierte data von Panel-Anbietern wie Nielsen oder Kantar verlassen. Diese Quellen sind zwar nach wie vor wertvoll, aber viele Unternehmen ergänzen sie jetzt durch detailliertere data, die sie direkt von Einzelhändlern erhalten. Der Zugang zu diesen Informationen ermöglicht es den Marken analysieren Sie die Produktleistung auf einer viel detaillierteren Ebene, die Migrationsmuster der Kunden überwachen, und besser das Kaufverhalten verstehen.

Diese Entwicklung stärkt auch die Zusammenarbeit zwischen Marken und Einzelhändlern. Gemeinsame data und Analysen ermöglichen umfassendere gemeinsame Geschäftspläne, bei denen kommerzielle Entscheidungen wie Werbeaktionen, Sortimente und Preisstrategien auf präzisen Erkenntnissen und nicht auf Annahmen beruhen.

Disintermediation: Bedrohung oder Chance?

Die Beziehung zwischen Marken, Einzelhändlern und Verbrauchern war schon immer komplex. Die Einzelhändler haben in der Vergangenheit eine dominante Rolle bei der Kontrolle des Zugangs zu den Verbrauchern gespielt und bestimmt, wie Produkte entdeckt und gekauft werden. Heute tritt jedoch ein neuer Vermittler in das Ökosystem ein: konversationelle KI.

“Mit LLMs und Konversations-Tools besteht die Gefahr, dass Marken den direkten Zugang zum Verbraucher verlieren”.” Arvand warnt.

KI-Assistenten und konversationelle Suchmaschinen führen die Verbraucher zunehmend durch den Produktfindungsprozess. Anstatt die Websites von Einzelhändlern oder Marken zu durchstöbern, können sich Nutzer auf KI-Tools verlassen, um Produkte zu empfehlen, Optionen zu vergleichen oder komplexe Fragen zu beantworten.

Allerdings könnte diese Verschiebung auch zu neue Möglichkeiten für Marken. Da Konversationsanfragen oft zu einem früheren Zeitpunkt in der Entscheidungsfindung auftreten, eröffnen sie neue Bereiche, in denen Marken die Entscheidungen der Verbraucher vor der endgültigen Kaufentscheidung beeinflussen können. “Bei der prompten Suche wird das Spielfeld neu gemischt”.” erklärt Alexis. “Viele Fragen tauchen schon sehr früh im Trichter auf, und das kann für Marken sogar von Vorteil sein.”

In diesem Zusammenhang, Die Zusammenarbeit zwischen Marken und Einzelhändlern wird noch wichtiger. Durch die Kombination von Erkenntnissen und die Abstimmung von Strategien können beide Parteien differenziertere Kundenerlebnisse schaffen und in einer KI-vermittelten Handelsumgebung relevant bleiben.

Generative KI verändert das Marketing und die Abläufe in der Konsumgüterindustrie

Generative KI ermöglicht neue Formen der Verbraucherbindung. KI-gestützte Tools können Käufer bei der Produktauswahl unterstützen, sei es durch personalisierte Empfehlungen, Bilderkennung oder Dialogschnittstellen. Multimodale KI-Lösungen ermöglichen es Verbrauchern beispielsweise, Bilder hochzuladen und Produkte zu finden, die dem Stil oder der Umgebung entsprechen, die sie suchen.

GenAI ist auch Beschleunigung der Innovationszyklen. Marketingkampagnen, Produktkonzepte und kreative Assets können jetzt viel schneller erstellt und getestet werden als früher. KI kann sogar die Reaktionen der Verbraucher mithilfe synthetischer Personas zu simulieren, Dadurch können die Teams Ideen früher im Entwicklungsprozess validieren.

Endlich, KI verbessert die betriebliche Effizienz in Unternehmen. Viele Support-Funktionen wie Finanzen, HR und Marketing können durch KI-Agenten teilweise automatisiert werden. So können Unternehmen ihre Ressourcen auf Innovationen und strategische Initiativen umleiten.

Arvand beschreibt ein extremes, aber zunehmend diskutiertes Szenario innerhalb der Branche: “Die Fantasie sieht so aus, dass hyperfokussierte Marken mit zehn oder fünfzehn Mitarbeitern, die durch KI-Agenten vollständig automatisiert sind, mit den Giganten konkurrieren.” Auch wenn diese Vision theoretisch bleibt, zeigt sie doch, wie dramatisch KI die Wettbewerbslandschaft verändern könnte.

Wird KI das Spielfeld ebnen oder die Kluft vergrößern?

Eine Schlüsselfrage für die Zukunft der Konsumgüterindustrie ist, ob KI die Dominanz großer, alteingesessener Unternehmen verstärken oder kleineren Wettbewerbern zum Aufschwung verhelfen wird.

In der Vergangenheit hatten die großen Verbrauchermarken zwei große Vorteile: Zugang zu massiven datasets und die die für Investitionen in fortschrittliche Technologie erforderlichen finanziellen Mittel. Heute senkt die generative KI einige dieser Barrieren. “Data und Kapital verschaffen großen Marken einen großen Vorteil”.” sagt Arvand. “Aber mit KI-Agenten können viele Prozesse von Grund auf neu gestaltet werden.”

Dies eröffnet kleineren, digital ausgerichteten Marken die Möglichkeit, viel schneller zu wachsen. In Branchen wie der Schönheitsbranche haben neue Marktteilnehmer bereits gezeigt, wie schnell Marken durch starke digitale Strategien und Engagement in den sozialen Medien wachsen können.

Gleichzeitig nutzen Investoren zunehmend data und KI, um vielversprechende aufstrebende Marken zu identifizieren. Durch die Analyse von sozialen Signalen, Verbraucherengagement und Online-Performance-Indikatoren können KI-Modelle dabei helfen, vielversprechende Unternehmen viel früher in ihrer Entwicklung zu erkennen.

Schlussfolgerung: Eine neue Wettbewerbslandschaft für CPG

Data und KI sind im CPG-Sektor keine experimentellen Fähigkeiten mehr. Sie werden zum zentralen Bestandteil der Markenführung Preisgestaltung, Marketingleistung, Geschäftsverhandlungen und Produktinnovation.

Gleichzeitig wird das Wettbewerbsumfeld immer flüssiger. Conversational Commerce, generative KI und agentenbasierte Automatisierung verändern die Art und Weise, wie Verbraucher Produkte entdecken und wie Unternehmen arbeiten.

Für Verbrauchermarken besteht die Herausforderung nicht nur in der Einführung von KI-Tools. Sie müssen lernen, wie sie Prozesse neu gestalten, die Zusammenarbeit im gesamten Ökosystem stärken und data in schnellere und bessere Entscheidungen umwandeln können. In einem Sektor, der traditionell von Größe und Markenmacht geprägt ist, KI führt eine neue Wettbewerbsdimension ein: Agilität. Erfolgreich werden die Unternehmen sein, die in der Lage sind, fortschrittliche Analysen mit einem tiefgreifenden Verständnis der Verbraucher zu kombinieren und gleichzeitig ihre Betriebsmodelle für eine KI-gesteuerte Zukunft umzugestalten.

 

Sehen Sie sich das Originalinterview auf Französisch an: