Maximizando o valor dos dados para os profissionais de marketing de CPG

análises avançadas e a IA pode gerar mais de 10% do crescimento de vendas para empresas de bens embalados de consumidores, Com base em nosso estudo de pesquisa recente com o Google , dos quais 5% vem diretamente do marketing. O valor em jogo para o desenvolvimento de recursos avançados de dados é significativo: para uma empresa com US $ 10 bilhões em vendas anuais, que se traduz em US $ 500 milhões em receita. No entanto, como os CPGs tradicionalmente vendem por meio de varejistas, eles enfrentam um desafio fundamental na aquisição de dados de conexões consentidas do consumidor (ou seja, onde os clientes estão plenamente conscientes e consentindo com o uso de seus dados pessoais), o que limita o impacto de seus orçamentos de marketing. Como resultado, análises avançadas e táticas de IA continuam sendo um recurso amplamente inexplorado para as empresas de CPG. Esse é um desafio nas economias fortes, mas é uma questão ainda maior, dada a atual incerteza econômica infligida pelo Covid-19. Nesse contexto, muitos profissionais de marketing são solicitados a fazer mais com menos orçamento e se adaptar a uma rápida mudança de comportamento do consumidor. Portanto, é ainda mais importante que os CPGs recorrem a táticas avançadas agora para obter maior produtividade de marketing. Embora a maioria dos CPGs tenha iniciado a jornada para identificar táticas e usar casos que alavancam os dados, nosso estudo constata que um ponto importante para escalar o impacto dessas iniciativas está quantificando o retorno do investimento em dados em segmentos de negócios (como categorias ou marcas) para informar as decisões de investimento. Para apoiar os CPGs na jornada de dados, desenvolvemos um modelo para avaliar o valor da aquisição e ativação de dados em seus próprios contextos de negócios, bem como um conjunto de melhores casos de uso da categoria em categorias. Além disso, identificamos fatores de sucesso para apoiar os CPGs na geração de benefícios em escala. Ao usar essa abordagem, as empresas podem construir o caso de negócios certo, com um ROI claro para justificar os investimentos necessários para aplicar os casos avançados de análise e de marketing de IA.

We recently partnered with Google in a second joint study to help CPGs unlock the value of data. Although most CPGs have begun the journey to identify tactics and use cases that leverage data, our study finds that a key pain point in scaling the impact of those initiatives is quantifying the return on investment in data across business segments (such as categories or brands) to inform investment decisions. To support CPGs on the data journey, we developed a model to assess the value of acquiring and activating data within their own business contexts, as well as a set of best-in-class use cases across categories. Additionally, we identified success factors to support CPGs in generating benefits at scale. By using this approach, companies can build the right business case, with a clear ROI to justify the investments needed to apply advanced analytics and AI marketing use cases.

O potencial de dados para CPGs

CPGs são anunciantes prolíficos, com as dez maiores empresas gastando uma média de mais de US $ 800 milhões a cada ano em marketing - o mais alto de qualquer setor. Ao mesmo tempo, os maiores CPGs possuem bancos de dados de CRM e dados do site que são, em média, um décimo do tamanho dos bancos de dados de seus pares de varejo. (Veja o Anexo 1.) Essa disparidade significa que, para a maioria dos CPGs, a oportunidade de capturar e ativar dados consentidos no consumidor permanece amplamente inexplorada; Aproximadamente 90% dos líderes do CPG com quem conversamos citados coleta, ativação e escala de dados como obstáculos -chave para alcançar seus objetivos de marketing. De fato, os casos avançados de análise e marketing de IA têm o potencial de impacto excessivo para os CPGs. Em algumas categorias, como beleza, até 45% das vendas são atribuíveis ao marketing, em nossa experiência. Mesmo para outras categorias de CPG, o impacto do marketing nas vendas pode ser duas a três vezes maior do que em outros setores. Por esse motivo, o setor está posicionado de maneira única para capitalizar análises avançadas e IA para tornar o marketing mais eficaz.

Quantificando o valor dos dados do consumidor

Based on our research, the lack of advanced data and AI successes for CPGs stems primarily from scaling challenges: although many CPGs have piloted data use cases in a limited fashion, the translation to full business impact has been difficult. Given that CPGs often span a wide array of categories—each with a unique set of economics and consumer journeys—they need to be thoughtful about the relative impact and return of data in each category, as well as the tactics to utilize this data.

Companies can invest in programs to capture data from their consumers, but they need to focus on the right categories and brands, using the right tactics. To help CPGs make this determination, we developed a model to assess the value of the data, incorporating three key drivers: incremental impact of leveraging data; customer value; and category margins. (See Exhibit 2.)

These drivers may differ by category and type of data, and therefore it is critical to quantify them in a de-averaged assessment across the business.

• Incremental Conversion Rate. The first component measures the increased effectiveness that a CPG can generate by acquiring and activating consented consumer data. In paid media such as online ads, for example, this is the impact of using the data to deliver more targeted ads instead of employing broad, mass-market tactics. The conversion rate typically comes from third-party measurement reporting or initial pilots using the data. For data from a company’s internal CRM platform, this represents the growth in customer value for a consumer the company markets to using CRM data, versus one who does not receive such targeted messaging.
• Valor médio do cliente. Esse é essencialmente o valor médio que cada novo cliente gastará nos produtos da empresa e geralmente vem de dados históricos que o consumidor compartilhou. Embora essa métrica normalmente não mude quando uma empresa ativa os dados, ela afeta significativamente o valor dos dados nos CPGs em diferentes categorias. Ao entender o valor dos dados, as empresas podem avaliar quanto estão dispostas a pagar por dados externos - e, por dados de CRM, quanto estão dispostos a investir na criação de capacidades para capitalizar isso. Categorias nas quais o valor dos dados, calculado pela aplicação do modelo de avaliação de dados, excede o custo de adquirir esses dados está vencendo casos de uso e táticas para criar casos de negócios para escalar. Por outro lado, essa abordagem também pode identificar categorias e tipos de dados em que o retorno não justifica um investimento. Os CPGs podem identificar seletivamente casos de uso para pilotar com base na economia específica da categoria ou na marca e no comportamento do consumidor. Em nossa pesquisa, analisamos o cenário do CPG e identificamos três casos de uso de alto potencial para como as empresas podem se tornar mais eficazes na aquisição e alavancagem de dados consentidos pelo consumidor. The second component measures the typical lifetime value of a customer generated over a given period of time, factoring in purchase frequency and basket size. This is essentially the average amount each new customer will spend on the company’s products and often comes from historical data the consumer has shared.
• Profit Margin. The last component is the average contribution margin for the product or category of the CPG. While this metric doesn’t typically change when a company activates data, it does significantly impact the value of data to CPGs across different categories.

CPGs should not run this calculation once—rather, they should de-average this assessment by category and type of data to identify parts of the business where applying a specific advanced analytics marketing use case can be especially impactful. By understanding the value of data, companies can assess how much they’re willing to pay for external data—and, for CRM data, how much they’re willing to invest in building capabilities to capitalize on that.

Exhibit 3 shows how this looks for a hypothetical CPG company. Categories in which the value of data, calculated by applying the data valuation model, exceeds the cost of acquiring that data are winning use cases and tactics to build business cases to scale. Conversely, this approach can also identify categories and types of data where the return does not justify an investment.

Use Cases to Unlock the Value of Data

Armed with a clear understanding of the approach to quantify the value of data across the business, CPGs can selectively identify use cases to pilot based on category- or brand-specific economics and consumer behavior. In our research, we analyzed the CPG landscape and identified three high-potential use cases for how companies can become more effective at acquiring and leveraging consented consumer data.

Captura de dados organicamente. Compreender o valor dessa troca com os consumidores é fundamental; As empresas devem se concentrar na jornada do consumidor e nos principais drivers de compra para identificar necessidades ou pontos de dor não atendidos e determinar onde têm uma vantagem em atender a tais necessidades. A interseção dessas duas considerações - necessidades do consumidor e ofertas da empresa - cria uma avenida mutuamente benéfica para acessar dados e é um local privilegiado para as empresas investirem. (Veja a barra lateral “Abordagens de aquisição de dados de adaptação para categorias de produtos.”) Consumers are increasingly willing to provide their data if CPGs offer something helpful in exchange, either through insightful content or rewarding digital experiences. Understanding the value of this exchange with consumers is critical; companies should focus on the consumer journey and key purchase drivers to identify unmet needs or pain points and determine where they have an advantage in meeting such needs. The intersection of these two considerations—consumer needs and company offerings—creates a mutually beneficial avenue to access data and is a prime place for companies to invest. (See the sidebar “Tailoring Data Acquisition Approaches to Product Categories.”)

Forjando uma parceria de dados com um varejista. Os CPGs também podem trabalhar diretamente com as entidades que naturalmente têm acesso a dados consentidos do consumidor: os varejistas. Por exemplo, durante períodos de crise de saúde, como a pandemia CoVid-19, os CPGs podem analisar os dados longitudinais de ponto de venda dos varejistas para mostrar como os comportamentos de compra do consumidor mudam em resposta à crise. Uma tendência emergente no ambiente atual é os consumidores conscientes do orçamento que são negociados em produtos de preços mais baixos ou com rótulos privados em determinadas categorias; Por exemplo, os dados do ponto de venda da IRI para março e abril de 2020 mostraram um aumento na participação de mercado do produto de etiqueta privada em comparação com o período pré-Covid-19. Uma cervejaria global fez uma parceria com vários varejistas para adquirir dados granulares de ponto de venda-reduzidos por produto e geografia-para otimizar rapidamente campanhas ativas, resultando em um aumento de vendas de mais de 10%. Os CPGs são mais poderosos para adquirir insights no nível do cliente através da digitalização do compartilhamento de dados entre si e os varejistas em ambientes de nuvem seguros e seguros para a privacidade. vendas. O conceito básico de direcionamento contextual não é novo. No entanto, dados mais ricos fornecidos pelo cliente e um exame mais amplo de dicas contextuais permitem que os CPGs expandam significativamente seu repertório de táticas de segmentação, indo além do público básico e informações demográficas para alavancar todos os tipos de alavancas de demanda para identificar os sinais que mais precisam prever e aumentar as vendas. de táticas de direcionamento.

CPG companies can also use retailer data to gauge the effectiveness of their own marketing spending and to assess the performance and ROI of different types of campaigns and promotions. A global brewer partnered with several retailers to acquire granular point-of-sale data—broken down by product and geography—to rapidly optimize active campaigns, resulting in a sales boost of over 10%. CPGs are further empowered to acquire customer-level insights through digitization of data sharing between themselves and retailers in secure and privacy-safe cloud environments.

Applying Advanced Contextual Targeting. The third type of use case—advanced contextual targeting, or tailoring marketing messages to a consumer’s specific situation—is less about how to access data and more about how to apply it to improve sales. The basic concept of contextual targeting is not new. However, richer data provided by the customer and a broader examination of contextual cues allow CPGs to significantly expand their repertoire of targeting tactics, moving beyond basic audience and demographic information to leverage all types of demand levers in order to identify the signals that most accurately predict and boost sales.

A chave para a segmentação contextual avançada é identificar dados acessíveis que prevêem com precisão os padrões de compra de CPG e que podem diferir significativamente nas categorias. Assim como nas parcerias de dados do varejista, existem aplicativos relacionados à Covid-19 para direcionamento contextual avançado. Por exemplo, à medida que a crise diminui, os mercados geográficos estão retornando ao normal em diferentes pontos de partida e passos. Dado esse tipo de recuperação variável e localizada, os CPGs podem usar análises de detecção de demanda para detectar e prever áreas com a ressurgência de vendas. Além disso, os dados de distribuição e inventário podem indicar onde as interrupções logísticas podem dar a uma marca uma vantagem de oferta sobre a concorrência e permitir que ele use o marketing para explorar essa vantagem. Nossa pesquisa mostra que pode gerar um crescimento de 5% das vendas, traduzindo para US $ 500 milhões em receita incremental para uma empresa de US $ 10 bilhões. Embora existam desafios significativos a serem enfrentados, o tamanho do prêmio potencial justifica o investimento significativo de recursos. Dados e análises tornam-se ainda mais um diferenciador durante condições econômicas incertas ou adversas, como o atual período CoVid-19. Os CPGs com uma vantagem competitiva no uso de dados para detectar a demanda, derivar insights do consumidor e ativar o marketing com base nesses insights que são para capturar participação excessiva. Eles não podem se dar ao luxo de deixar a oportunidade passar.

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For CPGs, acquiring and activating consented consumer data at scale represents a clear but untapped opportunity. Our research shows that it can drive 5% sales growth, translating to $500 million in incremental revenue for a $10 billion company. Although there are significant challenges to tackle, the size of the potential prize justifies meaningful investment of resources. Data and analytics become even more of a differentiator during uncertain or adverse economic conditions, such as the current COVID-19 period. CPGs with a competitive advantage in using data to detect demand, derive consumer insights, and activate marketing based on those insights stand to capture outsized share. They cannot afford to let the opportunity pass.