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Oct 31, 2023

Da der Wettbewerb zwischen Handelsmarken zunimmt, können Einzelhändler mit einem neuen automatisierten Tool Produkte vergleichen

Datasembly erhält in letzter Zeit häufiger Anfragen von Einzelhändlern für

Datasembly erhält in letzter Zeit häufiger Anfragen von Einzelhändlern nach Möglichkeiten, detailliertere Informationen über die Konkurrenz zu erhalten, mit der sie konfrontiert sind – ein Trend, den Reich auf die wachsende Rolle zurückführt, die Handelsmarkenprodukte spielen, wenn Lebensmittelhändler gegeneinander antreten, um Kunden anzulocken und zu gewinnen.

„Etwas so Einfaches wie Produktabgleich – das Erkennen, ob ein Produkt mit einem anderen Produkt identisch ist oder ein Konkurrent dieses Produkts unter einer Handelsmarke ist – ist im großen Maßstab absolut nicht trivial. Und das ist wirklich das Problem, mit dem viele unserer Kunden zu kämpfen haben wollen die Wettbewerbslandschaft verstehen und wann sie ihre Konkurrenz verfolgen wollen“, sagte Reich.

Das Produktabgleichssystem durchsucht Datasemblys wachsende Sammlung von Daten über Produkte, die Einzelhändler führen, einschließlich Produkttitel, Beschreibungen und Kategoriedetails. Datasembly nutzt diese Attribute und maschinelle Lernfähigkeiten, um Hypothesen darüber zu erstellen, was nach Meinung der Käufer Produkte miteinander vergleichbar macht, und hilft Einzelhändlern dabei, Artikel so zu positionieren und zu bepreisen, dass sie die tatsächlichen Vorlieben der Menschen widerspiegeln.

„Der Aufstieg der Handelsmarken ... hat die Marktdynamik in vielen Kategorien völlig verändert, und es ist nicht mehr so, dass die Handelsmarken-Alternative nur die Billigmarke ist, die nur von denen gekauft wird, die sich die nationale Marke nicht leisten können. " sagte Reich. „Dieser grundlegende Wandel in der Wahrnehmung von Handelsmarken bedeutet, dass Einzelhändler diese Dynamik immer häufiger und detaillierter verfolgen müssen.“

Capri Brixey, Executive Vice President für Strategieberatung bei Insite AI, das künstliche Intelligenz einsetzt, um CPG-Unternehmen beim Kategoriemanagement zu unterstützen, stellte fest, dass Data-Mining-Technologie Einzelhändlern dabei helfen kann, menschliches Versagen zu eliminieren, wenn sie sich mit Fragen rund um den Aufbau ihrer Handelsmarkenaktivitäten befassen, wie z B. welche Produkte unter ihren eigenen Marken verkauft werden sollen.

„Wie viel Handelsmarken Sie ins Regal stellen oder wie viel Regalfläche Sie für Handelsmarken reservieren, nimmt anderen Marken ab. Wenn Sie diese grundlegende Elastizitätsentscheidung nicht richtig hinbekommen, lassen Sie in einem Umfeld von … Geld auf dem Tisch.“ „Die Margen sind knapp“, sagte Brixey, der ehemalige stellvertretende Kategoriemanager bei Food Lion und zuletzt als Vizepräsident für Vertrieb und Kundenführung bei Coca-Cola tätig war, in einem Interview. Brixey kam Anfang des Jahres zu Insite AI.

Einzelhändler, die den Service von Datasembly nutzen, können ihre Definitionen darüber, was bestimmte Produkte einander ähnelt, individuell anpassen, sagte Reich und fügte hinzu, dass das Unternehmen bestrebt sei, seine Fähigkeit zu verbessern, Einzelhändler bei der Kombination ihrer Produkte mit Angeboten von Wettbewerbern zu unterstützen.

„Es gibt so viele Attribute, die dazu beitragen, was Produkte ausmacht und was einen Verbraucher dazu veranlasst, diese Produkte für wettbewerbsfähig zu halten, einschließlich der Marke, der Größe, der Inhaltsstoffe, Zusatzattribute wie Bio und andere Deskriptoren“, sagte Reich. „Da wir so viele dieser Produktinformationen sammeln und sie auch im Laufe der Zeit verfolgen, kann das System mit der Zeit immer intelligenter werden und die Hypothesen immer genauer werden.“

Reich wies darauf hin, dass der Service von Datasembly Produkte auf Filialebene verfolgen und vergleichen kann, eine Funktion, die Einzelhändlern dabei helfen kann, ihren Produktmix direkt an die örtlichen Gegebenheiten anzupassen. Datasembly stellt nicht die Technologie der künstlichen Intelligenz bereit, die dem System zugrunde liegt, sondern verlässt sich stattdessen auf vorhandene Algorithmen, um Details zu Zehntausenden von Produkten zu analysieren, die es gesammelt hat.