La nuova frontiera della pianificazione promozionale? L’utilizzo delle piattaforme di Intelligenza Artificiale, che grazie alle importanti potenzialità di analisi e alla capacità di auto-apprendimento, permettono di ottimizzare la gestione dei volumi nelle attività di trade promotion management (ovvero la pianificazione delle attività di promozione commerciale) in modo strutturato.
«Del resto, per massimizzare i risultati della pianificazione promozionale è essenziale indicare in maniera accurata i volumi di sell-in stimati per ciascuna attività promozionale, basando il forecast su dati aggiornati, così da poter elaborare una stima corretta dell’investimento trade e controllare meglio la marginalità delle singole attività commerciali per specifico mix prodotto e cliente. L’accuratezza del forecast, unita alla visibilità sull’intero ciclo delle operazioni di pianificazione dell’attività promozionale, consente inoltre di contenere eventuali extra costi legati a volumi scontati non previsti e di evitare danni da rotture di stock e, in generale, di organizzare al meglio la catena S&OP. Un risultato che si può raggiungere solo introducendo un approccio smart e dinamico al processo di individuazione del giusto bilanciamento tra ciò che, di volta in volta, è concesso a livello di sconto e i volumi che si intendono realizzare, a tutto vantaggio della competitività. Come ultime riflessione, è evidente che un mercato caratterizzato da crescente complessità vada affrontato con strumenti e strategie sempre più raffinati ed affidabili, con elevate capacità di elaborazione». A parlare è Gaia Cantù, Sales&Marketing Manager di Risorsa, software house italiana specializzata nella progettazione e nello sviluppo di applicativi a supporto delle aree vendite e marketing delle imprese di produzione.
Who's Who
Gaia Cantù
Sales and Marketing Manager di Risorsa
Cosa occorre per potenziare il Trade Promotion Management
Risorsa ha messo a punto una piattaforma end-to-end che favorisce l’eccellenza operativa dei flussi commerciali, attraverso otto moduli che presidiano altrettante aree di processo: dalla pianificazione strategica, alla gestione delle condizioni in fattura e accordi fuori fattura, fino alla raccolta degli ordini e presidio del punto vendita.
Tra questi, Trade Promotion Management è il modulo disegnato per supportare l’intero processo di pianificazione dell’attività promozionale con la GD.
«Il modulo Trade Promotion Management consente di pianificare le operazioni presso la GDO, digitalizzando l’intero processo, dalla definizione delle linee guida di perimetro negoziale, alla costruzione del planogramma fino alla creazione a sistema delle condizioni delle promozioni stesse. È possibile ipotizzare gli impatti dell’attività in relazione a parametri prestabiliti e verificare gli effettivi volumi di sell-in realizzati da quella specifica iniziativa procedendo così ad una post-evaluation», spiega Cantù. «Nella fase di negoziazione e pianificazione di una attività promozionale, in uno scenario sempre più difficile da predire, la sensibilità dei funzionari di vendita, la conoscenza del mercato e la disponibilità di dati storici, potrebbero non essere più elementi sufficienti a garantire la comprensione di un mercato complesso e la produzione di stime di vendita realmente affidabili. Ecco perché abbiamo deciso di fare un passo in più e di arricchire la nostra piattaforma con tecnologie di Intelligenza Artificiale».
La collaborazione con Qintesi: nasce Risorsa AI Promo Volume Optimization
Il risultato è l’applicativo AI Promo Volume Optimization, che facendo leva su sistemi di Machine Learning agisce sul processo di valutazione dei dati di input, sull’analisi del contesto e sull’affinamento continuo dell’algoritmo, al fine di suggerire una stima dei volumi sempre più attendibile.
La soluzione è stata ideata in collaborazione con Qintesi, tech company specializzata in Intelligenza Artificiale, ed è già disponibile. «Attualmente siamo in fase di test con alcuni clienti», precisa Cantù, che aggiunge: «La partnership è risultata vincente: da un lato, noi abbiamo messo a disposizione le nostre specifiche competenze funzionali di mercato, dall’altro Qintesi ha fornito la sua expertise tecnica sul fronte del Machine Learning. Risorsa mette a disposizione dei clienti lo strumento AI Promo Volume Optimization come add-on del modulo Trade Promotion Management. Il sistema è preconfigurato per beni di largo consumo, ma è stato ovviamente concepito per garantire la massima flessibilità, dovendo infatti essere affinato su misura per ciascun cliente. Alcuni dei fattori che compongono l’algoritmo, infatti, sono fissi, ma tutta una serie di altre componenti di input che influenzano il calcolo dei volumi delle promozioni va necessariamente scelta con l’azienda che adotta la piattaforma».
Il modulo di AI impara a gestire le informazioni sulla base di parametri predefiniti e in funzione dell’esperienza maturata a contatto con dati reali. «Dal food alla cura della persona o della casa, a seconda delle specificità di ciascuna categoria merceologica, una parte dell’algoritmo viene personalizzata. Per essere in linea con le dinamiche promozionali di uno specifico prodotto, inoltre, è necessario integrare input provenienti da fonti di dati eterogenee, elementi di contesto e modelli predittivi peculiari. Lo scopo è infatti quello di riuscire a tenere sotto controllo una quantità di informazioni in continua crescita, che la mente umana, da sola, non è più in grado di gestire», dice Cantù.
Così si ottimizza l’intero processo di pianificazione promozionale
Dal punto di vista operativo, la piattaforma è studiata per risultare estremamente semplice da utilizzare. «Il primo passo è fornire l’input», spiega la manager di Risorsa. «L’utente compila la schermata di inserimento promozione nel modulo Trade Promotion Management, indicando l’insegna con cui si attiva l’iniziativa, i prodotti coinvolti, lo sconto previsto, la meccanica della attività e i periodi di validità. A quel punto il sistema elabora i dati inseriti. Le informazioni vengono inviate a un servizio online, in Cloud, per essere integrate con informazioni storiche e metadati, oltre che con le sorgenti date interne ed esterne selezionate (come dati di sell-out, risultati di indagini di mercato, metriche sull’inflazione e altro ancora). L’algoritmo di Machine Learning, applicando i modelli predittivi costruiti appositamente per il cliente, propone la stima dei volumi per prodotto/attività. A quel punto l’utente visualizza la proposta e decide se validarne il contenuto o modificarlo. A fine iniziativa, mediante l’integrazione con il sistema ERP in dotazione al cliente, il modulo Risorsa Trade Promotion Management riceve quindi le informazioni relative agli effettivi volumi venduti in promozione. L’output così generato diventa patrimonio informativo dell’organizzazione, ed è reso disponibile per l’addestramento continuo dell’algoritmo».
L’ottimizzazione dell’intero processo avviene dunque gradualmente, attraverso uno studio sempre più accurato della dinamica e dell’entità dello sconto. Il sistema permette di effettuare un vero balzo evolutivo nella ottimizzazione della pianificazione promozionale perchè, sfruttando le funzionalità di stima volumi su diversi scenari si presta ad essere impiegato come uno strumento predittivo per scegliere l’attività più remunerativa per ogni specifico momento, evidenziando le iniziative che garantiscono, volta per volta, il bilanciamento migliore tra fatturato previsto e budget trade investito.
A chi si rivolge la piattaforma? «A qualsiasi tipo di impresa», risponde Cantù. «Ovunque esista un piano promozionale attivo con la GDO. Stiamo lavorando per rendere i sistemi basati sull’Intelligenza Artificiale appetibili e interessanti per ogni azienda di produzione di marca. Parliamo di soggetti economici che si trovano a competere nel contesto della grande distribuzione, e che devono gestire una complessità crescente. Siamo ben consapevoli delle sfide che le imprese hanno di fronte, ed è per questo che AI Promo Volume Optimization è solo il primo di una serie di applicativi di nuova generazione, che sfrutteranno il machine learning per aiutare i nostri clienti ad affrontarle una per una, in ogni canale di distribuzione».
