디지털 및 AI 분야에서 경쟁에서 우위를 점하기 위해 CPG 회사를 재구성하는 데 필요한 것

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디지털 및 AI 분야에서 경쟁에서 우위를 점하기 위해 CPG 회사를 재구성하는 데 필요한 것

2024년 6월 12일| 기사

Abdul Wahab Shaikh 및 Shruti Lal, Hannah Mayer 및 Spurthi Gummadala
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6가지 구체적인 질문에 답하는 것이 CPG 기업의 성공적인 디지털 및 AI 혁신의 열쇠입니다.

디지털과 AI에서 가치를 포착하기 위한 경쟁이 진행되고 있으며 소비재(CPG) 회사는 소매업체와 소비자 모두에게 뒤처질 위험에 처해 있습니다. 노력이 부족해서가 아닙니다. 대부분의 부문과 마찬가지로 CPG 기업은 어떤 형태로든 디지털 및 AI 혁신 여정을 진행해 왔습니다. 그러나 대부분은 하위 규모 활동이 많고 규모 가치가 거의 없는 파일럿 연옥 단계에 갇혀 있습니다.

디지털 및 AI 성숙도에 대한 우리의 분석에 따르면 소비재 기업은 성과가 가장 저조한 반면 소매업체는 거의 상위권에 있는 것으로 나타났습니다(그림 1).1

전시 1

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이러한 중단된 진행은 위태로운 엄청난 가치를 고려할 때 더욱 실망스럽고 걱정스럽습니다. 우리는 전체 가치 사슬에 걸쳐 매출 및 수익에 영향을 미치기 위해 디지털 및 AI 혁신의 잠재력을 분석했습니다.2우리의 분석에 따르면 하위 카테고리에 따라 3~5년 동안 매출이 6~10% 증가하고 이에 따라 EBITDA가 3~5% 증가할 수 있는 것으로 나타났습니다.

또한, 생성 AI(gen AI)의 채택이 증가하면 기존 AI의 경제적 영향이 15~40% 증가하여 전 세계 CPG 기업의 연간 이익(EBITDA로 측정)이 1,600억~2,700억 달러 증가할 수 있습니다.삼

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CPG 부문은 몇 가지 독특한 과제에 직면해 있습니다. 예를 들어, 데이터의 확산과 그 복잡성(소스가 소매업체, 공급업체, 제조업체 및 소비자에 분산되어 있음)으로 인해 데이터를 활용하여 가치를 찾고, 추적하고, 포착하는 데 엄청난 문제가 발생했습니다. 근본적으로 이렇게 낮은 성공률의 이유는 기업이 필요한 광범위한 변화에 영향을 미치는 데 필요한 심층적인 조직 수술을 수행하지 못하기 때문입니다. 성공적인 디지털 및 AI 혁신에 있어서는 결코 "단순한 기술"이 아닙니다. 기업은 업무 방식을 재정비 해야 합니다 .4

그러나 소비재 부문의 성과가 저조하더라도, 표 1에서 볼 수 있듯이 일부 기업은 높은 성과를 보이고 있습니다. 디지털 및 AI 혁신에 착수한 한 음료 회사는 2년 동안 EBITDA가 18% 증가했습니다. 필요한 변화의 규모와 헌신을 포괄함으로써 이러한 개선을 이루고 유지할 수 있었습니다.

고위 지도자들로 구성된 위원회는 상당한 성장 기회가 있고 역량을 고려할 때 실행 가능한 영역의 우선순위를 정하는 것부터 시작했습니다. 그런 다음 상세한 로드맵을 개발하고 필요한 솔루션을 제공하기 위한 구체적인 목표와 자율성을 바탕으로 시장, 지역 및 기업을 포괄하는 공동 팀인 50개 이상의 교차 기능 포드를 구축했습니다. 그들은 추진력을 유지하는 데 도움이 되는 솔루션을 추적, 발전 및 자금 조달할 수 있는 명확한 결정 권한을 갖춘 중앙 집중식 스테이지 게이트 프로세스를 마련했습니다.

기술 솔루션을 지원하기 위해 공격적으로 클라우드로 전환하여 모듈식 맞춤형 애플리케이션 구축에 사용할 수 있는 더 많은 확장성과 유연성을 창출했습니다. 또한 명확한 책임 영역이 있는 데이터 레이크와 거버넌스 모델에 투자했습니다. 예를 들어 IT는 데이터 아키텍처를 정의하고 관리하는 반면 비즈니스는 데이터 제품의 사용 사례를 정의했습니다. 재능이 심각한 문제임을 깨닫고 실무 학습, 공식 교육 세션, 개별 코칭을 포함한 맞춤형 학습 커리큘럼을 통해 직원의 기술을 향상시켰습니다.

디지털과 AI와의 경쟁에서 승리하는 데 도움이 되는 6가지 질문

상위 30개 CPG 기업 중 25개 기업을 포함하여 업계 전반에 걸쳐 200개 이상의 대기업과 협력하면서 우리는 기업이 스스로 재편하고 디지털 및 AI를 통해 지속 가능한 경쟁 우위를 달성하는 데 6가지 엔터프라이즈 역량이 중요하다는 사실을 발견했습니다(자료 2). CPG 기업은 업무 방식을 바꾸면서 6가지 핵심 질문에 답해야 합니다.

전시 2

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1. 가치는 어디에 있는가?

디지털 및 AI 혁신이 의미 있는 가치를 제공하는지 확인하는 것은 의미 있는 가치가 존재하는 영역에 우선순위를 두고 노력에 집중하는 것부터 시작됩니다. 가치의 분포는 CPG 부문마다 다르지만, 우리의 분석에 따르면 대부분의 부문에서 가장 큰 이익은 소비자 통찰력과 수요 창출, 고객 및 채널 관리라는 두 가지 영역에 집중되어 있는 것으로 나타났습니다(그림 3). 한 가지 주목할 만한 예외가 있습니다. 바로 소비자에게 직접 판매되는 영역이 중심이 되는 뷰티 산업입니다. 새로운 기술은 상호 작용 모델은 물론 전자 상거래 프로세스 및 이행 관리에도 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 이는 CPG 회사가 혁신 프로그램을 위해 우선순위를 지정해야 하는 영역입니다.

전시 3

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CPG 회사는 가치를 평가할 때 Gen AI의 영향을 이해하는 데 신중해야 합니다. McKinsey 분석에서는 Gen AI 사용 사례의 총 연간 가치의 약 75%를 차지할 수 있는 고객 운영, 마케팅 및 영업, 소프트웨어 엔지니어링, 연구 개발 등 4개 영역만 식별했습니다 .5이러한 가치의 대부분은 고객 서비스의 더 빠르고 효과적인 문제 해결, 보다 개인화된 커뮤니케이션, 보다 효과적인 제품 검색 등의 형태로 생산성이 향상되는 데서 비롯됩니다. Gen AI는 총 마케팅 지출의 5~15% 사이의 가치로 마케팅 기능의 생산성을 높일 수 있습니다 .6

예를 들어, 한 소비자 회사는 FP&A(재무 계획 및 분석) 연구의 수동 프로세스를 개선하기 위해 Gen AI LLM(대형 언어 모델)을 구현했습니다. 초기 개념 증명에서는 연구에 소요되는 시간이 최대 30% 단축된 것으로 나타났습니다.

일부 기업은 이미 자사 조직, 특히 리더십에 대해 Gen AI, AI가 제공하는 기능 및 비즈니스 적용에 대해 적극적으로 교육하고 있습니다. 실제로 2023년 2분기부터 우리가 분석한 거의 모든 CPG는 최고 경영진을 대상으로 AI 몰입 세션을 진행했습니다.

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2. 비즈니스 부문의 리더들이 변화에 적극적으로 참여하고 있습니까?

CPG 기업은 성공적인 디지털 및 AI 혁신에서 비즈니스 기능의 역할을 과소평가하여 주도권을 IT에 맡기는 경우가 많습니다. 적절한 사례: 대규모 식품 제조업체에서 공급망 영역은 회사의 가장 성공적인 영역 중 하나였습니다. 부분적으로는 COO 및 CFO를 포함한 리더십이 공급망을 우선순위로 삼았기 때문입니다. 비즈니스에서는 구축뿐만 아니라 롤아웃 및 채택을 위한 제품 소유자로 수석 이사를 임명했으며, 이들 비즈니스 리더는 격주 스프린트 검토에 참여하여 공급망 디지털 리더 및 작업 팀과 협력하여 고객 서비스를 최적화하는 완전히 새로운 방법을 설계했습니다. .

최고의 비즈니스 인재는 특정 제품에 대한 혁신의 제품 소유자 역할을 수행해야 하며, 기술 리더와 긴밀히 협력하여 솔루션 로드맵을 정의하고, 솔루션 구축을 위한 사용 사례 파이프라인을 관리하고, 기술 인프라 결정에 영향을 미치고, 데이터를 관리하고, 더 넓은 팀으로의 변화에 ​​대한 목소리.

핵심 작전 단위는 민첩한 "분대"입니다. 일반적으로 비즈니스, 데이터, 기술 및 설계 기능 전반에 걸쳐 5~8명의 인력으로 구성된 이 팀은 로드맵에 따라 솔루션을 구축하는 일을 담당합니다(그림 4). 이는 확장에 매우 중요합니다. 명확한 지침에 따라 자율적으로 행동하는 이러한 민첩한 팀은 기업이 수백 또는 수천 개의 팀이 혁신적인 변화를 제공할 수 있도록 지원할 수 있는 유일한 방법입니다.

전시 4

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3. 당신은 디지털 인재를 고용할 수 있는 매력적인 장기 고용주입니까?

최고의 사내 기술 인재가 없으면 CPG 기업은 변화에 어려움을 겪게 될 것입니다. 채용 전략과 경쟁력 있는 보상을 갖추면 특히 디지털 네이티브와 경쟁할 때 디지털 인재를 유치하고 유지하는 데 도움이 됩니다. 핵심 문제는 CPG 회사에서 일할 때 최고의 기술 인재를 유치하지 못하는 경우가 많다는 것입니다. 기업은 의미 있는 임무, 학습 기회, 기술 인재가 성장할 수 있는 환경을 제공해야 합니다.

기술이 어떻게 가치를 창출하는지 더 잘 이해할 수 있도록 리더의 역량을 강화하는 것부터 시작하는 것이 좋습니다. P&G는 후배 기술 인력이 고위 리더와 협력하여 기술 사용 방법을 이해하도록 돕는 역멘토링 프로그램을 도입했습니다.7또한 리더들은 선도적인 디지털 비즈니스를 방문하여 운영을 관찰하고 리더들과 대화하여 조직에 도입하는 데 중요한 기술이 무엇인지 이해했습니다.

관련 분야에 어느 정도 능숙한 인재를 채용하는 데 중점을 두는 것이 중요합니다. 유능한 개발자는 경험이 없는 개발자보다 훨씬 더 생산적이며, 이러한 추세는 AI 세대에도 그대로 적용됩니다 .8적합한 인재를 찾으려면 CPG는 이미 디지털 여정을 진행하고 있는 공급업체나 소매업체를 찾아야 합니다. 숙박 및 통신과 같은 인접 부문도 CPG 기업으로 이전할 수 있는 광범위한 기술을 갖춘 전문 인재의 원천이 될 수 있습니다. 기술 숙련도를 바탕으로 승진 및 보상을 제공하고 엔지니어링 관련 경력 트랙을 설정하는 것도 최고의 인력을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

한 대형 음료 CPG는 디지털 및 AI 혁신이 성공하려면 인재를 업그레이드해야 한다는 것을 알고 있었습니다. 그러나 확립된 채용 관행은 속도가 느리고 비즈니스에 필요한 선도적인 기술 인재에 적합하지 않았습니다. 새로운 기획으로 탤런트 윈룸이 뭉쳤다. 첫째, 그들은 필요한 특정 기술에 맞춰 명확하고 새로운 역할 설명을 개발하는 데 투자했습니다. 둘째, 그들은 보다 일반적인 직업과 네트워킹 장소로 전환하기보다는 새로운 채용 소스를 식별하는 데 중점을 두었습니다. 셋째, 코딩 테스트를 통해 평가 속도를 높였으며, 이를 통해 7,500명 이상의 초기 지원자를 빠르게 유력 후보자로 압축할 수 있었습니다. 넷째, 의사 결정권자 전체를 중심으로 배치 데이를 구성하여 후보자에 대한 결정을 내리고 24시간 이내에 제안을 연장할 수 있었습니다. 이 기간 동안 인재 확보실에는 진행 상황을 추적하고 문제를 신속하게 수정하기 위해 자주 참조하는 일련의 KPI가 있었습니다. 90일 만에 필요한 25개의 중요한 디지털 및 분석 역할을 채울 수 있었으며 채용 속도가 10배나 빨라졌습니다.

4. 재사용을 최적화하기 위해 기술 투자를 전개하고 있습니까?

많은 CPG 기업은 클라우드, 데이터 레이크, 계획 소프트웨어 등 핵심 인프라의 핵심 요소를 갖추고 있지만 대규모로 운영되도록 설정되지 않은 경우가 많습니다. 이러한 상황은 주로 특정 기능이나 시장을 지원하기 위해 시스템이 구축되는 복잡한 기술 스택의 결과입니다. 이로 인해 데이터 공유 및 솔루션 재사용이 어려워져 애플리케이션 복제 비용이 많이 들고 확장이 어려워집니다.

여러 도메인에 서비스를 제공하는 솔루션을 활성화하면 회사가 더 넓은 범위의 데이터를 사용하여 더 나은 RGM(수익 성장 관리) 결정을 내릴 수 있는 등 상당한 이점이 있습니다. 이 상태에 도달하려면 기업은 모듈식 아키텍처를 개발해야 합니다(그림 5).

전시 5

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이러한 접근 방식이 실제로 작동하려면 기업에는 글로벌 전략이 필요하며 중앙 IT 전문가(엔터프라이즈 설계자, 클라우드 개발자, 엔지니어 포함)와 대상 시장의 리더로 구성된 팀이 함께 시스템을 설계해야 합니다. 그들은 3~5가지 시장 원형(예: 미국의 대형마트, 라틴 아메리카의 보다 전통적인 무역 매장)을 지원하는 모듈을 만들고 이를 구축하기 위한 로드맵을 개발한 다음 시장에서 테스트하는 데 중점을 두어야 합니다. 일반적으로 이 프로세스에는 배포할 도메인 도구, 개발할 클라우드 인프라, 특정 기술을 구축하거나 구매할지 여부 등의 주요 결정이 포함됩니다.

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5. 데이터 제품을 개발하고 있나요?

CPG 업계의 데이터는 소매업체, 유통업체, 소비자, 신디케이트 데이터 제공업체, 마케팅 플랫폼, 계약 제조업체, 제3자 물류 제공업체 등에 걸쳐 조각화되어 있는 것으로 악명이 높습니다. 이 문제는 엄청난 양의 비정형 데이터가 도입되면서 생성 AI로 인해 더욱 심각해졌습니다. 중앙 집중적이고 잘 조정된 데이터 전략이 없으면 팀은 일회성 요구에 원시 데이터를 사용하게 되고, 다른 팀이나 시스템에서 액세스할 수 없는 일관되지 않은 데이터 세트를 생성하는 데 데이터 과학자와 엔지니어링 역량을 낭비하게 됩니다.

이 문제를 해결하려면 기업은 다음 세 가지에 집중해야 합니다.

• 데이터 제품을 구축하세요. 데이터 제품은 팀과 시스템에서 쉽게 사용할 수 있는 재사용 가능한 데이터 빌딩 블록입니다. 한 CPG는 영업, RGM, 계획 및 공급망 전반에 걸쳐 팀이 자체 사용 사례에 사용되는 매장 수준 고객 속성에 대한 데이터 제품 개발에 중점을 두었습니다. 이를 올바르게 수행하기 위해 회사는 어떤 데이터가 있고 그 중 어떤 부분이 각 기능의 사용 사례에 중요한지 이해해야 했습니다. 예를 들어, 품절 데이터는 판매 및 계획 기능에 중요한 반면, 판촉 일정, 판촉 ROI 및 볼륨 증가 데이터는 RGM에 중요했습니다(도표 6).

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• API를 표준화하고 데이터 파이프라인에 투자하세요. 개발자가 데이터 소스에 액세스하는 데 사용할 수 있는 표준 API 및 시스템(올바른 액세스 권한 포함)을 만드는 것이 중요합니다. 데이터 파이프라인에 투자하여 올바른 데이터 제품에 데이터를 전달하세요. 예를 들어 회사가 소매업체나 제조업체의 모든 데이터를 소유하지 않는 경우가 많기 때문에 해당 데이터의 변경 사항을 지속적으로 모니터링해야 합니다.
• 강력한 데이터 제품 소유자를 확보하세요. 전담 데이터 제품 소유자는 IT 부서가 아닌 회사 측의 비즈니스 담당자여야 합니다. 데이터 제품 소유자의 주요 역할 중 하나는 의미 있는 KPI를 설정하고 면밀히 모니터링하여 이행, 창고나 선반으로의 정시 배송, 데이터 제품 사용률 등 비즈니스 가치의 가장 중요한 결정 요인을 추적하는 것입니다.

한 글로벌 CPG는 30개가 넘는 카테고리/시장 조합에 걸쳐 솔루션을 확장할 수 있는 모듈식 기술 구성 요소를 구축함으로써 단 2년 만에 RGM 도메인을 처음부터 끝까지 빠르게 변화시킬 수 있었습니다. 예를 들어, 회사는 특정 지역/카테고리에서 사용 가능한 데이터를 중심으로 가격 책정 및 프로모션 분석을 구축하는 대신 팀이 쉽게 사용할 수 있는 표준화된 RGM 데이터 제품을 구축했습니다. 각 시장 카테고리는 기본 분석 엔진을 활용하기 위해 자체 데이터만 제품에 입력하면 되었습니다. 데이터 제품이 모듈식이었기 때문에 통화 및 측정 단위와 같은 특정 지역 요소를 쉽게 교체할 수 있었습니다.

6. 가장 중요한 확장 문제를 예상하고 준비하고 있습니까?

계정, 카테고리, 브랜드, 지역, 기능 등 CPG 기업의 단편화로 인해 기술 채택 및 확장이 어려워지고 있습니다. 기업에서는 현지 환경에 맞게 솔루션을 맞춤화하기 위해 많은 작업을 다시 수행해야 하는 경우가 너무 많습니다.

기술 채택은 여러 요인에 따라 달라지지만 실제로는 솔루션 개발 초기에 잠재적인 미래 사용자를 참여시키는 것이 가장 중요합니다. 최종 사용자에게 기술 사용에 대한 인센티브를 제공합니다. 예를 들어 기존 도구에 솔루션을 구축하여 필요한 노력을 최소화합니다. 시간이 지남에 따라 흡수율을 추적합니다.

확장 문제를 해결하는 핵심은 솔루션을 팀이 쉽게 재사용할 수 있는 모듈식 자산으로 패키징하여 "자산화"하는 것입니다. API와 같은 기술에 초점을 맞춰야 합니다. 솔루션 출시, 운영 지침, 교육 등의 프로세스 솔루션을 배포하고 이를 다양한 환경에 적용하는 방법을 이해하는 해당 분야 전문가와 같은 지원을 제공합니다.

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디지털 및 AI 혁신은 복잡한 여정입니다. 그러나 대규모 변화를 약속하려는 CPG 기업의 경우, 그 가치는 혁신적이고 경쟁적인 필수 요소가 될 수 있습니다.

저자 소개

Abdul Wahab Shaikh 는 McKinsey 애틀랜타 사무소의 파트너이고 Shruti Lal은 시카고 사무소의 파트너이며 Hannah Mayer는 Bay Area 사무소의 어소시에이트 파트너이며 Spurthi Gummadala 는 시애틀 사무소의 컨설턴트입니다.

저자는 이 기사에 기여한 Roger Roberts에게 감사를 표하고 싶습니다.