Архив Потребительские товары и FMCG · Алкоголь и табак
HEINEKEN: ИИ распределяет маркетинговый бюджет, окупаемость выросла на 36%
По данным HEINEKEN, ИИ-продукт Allocation AI, который оптимизирует маркетинговые затраты по брендам, точкам контакта и регионам, повысил окупаемость инвестиций по брендам и точкам контакта на 36%. Первым рынком внедрения стала Мексика.
/01 · ключевые результаты
-
результат
36%
рост окупаемости маркетинговых инвестиций
HEINEKEN, блог компании, 05.02.2026
по данным на февраль 2026 года · инвестиции по брендам и точкам контакта, распределяемые с помощью Allocation AI
данные компании
оценка strategai
Оценку не приводим: рост отдачи маркетинговых вложений дан в процентах; период, база сравнения и рынки не указаны.
По данным HEINEKEN, ИИ-продукт Allocation AI, который оптимизирует маркетинговые затраты по брендам, точкам контакта и регионам, повысил окупаемость инвестиций по брендам и точкам контакта на 36%. Первым рынком внедрения стала Мексика.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- HEINEKEN
- Отрасль
- Потребительские товары и FMCG · Алкоголь и табак
- Функция
- Маркетинг и реклама
- Задача
- MMM, атрибуция, бюджет
Технология
- Класс AI
- Оптимизация и поддержка решений
- Тип решения
- Не раскрыт
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 05.02.2026
- География
- Мексика
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
За последние пять лет HEINEKEN встроила ИИ во многие направления бизнеса, чтобы ускорить рост и повысить производительность. Мексика — один из самых сложных рынков компании и первый, где в операции встроены полные комплексы ИИ-продуктов. Около 50% торговли на этом рынке фрагментировано, поэтому решать, куда вкладывать маркетинговые средства, особенно трудно. Раньше влияние маркетинга на продажи и окупаемость инвестиций компания оценивала в основном с помощью моделей маркетингового микса (MMM), которые готовили сторонние подрядчики. По оценке HEINEKEN, они не давали нужной детализации о влиянии прошлых затрат, потребительских инсайтах и макроэкономике.
Что
Решение
Allocation AI — ИИ-продукт HEINEKEN для оптимизации маркетинговых затрат по брендам, точкам контакта и регионам. Он показывает эффективность затрат с разбивкой по брендам и точкам контакта и измеряет окупаемость, моделирует сценарии для поиска оптимальной стратегии распределения и оптимизирует распределение коммерческих инвестиций по всем точкам контакта. Система охватывает и ATL-, и BTL-активности. Коммерческие команды применяют её в бренд-маркетинге. По словам компании, Allocation AI даёт маркетингу, коммерческому планированию, стратегии и медиа общую картину бизнеса на одних и тех же цифрах. Продукт разрабатывался на уровне группы.
Как
Внедрение
Мексика стала первым рынком для Allocation AI. Компания называет внедрение сквозной программой трансформации, которая изменила порядок принятия решений о коммерческих инвестициях. Главные трудности были связаны с культурой в той же мере, что и с технологией: данных на рынке не всегда хватало. Около 12 месяцев команда занималась только качеством данных; за два года данные стали достаточно надёжными, чтобы проверять и оспаривать решения. Сейчас в части случаев доступны еженедельные данные, и компания начинает видеть эффект краткосрочных активностей по каналам и регионам. Следующей целью HEINEKEN называет прямую связь решений по ценообразованию и управлению выручкой с результатами.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным HEINEKEN, Allocation AI повысил окупаемость инвестиций по брендам и точкам контакта на 36%.
- Мексика стала первым рынком для Allocation AI; коммерческие команды применяют его в бренд-маркетинге.
- Около 12 месяцев ушло на работу с качеством данных; за два года данные стали достаточно надёжными для проверки решений.
Ограничения
- 36% — рост окупаемости маркетинговых инвестиций по брендам и точкам контакта. Это не рост продаж или прибыли HEINEKEN.
- Компания не указывает период, базу сравнения и рынки, к которым относится рост на 36%.
-
[1] HEINEKEN
Innovative AI that transforms connections
компания · 05.02.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000093 · Версия 1 · 08.10.2026 · /c/CB-000093/