プログラマティックコマースでは、消費者がサプライチェーンを推進します

消費者の買い物の旅と購入の好みが変化し続けるにつれて、トレンドに迅速に対応できる消費財（CPG）企業には明確な利点があります。より機敏なブランドは、それに反応して販売機会を逃すのではなく、買い物行動の変化に伴って進化することができたため、これはパンデミック時ほど明白ではありませんでした。

McKinsey＆Coによると、近年のCPGセクターの成長の約70％は中小規模のブランドによるものです。成功の主な理由は、大規模なブランドよりも機敏であり、シフトに適応して活用できることです。消費者の好みやトレンドをより迅速に。多くの要因がこの俊敏性に貢献していますが、重要な要因は、サプライチェーンデータと市場の洞察を活用して、機会と脅威のより広い視野を作成する能力です。

データとインサイトへの新しいアプローチ

大規模なCPG企業は取り残されており、小規模で機敏な企業に市場シェアを失っています。それらは、多くの地域、製品カテゴリ、およびチャネル（直接販売を含む）にまたがる複雑で多次元の組織構造を持っているため、従来のサイロ化されたチーム間でデータを共有することは困難です。製品の革新、機敏なプロセス、市場投入までの時間を短縮するために、リーダーは、消費者の行動やサプライチェーンの混乱に光を当てる市場の洞察と相まって、リアルタイムの販売データにアクセスする必要があります。

簡単に言えば、アジャイルになるには、データをリアルタイムで収集、統合、合成、共有するための新しいアプローチが必要です。幸いなことに、プログラマティックコマースと呼ばれるデータ管理の新しいモデルが登場しました。これはデータ主導の自動運用モデルであり、急速に進化する消費者行動を積極的に先取りし、潜在的な混乱を特定し、リソースを展開し、店舗とオンラインのトラフィックを予測し、在庫と製品のパフォーマンスを追跡し、店舗の状態を理解し、仮想と内部の両方を補充します。棚をスピードとスケールで保管します。

プログラマティックコマースモデルを採用することで、企業は小売および販売代理店ポータルからのリアルタイムの運用データを市場データと一緒に集約できます。プログラマティックコマースプラットフォームにより、生産、マーケティング、マーチャンダイジング、およびサプライチェーン内の幹部は、統合された社内およびサードパーティの小売時間ビジネスデータを活用して、サプライチェーン全体の業績、リスク、および機会を簡単に理解できます。

市場動向とリアルタイムの運用データを組み合わせることで、マネージャーは、売り上げの増加、在庫の管理、マーチャンダイジングミックスの改善、在庫切れや無駄の削減、ロジスティクスの最適化などを目的とした、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。

プログラマティックコマースモデルにより、CPGブランドは顧客、製品、およびシンジケート（市場）データにリアルタイムでアクセスできるため、次の機能を強化できます。

• 消費者の傾向を理解する。 消費者のトレンド、ウォンツ、ニーズに対する絶え間ない理解と期待により、CPG企業は適切な製品を適切な価格と場所で生産することができます。たとえば、植物ベースの肉、グルテンフリー、ラクトースフリー、非GMO、オーガニック、ロカボア、環境にやさしいパッケージなどの新しいトレンドに迅速に対応することで、企業は競合他社と同等の地位を維持できます。
• 商品の品揃えと在庫場所を最適化します。 プログラマティックコマースは、高度なアルゴリズムを使用して取引を自動化し、製品の革新を推進し、場所や地域ごとに品揃えを絞り込み、在庫を購入場所や消費者の需要に近づけます。よりスマートな品揃えと在庫の決定を行うことで、利益を最大化し、値下げを減らすことができます。
• チャネルを揃えます。 個別のチャネル（食料品店、スーパーセンター、コンビニエンスおよびレストラン/フードサービス、ディストリビューター、および直接販売）によってセグメント化された包括的で詳細な販売データを活用することで、企業は傾向と機会を特定できます。何がどこで売られているかを知り、これらの洞察に適応することで、傾向や潜在的な問題や機会を非常に迅速に特定できます。
• すぐに行動を起こします。 データの規模、動的な性質、および相互接続性は、膨大で複雑です。データを同化して実用的な洞察に変換するには、アジャイルな人工知能（AI）と機械学習（ML）システムを活用したビッグデータ分析が必要です。 AI / MLは膨大な量のデータを迅速に処理できるため、それでも意味のある洞察が提供され、顧客のニーズを予測して満たすために迅速なアクションを実行できます。

膨大な量のデータへのアクセスは、今日のCPGブランドが直面している課題ではありません。利用可能なすべてのデータを活用し、それを洞察に変換し、競争上の優位性のために活用します。データ主導のイニシアチブで差別化を図っているブランドは、消費者が要求する製品を最初に市場に投入するために、シフトを迅速に適応させたり、予測したりすることができるブランドです。膨大な量のデータをキャプチャし、分析し、アクセス可能にし、光速で共有する必要があります。

これまで、収集され、統合されたリアルタイムの洞察に変換される複数のデータソースを接続することはほぼ不可能でした。しかし、プログラマティックコマースプラットフォームは、アップストリームとダウンストリームの両方のデータシステムを簡単に接続できるため、これを簡単にします。初めて、エンドツーエンドのデジタルサプライチェーンの理想を実現することができます。

すべての重要なビジネスデータを単一の統合ビューに集約することが不可欠です。そうして初めて、高度な分析、人工知能、機械学習の力を適用して、有用な洞察を引き出すことができます。消費者の需要を明確に把握し、リーダーがそれをサポートするための回復力のある俊敏なサプライチェーンを構築できるようにします。

いつでもどこからでもアクセス

顧客、製品、市場のデータを最大限に活用するには、いつでもどこからでも簡単にアクセスできる必要があります。また、パンデミックの最中およびその後に遠隔地の労働力に依存している企業では、データへのアクセスがさらに重要になります。 CPG企業とサプライチェーンパートナーは、情報が送信されるのを待つことができません。リアルタイムでオンデマンドで情報を必要としています。

今日のクラウドベースのデータポータルは、データへのリアルタイムアクセスを実現します。販売、在庫、ロジスティクス、サプライチェーン、市場動向のリアルタイムデータフィードを組み合わせることで、「真実の単一バージョン」が作成され、真の俊敏性が実現します。

ただし、この貴重なデータと洞察のメリットを最大化するには、すべての部門とパートナーとアクセスを共有することが不可欠です。クラウドレイクに接続する場合でも、オンプレミスサーバーに接続する場合でも、企業は、情報の恩恵を受けることができるすべての人とデータを共有する柔軟性を必要としています。クラス最高のクラウドベースのリポジトリと高度な分析プラットフォームにより、他のシステムや機能とのプラグアンドプレイが容易になり、企業はサプライチェーン全体で他の企業とより簡単にコラボレーションできるようになりました。

データ主導で、消費者中心で、つながりがあり、協調的であるCPG企業は、市場に対応する敏捷性を備え、ビジネスと収益への影響を軽減します。また、適切なテクノロジーを使用することで、より回復力があり効率的なサプライチェーンを構築でき、トレンドや混乱を事前に特定して警告し、対応することができます。小規模なCPGブランドは、大規模なブランドよりも速いペースでプログラマティックコマースを採用しており、機敏な能力を通じて市場シェアを奪うことを目指しています。しかし、今こそすべてのブランドが進化する時です。結局のところ、消費者行動の変化と予期しないサプライチェーンの混乱は、現在そして将来にわたってビジネスに影響を与え続けるでしょう。

Are Traasdahlは、Crispの創設者兼CEOです。