プログラマティックコマース：消費者がサプライチェーンを形作る力を与える

消費者のショッピングジャーニーと購買嗜好がシフトし続ける中、トレンドに迅速に対応できる消費財（CPG）企業は明確な優位性を持ちます。これはパンデミック中にこれまで以上に明確になり、よりアジャイルなブランドが変化するショッピング行動と共に進化し、それに反応して機会損失するのではなく、売上機会を掴みました。

McKinsey & Co.によれば、近年のCPGセクター成長の約70%は中小規模ブランドからもたらされました。彼らの成功の鍵は、大手ブランドより機敏で、消費者嗜好とトレンドのシフトにより速く適応し活用できることです。このアジリティに多くの要因が寄与しますが、重要な要因の一つは、サプライチェーンデータと市場インサイトを活用し、機会と脅威のより広い視野を創出する能力です。

データとインサイトへの新アプローチ

大手CPG企業は後れを取り、より機敏な中小規模ブランドにシェアを奪われています。複雑で多次元的な組織構造が多地域、多製品カテゴリー、多チャネル（DTC含む）に跨り、伝統的にサイロ化されたチーム間でのデータ共有を困難にしています。製品イノベーション、アジャイルプロセス、市場投入までの時間を加速するには、リアルタイム売上データと、消費者行動とサプライチェーン混乱を照らす市場インサイトへのアクセスがリーダーに必要です。

シンプルに言えば、リアルタイムでデータを収集、統合、合成、共有する新しいアプローチが必要で、アジャイルになるためです。幸い、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モデルが登場しました。これはデータ主導の自動化オペレーティングモデルで、急速に進化する消費者行動の先を行き、潜在的混乱を特定、リソース展開、店舗とオンライントラフィック予測、在庫と製品パフォーマンス追跡、店舗状況理解、バーチャルと実店舗両方の棚卸をスピードとスケールで実行します。

プログラマティックコマースモデル採用により、企業は小売・ディストリビューターポータルからのリアルタイム運用データと市場データを統合できます。プログラマティックコマースプラットフォームは、生産、マーケティング、マーチャンダイジング、サプライチェーンのエグゼクティブが、統合された内部・サードパーティのリアルタイムビジネスデータを活用し、サプライチェーン全体のビジネスパフォーマンス、リスク、機会を理解することを容易にします。

市場トレンドとリアルタイム運用データを組み合わせることで、マネージャーは売上向上、在庫管理、マーチャンダイジングミックス改善、欠品と廃棄削減、ロジスティクス最適化などを目的とした、より情報に基づいたビジネス意思決定が可能になります。

プログラマティックコマースモデルは、CPGブランドに顧客、製品、シンジケート（市場）データへのリアルタイムアクセスを与え、以下の拡張ケイパビリティを可能にします：

• 消費者トレンドの理解。 消費者トレンド、欲求、ニーズへの執拗な理解と予測により、CPG企業は適切な製品を、適切な価格で、適切な場所で生産できます。例えば、プラントベースミート、グルテンフリー、乳糖フリー、非GMO、オーガニック、ローカル産、環境配慮包装など新トレンドへの迅速対応が、競合に先んじたり並んだりするのを助けます。
• 製品アソートメントと在庫ロケーションの最適化。 プログラマティックコマースは、高度なアルゴリズムを用いた取引自動化で製品イノベーションを推進し、場所や地域別アソートメントを洗練させ、在庫を購買ポイントと消費者需要に近づけます。より賢いアソートメントと在庫決定が利益最大化と値下げ削減に役立ちます。
• チャネルの整合。 離散的チャネル（食料品店、スーパーセンター、コンビニ、レストラン/フードサービス、ディストリビューター、DTC）別にセグメント化された包括的で粒度の細かい売上データを活用し、企業はトレンドと機会を特定できます。何が、どこで売れているかを知り、これらインサイトに適応することで、トレンドと潜在的問題や機会を非常に速く特定できます。
• 即時行動。 データの規模、動的性質、相互接続性は巨大で複雑です。データを行動可能なインサイトに同化・変換するには、アジャイルな人工知能（AI）と機械学習（ML）システムによるビッグデータ分析が必要です。AI/MLが膨大なデータを高速処理できるため、インサイトがまだ意味を持つうちに届き、顧客ニーズを予測・充足する迅速な行動が可能になります。

今日のCPGブランドが直面する課題は、大量データへのアクセスではなく、利用可能なすべてのデータを活用し、インサイトに変換し、競争優位性のためにレバレッジすることです。データ主導イニシアチブで差別化するブランドこそ、シフトへの迅速な適応、さらには予測により、消費者が求める製品で最初に市場投入できるブランドです。膨大なデータを光の速さで取得、分析、アクセス可能にし、共有する必要があります。

過去、複数データソースを接続し、統一されたリアルタイムインサイトに収集・変換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両方のデータシステムを容易に接続できるため、これをシンプルにします。初めて、エンドツーエンドのデジタルサプライチェーンという理想が実現可能になります。

すべての重要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。のみならず、高度分析、AI、MLの力を適用し、実用的インサイトを抽出できます。消費者需要の明確な絵を創出し、リーダーがそれを支えるレジリエントでアジャイルなサプライチェーンを構築できるようにします。

いつでもどこでもアクセス

顧客、製品、市場データを最大限活用するには、どこからでも、いつでもアクセスできることが必要です。そして、パンデミック中・後にリモートワークフォースに依存する企業では、データアクセスがさらに重要です。CPG企業とサプライチェーンパートナーは、情報が送られてくるのを待つことはできません——オンデマンドでリアルタイムな情報が必要です。

今日のクラウドベースデータポータルがリアルタイムデータアクセスを現実にします。売上、在庫、ロジスティクス、サプライチェーン、市場トレンドのリアルタイムデータフィードを組み合わせることで、「単一の真実のバージョン」を創出し、真のアジリティを可能にします。

しかし、すべての部門とパートナーとのアクセス共有が、この貴重なデータとインサイトのメリット最大化に不可欠です。クラウドレイクでもオンプレミスサーバーでも、企業は情報から利益を得られるすべての人とデータを共有する柔軟性を必要とします。ベストクラスのクラウドベースリポジトリと高度分析プラットフォームは、他システムとの簡単なプラグアンドプレイとケイパビリティを提供し、企業がサプライチェーン全体で他者とより容易に協働できるようにします。

データ主導、顧客中心、接続、協働するCPG企業は、市場と共に動くアジリティを持ち、ビジネスと収益への影響を軽減します。そして、適切な技術があれば、よりレジリエントで効率的なサプライチェーンを創出し、トレンドと混乱をプロアクティブに特定、警告、対応する能力を持てます。中小CPGブランドがプログラマティックコマースを大手より速く採用し、機敏さでシェアを削り取ろうとしています。しかし今こそ、すべてのブランドが進化する時です。結局、変化する消費者行動と予期せぬサプライチェーン混乱は、今も未来もビジネスに影響し続けるからです。

アーレ・トラースダール氏は、Crispの創業者兼CEO。