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프로그래매틱 상거래를 통해 소비자가 공급망을 주도합니다

소비자의 쇼핑 여정과 구매 선호도가 계속 변화함에 따라 트렌드에 신속하게 대응할 수 있는 CPG(소비자 패키지 상품) 기업이 뚜렷한 이점을 갖게 되었습니다. 더 민첩한 브랜드가 변화하는 쇼핑 행동에 반응하기 보다는 변화하는 쇼핑 행동으로 발전하여 판매 기회를 놓쳤기 때문에 팬데믹 기간보다 더 분명해졌습니다.

McKinsey &Co에 따르면 최근 몇 년간 CPG 부문 성장의 약 70%가 중소 브랜드에서 비롯되었습니다. 성공의 주요 이유는 이들이 대형 브랜드보다 민첩하고 교대조에 적응하고 활용할 수 있기 때문입니다. 소비자 선호도와 트렌드를 보다 빠르게 파악할 수 있습니다. 많은 요인이 이러한 민첩성에 기여하지만 핵심 요인은 공급망 데이터와 시장 통찰력을 활용하여 기회와 위협에 대한 더 넓은 관점을 만드는 능력입니다.

데이터 및 통찰력에 대한 새로운 접근 방식

더 큰 CPG 회사는 뒤처지고 더 작고 민첩한 회사에 시장 점유율을 잃고 있습니다. 그들은 많은 지역, 제품 범주 및 채널(직접 소비자 포함)에 걸쳐 있는 복잡하고 다차원적인 조직 구조를 가지고 있어 전통적으로 사일로화된 팀 간에 데이터를 공유하기가 어렵습니다. 제품 혁신, 민첩한 프로세스 및 시장 출시 시간을 가속화하기 위해 리더는 소비자 행동 및 공급망 혼란을 조명하는 시장 통찰력과 함께 실시간 판매 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다.

간단히 말해서, 그들은 민첩성을 위해 실시간으로 데이터를 수집, 통합, 합성 및 공유하는 새로운 접근 방식이 필요합니다. 운 좋게도 프로그래밍 방식 상거래라는 새로운 데이터 관리 모델이 등장했습니다. 이는 빠르게 진화하는 소비자 행동에 앞서 기업을 사전 예방적으로 유지하고, 잠재적인 중단을 식별하고, 리소스를 배포하고, 매장 및 온라인 트래픽을 예측하고, 재고 및 제품 성능을 추적하고, 매장 상태를 이해하고, 가상 및 오프라인 매장 모두를 보충하는 데이터 기반 자동화 운영 모델입니다. 속도와 규모로 선반을 보관하십시오.

프로그래밍 방식의 상거래 모델을 채택하면 기업이 소매 및 유통업체 포털의 실시간 운영 데이터를 시장 데이터와 함께 집계할 수 있습니다. 프로그래밍 방식의 상거래 플랫폼을 사용하면 생산, 마케팅, 머천다이징 및 공급망 내의 경영진이 통합 내부 및 타사 소매 시간 비즈니스 데이터를 활용하여 공급망 전반의 비즈니스 성과, 위험 및 기회를 쉽게 이해할 수 있습니다.

시장 동향과 실시간 운영 데이터를 결합하여 관리자는 판매 촉진, 재고 관리, 상품 구성 개선, 재고 부족 및 낭비 감소, 물류 최적화 등을 위해 설계된 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

프로그래밍 방식의 상거래 모델은 CPG 브랜드에게 다음과 같은 향상된 기능을 가능하게 하는 고객, 제품 및 신디케이트된(시장) 데이터에 대한 실시간 액세스를 제공합니다.

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  • 소비자 동향을 이해합니다. 소비자 동향, 필요 및 요구 사항에 대한 끊임없는 이해와 예상으로 CPG 회사는 올바른 제품을 올바른 가격과 장소에서 생산할 수 있습니다. 예를 들어, 식물성 고기, 글루텐 프리, 락토스 프리, 비 GMO, 유기농, 로카보어 및 환경 친화적인 포장과 같은 새로운 트렌드에 신속하게 대응함으로써 기업은 경쟁업체보다 앞서거나 동등한 수준을 유지할 수 있습니다.
  • 제품 구색 및 재고 위치를 최적화합니다. 프로그래밍 방식 상거래는 고급 알고리즘을 사용하여 거래를 자동화하여 제품 혁신을 주도하고, 위치 또는 지역별로 분류를 개선하고, 구매 시점 및 소비자 수요에 더 가깝게 재고를 배치할 수 있습니다. 더 똑똑한 제품 구색 및 재고 결정을 내리면 수익을 극대화하고 가격 인하를 줄이는 데 도움이 됩니다.
  • 채널을 정렬합니다. 개별 채널(식료품 매장, 슈퍼센터, 편의점, 레스토랑/음식 서비스, 유통업체, 소비자 직접 판매)별로 세분화된 종합적이고 세분화된 판매 데이터를 활용하여 기업은 추세와 기회를 식별할 수 있습니다. 무엇이 판매되고 어디에서 판매되고 있는지 파악하고 이러한 통찰력에 적응하면 추세와 잠재적인 문제 또는 기회를 매우 빠르게 식별하는 데 도움이 됩니다.
  • 즉각적인 조치를 취하십시오. 데이터의 규모, 동적 특성 및 상호 연결성은 방대하고 복잡합니다. 데이터를 통합하고 실행 가능한 통찰력으로 변환하려면 민첩한 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 시스템을 기반으로 하는 빅 데이터 분석이 필요합니다. AI/ML은 엄청난 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있기 때문에 여전히 의미 있는 인사이트를 제공하고 고객의 요구를 예측하고 충족하기 위한 신속한 조치를 취할 수 있습니다.
  • 엄청난 양의 데이터에 대한 액세스는 오늘날 CPG 브랜드가 직면한 문제가 아닙니다. 사용 가능한 모든 데이터를 활용하여 통찰력으로 변환하고 경쟁 우위를 위해 활용합니다. 데이터 주도 이니셔티브로 차별화되는 브랜드는 소비자가 요구하는 제품으로 시장에 가장 먼저 출시할 수 있도록 신속하게 적응하거나 변화를 예상할 수 있는 브랜드입니다. 엄청난 양의 데이터를 빛의 속도로 캡처, 분석, 액세스 및 공유해야 합니다.

    과거에는 수집된 여러 데이터 소스를 연결하고 통합된 실시간 통찰력으로 변환하는 것이 거의 불가능했습니다. 그러나 프로그래밍 방식 상거래 플랫폼은 업스트림 및 다운스트림 데이터 시스템을 모두 쉽게 연결할 수 있기 때문에 이를 간단하게 만듭니다. 처음으로 종단 간 디지털 공급망의 이상을 실현할 수 있습니다.

    모든 중요한 비즈니스 데이터를 단일 통합 보기로 집계하는 것은 필수적입니다. 그래야만 고급 분석, 인공 지능 및 기계 학습의 힘을 적용하여 유용한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 이는 소비자 수요에 대한 명확한 그림을 만들어 리더가 탄력적이고 민첩한 공급망을 구축하여 이를 지원할 수 있도록 합니다.

    언제 어디서나 액세스

    고객, 제품 및 시장 데이터를 최대한 활용하려면 언제 어디서나 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다. 그리고 팬데믹 기간과 이후에 원격 인력에 의존하는 기업에서는 데이터에 대한 액세스가 훨씬 더 중요합니다. CPG 회사와 공급망 파트너는 정보가 전송되기를 기다릴 수 없습니다. 실시간으로 주문형 정보가 필요합니다.

    오늘날의 클라우드 기반 데이터 포털은 데이터에 대한 실시간 액세스를 현실로 만듭니다. 판매, 재고, 물류, 공급망 및 시장 동향의 실시간 데이터 피드를 결합하여 "단일 버전의 진실"을 만들고 진정한 민첩성을 가능하게 합니다.

    그러나 이 귀중한 데이터와 통찰력의 이점을 극대화하려면 모든 부서 및 파트너와 액세스 권한을 공유하는 것이 필수적입니다. 클라우드 레이크에 연결하든 사내 서버에 연결하든 기업은 정보의 이점을 누릴 수 있는 모든 사람과 데이터를 공유할 수 있는 유연성이 필요합니다. 동급 최강의 클라우드 기반 리포지토리 및 고급 분석 플랫폼은 이제 다른 시스템 및 기능과 쉽게 플러그 앤 플레이할 수 있어 기업이 공급망 전체에서 다른 기업과 보다 쉽게 ​​협업할 수 있습니다.

    데이터 주도, 소비자 중심, 연결 및 협업을 수행하는 CPG 회사는 시장과 함께 움직일 수 있는 민첩성을 갖게 되어 비즈니스 및 수익에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 또한 올바른 기술을 사용하면 추세와 중단을 사전에 식별하고 경고하고 대응할 수 있는 능력을 통해 보다 탄력적이고 효율적인 공급망을 구축할 수 있습니다. 소규모 CPG 브랜드는 민첩성을 통해 시장 점유율을 줄이는 것을 목표로 대규모 브랜드보다 더 빠른 속도로 프로그래밍 방식 상거래를 채택하고 있습니다. 그러나 지금은 모든 브랜드가 진화해야 할 때입니다. 결국 변화하는 소비자 행동과 예상치 못한 공급망 중단은 현재와 미래에 비즈니스에 계속 영향을 미칠 것입니다.

    Are Traasdahl은 Crisp의 설립자이자 CEO입니다.


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