No ke aha e hiki ai i nā hoʻololi liʻiliʻi i nā hoʻolaha hoʻolaha kālepa CPG ke alakaʻi i nā hopena nui

Consumer waiwai

ʻO ka ʻĀpana Mea Pono kahi manawa kahi e hoʻokomo nui ai nā hoʻopukapuka nui a me ka volatility kiʻekiʻe i nā hoʻololi nui i ka inoa o ka maikaʻi a me ka loaʻa kālā. Ua hoʻolaha aku nā kānaka nunui ʻoihana e like me Unilever, Coca-Cola, a me Nestle i ka hoʻoponopono hou ʻana a me ka hoʻolālā hou ʻana i mea e hoʻoulu ai i ka ulu a me nā mālama kālā, ʻoiai e kapa ʻia nā mea hana mea kūʻai aku liʻiliʻi me he agile, crashers pāʻina hou e ʻike nei i ka kūleʻa nui a loaʻa ka nānā. A ʻo kahi hopena, hoʻomākaukau mua ʻia ka hoʻokomo kālā ʻana i nā hoʻolālā hoʻokele kālā hiki ke hopena i ka ulu ʻana o ka laina lalo.

ʻAʻohe o ka loiloi i ʻoi aku ma mua o ke kūʻai aku ʻana kālepa kahi a nā ʻoihana mea kūʻai aku e hoʻopukapuka ai ma mua o 20 pākēneka o kā lākou loaʻa kālā wale nō e ʻike ma mua o ka 59 pākēneka o nā hoʻolaha i hana ʻole e like me Nielsen. Eia kekahi, ʻo ka Hoʻolaha Hōʻike Hōʻike Hōʻikeʻike kuhi manaʻo:

ʻO ka ʻoluʻolu e pili ana i ka hiki ke hoʻokele i nā hoʻolaha pāʻoihana a hoʻokō i ka hale kūʻai aku ua hōʻole a kū i kēia manawa ma 14% a me 19%, i kā lākou Hōʻike 2016-17 TPx a me Hoʻolaha Kūʻai.

Me nā hopena weliweli, manaʻo paha kekahi e hiki ke kūʻai aku i ke kālepa i ka loli hou o nā ʻoihana CPG, akā ʻo ka ʻoiaʻiʻo ʻo ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka hana hoʻolauleʻa kālepa ʻaʻole pono e koi i ke kaʻina hana nui, nā poʻe a me nā huahana i makemake ʻia e nā hana hoʻomaikaʻi hou. Ma kahi o ke ala e kūʻai aku ai i ka hoʻonui ʻana i hoʻonui ʻia me nā loli liʻiliʻi i hiki ke loaʻa i kahi hopena koʻikoʻi a hoʻomau.

Hoʻoikaika i ka maikaʻi

I loko o kahi honua kahi e hoʻopukapuka nei nā ʻoihana i mau miliona o nā kālā i nā paipai kūpono ʻole, ʻoiai kahi hoʻonui pākēneka liʻiliʻi e hoʻonui nui i ka laina lalo. Minamina, ua kākau nā hui he nui i nā hoʻolaha pāʻoihana kalepa ma ke ʻano he wahi uku kūpono ma kahi o ka nīnau ʻana iā ia iho i hoʻokahi nīnau maʻalahi -

He aha inā wau e hana i hoʻokahi loli i hoʻokahi hoʻolaha ma hoʻokahi mea kūʻai aku?

Me ke kōkua o kahi pāʻina hoʻonui pāʻoihana hoʻolaha maikaʻi loa, he mau minuke ka pane me nā KPI wānana hiki ke helu ʻia me ka loaʻa kālā, ka nui, loaʻa a me ka ROI no ka mea hana a mea kūʻai aku ʻO kahi laʻana, inā e holo ana ka huahana A ma ka hoʻolauna ʻana ma 2 no $ 5, he aha ka hopena inā holo ʻia kēia hoʻolaha ma 2 no $ 6? Ka hiki ke hoʻohana i ka wānana analytics e hana i kahi hale waihona puke o kēia mau hanana "aha-inā" me nā hopena helu nui e hoʻopau i ka wānana ma hope o ka hoʻolālā hoʻolauleʻa ʻana a ma kahi o ka loaʻa kālā ʻana i ka ʻike kumumanaʻo e helu i kahi hopena ʻoi aku ka maikaʻi.

Mai lawe "ʻaʻole maopopo iaʻu" no kahi pane

Ua holo paha kēia hoʻolaha? Ua maikaʻi anei kēia hoʻolaha ʻana? E hoʻokō kēia hoʻolālā mea kūʻai i ka waihona kālā.

He mau nīnau wale nō kēia e hakakā nei nā ʻoihana mea kūʻai aku e ʻike i nā pane ma muli o ka piha ʻole, ka pololei ʻole a me ka ʻike ʻole o ka ʻike. Eia nō naʻe, kūpono a hilinaʻi hoʻi i ka hanana-hope analytics he pōhaku kihi o ka hoʻoholo hoʻoholo hoʻoholo a ka ʻikepili i alakaʻi ʻia i ka hoʻolālā hoʻolālā pāʻoihana.

I mea e hoʻokō ai i kēia, pono i nā ʻoihana ke hoʻopau i nā pāleka manual prone error a hoʻopololei no ka hōʻuluʻulu ʻana a me ke kālailai ʻana i ka ʻikepili. Ma kahi o, pono nā hui e nānā i kahi hopena ʻoihana hoʻoliʻiliʻi pāʻoihana e hāʻawi i kahi kikowaena ʻike e hāʻawi ana i hoʻokahi mana o ka ʻoiaʻiʻo ke hiki mai i ka nānā ʻana a me ka helu ʻana i ka ROI hoʻolauna kālepa. Me kēia, e hoʻopili hou nā ʻoihana i kā lākou nānā i lilo i ka ʻimi ʻana i ka ʻike e kālailai ikaika i ka hana a me nā hana e hoʻomaikaʻi ai i nā hopena. ʻO ka huaʻōlelo, ʻaʻole hiki iā ʻoe ke hoʻoponopono i nā mea hiki ʻole iā ʻoe ke ʻike, ʻaʻole ʻoiaʻiʻo inā pili i nā hoʻolaha pāʻoihana, akā he kumu kūʻai nui nō hoʻi ia.

E hoʻomanaʻo, he pilikino ia

ʻO kekahi o nā mea keakea i ka hoʻomaikaʻi ʻana i ke kālepa ʻana e hakakā nei i ka hana mau mākou i kēia ala noʻonoʻo. ʻOiai ʻo ka mea liʻiliʻi e hoʻololi i nā kaʻina hana i ka inoa o ka hoʻomaikaʻi i hiki ke paʻakikī a hiki i ka hoʻoweliweli ke hoʻopili ʻole ʻia me nā pahuhopu a me nā pahuhopu pilikino. I ka Alakaʻi Mākeke no ka Hoʻolaha Hoʻolaha Kūʻai ʻana a me ka Optimization no ka ʻOihana Huahana Mea Kūʻai, Hoʻolaha nā kākā'ōlelo Gartner ʻo Ellen Eichorn lāua ʻo Stephen E. Smith:

E mākaukau no ka hoʻokele hoʻololi e koi i kahi hana nui. E hoʻonāukiuki i nā hana āu e makemake ai e hoʻokō ma o ka hoʻonohonoho ʻana i nā hoʻoulu a me nā kaʻina hana, ʻo ia paha ka ʻāpana nui o kāu hoʻokō.

Ma kekahi ʻaoʻao, he mea ʻae paha ke pane aku i ka manaʻo e hoʻololi iki i ka hoʻokō ʻana i kahi hopena ʻoihana hoʻoliʻiliʻi pāʻoihana. Eia nō naʻe, ʻokoʻa ka hoʻopuka ʻenehana ʻē aʻe, ka hoʻokō ʻana a me ka ʻike ʻana i nā pōmaikaʻi mai a Hoʻolaha Hoʻolaha Hoʻolaha (TPO) pono ka hopena ma waena o 8-12 mau pule. Eia kekahi, ma ke kūlohelohe, he waiwai ka hopena TPO e like me ka hiki i ka ʻoihana ke hiki ke ana a hoʻomau i ka hopena o ka laina lalo e hoʻopau ana i ka hoʻopukapuka i nā manawa he nui.

ʻO ka ʻokoʻa maoli i ka wā e hoʻomaikaʻi ai i nā hoʻolaha pāʻoihana, hoʻokaʻawale iā ia mai nā hana ʻoihana ʻē aʻe, ʻaʻole ia e pili ana i ka lawe ʻana i kahi mea hou, akā e pili ana i ka hoʻopukapuka ʻana i ʻoi aku ka maikaʻi. ʻOi aku ka maikaʻi o ka paipai ʻana, nā hana ʻoi aku, nā hopena maikaʻi aʻe.

Pehea kou manaʻo?

Ke hoʻohana nei kēia pūnaewele i ka Akismet e ho'ēmi i ka spam. E aʻo pehea e hanaʻia ai kāuʻikeʻikepili.