¿Cuáles son las principales tendencias que afectan hoy al sector de los bienes de consumo? En su conversación para The Bridge, Artefact's Arvand Modarresi, Managing Partner y Líder Global de Marcas de Consumo, y Alexis Poujade, Socio y Director de Marcas de Consumo, debaten cuatro temas clave post-Covid:

  • La creciente presión sobre la rentabilidad y la necesidad de demostrar el ROI
  • Gestión de la volatilidad empresarial mediante data
  • El riesgo de desintermediación en un panorama comercial impulsado por la IA
  • Reinventar los procesos empresariales con IA generativa y agentes

Desde que se unió a Artefact, Arvand Modarresi ha dirigido programas globales de transformación de CPG data y AI, apoyando a marcas líderes en la reinvención de sus estrategias de marketing, comerciales y operativas para impulsar la rentabilidad y la agilidad. Arvand es licenciado en Gestión y Economía y aporta una amplia experiencia en estrategia de marcas de consumo.

Alexis Poujade cuenta con 20 años de experiencia combinando estrategia, marketing, data, digital e IA para marcas de prestigio y dirigiendo equipos directos y transversales en Europa, Norteamérica, Asia y África. Posee un MBA por la ESSEC Business School y está especializado en la optimización del ROI para marketing y ventas.

De las presiones sobre la rentabilidad a la toma de decisiones inteligente

Uno de los cambios más significativos en el sector de los bienes de consumo desde la pandemia es el fin del periodo de “crecimiento fácil”. Durante varios años, muchas marcas pudieron absorber la inflación de los costes mediante subidas de precios y una fuerte demanda. Esa dinámica ha cambiado ahora. “Hoy en día, todo lo relacionado con el data y la IA debe demostrar el retorno de la inversión”.” explica Arvand. “Existe una intensa presión sobre la rentabilidad.”

Como resultado, las empresas confían cada vez más en los análisis avanzados para respaldar las decisiones comerciales y de marketing. Herramientas como Marketing Mix Modeling (MMM), que antes requerían una importante inversión técnica, están ahora ampliamente implantadas en las organizaciones.

Alexis señala que las organizaciones también han alcanzado un mayor nivel de madurez en la forma de abordar la medición del rendimiento. “En la actualidad, el ROI suele estar impulsado por los directores financieros”.” dice. “El marketing, las ventas y otros equipos deben responder ahora con respuestas analíticas muy sólidas”.”

La gestión del crecimiento de los ingresos (RGM) es un claro ejemplo de este cambio. En lugar de aplicar subidas de precios uniformes, las empresas utilizan ahora sofisticados algoritmos para optimizar los precios entre productos, categorías y canales de distribución. Estas herramientas permiten a las marcas simular escenarios, perfeccionar las estrategias promocionales y negociar con los minoristas utilizando data precisos en lugar de la intuición.

Utilizar el data para navegar en un mercado volátil

Más allá de la rentabilidad, la volatilidad se ha convertido en un reto definitorio para las marcas de consumo globales. Las condiciones económicas difieren mucho entre regiones, con mercados como China, Estados Unidos y Europa evolucionando por trayectorias muy diferentes. Para adaptarse, las empresas necesitan visibilidad en tiempo real de la dinámica del mercado y del comportamiento de los consumidores.

“Las empresas quieren comprender realmente lo que ocurre en el mercado en tiempo real”.” dice Arvand. “Quieren tener el dedo en el pulso del consumidor”.”

Tradicionalmente, las marcas dependían en gran medida del data sindicado de proveedores de paneles como Nielsen o Kantar. Aunque estas fuentes siguen siendo valiosas, muchas empresas las complementan ahora con data más granular obtenida directamente de los minoristas. El acceso a esta información permite a las marcas analizar el rendimiento del producto a un nivel mucho más detallado, supervisar los patrones de migración de los clientes, y mejor comprender el comportamiento de compra.

Esta evolución también está reforzando la colaboración entre marcas y minoristas. El data y los análisis compartidos permiten planes de negocio conjuntos más ricos, en los que las decisiones comerciales como las promociones, los surtidos y las estrategias de precios se basan en percepciones precisas y no en suposiciones.

Desintermediación: ¿Amenaza u oportunidad?

La relación entre marcas, minoristas y consumidores siempre ha sido compleja. Los minoristas han desempeñado históricamente un papel dominante en el control del acceso a los consumidores, dando forma a cómo se descubren y compran los productos. Hoy, sin embargo, un nuevo intermediario está entrando en el ecosistema: IA conversacional.

“Con los LLM y las herramientas conversacionales, existe el riesgo de que las marcas pierdan el acceso directo al consumidor”.” Arvand advierte.

Los asistentes de IA y los motores de búsqueda conversacionales guían cada vez más a los consumidores a través del proceso de descubrimiento de productos. En lugar de navegar por los sitios web de los minoristas o las páginas de las marcas, los usuarios pueden confiar en las herramientas de IA para recomendar productos, comparar opciones o responder a preguntas complejas.

Sin embargo, este cambio también podría crear nuevas oportunidades para las marcas. Dado que las consultas conversacionales suelen producirse en una fase más temprana del recorrido de decisión, abren nuevos espacios en los que las marcas pueden influir en las elecciones de los consumidores antes de la fase final de compra. “En la búsqueda basada en preguntas, el campo de juego se baraja de nuevo”.” Alexis explica. “Muchas preguntas surgen muy al principio del embudo, y eso en realidad puede beneficiar a las marcas”.”

En este contexto, la colaboración entre marcas y minoristas cobra aún más importancia. Combinando conocimientos y alineando estrategias, ambas partes pueden crear experiencias de cliente más diferenciadas y seguir siendo relevantes en un entorno comercial mediado por la IA.

La IA generativa está transformando el marketing y las operaciones de CPG

La IA generativa está permitiendo nuevas formas de participación de los consumidores. Las herramientas potenciadas por la IA pueden guiar a los compradores en la elección de productos, ya sea mediante recomendaciones personalizadas, reconocimiento de imágenes o interfaces conversacionales. Por ejemplo, las soluciones multimodales de IA permiten a los consumidores cargar imágenes y encontrar productos que coincidan con el estilo o el ambiente que buscan.

GenAI también es acelerar los ciclos de innovación. Ahora se pueden generar y probar campañas de marketing, conceptos de productos y activos creativos mucho más rápido que antes. La IA puede incluso simular las reacciones de los consumidores utilizando personas sintéticas, lo que permite a los equipos validar las ideas en una fase más temprana del proceso de desarrollo.

Por fin, La IA está mejorando la eficiencia operativa en todas las organizaciones. Muchas funciones de apoyo, como las finanzas, los recursos humanos y las operaciones de marketing, pueden automatizarse parcialmente mediante agentes de IA. Esto permite a las empresas redirigir los recursos hacia la innovación y las iniciativas estratégicas.

Arvand describe un escenario extremo pero cada vez más discutido en la industria: “La fantasía son marcas hiperfocalizadas con diez o quince empleados, totalmente automatizadas a través de agentes de IA, compitiendo con gigantes”.” Aunque esta visión sigue siendo teórica, ilustra hasta qué punto la IA podría remodelar drásticamente el panorama competitivo.

¿Nivelará la IA el terreno de juego o ampliará la brecha?

Una cuestión clave para el futuro de la industria de los bienes de consumo es si la IA reforzará el dominio de las grandes empresas de larga tradición o permitirá que florezcan competidores más pequeños.

Históricamente, las grandes marcas de consumo tenían dos grandes ventajas: acceso a conjuntos masivos data y el recursos financieros necesarios para invertir en tecnología avanzada. Hoy en día, la IA generativa está reduciendo algunas de estas barreras. “Data y el capital utilizados para dar a las grandes marcas una gran ventaja,” dice Arvand. “Pero con los agentes de IA, muchos procesos pueden ahora rediseñarse desde cero”.”

Esto abre la puerta a que las marcas más pequeñas, nativas digitales, escalen mucho más rápido. En sectores como el de la belleza, los recién llegados ya han demostrado lo rápido que pueden crecer las marcas mediante estrategias digitales sólidas y la participación en las redes sociales.

Al mismo tiempo, los inversores utilizan cada vez más el data y la IA para identificar marcas emergentes prometedoras. Mediante el análisis de las señales sociales, el compromiso de los consumidores y los indicadores de rendimiento en línea, los modelos de IA pueden ayudar a detectar empresas de gran potencial mucho antes en su desarrollo.

Conclusiones: Un nuevo panorama competitivo para los bienes de consumo

Data y la IA ya no son capacidades experimentales en el sector CPG. Se están convirtiendo en elementos centrales de la forma en que las marcas gestionan precios, resultados de marketing, negociaciones comerciales e innovación de productos.

Al mismo tiempo, el entorno competitivo es cada vez más fluido. Comercio conversacional, IA generativa y automatización basada en agentes están remodelando la forma en que los consumidores descubren los productos y cómo funcionan las organizaciones.

Para las marcas de consumo, el reto no consiste simplemente en adoptar herramientas de IA. Es aprender a rediseñar los procesos, reforzar la colaboración en todo el ecosistema y convertir la data en decisiones más rápidas y mejores. En un sector históricamente definido por la escala y el poder de marca, La IA está introduciendo una nueva dimensión competitiva: la agilidad. Las empresas que triunfen serán aquellas capaces de combinar la analítica avanzada con un profundo conocimiento del consumidor, al tiempo que transforman sus modelos operativos para un futuro impulsado por la IA.

 

Vea la entrevista original en francés: