Quelles sont les principales tendances qui ont un impact sur le secteur des produits de grande consommation aujourd'hui ? Dans leur conversation pour The Bridge, Artefact's Arvand Modarresi, Managing Partner et chef de file mondial pour les marques de produits de consommation, et Alexis Poujade, partenaire et responsable des marques de consommation, discutent de quatre sujets clés de l'après-Covid :

  • Pression croissante sur la rentabilité et nécessité de prouver le retour sur investissement
  • Gérer la volatilité des entreprises grâce à data
  • Le risque de désintermédiation dans un paysage commercial piloté par l'IA
  • Réinventer les processus d'entreprise avec l'IA générative et les agents

Depuis qu'il a rejoint Artefact, Arvand Modarresi a dirigé des programmes de transformation CPG data et AI à l'échelle mondiale, en aidant les grandes marques à réinventer leurs stratégies marketing, commerciales et opérationnelles pour favoriser la rentabilité et l'agilité. Arvand est titulaire d'une maîtrise en gestion et en économie et apporte une grande expertise dans la stratégie des marques de consommation.

Alexis Poujade a 20 ans d'expérience combinant stratégie, marketing, data, digital & IA pour des marques de prestige et le management d'équipes directes et transversales à travers l'Europe, l'Amérique du Nord, l'Asie et l'Afrique. Il est titulaire d'un MBA de l'ESSEC Business School et est spécialisé dans l'optimisation du ROI pour le marketing et les ventes.

De la pression de la rentabilité à la prise de décision intelligente

L'un des changements les plus importants dans le secteur des produits de grande consommation depuis la pandémie est la fin de la période de “croissance facile”. Pendant plusieurs années, de nombreuses marques ont pu absorber l'inflation des coûts grâce à des augmentations de prix et à une forte demande. Cette dynamique a maintenant changé. “Aujourd'hui, tout ce qui est lié à la data et à l'IA doit démontrer le retour sur investissement”.” explique Arvand. “La pression sur la rentabilité est très forte.”

En conséquence, les entreprises s'appuient de plus en plus sur des analyses avancées pour soutenir leurs décisions commerciales et marketing. Des outils tels que la modélisation du marketing mix (MMM), qui nécessitaient autrefois un investissement technique important, sont aujourd'hui largement déployés dans les entreprises.

Alexis note que les organisations ont également atteint un niveau de maturité plus élevé dans leur façon d'aborder la mesure de la performance. “Le retour sur investissement est aujourd'hui souvent le fait des directeurs financiers”.” dit-il. “Le marketing, les ventes et d'autres équipes doivent maintenant répondre avec des réponses analytiques très solides.”

La gestion de la croissance des revenus (RGM) est un exemple clair de cette évolution. Plutôt que d'appliquer des augmentations de prix uniformes, les entreprises utilisent désormais des algorithmes sophistiqués pour optimiser les prix en fonction des produits, des catégories et des canaux de distribution. Ces outils permettent aux marques de simuler des scénarios, d'affiner les stratégies promotionnelles et de négocier avec les détaillants en se basant sur des données précises plutôt que sur l'intuition.

Utiliser data pour naviguer sur un marché volatil

Au-delà de la rentabilité, la volatilité est devenue un défi majeur pour les marques mondiales de biens de consommation. Les conditions économiques varient considérablement d'une région à l'autre, avec des marchés tels que la Chine, les États-Unis et l'Europe qui évoluent sur des trajectoires très différentes. S'adapter, les entreprises ont besoin d'une visibilité en temps réel de la dynamique du marché et du comportement des consommateurs.

“Les entreprises veulent vraiment comprendre ce qui se passe sur le marché en temps réel”.” Arvand dit. “Ils veulent prendre le pouls du consommateur.”

Traditionnellement, les marques s'appuyaient fortement sur le data syndiqué de fournisseurs de panels tels que Nielsen ou Kantar. Si ces sources restent précieuses, de nombreuses entreprises les complètent désormais par des données data plus granulaires obtenues directement auprès des détaillants. L'accès à ces informations permet aux marques de analyser les performances du produit à un niveau beaucoup plus détaillé, surveiller les schémas de migration des clients, et mieux comprendre le comportement d'achat.

Cette évolution renforce également la collaboration entre les marques et les détaillants. Le partage des data et des analyses permet d'enrichir les plans d'affaires conjoints, où les décisions commerciales telles que les promotions, les assortiments et les stratégies de prix sont basées sur des informations précises plutôt que sur des hypothèses.

La désintermédiation : Menace ou opportunité ?

La relation entre les marques, les détaillants et les consommateurs a toujours été complexe. Les détaillants ont toujours joué un rôle dominant dans le contrôle de l'accès aux consommateurs, en déterminant la manière dont les produits sont découverts et achetés. Aujourd'hui, cependant, un nouvel intermédiaire fait son entrée dans l'écosystème : IA conversationnelle.

“Avec les LLM et les outils conversationnels, les marques risquent de perdre l'accès direct au consommateur”.” Arvand met en garde.

Les assistants d'IA et les moteurs de recherche conversationnels guident de plus en plus les consommateurs dans le processus de découverte des produits. Au lieu de parcourir les sites web des détaillants ou les pages des marques, les utilisateurs peuvent s'appuyer sur des outils d'IA pour recommander des produits, comparer les options ou répondre à des questions complexes.

Toutefois, cette évolution pourrait également créer de nouvelles opportunités pour les marques. Comme les questions conversationnelles interviennent souvent plus tôt dans le parcours de décision, elles ouvrent de nouveaux espaces où les marques peuvent influencer les choix des consommateurs avant l'étape de l'achat final. “Dans la recherche basée sur les invites, les règles du jeu sont redistribuées”.” Alexis explique. “De nombreuses questions se posent très tôt dans l'entonnoir, ce qui peut être bénéfique pour les marques.”

Dans ce contexte, la collaboration entre les marques et les détaillants devient encore plus importante. En combinant les connaissances et en alignant les stratégies, les deux parties peuvent créer des expériences client plus différenciées et rester pertinentes dans un environnement de commerce médiatisé par l'IA.

L'IA générative transforme le marketing et les opérations des produits de grande consommation

L'IA générative permet de nouvelles formes d'engagement des consommateurs. Les outils alimentés par l'IA peuvent guider les acheteurs dans le choix des produits, que ce soit par le biais de recommandations personnalisées, de la reconnaissance d'images ou d'interfaces conversationnelles. Par exemple, les solutions d'IA multimodales permettent aux consommateurs de télécharger des images et de trouver des produits qui correspondent au style ou à l'environnement qu'ils recherchent.

GenAI est également accélérer les cycles d'innovation. Les campagnes de marketing, les concepts de produits et les actifs créatifs peuvent désormais être générés et testés beaucoup plus rapidement qu'auparavant. L'IA peut même simuler les réactions des consommateurs à l'aide de personas synthétiques, permettant aux équipes de valider les idées plus tôt dans le processus de développement.

Enfin, L'IA améliore l'efficacité opérationnelle au sein des organisations. De nombreuses fonctions de soutien, telles que les finances, les ressources humaines et les opérations de marketing, peuvent être partiellement automatisées par des agents d'IA. Les entreprises peuvent ainsi réorienter leurs ressources vers l'innovation et les initiatives stratégiques.

M. Arvand décrit un scénario extrême mais de plus en plus discuté au sein de l'industrie : “Le fantasme, ce sont des marques hyperconcentrées avec dix ou quinze employés, entièrement automatisées grâce à des agents d'IA, qui rivalisent avec les géants”.” Bien que cette vision reste théorique, elle illustre à quel point l'IA pourrait remodeler le paysage concurrentiel.

L'IA va-t-elle uniformiser les règles du jeu ou creuser l'écart ?

Une question clé pour l'avenir de l'industrie des produits de grande consommation est de savoir si l'IA renforcera la domination des grandes entreprises établies de longue date ou si elle permettra à des concurrents plus petits de prospérer.

Historiquement, les grandes marques de consommation avaient deux avantages majeurs : l'accès à des ensembles data massifs et le les ressources financières nécessaires pour investir dans les technologies de pointe. Aujourd'hui, l'IA générative abaisse certains de ces obstacles. “Data et le capital utilisé pour donner aux grandes marques un avantage énorme”.” Arvand dit. “Mais avec les agents d'IA, de nombreux processus peuvent désormais être repensés à partir de zéro.”

Cela ouvre la voie à des marques plus petites, natives du numérique, qui peuvent se développer beaucoup plus rapidement. Dans des secteurs tels que celui de la beauté, les nouveaux venus ont déjà démontré la rapidité avec laquelle les marques peuvent se développer grâce à des stratégies numériques solides et à l'engagement dans les médias sociaux.

Parallèlement, les investisseurs utilisent de plus en plus data et l'IA pour identifier les marques émergentes prometteuses. En analysant les signaux sociaux, l'engagement des consommateurs et les indicateurs de performance en ligne, les modèles d'IA peuvent aider à détecter les entreprises à fort potentiel beaucoup plus tôt dans leur développement.

Conclusion : Un nouveau paysage concurrentiel pour les produits de grande consommation

Data et l'IA ne sont plus des capacités expérimentales dans le secteur des produits de grande consommation. Elles deviennent centrales dans la manière dont les marques gèrent la tarification, la performance marketing, les négociations commerciales et l'innovation de produits.

Dans le même temps, l'environnement concurrentiel devient plus fluide. Commerce conversationnel, IA générative et automatisation basée sur des agents modifient la façon dont les consommateurs découvrent les produits et dont les organisations fonctionnent.

Pour les marques grand public, le défi ne consiste pas simplement à adopter des outils d'IA. Il s'agit d'apprendre à repenser les processus, à renforcer la collaboration au sein de l'écosystème et à transformer data en décisions plus rapides et meilleures. Dans un secteur historiquement défini par l'échelle et la puissance de la marque, L'IA introduit une nouvelle dimension concurrentielle : l'agilité. Les entreprises qui réussiront seront celles capables de combiner des analyses avancées avec une compréhension approfondie des consommateurs, tout en transformant leurs modèles opérationnels pour un avenir axé sur l'IA.

 

Regardez l'interview originale en français: