重塑消费品价值链

内容03前言 2重塑消费品价值链 20—21端到端价值链重塑的五项要务 10—19什么是宏过程？•洞察以计划•创新以实现规模化•参与倡导•计划交付 04—05行动的时机就是现在 06—09重塑是什么样子？ 前言生成式人工智能的潜力并不仅仅在于节省成本。我们的研究表明，80%的高管认为生成式人工智能能够推动增长和颠覆性创新。2并且革新者期望通过无边界的协作方式超越他人，重塑企业以端到端的大流程为中心。消费品公司正面临由成本压力和顽固的高通胀推动的生产力紧迫性，而高通胀已无法通过提价来解决。借助生成式人工智能的再造革新，可在未来三到五年内实现运营利润率的3-5%提升。消费品行业正站在深刻变革的边缘。我们预计，未来五年内公司将重新创造价值链的每一个环节。颠覆越来越严重183%在过去四年中（仅2023年为33%）。 13 行动的时机就是现在生成式人工智能标志着与以往技术变革的根本性转变。其影响的规模比我们见过的任何技术都更为深远。借助生成式人工智能进行重塑涉及公司及组织内每个部门和每个人，从首席执行官到最基层的个人。在消费品领域，我们的经验表明，生成式人工智能可以自动化或增强40-60%的活动（参见图1）。6更重要的是，那些希望借助生成式人工智能重塑自我的人期望从收入和创新增长中获得的效益将超过成本节约的效益。根据客户经验，我们观察到消费者转化率在15-25%的范围内增加，客户净推荐值（NPS）提高了35%。还有别忘了员工——我们看到员工满意度提高20%或更多的情况。在过去的一年里，83%的高管加速了他们的重塑战略，以应对不断加剧的颠覆。4技术——包括生成式人工智能——既是产业颠覆的关键原因，也是企业实现重塑能力的重要加速器。在未来三到五年内，产业价值链的各个方面都将被重塑，从而产生赢家和输家。我们的研究表明，利用生成式人工智能进行重塑的公司将超越当今的领导者。5 行动的时机就是现在。与过去的数字化转型不同，随着大型语言模型及相关工作方式的指数级发展，存在真正的先发优势。早期采用者会获得显著的竞争优势。这不是为了重复创造，而是为了解决行业目前面临的非常真实的痛点。如今的消费品公司正与越来越不可预测的消费者和功能隔阂作斗争，这使得供需匹配变得不可能。因此，消费者和顾客的体验令人失望，品牌也失去了增长机会。同时，宏观经济压力和不断上升的成本限制了消费者的支出和消费品利润。简而言之，没有人赢。 76%重塑是什么样子？区分颠覆者的特点是他们试图设定新的性能边界。他们不是专注于渐进式改进，而是着眼未来，基于技术、人才和工作方式的未来五年发展趋势，理解可能性的艺术，并重新设计企业以适应未来。这远远超出了让现有流程更快、更智能或更便宜——相反，这些领导者从根本上重新设计了核心流程。消费品公司高管声称他们计划在未来三年内彻底重塑两个或更多的业务职能。高管们经常问我们：“今天最佳的是什么，我怎么才能达到？”随着变化的速度加快，仅仅模仿今天的领导者是不够的。那些试图成为今天最佳企业的公司，到明天就会落后。 7 图2：使用生成式人工智能重新构思的吸引客户消费品的流程图示例打造一流的销廟流程现状生成式人工智能驱动当前的销售流程非常依赖人工，销售人员花在计划与客户交谈的时间远多于实际交谈的时间。在某些情况下，市场分析、路线规划和订单获取等非面向客户的活动占用了一个销售人员超过60%的时间。 执行订单订单配送投资组合 &谈判订单捕获信贷&发票管理优化路线订单配送确认排序实时自动化订单捕获带智能品种提供客户参与正适合进行重塑。通过使用生成式人工智能、人工智能和新的工作方式，我们能够将流程块的数量从十一项费力的步骤缩减为七项结果导向的活动（见图2）。 启用分析 &制定策略客户客户意识识别增长空间顾客智能工具 图3：说明在一个生成式人工智能未来中，工作和角色如何可以重新分配，释放额外的容量。关键减额提升容量今天的工 作 & 角色现场销售代表s销售管理员盐运营分销商销售代表关键客户经理eB2B/eCommerce经理购物者/顾客洞察管理器收入增长和分类管理器客户客户客服代表启用此功能是一个“智能销售教练”，它作为销售代表所有活动的副驾驶，包括对其销售陈述的个性化建议、建议的下一个最佳行动以及许多面向客户的活动的自动化。c账户A管理 Mth w o 洞察力 & G r 这实质性地改变了销售代表的职责，将他们从订单接收者转变为增长顾问，并让他们专注于建立驱动品牌和客户共同增长的客户关系（见图3）。 17%图4：使用生成式AI进行重塑的意愿消费品重塑者（全部）支持功能（包括人力资源、财务、法律和IT）销售市场营销制造与供应链公司战略研发/创新许多消费品高管已经探索了生成式人工智能等技术在销售和营销中的潜力，但根据我们的研究（见图4），重塑者正着眼于整个价值链，将企业重新构想为一系列端到端的大规模流程。在未来三年中，您计划在以下哪些业务功能/领域使用生成式人工智能，从根本上重塑您的运营方式？受访者被要求指出所有适用的 47%26%22%40%29%23%23%来源：埃森哲，生成式AI时代的重塑：CXO调查，n=112 CGS高管，2023 什么是宏过程？重塑不再是对未来的憧憬——它已是当下的必需。本报告探讨了端到端价值流的再创造，并开始突出它们之间的联系。图5说明了我们认为对消费品公司再创造战略至关重要的联系。81%重新发明者以集成的方式运作，跨越了各个隔间。ned四个巨型流程。每位消费品我们已定义公司应该有明确的宗旨，它通过洞察力来规划进行管理。创新以扩展实现通过产品和服务发明来体现这一宗旨。消费者和客户的体验通过参与倡导来实现，通过规划交付来履行承诺。这一切都得益于公司的人才、技术和运营。革新者利用新兴技术和新的工作方式，彻底重新设计流程，并将孤立的职能重新构想为以成果为导向、端到端的价值流——换句话说，就是大流程。要明确的是，职能仍然保持完整，人们在这些职能中发展起来的专业知识仍然至关重要——但它们运作和协作的方式发生了根本性转变，转变为一个相互连接的企业，运行着整体的、端到端的价值流。 75%重塑者基于共享成果激励其员工。8 80%再创者通过跨职能的多学科团队运作。 大过程在规模上创造敏捷性亚马逊是一个很好的例子，表明该公司正大踏步地朝着实现这一目标前进。凭借对产品设计、营销、商品经营、销售和履约的全面控制（以及数据驱动的可见性），该公司可以在整个企业各部分动态无缝地调整杠杆，以优化盈利能力。例如，假设公司在当地市场误判了某种产品的潜在需求，导致当地分销中心库存过剩。与其将这些产品运往其他地方——这是一个昂贵的提议——公司可以选择转而调整营销、搜索和定价策略，以增加需求并处理过剩库存。 将翻译策略转化为行动计划。洞察以计划消费品公司面临着日益增长的复杂性、波动性和不确定性——以及持续的资源稀缺。战略规划已不再是年度活动。随着世界持续变化，战略需要更加灵活以捕捉这些新机遇。为了生存，弹性和敏捷性要求动态和持续性的决策和资源分配，将战略转化为行动——随着市场的变化而变化。不幸的是，传统的规划方法通常彼此孤立且缺乏灵活性，限制了其效力，并扼杀了企业预测和快速响应的能力——营销、销售和供应链计划之间的频繁冲突就是一个明显的例子。在更基本层面上，可用数据的数量呈指数级增长，使得不堪重负的领导者做出正确决策变得更加困难。在我们的客户经验中，领导者每年花费高达800个小时仅仅是为了准备会议数据。 有几种工具和方法可以助力消费品公司实现这一转变。例如，企业数字孪生使消费品公司能够模拟和优化整个价值链，提供业务绩效的实时可见性，整合营销、商业、财务、供应链和ESG的功能计划。AI驱动的流程监控模式、趋势和信号，以标记与计划的偏差并建议适当的行动。生成式AI驱动的行政副驾驶通过将复杂的洞察力转化为人类易懂的语言，使人们能够采取行动，从而实现这一目标。过去，领导者主要依靠经验做决策。如今，领导者可以获得更多数据来辅助决策，但他们常常告诉我们，他们会默认去找那些证实其直觉的数据。未来，领导者将超越数据驱动决策，专注于执行。我们称之为“算法式领导力”，其中洞察力生成甚至决策的责任越来越多地转移到人工智能上，组织中的每个人都对下一步的最佳行动有前所未有的清晰认知。 “决策驾驶舱”这样的架构正变得越来越普遍，它们能集中每周甚至每日的洞察，供高管使用。我们还与一些公司合作，通过将海量数据集与生成式人工智能叠加，允许高管通过自然语言聊天界面查询财务和运营数据。下一步将是持续识别组织各个层级的“下一次最佳行动”。这太新了，以至于我们还没有在消费品行业中发现任何先驱者——但请关注这个领域。一步的发展潜力 企业已经能够构建一个数据驱动、人工智能赋能的流程，用于预测和检测计划偏差，触发警报并建议纠正或预防措施。凭借合适的基建，高级分析和机器学习能够挖掘历史模式、趋势及未来信号，从而做出前所未有的更精准的决策。而工人不再需要花费时间在数据清洗和分析上，而是专注于持续改进算法。我们看到的行业下一步发展在于算法决策和自动化资源分配，以优化财务、客户/消费者、员工和可持续价值。弹性，“常在”战略规划，最优资源配置——以及注重执行 这种意识的深度将使消费品公司既能更盈利，又能更可持续。随着公司能够更好地在正确的时间、正确的地点提供正确的商品和互动，消费者的愉悦感和客户忠诚度也将得到提升。通过卓越的工具赋予员工做出更好的决策的能力，并营造学习与创新的文化，将提高整个工作队伍的参与度和留存率。 创造人们重视的理想的解决方案。创新以实现规模化好消息是，不断扩展的数据类型和进步的技术开始为这一难题提供解决方案。目前，人工智能和生成式人工智能正在使创新周期具有适应性，生成随着人们快速变化的洞察，并帮助创新者发明全新的产品、体验和服务。根据我们至今与客户合作的情况，我们看到数据处理时间最多减少了80%，这支持了新产品和新服务上市速度提高了40%。10传统消费品类别持续成熟，突破性创新越来越难以实现。与此同时，消费者需求和期望越来越复杂化。消费者寻求满足人类需求的解决方案——不仅仅是产品的渐进式改进。差异化越来越依赖于众多因素，如服务于复杂的人类价值观、提供基于科学的利益解决方案，或以闪电般的速度对病毒趋势做出反应。同时，消费品公司仍然受制于过时且繁琐的产品创新流程。如今，59%的消费品高管表示，适应不断变化的消费者需求需要一年或更长时间。9 基于计算机的创新与360°消费者实时反馈相结合，可显著缩短研发时间并降低潜在风险。消费品公司已开始使用基于计算机的研究与开发（R&D）进行成分发现和产品配方。公司还使用合成数据创建消费者数字孪生，以测试和完善建议。虽然对话往往侧重于创意构思，但让我们不要忘记实现规模化。管理层频繁表达对其组织在创新规模化方面的无力感的沮丧。端到端的方法可以提供帮助。持续战略规划与新产品开发(NPD)之间更紧密的联系确保了最新的市场和消费者建模能够积极地为产品概念提供信息。与市场营销的无缝连接将市场和消费者洞察直接反馈给NPD团队，以实现定制化的品牌供应和更好的销售业绩。集成化从设计到价值的过程实现了最优的利润-服务/碳-服务，其中从研发到采购、销售和履约的协作优化了价值链中的决策，以实现财务和可持续价值。 生成式人工智能的影响25-50%更快的时间推向市场。 早期人工智能的成功预示着进一步的发展潜力一家全球糖果公司正在使用新的多物理场模拟技术来设计和原型化新的产品包装创新，最大限度地减少对大量物理测试的需求。它提供了对复杂生产阶段（包括包装、跌落测试和失效场景）的详细洞察。早期结果很有希望，减少了高达40%的时间，并在测试过程中消除了近250吨塑料。 您很快将能够全面了解新产品在整个价值链中的影响，以确保其既盈利又可持续。人工智能和生成式人工智能可以综合实时市场与消费者洞察，以推荐哪些产品特性——如成分、包装、配方和货架展示——对消费者很重要，以及他们是否愿意为这些特性付费。此外，虚拟仿真技术将允许快速测试和原型设计，从而在创新过程