소비자 패키지 상품(CPG) 기업은 COVID-19의 팬데믹으로 인해 어려운 경제 환경에 직면해 있습니다. 미국 경제는 2022년 1분기에 국내총생산(GDP)이 0.4%로 하락하면서 위축되었으며, 이것은 개인 재고 투자, 수출, 주, 지방 및 연방 정부 지출의 감소로 이어졌습니다. 소비자 물가는 연 7% 상승한 반면에 미국인들의 수입은 4분기 연속 감소했습니다. McKinsey는 “CPG 리더들은 점점 더 예측 불가능하고 역동적인 경제적 미래에 직면해 있습니다. 따라서 위기를 극복하기 위해서는 신중한 조치가 필요합니다.”라고 말했습니다.
이러한 환경에서 살아남기 위해 CPG 기업은 수익 성장 관리(RGM) 전략을 최적화해야 합니다. McKinsey에서 설명했듯이 RGM은 ‘품별, 프로모션, 거래 관리 및 가격에 관한 다양한 전략을 통해 귀하의 소비자 기반으로부터 지속 가능하고 수익성 있는 성장을 촉진하는 분야’입니다. RGM은 실시간 데이터 및 분석을 사용하여 의사 결정을 개선하고 수익 잠재력을 발굴합니다. 그러나 많은 CPG는 단편화된 데이터와 잘못 정렬된 교차 기능 팀 때문에 어려움을 겪고 있습니다.
글로벌 필수 소비재 제조업체인 Kimberly-Clark는 Snowflake 및 Snowflake Elite Partner인 Tredence와 힘을 합쳐서 통합 데이터 모델 설정부터 소매 파트너와 함께 최적화된 조치 추진에 이르기까지 엔드투엔드 RGM 전략을 실행합니다. Kimberly-Clark, Tredence 및 Snowflake의 임원들은 최근 웨비나에서 업계 동향과 데이터의 역할, 데이터 사일로 해체, 데이터 과학으로 운영 최적화 등에 대해 설명했습니다. 다음은 현재 온디맨드 방식으로 제공되고 있는 웨비나의 하이라이트를 모은 것입니다.
CPG 산업 과제 및 솔루션
CPG 기업은 비용 상승과 공급망 제약 등 여러 가지 까다로운 업계 동향에 직면해 있습니다. 정보에 대한 액세스 부족은 이러한 문제를 악화시킵니다. 기업은 프로모션 비용 및 품별 계획과 같이 통제할 수 있는 비용과 프로세스에 집중하고 있습니다. 그들은 AI를 사용하여 방대한 양의 데이터를 선별하고, 행동 패턴을 식별하고, 문제를 찾아내고, 적시에 적절한 장소에 제품을 배포합니다. 마지막으로, 조직의 사일로를 해체하고 수많은 데이터를 한곳에 모아 작업에 대한 통찰력을 높이고 있습니다.
데이터는 CPG의 전략적 자산입니다. 이와 동시에 데이터 관리 및 거버넌스는 주로 데이터 사일로 때문에 가장 큰 과제 중 하나입니다. CPG는 종종 ERP 시스템, 기타 계획 시스템, POS 시스템, 소매 파트너, 신디케이트 및 마케팅 데이터의 외부 데이터를 포함하여 내부 회사 데이터를 수용하는 수많은 내부 시스템을 보유하고 있습니다. 또한 이러한 모든 데이터 세트는 서로 다른 사일로에 저장되므로 비즈니스 사용자가 데이터를 의미 있게 사용하기 어렵습니다. 이러한 문제는 기업이 전 세계적으로 운영되며 서로 다른 지역 및 국가로부터 데이터를 수집해야 할 때 더욱 악화됩니다.
이러한 과제를 관리하기 위해 Kimberly-Clark는 데이터 사일로 제거, 분석 기능 확보, 거버넌스 및 확장성 향상이라는 세 가지 분야에 집중했습니다.
Kimberly-Clark의 RGM 여정
Kimberly-Clark는 적절한 포장, 가격 및 프로모션 전략을 갖춘 올바른 제품을 적절한 시기에 적절한 소비자에게 판매하기 위해 RGM을 기반으로 한 상업적인 혁신 여정에 착수했습니다. 이 회사는 하나의 사고방식과 역량으로 RGM을 비즈니스의 핵심 측면에 통합하기 시작했습니다. 궁극적인 목표는 지속 가능한 수익 성장, 최대화된 매출, 고객 중심 통찰력입니다.
이러한 목표를 달성하기 위해 Kimberly-Clark 팀은 다음 세 가지에 초점을 맞췄습니다.
- 강력한 데이터 기반: Kimberly-Clark 전 세계 RGM 분석 요구사항을 모두 충족하는 원스톱 샵을 만들었습니다. 이 통합 데이터 모델에는 POS 시스템의 외부 데이터와 소매업체 및 타사 데이터 공급자의 신디케이티드 데이터뿐만 아니라 내부 데이터까지 모든 데이터에 걸쳐 조화와 표준화가 포함됩니다. Trendence의 도움으로 이 통합 수집 계층을 통해 데이터를 보다 신속하게 받아들이고 가치 창출 시간을 70% 단축할 수 있었습니다.
- 통찰력 있는 행동: Kimberly-Clark는 고급 분석을 활용하여 Snowflake를 기반으로 하는 RGM 데이터 플랫폼에서 생성되는 중요한 KPI를 모니터링하거나 실행함으로써 파이프라인 개발 및 성장 기회를 위한 주요 기회를 식별했습니다.
- 세계적인 규모: Kimberly-Clark는 RGM 성능을 조정하고 아시아 태평양 지역, 라틴 아메리카, 북아메리카, 세 지역에서 효율적이고 확장 가능한 분석을 개발할 수 있는 중요한 기회를 얻었습니다.
이러한 목표를 달성하기 위한 Kimberly-Clark의 수년간의 여정에는 데이터 표준화, 데이터 거버넌스 및 Snowflake를 비롯한 글로벌 및 지역 이해관계자와의 파트너십이 포함되었습니다.
Snowflake 데이터 클라우드는 Kimberly-Clark가 데이터 사일로를 해체하고 대량의 데이터를 수집, 조정 및 분석할 수 있도록 도와줍니다. 데이터의 존재 위치나 형식(구조화 데이터, 비정형 데이터 또는 반구조화 데이터)에 관계없이 데이터 클라우드는 최종 사용자에게 완벽한 환경을 제공하여 거의 실시간에 가까운 데이터 분석 및 통찰력을 제공합니다. 안전한 데이터 기반 의사 결정, 데이터 거버넌스 및 사용자 액세스 제어를 통해 데이터 분석 및 통찰력 작업에 소요되는 데이터 분석 시간을 절약할 수 있습니다.
Kimberly-Clark가 RGM을 통해 성장을 이끄는 여정과 Snowflake 및 Tredence의 산업 및 기술 통찰력에 대해 자세히 알아보려면 Kimberly-Clark가 RGM Analytics를 사용하여 포트폴리오 성장을 이끄는 방법 웨비나를 시청하십시오.