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In einem Bericht wird festgestellt, dass datengestützte Konsumgütermarken den Umsatz steigern können, indem 3—5% Punkte und erhöhen Sie die Bruttomargen um 200—300 Basispunkte durch hervorragende Regalausführung und Analytik. Dennoch fehlt es vielen CPG-Teams immer noch an Echtzeitinformationen über den Lagerbestand, die Einhaltung der Planogramme, den Anteil am Regal und die Umsetzung der Werbemaßnahmen.
Dies führt zu Umsatzeinbußen, Ausführungslücken und einem Rückgang der Regalpräsenz. Ohne aktuelle, zuverlässige Regaldaten scheitern selbst die besten Produktstrategien — Artikel, die nicht vorrätig sind, bleiben unbemerkt, Planogramme werden nicht überprüft und Werbeaktionen entfalten nicht ihre volle Wirkung.
Analytik von Konsumgütern nutzt fortschrittliche Daten und Prognosemodelle, um diese Lücke zu schließen. Durch die Kombination von Deep-Learning-Algorithmen mit KI-gestützter Regalverfolgung erhalten CPG-Marken zuverlässige Echtzeitdaten zur Regalverfügbarkeit. Dies hilft ihnen, die Lagerbestände zu überwachen, die Einhaltung der Planogramme sicherzustellen, den Regalanteil zu vergleichen und die Durchführung von Werbeaktionen zu verfolgen.
In diesem Blog wird untersucht, wie Analysen von Konsumgütern intelligentere, schnellere und profitablere Geschäftsentscheidungen ermöglichen. Sie erfahren, wie Prognosemodelle, KI-gestützte Regalverfolgung und Echtzeit-Dashboards den CPG-Teams helfen, die Ausführung zu verbessern, die Nachfrage genau vorherzusagen und die Kapitalrendite zu steigern.
Wichtige Erkenntnisse
- Die Analyse von Konsumgütern hilft Marken dabei, nicht nur oberflächliche Daten zu erfassen, sondern auch zu verstehen, warum Probleme auftreten und wie sie gelöst werden können. Dies führt zu einer besseren Verkaufsabwicklung, höheren Umsätzen und verbesserten Bruttomargen.
- Durch die Kombination von Beobachtungs-, Aktivitäts- und Verkaufsdaten entsteht ein ganzheitlicher Überblick über die Leistung im Geschäft, sodass Teams Maßnahmen mit Ergebnissen verknüpfen und effektivere Einzelhandelsstrategien entwickeln können.
- Mit den richtigen Tools und sauberen Daten helfen Prognosemodelle CPG-Marken dabei, Nachfrageschwankungen zu antizipieren, Fehlbestände zu verhindern und Umsetzungslücken zu identifizieren, bevor sie sich auf den Umsatz auswirken.
- Plattformen wie Die Regaluhr von Parallel Dots stellen genaue Ausführungsdaten auf Filialebene bereit, die die Zuverlässigkeit prädiktiver Analysen erhöhen und eine schnellere, intelligentere Entscheidungsfindung ermöglichen.
Was ist CPG Data Analytics?
CPG-Datenanalysen beziehen sich auf den Prozess der Erfassung, Verarbeitung und Interpretation von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Verkaufstransaktionen, Marketingaktivitäten, Einzelhandelsprüfungen und Verbraucherinteraktionen. Sie ermöglicht fundierte Entscheidungen in allen Bereichen eines Konsumgütergeschäfts — von der Preisgestaltung und Verkaufsförderung bis hin zur Ausführung im Einzelhandel.
Im Gegensatz zu Rohdaten, die nur zeigen, was passiert (z. B. niedrige Gesamtzahl der Vertriebspunkte in einer Region), helfen Analysen dabei, herauszufinden, warum das passiert und was als Nächstes zu tun ist.
So scheint beispielsweise ein Rückgang des ACV (All Commodity Volume) in% zunächst ein Sichtbarkeitsproblem zu sein. Analysen können jedoch zeigen, dass dies mit einer schlechten Umsetzung von Werbemaßnahmen oder einem mangelnden Vertrieb in wichtigen Einzelhandelsketten zusammenhängt. Der wahre Wert der CPG-Analytik liegt in der Transformation passive Daten in eine aktive Strategie.
Lesen Sie auch: Die Rolle von CPG-Datenanalysen bei der Optimierung der Einzelhandelsabwicklung
Was sind die Quellen von CPG-Datenanalysen?
Damit Analysen in der Konsumgüterbranche zu echten, umsetzbaren Ergebnissen führen können, müssen Marken mit den richtigen Inputs beginnen. Jede der folgenden Kategorien erfasst einen einzigartigen Aspekt der Einzelhandelsperformance. Zusammen helfen sie Marken dabei, sich ein vollständiges und genaues Bild davon zu machen, was vor Ort passiert.
1. Beobachtungsdaten: Erfassung der Realität im Einzelhandel
Die Beobachtungsdaten beziehen sich auf die Bedingungen im Geschäft, über die Außendienstmitarbeiter und Merchandising-Teams bei ihren Ladenbesuchen berichten. Diese Erkenntnisse gehen über Zahlen hinaus und bieten einen klaren Überblick über die Qualität der Ausführung im Regal.
Zu den typischen Beobachtungsmetriken gehören:
- Lagerverfügbarkeit und Lagerbestände
- Anzahl der Verkleidungen und Produktpositionierung
- Einhaltung von Planogrammen
- Preisgestaltung und Einhaltung von Werbeaktionen
- Aktivitäten der Wettbewerber in benachbarten Regalen
Beobachtungsdaten, die durch persönliche Audits, Regalbilder oder mobile Tools gesammelt wurden, ermöglichen es Handelsvermarktern, Umsetzungsstrategien im Geschäft in Echtzeit zu validieren. Sie helfen dabei, wiederkehrende Probleme zu erkennen, wie z. B. unzureichende Displayvorschriften oder falsch angebrachte Werbeschilder, die sich direkt auf die Sichtbarkeit der Produkte und die Umsatzsteigerung auswirken.
2. Aktivitätsdaten: Messung der Leistung des Feldteams
Aktivitätsdaten beziehen sich auf die Maßnahmen, die von Vertriebs- und Merchandising-Teams auf Filialebene ergriffen werden. Es handelt sich um eine Aufzeichnung des betrieblichen Verhaltens, das die Ausführungsergebnisse erheblich beeinflussen kann.
Zu den wichtigsten Datenpunkten gehören:
- Häufigkeit und Dauer der Ladenbesuche
- Abgedeckte und verpasste Gebiete
- Erledigte Aufgaben im Geschäft (z. B. Auffüllen der Lagerbestände, Einrichtung des Displays)
- Werbeaktionen laufen und Demos durchgeführt
Diese Kategorie hilft CPG-Marken zu verstehen, welche Feldaktivitäten stark mit einer verbesserten Leistung korrelieren.
Beispielsweise stellen Sie möglicherweise fest, dass Geschäfte, die häufiger besucht werden, mit vollständiger Displayeinrichtung besser abschneiden als Geschäfte ohne. Durch die Messung und das Benchmarking dieser Aktivitäten können CPG-Teams Arbeitsabläufe optimieren, die Effizienz der Berichterstattung verbessern und wichtige Aufgaben priorisieren.
3. Verkaufsdaten: Die kommerzielle Produktion
Verkaufsdaten quantifizieren das tatsächliche Volumen der Produkte, die über bestimmte Zeiträume und Standorte verkauft wurden. Während die meisten Konsumgütermarken ihre Verkäufe bereits über POS-Systeme verfolgen, werden diese Daten zu einem strategischen Vorteil, da sie mit Beobachtungs- und Aktivitätsdaten übereinstimmen.
Bei isolierter Analyse ergeben sich aus den Verkaufsdaten einfach was wird verkauft und woher es wird verkauft. Aber wenn es mit den Feldbedingungen und Teamaktionen zusammenhängt, fängt es an, die größeren Fragen zu beantworten:
- Warum steigen die Verkäufe in bestimmten Geschäften, während sie in anderen stagnieren?
- Welche Werbeaktionen oder Displays sorgen für echten Aufschwung?
- Wie wirken sich Compliance-Levels auf die Volumenbewegung zwischen den Ketten aus?
Verkaufsdaten sind auch für die Bedarfsplanung, Prognose und Analyse nach der Werbeaktion von entscheidender Bedeutung. Sie können versteckte Trends aufdecken, wie z. B. Veränderungen der Produktgeschwindigkeit oder regionale Nachfrageschwankungen, und Kategoriemanager bei der Planung genauerer Nachschub- und Vertriebsstrategien unterstützen.
CPG-Marken können die Punkte zwischen Aufwand und Ergebnis verbinden, indem sie Daten in diese drei Säulen unterteilen, nämlich was beobachtet wurde, was getan wurde und was verkauft wurde. Diese integrierte Sichtweise ist notwendig, um die Umsetzung zu verbessern, die Rendite von Investitionen vor Ort zu maximieren und profitables Wachstum aufrechtzuerhalten.
Warum sollten CPG-Marken Datenanalysen priorisieren?
Bei Konsumgütermarken ändern sich die Bedingungen im Einzelhandel schnell, sei es aufgrund einer sich ändernden Verbrauchernachfrage, aufgrund von Umsetzungslücken auf Filialebene oder aufgrund von Problemen mit der Kanalleistung. Herkömmliche Entscheidungen, die auf früheren Verkaufstrends oder Annahmen basieren, liefern keine konsistenten Ergebnisse mehr.
Aus diesem Grund investieren führende CPG-Unternehmen in Datenanalysen in Echtzeit, um die Ausführung zu verbessern, Verluste zu reduzieren und neue Möglichkeiten zu erschließen. So steigern Analysen die Wirkung aller Teams.
1. Fehlbestände vorhersagen und verhindern
CPG Analytics-Tools helfen Marken dabei, Signale für niedrige Lagerbestände in Echtzeit zu erkennen. Anstatt auf Fehlbestände nach Umsatzeinbußen zu reagieren, können Teams die Regale proaktiv auffüllen, um Umsatzeinbußen vorzubeugen und die Kundenbindung zu schützen.
Im Laufe der Zeit hilft die Trendanalyse dabei, das Bestellvolumen nach Regionen oder Einzelhändlern zu optimieren und so die Verschwendung von Logistik oder Inventar in letzter Minute zu reduzieren.
2. Erkennen Sie Ausführungslücken schneller
Mithilfe von Datenanalysen können Sie überwachen, ob Displays, Werbeaktionen und Planogramme korrekt implementiert werden. Wenn eine Kampagne schlechter abschneidet, zeigen Vertriebs- und Compliance-Daten, ob das Problem mit der Ausführung zusammenhängt, z. B. ein fehlendes Display oder eine schlechte Platzierung im Regal.
Außendienstteams können schneller handeln, um das Problem zu lösen, entgangene Umsätze wiedergutzumachen und das Vertrauen der Einzelhändler zu stärken.
3. Verbessern Sie die Effizienz des Feldteams
Anstatt sich auf feste Routen oder Ladenbesuche zu verlassen, helfen Analysen den Mitarbeitern dabei, Geschäfte zu priorisieren, die sofortige Aufmerksamkeit benötigen. Durch die gemeinsame Analyse von Umsatz-, Besuchshäufigkeits- und Compliance-Daten auf Filialebene können Teams:
- Identifizieren Sie Geschäfte mit hohem Volumen und geringer Ausführungsrate
- Identifizieren Sie zu wenig besuchte Verkaufsstellen, die sich auf die Leistung auswirken
- Weisen Sie den Mitarbeitern die Bandbreite je nach Filialbedarf neu zu
Dieser gezielte Ansatz verbessert den ROI vor Ort und die Geschäftsergebnisse.
4. Stärkung der Zusammenarbeit mit Einzelhändlern
Einzelhändler reagieren effektiver, wenn Marken klare, datengestützte Erkenntnisse liefern. Mithilfe von CPG-Analysen können Marken die Auswirkungen von Displays, sekundären Platzierungen oder Produkteinführungen auf Filialebene darstellen. Dabei stützen sie sich auf reale Kennzahlen und nicht auf Annahmen.
Dies führt zu stärkeren gemeinsamen Geschäftsplänen und trägt dazu bei, die zukünftige Regalfläche oder die Sichtbarkeit im Geschäft zu sichern.
5. Beschleunigen Sie die Optimierung neuer Produkte
Wenn ein neues Produkt in einer Region unterdurchschnittlich abschneidet, helfen Analysen dabei, das Problem zu lokalisieren, unabhängig davon, ob es sich um eine mangelnde Verfügbarkeit, eine geringe Repräsentanz oder eine schwache Nachfrage handelt. Marken können dann ihre Strategie anpassen: Sie können sich aus Geschäften mit schlechten Ergebnissen zurückziehen oder mehr in Kanäle investieren, die gut ankommen.
Diese kontinuierliche Feedback-Schleife reduziert das Rätselraten und beschleunigt die Markteinführung des Produkts.
Mit der richtigen Datenstrategie können CPG-Marken schneller reagieren, im Geschäft bessere Ergebnisse erzielen und fundierte Entscheidungen treffen, die sowohl den Umsatz als auch die Effizienz verbessern.
Die Vorteile sind zwar überzeugend, aber die Einführung von Predictive Analytics ist nicht ohne Hürden.
Lesen Sie auch: Preisdaten für den Einzelhandel: Echtzeitanalysen für Wachstum und Erfolg
Was macht die Implementierung von Predictive Analytics in CPG schwierig?
Prädiktive Analytik bietet CPG-Marken klare Vorteile, von der Vorhersage der Nachfrage bis hin zur Verbesserung der Umsetzung im Einzelhandel. Die Einführung ist jedoch nicht immer einfach. Die meisten Marken der Konsumgüterbranche sehen sich häufig mit Hindernissen konfrontiert, die den Fortschritt verlangsamen oder sogar zum Erliegen bringen können.
1. Verstreute Daten und inkonsistente Quellen
Daten befinden sich häufig in getrennten Systemen verschiedener Funktionen, Einzelhandelspartner und Regionen. CPG-Marken haben Schwierigkeiten, sich ohne ein einheitliches Data Warehouse oder eine einheitliche Integrationsebene einen umfassenden Überblick über ihre Leistung zu verschaffen.
2. Manuelle, zeitaufwändige Arbeitsabläufe
CPG-Markenmanager jonglieren bereits mit mehreren Prioritäten. Das manuelle Aggregieren und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen kostet Zeit und schränkt die Agilität ein, insbesondere wenn veraltete Tools wie Excel.challenges verwendet werden
3. Mangel an qualifizierten Talenten
Um Rohdaten in Erkenntnisse umzuwandeln, sind spezielle Fähigkeiten erforderlich. Vielen CPG-Teams fehlen interne Datenwissenschaftler oder Analysten, und die Einstellung externer Mitarbeiter kann sowohl zeitaufwändig als auch teuer sein.
4. Komplexe IT- und Integrationsanforderungen
Prädiktive Analyselösungen müssen sich nahtlos in bestehende Einzelhandelssysteme, POS-Tools (Point-of-Sale) und interne Technologie-Stacks integrieren lassen. Ohne eine angemessene Infrastrukturplanung kann die Implementierung fragmentiert und kostspielig werden.
5. Eingeschränktes Vertrauen in die Modellgenauigkeit
Wenn Modelle voreingenommene oder inkonsistente Empfehlungen abgeben, kann dies das Vertrauen zwischen den Teams untergraben. Um Vertrauen aufzubauen, sind transparente Methoden und eine kontinuierliche Verfeinerung mithilfe qualitativ hochwertiger Daten erforderlich.
CPG-Marken, die proaktiv in skalierbare Infrastruktur, automatisierte Datenverarbeitungstools und funktionsübergreifende Zusammenarbeit investieren, sind besser gerüstet, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Diese Grundlage ermöglicht es ihnen, prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen und messbare Ergebnisse zu erzielen.
Wie CPG-Marken mit ParallelDots ShelfWatch eine 30-prozentige Verbesserung verzeichneten
Prognosemodelle können zwar als Grundlage für eine optimierte Planung dienen, ihre Genauigkeit hängt jedoch stark von der Qualität und Aktualität der Eingabedaten ab, insbesondere wenn es darum geht, was tatsächlich im Regal passiert. Genau hier macht ParallelDots den Unterschied.
ShelfWatch von ParallelDots erfasst die Regalbedingungen in physischen Einzelhandelsgeschäften in Echtzeit und macht die Ausführungsdaten auf Filialebene zu einer zuverlässigen Grundlage für intelligentere Analysen. Es hilft CPG-Marken dabei, wichtige Ausführungslücken im Einzelhandel zu schließen, die die Wirkung von Prognosetools oft einschränken.
Tatsächlich verwenden Marken Regaluhr CPG-Marken habe ein klares gesehen 30% Verbesserung, was zu einem effektiveren Einsatz prädiktiver Analysen und einer schnelleren Verkaufswirkung führt. Folgendes können CPG-Teams mit ShelfWatch verfolgen:
- Verfügbarkeit im Regal: Identifizieren Sie genau, welche SKUs in den Regalen fehlen, sodass Vertriebsteams den Nachschub an den richtigen Verkaufsstellen priorisieren können.
- Einhaltung von Planogrammen: Stellen Sie sicher, dass die SKUs gemäß den vereinbarten Regallayouts korrekt platziert sind, und ergreifen Sie bei Bedarf schnelle Korrekturmaßnahmen.
- Anteil des Regals: Messen Sie in Echtzeit, wie viel Platz Ihre Marke im Vergleich zu Wettbewerbern in Tausenden von Geschäften erhält.
- Genauigkeit des Preisschilds: Stellen Sie sicher, dass die Preisgestaltung auf Filialebene korrekt umgesetzt wird, um Umsatzeinbußen oder Margenerosion zu vermeiden.
- Einhaltung von Werbemaßnahmen: Überwachen Sie, ob Werbematerial wie Point-of-Sale-Materialien (POSM) und Endverschlüsse während der Kampagnen korrekt eingesetzt werden.
Diese Datenpunkte fließen in Ihre bestehenden Analytics-Workflows ein und helfen Ihren Teams, Rätselraten durch echte Erkenntnisse auf Filialebene zu ersetzen. Da genaue Regaldaten sofort verfügbar sind, können CPG-Führungskräfte getrost Prognosemodelle aktivieren, um besser zu planen, intelligenter zuzuweisen und schneller auszuführen.
Lesen Sie auch: KI-gestützte Analysen in der CPG-Branche — Anwendungsfälle
Fazit
CPG-Marken benötigen schnellere und genauere Methoden, um Ausführungslücken im Einzelhandel zu identifizieren und in Echtzeit darauf zu reagieren. Herkömmliche Methoden, die auf verzögerten Daten oder manuellen Prüfungen beruhen, reichen nicht mehr aus.
Analysen von Konsumgütern helfen Marken in Kombination mit hochwertigen Regaldaten dabei, zeitnahe und effektive Entscheidungen zu treffen. Es verbindet die Ausführung im Geschäft mit den Geschäftsergebnissen und unterstützt eine kontinuierliche Feedback-Schleife zur Leistungsverbesserung.
Parallele Punkte hilft CPG-Marken dabei, die Lücke zwischen prädiktiver Strategie und Umsetzung im Geschäft zu schließen. Mit ShelfWatch erhalten Teams Regaldaten in Echtzeit, auf die sie sich verlassen können, um Verfügbarkeit, Compliance und Transparenz zu verbessern.
Sind Sie bereit, von fragmentierten Erkenntnissen zur gezielten Umsetzung überzugehen? Buchen Sie eine Demo mit ParallelDots um zu sehen wie Regaluhr kann Ihre Analytics-Workflows unterstützen und profitables Wachstum fördern.
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