Das FMCG-Daten-Paradox
FMCG-Unternehmen erzeugen enorme Datenmengen – Kassendaten, Panel-Daten, Trade-Spend, Shopper-Befragungen, Social Listening, Promo-Kalender. Dennoch treffen die meisten Markenmanager Entscheidungen anhand der Sell-through-Berichte vom letzten Quartal und Intuition, was in welcher Region ankommt. Die Daten existieren. Die Verbindung zwischen Daten und Aktion fehlt. Sentient OS schließt diese Lücke, indem jedes Konsumentensignal als Input für eine Entscheidungsschicht behandelt wird, die ausgibt, was als Nächstes zu tun ist – welche Variante, in welcher Region, zu welchem Preis, mit welcher Kampagne.
Regionale Nachfrageintelligenz
FMCG-Märkte sind stark regional. Ein Geschmack, der in einem Markt dominiert, kann in einem anderen scheitern. Ein Promo-Mechanismus, der in urbanen Märkten Trial antreibt, kann in ländlichen wirkungslos sein. Die DNA-Layer kodiert regionale Verhaltensmuster als Vektoren, sodass das System regionalen Fit für jede Produktvariante oder Kampagne berechnen kann, ohne auf demografische Stellvertreter angewiesen zu sein. Pattern Recognition macht regionale Archetypen sichtbar – „Health-Conscious Urban Switchers“ vs. „Brand-Loyal Value Buyers“ – die Reaktion genauer vorhersagen als reine geografische Segmente.
Saisonales Timing und Promo-Optimierung
FMCG ist stark saisonal und promo-abhängig. Temporal Resonance identifiziert optimale Promo-Fenster, indem analysiert wird, wann bestimmte Archetypen am ansprechbarsten sind – nicht nur „Feiertagssaison“ pauschal, sondern die genauen Wochen, in denen die Kaufabsicht pro Kategorie-Archetypen-Kombination spitzt. Die Logic Engine unterscheidet echte Nachfrageanstiege von Hamsterkäufen und Vorratskäufen, sodass Promo-ROI tatsächliche Zusatznachfrage abbildet, nicht nur verschobenes Timing.
Supply-Chain-Signal-Integration
Sentient OS ersetzt nicht Ihr Supply-Chain-System. Es fügt eine Schicht Nachfrageintelligenz darüber hinzu. Wenn der Sensor eine Verschiebung im Konsumentenverhalten erfasst – beschleunigte Nachfrage nach einer Kategorie, regionale Präferenzverschiebungen oder eine Lieferstörung beim Wettbewerber, die Umlenkungschancen erzeugt – berechnet die Entscheidungsschicht die Auswirkungen für Produktion, Allokation und Trade Spend. Das Ergebnis ist eine Supply Chain, die auf Verhaltenssignale reagiert, statt auf den nächsten Vertriebsbericht zu warten.
Trade-Spend-Optimierung
FMCG Trade Spend ist einer der größten Posten in der GuV, doch die Wirksamkeitsmessung ist notorisch schwierig. Multi-Faktor-Attribution trennt den Einfluss von Preissenkung, Platzierung, Promo-Botschaft und saisonalem Timing. Das Conversion Modeling Modul quantifiziert, welche Treiber für welche Archetypen tatsächlich Volumen bewegen, und ersetzt breite Promo-Strategien durch präzise Aktivierung. Das Strategic Guidance Modul erzeugt Trade-Narrative, die erklären, warum eine Promo funktioniert hat oder nicht – in Kausalanalyse verankert, nicht in korrelativer nachträglicher Rationalisierung.