Presentado por SAP
La industria de bienes de consumo empaquetados está atravesando un cambio fundamental que está obligando incluso a las marcas más establecidas a repensar la forma en que operan. Es lo que algunas personas llaman compresión de los CPG, o una convergencia de compresión de márgenes, vientos en contra de la política comercial y la dura realidad de que el crecimiento impulsado por los precios ya no es una estrategia viable. Para las empresas que han dependido de los aumentos de precios para generar ingresos, este es un cambio estructural que requiere nuevos enfoques de operaciones, estrategia y posicionamiento competitivo.
Las empresas de CPG ahora necesitan lograr ganancias de productividad anual del 5% o más sólo para seguir siendo competitivas. Las medidas tradicionales de reducción de costos, como la congelación de viajes, las pausas en las contrataciones y otras iniciativas de eficiencia de la vieja escuela de tiempos más simples, pueden generar, en el mejor de los casos, unos pocos puntos porcentuales. La solución radica en un enfoque más sofisticado: identificar qué procesos se pueden habilitar digitalmente antes de realizar cambios organizacionales, enfrentando preguntas sobre la eficiencia de los procesos, los flujos de trabajo manuales y las oportunidades de automatización.
Pero las soluciones fragmentadas que abordan problemas aislados no logran ofrecer las eficiencias sistémicas que hoy exigen las empresas de CPG. Esto está impulsando un interés creciente en plataformas tecnológicas integradas que puedan respaldar la toma de decisiones y la ejecución en todas las áreas funcionales simultáneamente.
El desafío de los datos en el centro de la toma de decisiones de CPG
Las operaciones modernas de CPG se ejecutan con datos, pero, por supuesto, no todas las estrategias de datos son iguales. Las empresas enfrentan un doble desafío: necesitan un conocimiento profundo sobre sus operaciones internas y, al mismo tiempo, comprender la dinámica del mercado externo y el comportamiento del consumidor. Históricamente, esto ha significado extraer datos operativos, lo que significa perder un contexto empresarial crítico en el proceso, y luego tener que invertir mucho en reconstituir ese contexto para que pueda analizarse junto con los datos de consumidores y minoristas.
La desconexión crea problemas reales. Cuando los datos pierden su contexto empresarial durante la extracción, las empresas dedican mucho tiempo y dinero a intentar reconstruir la comprensión de lo que realmente significan los números. Mientras tanto, las condiciones del mercado cambian, las ventanas promocionales se cierran y las oportunidades desaparecen. En una industria donde el tiempo a menudo determina el éxito o el fracaso, este retraso en la capacidad analítica se convierte en una desventaja competitiva.
Para abordar este desafío, las plataformas de datos avanzadas como Business Data Cloud de SAP son capaces de importar datos externos con datos operativos internos de SAP que tienen un contexto comercial completo. Las marcas de CPG pueden combinar datos de puntos de venta de minoristas, conocimientos sobre el comportamiento del consumidor e información transaccional interna sin el flujo de trabajo tradicional de raspar y reconstruir, cambiando fundamentalmente la velocidad a la que las empresas pueden pasar del análisis a la decisión y a la acción.
El impacto es particularmente significativo para la planificación promocional y la gestión de ingresos. En lugar de pasar semanas preparando datos para el análisis, las empresas pueden ejecutar escenarios, modelar resultados y ajustar estrategias casi en tiempo real, lo cual es enorme en una industria donde las ventanas promocionales se miden en días o semanas.
Estrategia promocional en un entorno de alto riesgo
Los momentos promocionales de alto riesgo, como el Super Bowl, exponen cuán frágiles se han vuelto las operaciones de CPG. Los picos de demanda son intensos, localizados y de corta duración, lo que deja poco espacio para conocimientos retrasados o ejecución inconexa. En este entorno, el éxito promocional depende menos de la comercialización creativa y más de la rapidez con la que las empresas pueden detectar la demanda, modelar los resultados y alinear los precios, el inventario y la ejecución mientras la ventana aún está abierta.
La toma de decisiones detrás de estas promociones implica un análisis complejo de múltiples variables: qué productos presentar, niveles de descuento ideales, posicionamiento específico de la tienda e incluso variaciones regionales en las preferencias de los consumidores. Lo que atrae a los compradores en una región puede fracasar en otra, por lo que una estrategia promocional eficaz requiere un análisis granular hasta la ubicación de las tiendas individuales.
Herramientas como la solución Revenue Growth Management de SAP permiten este nivel de sofisticación, ayudando a las marcas a calcular y modelar aumentos promocionales y traducir estos conocimientos en decisiones listas para su ejecución. El análisis tiene en cuenta las preferencias de sabor regionales, la dinámica competitiva local y los datos históricos de rendimiento para optimizar cada decisión promocional.
Pero la planificación promocional sólo es valiosa si se puede ejecutar de forma eficaz. Aquí es donde muchas empresas de CPG encuentran fricciones entre estrategia y operaciones. El análisis de datos puede identificar la combinación promocional perfecta, pero sin garantizar la disponibilidad del producto, mantener la presencia en los estantes y ejecutar la comercialización física, el análisis es más bien académico. Esta es la razón por la que la integración entre los sistemas de planificación promocional, los sistemas de planificación financiera y de la cadena de suministro y las plataformas ERP es fundamental.
Ejecución de la distribución: el éxito o el fracaso de las promociones.
Para períodos promocionales de alta velocidad, las empresas deben pronosticar con precisión la demanda, posicionar el inventario estratégicamente y ejecutar la distribución sin problemas. Esto es particularmente complejo para categorías como refrigerios y bebidas, donde los modelos de entrega directa a la tienda son comunes. Gestionar la presencia en los estantes es fundamental porque un estante vacío significa que los consumidores cambiarán a productos de la competencia o abandonarán su compra por completo. Y requiere visibilidad en tiempo real de múltiples capas de la cadena de suministro a través de una variedad de fuentes de datos y capacidades operativas para actuar rápidamente.
Los sistemas modernos de gestión de almacenes, incluido SAP Extended Warehouse Management, proporcionan la visibilidad granular necesaria para realizar un seguimiento del inventario en estos distintos estados. Cuando se combina con aplicaciones DSD específicas, como la solución de distribución de última milla de SAP, que optimiza las rutas de los conductores, los cronogramas de entrega y la ejecución en las tiendas, las empresas de CPG pueden mantener la presencia en los estantes que impulsa el éxito promocional. Las herramientas de ejecución de ventas, como la oferta Retail Execution de SAP en SAP Sales Cloud, permiten a los equipos de campo auditar las tiendas e informar sobre las condiciones reales. Esto ayuda a que la sede central tenga una visibilidad clara y precisa de lo que sucede en el punto de compra.
Cómo la IA está cambiando las operaciones de CPG
La inteligencia artificial está yendo más allá de los casos de uso experimentales hacia aplicaciones prácticas en las operaciones de CPG. En entornos de almacén, los sistemas mejorados con IA pueden agilizar la gestión de trabajos, mejorar la precisión de las previsiones y acelerar el procesamiento de devoluciones. Para la planificación de la cadena de suministro, la IA ayuda a generar escenarios de demanda que tienen en cuenta varias variables que afectan el movimiento de los productos.
La integración de Joule por parte de SAP en el software de planificación empresarial integrada demuestra cómo la IA conversacional puede transformar los flujos de trabajo de planificación. En lugar de navegar por interfaces complejas para acceder a los datos de la cadena de suministro, los planificadores pueden hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas inmediatas impulsadas por IA basadas en información en tiempo real. Esto reduce la fricción para acceder a información valiosa y acelera la toma de decisiones durante los ciclos de planificación críticos.
Las operaciones avanzadas de almacén se benefician de agentes de inteligencia artificial que pueden mejorar el análisis de riesgos del inventario, optimizar la gestión de tareas y mejorar la precisión de los pronósticos. Estas no son sólo versiones más rápidas de procesos existentes. Más bien, representan capacidades cualitativamente diferentes que pueden identificar patrones y riesgos que los analistas humanos pueden pasar por alto en medio del volumen y la complejidad de las operaciones modernas de la cadena de suministro.
La gestión de ingresos, o la determinación de estrategias óptimas de precios y promociones, es particularmente adecuada para la asistencia de IA porque analizar cómo interactúan los diferentes precios, tácticas promocionales y estrategias de posicionamiento en miles de tiendas y productos es una tarea compleja que va más allá de las capacidades analíticas humanas. El aprendizaje automático puede identificar patrones y optimizar decisiones a una escala y velocidad que el análisis manual no puede igualar. Las capacidades de inteligencia artificial integradas en las plataformas de gestión del crecimiento de los ingresos prometen hacer que la planificación promocional sea más sofisticada y eficiente.
Quizás lo más significativo para las empresas de CPG que enfrentan el imperativo de productividad es que los sistemas inteligentes de gestión de inventarios están utilizando el aprendizaje automático para predecir fechas de entrega y proporcionar análisis en tiempo real para las decisiones de distribución. Monitorear el cumplimiento de los pedidos de ventas puede predecir los riesgos de cumplimiento antes de que se materialicen, lo que permite una intervención proactiva. Estas capacidades de IA abordan cuestiones como la disponibilidad de productos y la entrega confiable durante períodos promocionales críticos, que son algunos de los desafíos de mayor riesgo en las operaciones de CPG.
Pero las aplicaciones de IA de mayor impacto en CPG no serán necesariamente las más visibles. En lugar de funciones llamativas orientadas al consumidor, el valor real proviene de incorporar inteligencia en los procesos operativos centrales. Las mejoras incrementales en docenas de flujos de trabajo dan como resultado ventajas competitivas sustanciales con el tiempo.
La restricción de CPG no es una condición temporal que las empresas puedan esperar. Los factores estructurales que impulsan la compresión de los márgenes y limitan el poder de fijación de precios reflejan cambios fundamentales del mercado. Las políticas comerciales seguirán evolucionando. El comportamiento del consumidor seguirá cambiando. Las empresas que saldrán fortalecidas no sólo serán aquellas con los mejores productos, sino también aquellas que hayan construido las operaciones más eficientes y ágiles.
Jon Dano es consultor industrial de productos de consumo en SAP.
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