L'analyse des produits de grande consommation alimentée par l'IA : la CINDE CPG Enterprise Suite

La CINDE CPG Enterprise Suite permet de gérer la croissance du chiffre d'affaires (RGM) en s'appuyant sur l'IA pour optimiser les prix, les promotions et les assortiments. Elle utilise des algorithmes avancés pour analyser la demande des consommateurs, les prix de la concurrence et les données de vente, en recommandant des stratégies qui maximisent le retour sur investissement et s'alignent sur les objectifs à long terme de la marque. CINDE améliore l'efficacité des promotions en automatisant les calendriers, en analysant les ventes incrémentales et le retour sur investissement, et en affinant les stratégies futures. La plateforme prend en charge les décisions d'assortiment basées sur les données, en identifiant les UGS gagnantes et en adaptant les gammes de produits par région et par canal. En outre, elle fournit des informations alimentées par l'IA pour la gestion des investissements commerciaux, l'optimisation de l'allocation budgétaire et l'amélioration de l'efficacité des dépenses commerciales. Sa capacité d'IA prédictive, activée par Copilot et évoluant maintenant vers des cas d'utilisation d'IA agentique, permet à la plateforme non seulement d'anticiper les changements du marché, mais aussi de réagir de manière dynamique avec des recommandations exploitables, permettant aux entreprises de produits de grande consommation d'optimiser l'engagement des acheteurs et de stimuler une croissance durable.

CINDE atteint ses capacités en intégrant des données provenant d'un large éventail de sources, y compris des abonnements de tiers, des données syndiquées, des données de marché, des données de vente et de fidélité des détaillants, et des ensembles de données de BI internes. En unifiant des flux de données disparates en temps réel, CINDE offre une vision holistique de l'entreprise, permettant aux équipes interfonctionnelles de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides. Cette combinaison d'analyses avancées, d'intégration de données en temps réel et de recommandations basées sur l'IA permet aux entreprises de produits de grande consommation d'optimiser l'engagement des consommateurs, de générer une croissance durable et de conserver un avantage concurrentiel sur les marchés dynamiques.

Les entreprises qui utilisent la suite CPG Enterprise Suite de CINDE peuvent s'attendre à voir :

• Augmentation des recettes de 6 à 10
• 25% de temps gagné chaque semaine
• Augmentation de 5 à 10 % du retour sur investissement de la promotion

Les biens de consommation emballés (CPG) désignent les produits fabriqués et vendus aux consommateurs, généralement conçus pour être utilisés et remplacés fréquemment. Il s'agit de biens non durables, tels que les aliments, les boissons, les articles de soins personnels et les produits d'entretien, ainsi que de certains biens durables, tels que les petits appareils électroménagers, les ustensiles de cuisine ou les piles. Les produits de grande consommation se caractérisent par leur emballage, leur facilité de distribution et leur grande disponibilité dans différents circuits de vente au détail, tels que les épiceries, les pharmacies et les plateformes de commerce électronique.

Au sein des biens de consommation courante, il existe un sous-ensemble appelé biens de consommation à rotation rapide (FMCG), qui se concentre spécifiquement sur les produits non durables avec des taux de rotation élevés et des prix bas, tels que les snacks, les boissons non alcoolisées et les articles de toilette. Par exemple, une brosse à dents est un produit de consommation courante mais pas un produit de consommation courante en raison de sa rotation plus lente, alors qu'un dentifrice est à la fois un produit de consommation courante et un produit de consommation courante. Cette distinction montre que les biens de consommation courante englobent une gamme plus large de produits, y compris des articles durables dont les cycles de vente sont plus lents, alors que les biens de grande consommation ciblent strictement les produits de première nécessité qui se vendent rapidement.

Un exemple de bien de consommation emballé (CPG) sur le marché américain comprend une large gamme de produits appartenant à la fois aux catégories des biens non durables et des biens durables :

• Biens non durables (sous-ensemble FMCG) : Produits tels que Coca-Cola (boissons), Lay's (snacks de PepsiCo), Tide (détergent pour le linge de Procter & Gamble) et Crest (dentifrice de Procter & Gamble). Il s'agit de biens de consommation à rotation rapide (FMCG) achetés fréquemment et consommés rapidement.
• Biens durables (CPG, pas FMCG) : Des articles tels que les boîtes de conservation Rubbermaid (de Newell Brands), les filtres à eau Brita (de Clorox) ou les piles Duracell (de Berkshire Hathaway). Ces produits ont une durée de vie plus longue, mais relèvent toujours de la catégorie des biens de consommation courante parce qu'ils sont emballés et vendus directement aux consommateurs.

Ces produits sont largement disponibles auprès de détaillants américains tels que Walmart, Target, Amazon et de chaînes d'épiceries comme Kroger et Publix, ce qui reflète l'étendue de l'industrie des produits de grande consommation sur le marché américain. Cela montre que les produits de grande consommation comprennent à la fois des produits de grande consommation à forte rotation et des produits durables à rotation plus lente vendus à grande échelle.

Dans le contexte de la recherche, CPG peut désigner les articles (comme les produits de "biens de consommation emballés"), les entreprises (comme les fabricants de "biens de consommation emballés") ou l'industrie des biens de consommation emballés au sens large.

Les entreprises de biens de consommation emballés utilisent de grandes quantités de données dans l'ensemble de leurs processus commerciaux, y compris la gestion de la croissance des revenus, la planification stratégique, la planification commerciale conjointe, l'exécution et l'évaluation. Ces données peuvent provenir d'une multitude de sources telles que les abonnements de tiers, les données syndiquées, les données de marché, les données de vente des détaillants, les données de fidélité des détaillants et leur propre ensemble de données de BI (business intelligence).