In The Mind of Filiberto Amati |Pricing & Revenue Growth Leader

1. Wat zie jij als de belangrijkste ontwikkeling die momenteel Pricing, Revenue Growth Management of Commercial Excellence binnen jouw sector beïnvloedt?

Het tijdperk van prijsgedreven groei in FMCG is voorbij, maar de meeste Pricing-teams werken nog steeds volgens dat oude draaiboek. Tussen 2022 en 2024 realiseerden de grote food- en beveragebedrijven hun omzetgroei vooral door prijsverhogingen. Volumes bleven gelijk of daalden. Boards accepteerden dit, omdat inflatie iedereen daarvoor de ruimte gaf.

Die ruimte is er niet meer. Wat overblijft is een markt die ik “Below the K” noem. De vraag heeft zich in tweeën gesplitst. Eén groep consumenten kiest nog steeds voor premium en is bereid voor merken te betalen. Een veel grotere groep beweegt juist naar beneden: naar discounters, private label, kleinere verpakkingen en minder winkelbezoeken. Ik verwacht niet dat deze tweedeling verdwijnt zodra de inflatie afneemt. Dit is structureel, niet cyclisch.

De tweede kracht speelt aan de andere kant van de onderhandelingstafel. Retailers hebben tijdens de inflatiejaren geleerd dat ze nee kunnen zeggen. Toen Carrefour begin 2024 PepsiCo-producten in vier landen uit de schappen haalde, gaf dat een duidelijk signaal aan iedere leverancier in Europa. Discounters als Lidl, Aldi en Biedronka bepalen inmiddels de prijsreferentie voor complete categorieën. Hun private label is goed genoeg voor de consument aan de onderkant van de K.

Combineer die twee ontwikkelingen en de prioriteiten veranderen. De vraag is niet langer hoeveel prijsverhoging de markt aankan. De vraag is voor welke consument je prijst, in welk kanaal en met welke verpakking. RGM-teams die zijn ingericht om de volgende list price increase te modelleren, moeten nu twee prijsladders ontwerpen. Vervolgens moeten ze die verdedigen tegenover een buyer met een geloofwaardig private-labelalternatief. Dat vraagt om een andere skillset. In de meeste organisaties bevindt die zich ergens tussen Pricing, Category Management en Key Account Sales, zonder dat iemand er duidelijk eigenaar van is.

2. Waar laten organisaties nog de meeste commerciële waarde liggen, en wat doen meer volwassen organisaties anders?

Trade spend is op de meeste FMCG P&L’s nog steeds de grootste kostenpost waarop onvoldoende wordt gestuurd. Het bedraagt vaak 15 tot 25% van de bruto-omzet en komt daarmee direct na de cost of goods. Toch kunnen maar weinig bedrijven precies aangeven wat elke geïnvesteerde euro daadwerkelijk heeft opgeleverd.

Hetzelfde patroon herhaalt zich van markt tot markt. Promoties worden verlengd omdat ze vorig jaar ook liepen. Diepe kortingen zorgen voor extra volume dat vooral naar voren wordt gehaald, of ten koste gaat van de eigen verkopen tegen de reguliere prijs. Trade terms groeien bij iedere onderhandelingsronde en zijn zelden gekoppeld aan een concrete tegenprestatie van de retailer.

Volwassen organisaties werken anders. Ze evalueren iedere promotie achteraf op incrementele marge in plaats van op volumegroei. Elk onderdeel van de trade terms koppelen ze aan een tegenprestatie: distributie, schappositie, displays of data. Geen prestatie, geen betaling. En ze laten de evaluatie bepalen welke promoties stoppen, ook de populaire.

Het tweede waardelek zit in de SKU-tail. Wanneer ik een portfolio analyseer, vergelijk ik het aandeel van iedere SKU in de omzet met het aandeel in de complexiteit. Denk aan omstellingen, verpakkingsvarianten, listing fees, forecast errors en salestijd. In één portfolio was 15% van de omzet verantwoordelijk voor 43% van de complexiteit. Die tail verzwakt ook de pricing. Iedere extra SKU betekent nog een prijspunt dat moet worden verdedigd en nog een promotie die moet worden gefinancierd. Bovendien geeft het de buyer weer een extra reden om geld te vragen.

Het schrappen van die tail is zelden populair, omdat iedere SKU intern wel een sponsor heeft. Volwassen organisaties hanteren daarom duidelijke criteria voor wat een plek in het schap verdient. En ze passen die ieder jaar opnieuw toe, niet alleen wanneer er een nieuwe CEO aantreedt.

3. Hoe verandert AI jouw vakgebied in de praktijk?

AI is nu al waardevol in de onderdelen van Pricing en RGM die veel data bevatten en relatief weinig menselijk oordeel vereisen. Elasticiteitsmodellen, evaluaties van promoties, baseline forecasting, het volgen van concurrentieprijzen en controles op afwijkingen in trade spend vallen allemaal in die categorie. Werk waar een analist in Excel twee weken mee bezig was, kan nu in een middag worden gedaan. Middelgrote bedrijven die zich nooit een volledig RGM-team konden veroorloven, kunnen nu analyses uitvoeren die voorheen vooral waren weggelegd voor bedrijven als Nestlé of Unilever.

De grootste impact zit wat mij betreft in de snelheid van de feedbackloop. Een promotie kan al worden geëvalueerd terwijl de volgende nog wordt gepland, in plaats van zes maanden later tijdens een eindejaarsreview. Alleen dat kan al voorkomen dat veel commerciële waarde verloren gaat.

Menselijke expertise blijft op drie gebieden essentieel. Het eerste is het bepalen van de juiste vraag. Een model optimaliseert simpelweg de doelstelling die je het meegeeft. Vraag het om de volumegroei te maximaliseren en je kunt een bijzonder efficiënte manier krijgen om marge te verliezen.

Het tweede is de onderhandeling. Een buyer bij een discounter in Polen of een retailer in Duitsland reageert niet op de uitkomst van een model. Die reageert op een leverancier die weet waarover hij bereid is te onderhandelen en waarover niet.

Het derde is de afweging tussen de resultaten van dit jaar en de gezondheid van het merk op langere termijn. Geen enkele dataset vertelt je precies wanneer een bepaald prijspunt begint te schaden waar een merk voor staat. Iemand met ervaring binnen de categorie moet die afweging maken.

Ik zou de analyse dus vergaand automatiseren. De beslissingen moeten blijven liggen bij de mensen die met de gevolgen ervan moeten werken.

4. Waarom zijn sommige Pricing- of Commercial Excellence-initiatieven succesvol, terwijl andere mislukken?

De meeste Pricing-initiatieven mislukken niet door de analyse. Ze mislukken ergens tussen de slide en het schap. Ik beschrijf dit met het Execution Gravity Model. Dit model benoemt negen krachten die een strategie terugtrekken naar de oude manier van werken zodra die de strategieruimte verlaat. Incentives, beslissingsbevoegdheden, legacy-systemen en de gewoontes van het salesteam zijn daar enkele van. Geen daarvan zie je terug in de businesscase.

Een typisch voorbeeld. Het hoofdkantoor ontwikkelt een nieuwe prijsarchitectuur met een duidelijke entry-, core- en premiumlaag. De logica klopt. Vervolgens zit de Key Account Manager met de buyer aan tafel en vraagt die om een diepere promotie op het core pack. De bonus van de Key Account Manager is gebaseerd op volume. Binnen één onderhandelingsronde is de prijsarchitectuur verdwenen. Niemand heeft besloten om ervan af te wijken. Gravity deed het.

Succesvolle initiatieven hebben een aantal kenmerken gemeen. Finance en Sales bepalen samen de doelstellingen, zodat het accountteam wordt beloond op netto-omzet of marge en niet op volume. Het Pricing-team bewaakt duidelijke guardrails en één specifiek persoon heeft de bevoegdheid om nee te zeggen tegen een deal die daarbuiten valt. De uitrol begint klein, bij één account of binnen één categorie. De resultaten worden met het salesteam gedeeld voordat de volgende fase begint. En de General Manager behandelt het als een commerciële prioriteit, niet als een project van analisten.

Adoptie volgt incentives en bewijs. Trainingen en dashboards helpen, maar die komen pas daarna.

5. Welke breed geaccepteerde overtuiging binnen Pricing, Revenue Growth Management of Commercial Excellence zou jij ter discussie stellen?

De overtuiging die ik ter discussie zou stellen, is dat AI de oplossing is voor alle problemen. AI kan een proces versnellen, zowel in positieve als negatieve zin. AI is een katalysator. Als je met het juiste proces de juiste richting opgaat, helpt AI om dat proces op te schalen. Maar als het proces en de aanpak niet kloppen, schaalt AI die net zo goed op.

Binnen Pricing is dit misschien nog belangrijker dan in veel andere functies, omdat de processen vaak al kwetsbaar zijn. Neem een bedrijf dat uit gewoonte promoties draait en trade terms betaalt zonder duidelijke tegenprestatie. Geef dat bedrijf een AI-tool en het zal dezelfde promoties sneller plannen, met meer overtuiging en betere analyses. Het waardelek wordt niet gedicht. Het wordt groter, omdat niemand de uitkomst nog ter discussie stelt.

Ik zie veel organisaties tools kopen voordat ze de basis op orde hebben. Een goede prijslijst. Duidelijk eigenaarschap over iedere pricingbeslissing. KPI’s waar Sales en Finance het samen over eens zijn. Een promotiekalender waarin iemand ook daadwerkelijk promoties mag schrappen. Zonder die basis wordt de tool vooral een dure manier om beslissingen te bevestigen die al niet goed waren.

Over drie tot vijf jaar zal de sector waarschijnlijk op deze periode terugkijken zoals we nu naar de eerste ERP-implementaties kijken. De winnaars waren niet de bedrijven die als eerste technologie kochten. Het waren de bedrijven die eerst hun processen op orde brachten en technologie vervolgens gebruikten om die op te schalen. Binnen RGM zal het voordeel liggen bij teams die eerst weten hoe goed eruitziet, voordat ze een model vragen om er meer van te doen.

Is er nog één laatste observatie, les of praktische aanbeveling die je de lezers zou willen meegeven?

Volume is het cijfer dat de waarheid vertelt. Prijs kan een zwak merk twee of drie jaar verhullen, en door de inflatie kon dat langer dan normaal. Als je pricingplan niet duidelijk maakt waar het volume van volgend jaar vandaan komt, en van welke consument, dan is het plan niet af.