波士頓：借人工智慧和高級分析東風 釋放快速消費品行業增長

在快速消費品(CPG)市場的份額爭奪戰中，大型企業最近受到了靈活的小眾市場競爭者的挑戰，傳統和在線零售商也利用其數據優勢和直接消費者聯繫來推動自有品牌或替代品牌。但這些公司有多種反擊方式，其中之一就是使用人工智慧(AI)和高級分析將自己的數據轉化為有價值的見解。

為了理解為CPG公司採用人工智慧和高級分析的價值、影響和挑戰，波士頓諮詢公司與谷歌進行了一項聯合研究，其中採訪了25名大中型CPG公司的高管和5個小眾品牌，以及全球約100名行業專家。我們發現，通過大規模使用人工智慧和高級分析，CPG公司可以通過更具預測性的需求預測、更相關的本地分類、個性化的消費者服務和體驗、優化的營銷和促銷投資回報率，實現超過10%的收入增長，以及更快的創新周期。

但大多數大型CPG公司仍無法實現這一價值。儘管採訪的幾乎所有人都開始在他們的核心業務中嘗試人工智慧和高級分析，但沒有一個人擴展過哪怕一個應用。他們列舉了多種組織障礙，從高級管理人員的膽怯支持到糟糕的數據治理，缺乏分類(即商定的數據框架)，以及支離破碎的團隊，未能充分預測對AI和高級分析將工作崗位和工作方式的影響。

實際上，要從這些工具中獲益，需要持續、協調的努力來克服這些障礙。它還要求CPG公司將其重點放在三到五個高優先順序區域而不是幾十個區域。

讓人工智慧和高級分析發揮作用

CPG公司可以越來越多地訪問大量信息，從傳統的企業數據(通過其財務和運營部門)到消費者數據(尤其是在線行為)，再到合作夥伴數據(通常通過面板、零售商、洞察力合作夥伴等)，甚至感測器和物聯網(IoT)應用程序生成的數據。然而，到目前為止，他們既沒有將這些數據視為需要保護和培育的戰略資產，也沒有以對其業務有具體影響的方式應用這些數據。

通過使用AI和高級分析技術，品牌可以從這些數據中生成可操作的見解。人工智慧和高級分析技術最明顯的應用是做出預測，例如新產品的需求水平，營銷活動的估計影響，或新消費趨勢的出現。

我們已經確定了大約30個應用程序，品牌可以使用它們來利用AI和高級分析來推動業務發展。它們涉及CPG組織中的所有功能，從營銷和洞察到運營、銷售和支持。它們還可用於為個性化助理和推薦引擎等新型創新服務提供動力。

在這30個應用中，我們挑選了10個主要應用程序，這些應用程序代表了CPG的大多數人工智慧和高級分析機會。 在大規模部署時，它們可以使銷售額增長10%以上。 (見圖1)

我們研究中最常引用的十個中有四個被認為是所有CPG類別中的「必備品」：

1. 根據SKU和地區對現有產品和新產品的需求預測

2. 衡量投資回報率，用於預測廣告和促銷支出的銷售影響

3.數據驅動的銷售激活，用於識別激活應用程序的正確零售店/銷售點，以及在銷售點級別採取的正確銷售行動，以最大化市場份額

4.在各個商店級別優化產品分類

其他六個應用程序被認為是依賴於行業的，因為影響和實現的複雜性可能在不同的行業之間有很大的不同，如美容、食品和飲料，以及消費者保健:

5.產品開發的趨勢預測

6.研發和測試加速(計算機模擬)

7.動態的、本地化、個性化的定價和促銷

8.精準營銷

9.個性化的消費者參與

10.人工智慧驅動的診斷和推薦服務

值得注意的是，這些應用包括趨勢預測，這些趨勢預測與上市時間短的行業(如美容)以及動態定價和促銷活動最為相關，有效實施需要與零售商進行頻繁協商(例如，這在食品和飲料中很少見)。

雖然確定哪種AI和高級分析應用程序最有效是相對簡單的，但在整個組織中部署這些應用程序仍然是大多數CPG都無法完成的任務。在我們研究的30個CPG中，所有CPG都已經開始研究至少一個AI和高級分析應用程序，其中一半用於四個或更多。 (參閱圖2)但是沒有一個應用程序被用過，或在整個組織內進行管理。

障礙擴大

接受採訪的大多數CPG高管表示，擴大人工智慧和高級分析，並確保它們被採納，現在是高級領導者討論的一個關鍵話題。但他們也列舉了一些挑戰，例如，甚至一個應用程序的擴展也很困難，整個組織需要大量的投資和管理工作。

通常需要為特定品牌和特定國家/地區的特定應用構建小型概念驗證(PoC)。但是，大規模部署PoC通常需要在多個方面開展工作：人工智慧和高級分析本身，因此它們足夠強大，可以在整個組織中進行全球部署;在數據上，鞏固其質量並使各國和各品牌的分類標準化;現有的IT系統可能會被新的AI和高級分析應用程序變得冗餘，或者需要進行重大更改才能提供或接收來自應用程序的數據。

其他需要關注的領域包括現有業務流程、管理常式和職位描述，因為AI和高級分析將改變當前的決策流程，自動執行手動任務和計算，並在此過程中，改變大量員工和經理的日常職責。最後是人才和技能，因為構建和維護應用程序需要人才庫(數據科學家，工程師和分析師)，CPG需要至少開發部分，以避免過於依賴第三方供應商。

在考慮這些困難時，我們確定了六個不同的障礙，以有效地擴大CPG組織的AI和高級分析：

缺乏遠見。該組織只做有限的努力來評估人工智慧和高級分析的影響，以及相關的獎金規模，並相應地教育高級管理層，這限制了投資意願。

優先順序不足。這導致了「PoC爆炸」，這削弱了努力。該組織與不同供應商一起啟動了多項小型測試，但沒有進行任何後續工作。它也沒有為工業化、擴展和推出應用程序付出必要的努力。

人才差距。識別、招募和留住合適的人才(數據科學家、工程師、分析師)的難度導致過度依賴外部供應商，這使得難以控制執行。與此同時，該組織多次嘗試開發本地專業知識，但往往缺乏臨界質量。

有限的數據治理。該組織沒有適用於數據管理、質量或所有權的流程，也沒有共同(跨部門、跨國家)數據分類法來促進擴展。

低估了影響力。該組織錯誤地判斷變更管理所需的投資水平以及支持任何相關技能。它無法完全預測AI和高級分析對現有業務流程、決策流程和管理常式以及員工日常工作和所需技能的影響。

市場特殊性不足。組織未考慮各個市場中數字生態系統、數據可用性、渠道動態和供應商能力的差異。它也未能認識到不同市場的要求、優先事項和制約因素的差異。

開始旅程

擴展AI和高級分析應用程序以及構建相關功能通常需要兩到三年的時間。 (參閱圖3)。在開始之前，品牌需要採取一系列措施來避免常見的障礙並確保快速實施。

縮小選擇範圍

CPG需要專註於少數幾個應用程序。同時啟動10到15項舉措，更有可能使得這些舉措陷入PoC階段，部分原因是監督這些舉措的高級管理人員的注意力將會過於分散。專註於少數機會(具有最大可行性和潛在影響的機會)的公司更有可能大規模地提供這些機會。例如，一個全球時尚品牌選擇了兩個重點領域：個性化消費者參與和商店分類。這使得該品牌能夠在數據科學和IT資源方面進行必要的投資。它還確保了足夠的高級別參與，以使這些舉措取得成功。

獲得高層支持

在啟動任何應用程序之前，公司需要確保它實際上能夠獲得吸引力。高級管理人員(通常是國家或品牌總經理或以上)應該願意在他們的部門或地理位置贊助和試用應用程序，而高級商業領袖應該能夠投入20%到30%的時間來指導其發展。品牌還應該努力確保當地團隊成員對幫助啟動應用程序產生重大興趣。提供端到端的人工智慧和高級分析解決方案將增加他們的工作量，並且在此過程中最終會嚴重挑戰整個組織的現有習慣。

評估構建與購買選擇

多家供應商提供了通過現成(或半可定製)AI和高級分析軟體解決特定問題的方法。雖然現成的解決方案具有速度優勢，但卻以知識產權所有權為代價。它還缺乏自定義解決方案，以及內部構建的任何理解。 CPG應儘早確定現有軟體所服務的領域以及最適合構建自己的解決方案的領域(可能與合作夥伴一起，只要他們擁有IP)。這些決策應基於所處理過程的關鍵性以及公司對其供應商的數據優勢。例如，一家美容公司選擇構建一個定製解決方案，用於預測特定於其類別的市場趨勢，並在其自己的環境中託管。這使得該品牌能夠完全控制一款有朝一日可能成為競爭優勢的工具。

滿足市場特定需求

消費者行為、數字生態系統和數據資產訪問在主要市場上以不同的方式發展。任何特定於市場的約束或要求都需要儘早解決，否則組織可能會在設計或實施階段的後期有風險遇到阻礙。

準備的影響

大規模部署AI和高級分析解決方案通常需要構建新的技術環境(提供、承載和維護演算法)，適應當前的生態系統(例如，通過替換某些關鍵功能中的現有專家系統)，以及圍繞數據結構和分類的標準化努力。在原型階段不需要採取這樣的行動，但是如果一家公司想要避免在第一個試點被證明是成功的之後，不得不放棄一切，重新開始，就應該做好準備。例如，雖然在對需求預測解決方案進行原型設計之前，沒有必要清理和構建全局SKU資料庫，但創建共同分類法的初次版本以描述相關產品非常重要。

管理變革

人工智慧和高級分析解決方案的引入系統地挑戰任何現有決策過程，在某些情況下，大大減少甚至消除完成某些任務所需的時間。例如，一家奢侈品公司發現，有效的需求預測引擎導致其供應鏈部門在日常需求計划上花費的時間縮短了60%至80%。為了避免組織阻力，公司需要提前與員工有效溝通人工智慧和高級分析的影響，並讓團隊了解這些應用程序將如何影響他們的工作崗位和工作方式。

部署精選AI和高級分析應用程序可以在短期內產生顯著效益，但CPG公司的更廣泛機會在於這些應用程序如何幫助將消費者置於其運營模式的中心。 CPG公司可以使用人工智慧和高級分析將與消費者相關的數據轉化為洞察力，然後將這些洞察力分散到整個組織 - 從產品設計到供應鏈再到營銷和銷售。

要實現這一目標，對人工智慧和高級分析的投資是不夠的。 從董事會層面的決策到車間運營，這將需要對整個組織的工作方式進行重大改變。 這是一個漫長的旅程，但CPG公司可以通過專註於一些應用程序並從頭到尾持續地推動來實現小規模發展。

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