Industrie

Verpackte Konsumgüter (Consumer Packaged Goods, CPG)

Aufbau der Markenresilienz (Brand Resilience) angesichts einer neuen Weltordnung

In der heutigen technologiegesteuerten Wirtschaft hat die Pandemie die Konsumgüterindustrie grundlegend verändert, indem sie die sich bereits ändernden Verbraucherwünsche und Markenpräferenzen weiter vorantreibt. Darüber hinaus haben die Auswirkungen auf die Produktdynamik und die Lieferketten dazu geführt, dass herkömmliche Verkaufsstellen, wie z. B. physische Geschäfte, irrelevant geworden sind. Um relevant zu bleiben, muss die CPG-Branche das digitale Regal für sich gewinnen und gleichzeitig ein personalisiertes Kundenerlebnis an jedem Kundenkontaktpunkt bieten.

Der disruptive Wandel, den diese Pandemie mit sich bringt, hat die Bühne für eine beschleunigte digitale Transformation bereitet. Damit CPG-Unternehmen ihre Marken widerstandsfähig machen und in dieser neuen Welt erfolgreich sein können, sind Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) und eine datengesteuerte Strategie von zentraler Bedeutung.

Digitale Möglichkeiten, die die CPG-Branche umgestalten

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Lösungsbeschleuniger

Herausforderungen

Die Akquise neuer Kunden ist teurer und zeitaufwändiger als die Bindung bestehender Kunden. Daher ist es wichtig, Kunden zu identifizieren, die möglicherweise abwandern könnten.

Lösung

  • Text Mining/Feature Engineering: Sammeln aller Informationen von Nutzern, einschließlich Kommunikation, Klicks und Transaktionen, um die effektivsten Funktionen zu ermitteln
  • Modellierung: Erstellung des Modells zur Vorhersage der Abwanderungswahrscheinlichkeit und der Zeit bis zur Abwanderung, um proaktive Maßnahmen zur Verringerung der Abwanderung zu ergreifen

Vorteile

  • Optimierte Ressourcenzuweisung
  • Optimierte Angebote/Variablen für ein besseres Kundenerlebnis
  • Rechtzeitige Maßnahmen/Angebote für Kundenzufriedenheit und langfristige Bindung
  • Verbesserte Kundenbindung
  • Geringere Marktausgaben
  • Höhere Kundenzufriedenheit

Herausforderungen

Wenn Unternehmen Schwierigkeiten haben, Informationen über produkt- oder servicebezogene Probleme ihrer Kunden zu sammeln, können sie nicht auf deren Bedürfnisse eingehen.

Lösung

  • Einsatz von KI, NLP und ML zur Analyse von Kundenfeedback in sozialen Medien
  • Automatisierung der Analyse des eigenen und unternehmensübergreifenden Kundenfeedbacks aus sozialen Medien
  • Web Scraping, NLP-Verarbeitung, ML-Klassifizierung und Meinungsbewertungs-Engine zur Gewinnung von Erkenntnissen
  • Eine Flask-basierte Visualisierungstechnik zur Darstellung der Visualisierungen auf einer Weboberfläche

Vorteile

  • Identifizierung von Korrelationen zwischen Kundenstimmung und Abwanderungsstatistiken sowie der Auswirkungen negativer Stimmung auf die Kundengewinnung und -bindung
  • Erstellen einer Strategie für Werbekampagnen, indem nach allgemeinen Problempunkten der Industrie gesucht und Ihre Marke als bessere Alternative positioniert wird

Unsere Partner

Virtusa bringt das gesamte Partner-Ökosystem und das Fachwissen ein, um den Kunden Lösungen und Beschleuniger zu bieten, die ihre digitale Transformation beschleunigen.

Erfolgsgeschichten

Unser Ansatz

Unsere Analysen und Erfahrungen zeigen eine Reihe von gemeinsamen Bestrebungen aus der Perspektive der künstlichen Intelligenz (KI). Virtusa hat diese Erkenntnisse genutzt, um einen Drei-Säulen-Ansatz zur Optimierung der KI-Journey zu entwickeln. Unser Fokus liegt darauf, Unternehmen in die Lage zu versetzen, operative Exzellenz zu erreichen, geschäftliche Innovationen voranzutreiben und den Endkunden einen Mehrwert zu bieten.

  • Vereinheitlichung des Kundenerlebnisses in Online- und Offline-Geschäften
  • Conversational Commerce steigert den Umsatz durch die Eröffnung neuer Interaktionskanäle und die Optimierung des Kostenelements durch Chatbots und Self-Service-Bots
  • Die Selbstbedienung an Kiosken, in Geschäften, Freizeitparks, Flughäfen und an vielen anderen Orten ist dank jüngster digitaler Entwicklungen alltäglich geworden
  • Marken, die sich direkt an den Verbraucher richten: Personalisierung ist ein entscheidender Faktor, um dieses Geschäftssegment voranzutreiben, in dem die Marken die Verbraucher direkt erreichen wollen
  • Treue 3.0: Transaktionen und Personalisierung von Punkten sind eine neue Plattform für Marken, um mit Endverbrauchern in Kontakt zu treten
  • KI/ML: Algorithmen des maschinellen Lernens zur Gewinnung von Erkenntnissen über die Verbraucher
  • Anwendung schlanker Prozesse und verstärkte Zusammenarbeit in der Lieferkette durch digitale Tools zur Prozessoptimierung
  • Autonome Planung, digitale Beschaffung und Industrie 4.0 krempeln die herkömmlichen ERP-gesteuerten Prozesse um
  • RPA-basierte Plattformen ermöglichen es der digitalen Belegschaft, die betriebliche Arbeitsbelastung zu optimieren und redundante Arbeit zu reduzieren
  • Der Bedarf an neuen Geschäftsmodellen für Einzelhandelsgeschäfte treibt die Unternehmen dazu, Innovationszentren und Start-ups zu gründen, um sich an eine neue Welt der „Uberisierung“ und „Amazonisierung“ anzupassen
  • Blockchain: Smart Contracts, Loyalität, Rückverfolgbarkeit von Lebensmitteln sind die Echtzeit-Anwendungsfälle in führenden Einzelhandelsketten
  • IoT-Sensoren zur Erfassung von Daten über Waren und Verbraucher ermöglichen ein nahtloses Erlebnis
  • Verdeckte RFID-Codes (Radio Frequency Identification) werden entweder direkt auf die Verpackung gedruckt oder in die Verpackung integriert.
  • Die RFID-Technologie sendet Identifizierungssignale an ein Lesegerät und ermöglicht eine automatische, kontaktlose Kommunikation mit dem Paket, so dass Einzelhändler den aktuellen Status ihrer Waren in Sekundenschnelle ermitteln können.

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