¿Qué tendencias principales están afectando al sector de los productos de gran consumo en la actualidad? En su conversación para The Bridge, Arvand Modarresi, socio director y responsable global de marcas de consumo Artefact, y Alexis Poujade, socio y responsable de marcas de consumo, analizan cuatro temas clave de la era pos-COVID:
- La creciente presión para mejorar la rentabilidad y la necesidad de demostrar el retorno de la inversión
- Gestionar la volatilidad empresarial mediante data
- El riesgo de desintermediación en un panorama comercial AI
- Reinventar los procesos empresariales con AI generativa AI agentes
Desde que se incorporó Artefact, Arvand Modarresi ha dirigido programas globales AI data AI en el sector de los productos de gran consumo, ayudando a marcas líderes a reinventar sus estrategias de marketing, comerciales y operativas para impulsar la rentabilidad y la agilidad. Arvand cuenta con un máster en Gestión y Economía y aporta una amplia experiencia en estrategia de marcas de consumo.
Alexis Poujade cuenta con 20 años de experiencia en la combinación de estrategia, marketing, data, tecnología digital e AI marcas de prestigio, así como en la gestión de equipos directos y transversales en Europa, América del Norte, Asia y África. Posee un MBA de la ESSEC Business School y está especializado en la optimización del retorno de la inversión (ROI) en marketing y ventas.
Desde las presiones por la rentabilidad hasta la toma de decisiones inteligente
Uno de los cambios más significativos en el sector de los productos de gran consumo desde la pandemia es el fin de la época del «crecimiento fácil». Durante varios años, muchas marcas pudieron absorber la inflación de los costes gracias a las subidas de precios y a la fuerte demanda. Esa dinámica ha cambiado ahora. «Hoy en día, todo lo relacionado con data AI demostrar su rentabilidad», explica Arvand. «Existe una intensa presión sobre la rentabilidad».
En consecuencia, las empresas recurren cada vez más a la analítica avanzada para respaldar sus decisiones comerciales y de marketing. Herramientas como el modelado del mix de marketing (MMM), que antes requerían una inversión técnica considerable, se utilizan ahora de forma generalizada en las organizaciones.
Alexis señala que las organizaciones también han alcanzado un mayor nivel de madurez en su forma de abordar la medición del rendimiento. «Hoy en día, el retorno de la inversión suele estar en manos de los directores financieros», afirma. «Los equipos de marketing, ventas y otros deben responder ahora con análisis muy sólidos».
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 algoritmos sofisticados para optimizar los precios en todos los productos, categorías y canales de distribución. Estas herramientas permiten a las marcas simular escenarios, perfeccionar estrategias promocionales y negociar con los minoristas basándose en data precisos, data de en la intuición.
Utilizar data desenvolverse en un mercado volátil
Más allá de la rentabilidad, la volatilidad se ha convertido en un reto determinante para las marcas de consumo globales. Las condiciones económicas varían considerablemente de una región a otra, y mercados como China, Estados Unidos y Europa siguen trayectorias muy diferentes. Para adaptarse, las empresas necesitan una visión 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», afirma Arvand. «Quieren estar al tanto de las últimas tendencias de los consumidores».
Tradicionalmente, las marcas dependían en gran medida de data sindicados data proveedores de paneles como Nielsen o Kantar. Aunque estas fuentes siguen siendo valiosas, muchas empresas las complementan ahora con data más detallados data directamente de los minoristas. El acceso a esta información permite a las marcas analizar el rendimiento de los productos con mucho mayor detalle, hacer un seguimiento de los patrones de migración de los clientes y comprender mejor el comportamiento de compra.
Esta evolución también está reforzando la colaboración entre marcas y minoristas. El intercambio data análisis permite elaborar planes de negocio conjuntos más completos, en los que las decisiones comerciales —como las promociones, los surtidos y las estrategias de precios— se basan en información precisa, en lugar de en suposiciones.
Desintermediación: ¿amenaza u oportunidad?
La relación entre las marcas, los minoristas y los consumidores siempre ha sido compleja. Históricamente, los minoristas han desempeñado un papel dominante a la hora de controlar el acceso a los consumidores, determinando cómo se descubren y se compran los productos. Hoy en día, sin embargo, está apareciendo un nuevo intermediario en el ecosistema: AI conversacional.
«Con los modelos de lenguaje grande (LLM) y las herramientas conversacionales, existe el riesgo de que las marcas pierdan el contacto directo con el consumidor», advierte Arvand.
AI y los motores de búsqueda conversacionales guían cada vez más a los consumidores a lo largo del proceso de búsqueda de productos. En lugar de navegar por las páginas web de los comercios o las páginas de las marcas, los usuarios pueden recurrir a AI para que les recomienden productos, comparen opciones o respondan a preguntas complejas.
Sin embargo, este cambio también podría generar nuevas oportunidades para las marcas. Dado que las consultas conversacionales suelen producirse en una fase más temprana del proceso de decisión, abren nuevos espacios en los que las marcas pueden influir en las elecciones de los consumidores antes de la etapa final de compra. «En la búsqueda basada en indicaciones, el panorama cambia por completo», explica Alexis. «Muchas preguntas surgen en una fase muy temprana del embudo de conversión, y eso puede beneficiar a las marcas».
En este contexto, la colaboración entre marcas y minoristas cobra aún más importancia. Al combinar sus conocimientos y armonizar sus estrategias, ambas partes pueden crear experiencias de cliente más diferenciadas y seguir siendo relevantes en un entorno comercial AI.
AI generativa AI transformando el marketing y las operaciones del sector de bienes de consumo envasados
AI generativa AI dando lugar a nuevas formas de interacción con los consumidores. Las herramientas AIpueden orientar a los compradores a la hora de elegir productos, ya sea mediante recomendaciones personalizadas, reconocimiento de imágenes o interfaces conversacionales. Por ejemplo, AI multimodal permiten a los consumidores subir imágenes y encontrar productos que se ajusten al estilo o al entorno que buscan.
La IA general también está acelerando los ciclos de innovación. Ahora es posible generar y poner a prueba campañas de marketing, conceptos de productos y recursos creativos mucho más rápido que antes. AI incluso simular las reacciones de los consumidores mediante perfiles sintéticos, lo que permite a los equipos validar las ideas en una fase más temprana del proceso de desarrollo.
Por último, AI mejorando la eficiencia operativa en todas las organizaciones. Muchas funciones de apoyo, como las operaciones financieras, de recursos humanos y de marketing, pueden automatizarse parcialmente mediante AI . Esto permite a las empresas reorientar sus recursos hacia la innovación y las iniciativas estratégicas.
Arvand describe un escenario extremo, pero cada vez más debatido en el sector: «La fantasía consiste en marcas hiperespecializadas, con diez o quince empleados, totalmente automatizadas mediante AI , que compiten con los gigantes». Aunque esta visión sigue siendo teórica, ilustra hasta qué punto AI transformar radicalmente el panorama competitivo.
¿ AI las condiciones o aumentará la brecha?
Una cuestión clave para el futuro del sector de los productos de consumo envasados es si AI el dominio de las grandes empresas consolidadas o permitirá que prosperen los competidores más pequeños.
Históricamente, las grandes marcas de consumo contaban con dos ventajas principales: el acceso a enormes conjuntos de datos y los recursos financieros necesarios para invertir en tecnología avanzada. Hoy en día, AI generativa AI reduciendo algunas de estas barreras. Data el capital solían dar a las grandes marcas una ventaja enorme», afirma Arvand. «Pero con AI , ahora es posible rediseñar muchos procesos desde cero».
Esto abre las puertas a que las marcas más pequeñas y nativas digitales crezcan mucho más rápido. En sectores como el de la belleza, los nuevos participantes ya han demostrado lo rápido que pueden crecer las marcas gracias a sólidas estrategias digitales y a la interacción en las redes sociales.
Al mismo tiempo, los inversores recurren cada vez más a data a AI identificar marcas emergentes prometedoras. Mediante el análisis de las señales en redes sociales, la interacción de los consumidores y los indicadores de rendimiento online, AI pueden ayudar a detectar empresas con gran potencial en una fase mucho más temprana de su desarrollo.
Conclusión: Un nuevo panorama competitivo para el sector de los productos de gran consumo
Data AI ya no AI herramientas experimentales en el sector de los productos de gran consumo. Se están convirtiendo en elementos fundamentales para la gestión de los precios, los resultados de marketing, las negociaciones comerciales y la innovación de productos por parte de las marcas.
Al mismo tiempo, el entorno competitivo se está volviendo cada vez más cambiante. El comercio conversacional, AI generativa y la automatización basada en agentes están transformando la forma en que los consumidores descubren los productos y en que operan las empresas.
Para las marcas de consumo, el reto no consiste simplemente en adoptar AI . Se trata de aprender a rediseñar los procesos, reforzar la colaboración en todo el ecosistema y convertir data decisiones más rápidas y acertadas. En un sector que históricamente se ha caracterizado por su escala y el poder de las marcas, AI introduciendo una nueva dimensión competitiva: la agilidad. Las empresas que tengan éxito serán aquellas capaces de combinar el análisis avanzado con un profundo conocimiento del consumidor, al tiempo que transforman sus modelos operativos para un futuro AI.
Mira la entrevista original en francés:
