AI如何重新定義快速消費品類別管理：來自Lorenz與DS STREAM的啟示

(SeaPRwire) –   ŚWIĘTOKRZYSKIE, 波蘭 – 05/01/2026 – () – 隨著快速消費品企業在競爭日益激烈的零售環境中前行，類別管理正演變為一個高度數據驅動且具戰略性的學科。在貨架空間有限且決策週期縮短的情況下，人工智慧正成為尋求清晰度、速度和可衡量影響力的類別管理人員的關鍵推動力。

Lorenz，這家生產Crunchips、Wiejskie Ziemniaczki和Monster Munch等品牌的零食製造商，為人工智慧如何重塑日常類別管理提供了真實範例。根據Lorenz類別經理Sandra Lemańska的說法，該職責已遠遠超出貨架規劃，涵蓋了以先進數據分析為基礎的戰略決策。

現代類別管理需要持續監控關鍵績效指標，包括分銷、銷售週轉、利潤率和市場佔有率。同時，管理人員還必須考慮促銷日曆、行銷計劃和跨職能協作。在涵蓋折扣店、便利商店和大型超市的碎片化零售環境中，為每個通路建立正確的產品組合變得越來越複雜。

鑑於傳統商業智慧工具的局限性，Lorenz與人工智慧和數據分析公司DS STREAM合作，提升其分析能力。此次合作標誌著從回顧性報告向預測性和規範性洞察的轉變，旨在支持更快速、更自信的決策。

透過此次合作，DS STREAM協助Lorenz建立了集中式數據生態系統，透過建構可擴展的資料湖，整合來自銷售、行銷、供應鏈和外部市場來源的資訊。在此基礎之上，引入了先進的分析模型和機器學習解決方案，以支持需求預測、產品組合優化和促銷效果分析。自訂儀表板為團隊提供了關鍵指標的即時可視性，使其能夠更靈活地應對市場動態。

此次轉型凸顯了人工智慧採用的關鍵轉折點：當組織擁有豐富的數據，但受到時間和分析能力的限制時。正如Lemańska所指出的，一旦基礎報告就緒，需求便迅速轉向更深入的洞察和前瞻性建議，而這些都是傳統工具無法提供的。

重要的是，人工智慧的引入並未取代類別經理，而是重新定義了他們的工作。諸如手動數據收集和報告準備等例行任務實現了自動化，從而騰出時間進行戰略分析、合作夥伴協作和情境規劃。人工智慧驅動的洞察還使對零售商的回應更迅速、促銷策略更精準，並加深了對消費者行為的理解。

DS STREAM在快速消費品領域的專業知識在該計畫的成功中發揮了關鍵作用。自2017年以來，該公司已在人工智慧和數據分析領域建立了強大的影響力，為全球消費性包裝品組織提供機器學習平台、MLOps實施和現代數據架構支援。其技術中立、以合作為導向的方法確保了解決方案不僅先進，而且實用，並與類別經理的日常工作流程保持一致。

Lorenz案例證明，類別管理中的人工智慧採用是一個漸進的過程，而非突然的顛覆。透過從穩固的數據基礎開始，專注於特定的業務挑戰，並為團隊轉向更具戰略性的角色做好準備，快速消費品公司可以將人工智慧轉變為強大的支援系統，而非不確定性的來源。

隨著競爭加劇和數據量持續增長，Lorenz與DS STREAM之間的合作展示了如何將領域專業知識與先進分析相結合，從而創造可持續的競爭優勢——幫助類別經理在日益複雜的市場中更快地行動、更深入地思考，並做出更明智的決策。