REVENUE GROWTH MANAGEMENT — 消費財メーカーのための収益成長管理コンサルティング
値引きは、戦略ではない。利益には、構造がある。
価格、販促、パック、チャネル、取引条件。ばらばらに交渉されてきたレバーを、利益の設計として束ねる。
CHALLENGES — RGMが解決する課題一例
販促を打てば、売上は動く。だが、利益が残らない。
リベートの総額は分かる。効果は、誰も答えられない。
値上げは避けられない。だが、どのSKUから、どの幅なら耐えられるのか、根拠がない。
特売が常態化して、通常価格で売れなくなった。
棚は守れている。それでも、利益率は下がり続ける。
会議のたびに、営業とマーケティングと財務で、数字が食い違う。
一つひとつは、別々の部門の課題に見えます。しかし、これらは同じ一つの構造から生まれています。
この構造に取り組む経営の方法が、RGM(レベニュー・グロース・マネジメント)です。
同じ消費財でも、飲料と日用品とでは、効くレバーも、意思決定のサイクルも異なります。だからXICAは、概念を当てはめるのではなく、貴社の業態の現実からRGMを設計します。
WHY — なぜ今、RGMか
日本のメーカーの利益は、3つの交渉テーブルの上で決まっている。
そのうち2つは、ほとんど見えない。
メーカー→小売本部
チラシ掲載料、エンド陳列料、販促企画協賛金。
メーカー→卸
ボリュームリベート、物流協力金、販促協力金。
卸→小売
末端の使途はメーカーの手を離れ、最終的なROIの把握は困難になります。
結果、交渉は単価の話に終始します。投資の総額は分かっても、何が効いたのかは誰にも答えられません。
インフレで値上げは避けられません。チャネルは分断し、消費者は価格に賢くなりました。単純な値引きは、もう機能しません。それでも価格と販促の判断の多くは、いまも勘と経験に委ねられています。
そして営業、マーケティング、財務は、それぞれの目標で、それぞれの判断を重ねます。個々の判断の積み重ねが、全体の戦略を静かに損なっていきます。
Levers of Growth — RGMという規律
5つのレバーを、部門横断で、データに基づき、一つの意思決定プロセスの中で動かし続ける——その仕組みを指します。
— 各SKUの価格、値上げの幅とタイミングは、適切か。
SKUごとの価格弾力性を把握し、値上げの幅とタイミング、チャネル間の価格差を設計します。
— 限られた販促費を、どこに配分すべきか。
特売、チラシ、エンド陳列。施策ごとの純増効果を切り分け、限られた販促費の配分を見直します。
— 容量・パッケージ・チャネル別の価格ラダーは、整合しているか。
支払意欲とチャネル特性に合わせて価格ラダーを整え、自社内のカニバリゼーションを防ぎます。
— この流通に、どのSKUを置き、何を絞るか。
どの流通に、どのSKUを置くか。利益率の高い構成へと、利益の質そのものを設計します。
— 卸・小売との年間条件は、慣習に流されていないか。
卸・小売との年間条件を、慣習からパフォーマンス連動の設計へ。
目指すのは、値引きの削減ではない。
同じ投資で、メーカーにも、卸にも、小売にも収益が上がる配分を見つけること。
三方良しは、理念ではなく、設計の問題である。
RGMが求めるのは、思考様式そのものの転換である。
APPROACH — RGMを駆動する分析
XICAがデータサイエンスの黎明期から磨いてきた効果分析の手法を中核に、消費財(CPG)・日用消費財(FMCG)の営業・トレード領域へと拡張した、独自のモデリングです。
このモデルが切り分けるのは、2つの境界である。
何もしなくても売れていたはずの売上
施策が純増させた売上
施策が販売数量に直接効いた分
配荷を押し上げて間接的に効いた分
この二つを分けたとき、初めて施策の真の効率——純増ROIが見える。
Model Granularity SKU × 流通
単位は、SKU×流通。完璧なデータを待たず、取得可能なデータからモデルを起こし、一つひとつを束ねて全体像を描いていきます。
この細粒度の分析により、RGMが掲げる5つの主要レバーすべてに対して、網羅的かつ具体的なアクションプランを導き出します。
Purpose contrast
広告投資の効果を測る分析とは、目的も、変数も、指標も異なります。ここで扱うのはリベート、販促施策、価格といった営業・トレード領域のレバーであり、追うのは純増ROI、ネットプライス、営業利益への貢献です。だから意思決定者は、マーケティング部門に閉じません。経営、営業、事業部が、同じ構造の上で議論するための共通言語になります。
Simulation
構築したモデルは、実行の前に試せます。施策Aを回減らし、施策Cを強化——その判断が売上と利益に何をもたらすかを、先に確かめてから動きます。
CASES — 取り組み
データが取得しやすい特定のコンビニチェーンに絞り、SKU単位のモデルから始めました。ベースラインと販促効果を切り分け、施策ごとのROIを比較。販促手法の付け替えを試算した結果、販促費を1.1%抑えながら、販売金額2.3%増が見込めるプランを導出しました。現在は、販促計画から需要予測までを一つにつなぐAIプラットフォームの構築へと、支援が続いています。
いつ、どの法人に、どの施策を打てば全体の利益が最大化するか。8法人、3機種、それにパネル分析——計32のモデルを構築し、法人間で価格が下落していくメカニズムを特定しました。ある大手流通の売価が、市場全体の価格変動の起点になっていました。導かれた答えは明快です。大手には価格防衛を意図した条件設計を。シェア獲得の販促は、施策が最も効く中堅4社に集中します。
FIRST PRINCIPLES — RGMの本質
事実を明らかにし、課題を言語化する。
方向性を選択する。
組織を、その方向に動かす。
単純なことです。しかし、これを一貫してやり続けることが、ビジネスで最も難しいのです。
だからXICAは、RGMを単発の分析で終わらせません。解明したメカニズムを戦略に、戦略を現場の実行に、一つひとつの判断を組織の資産に変えていきます。
それは、AI Decision Engine(AIDE)が描く意思決定の進化です。