RGM: Como a inteligência artificial está revolucionando o aumento de receita

Publicado originalmente em Investing.com

O Revenue Growth Management (RGM) é uma ferramenta muito utilizada dentro da indústria de bens de consumo, e tem como objetivo encontrar oportunidades de crescimento de receita. No cenário atual, de transformação digital, empresas que adotam a inteligência artificial (IA) nas suas práticas de RGM conseguem acelerar o crescimento de receita de formas antes inimagináveis, conquistando uma posição de liderança em um mercado competitivo.

O objetivo do Revenue Growth Management é promover um crescimento sustentável e saudável de receita, que pode ser obtido através de diferentes elementos, sendo os principais o sortimento e a precificação. Na prática, o RGM promove a otimização desses elementos,o que tem como consequência o aumento da margem das companhias. O uso de tecnologia e a incorporação de dados tornam essa otimização mais alcançável e gerenciável. Empresas que conseguem incorporar IA e analytics em seus processos de RGM ganham uma vantagem competitiva crucial, pois transformam dados em insights estratégicos e conseguem executar rapidamente suas estratégias, ajustando-se a mudanças de mercado.

No sortimento, o foco está em definir o portfólio de produtos ideal para a otimização da rentabilidade. Através de mecanismos de gestão de categorias, é possível aumentar a lucratividade, vendas, percepção de valor da marca, entre outros. Paralelamente, a gestão do portfólio analisa todos os produtos ofertados por uma empresa, identifica oportunidades para novos produtos com base nas necessidades dos consumidores e avalia quais itens devem ser descontinuados para otimizar a rentabilidade.

Um dos grandes desafios que as empresas enfrentam ao aplicar dados no RGM é a limitação das ferramentas digitais que muitas vezes são desenvolvidas para analistas de dados e usuários avançados. Para profissionais de outras áreas, a experiência do usuário e a lógica dos algoritmos podem ser complexas, dificultando a compreensão e aplicação na prática. A inteligência artificial generativa resolve esse problema ao simplificar a interface, permitindo que usuários sem conhecimento técnico avancem em análises sofisticadas através de perguntas em linguagem natural, obtendo insights de forma mais acessível e eficiente.

No contexto do sortimento, a IA generativa pode analisar dados históricos de vendas, preferências dos clientes e tendências de mercado para sugerir o sortimento ideal para cada loja. Por exemplo, um supermercado pode utilizar IA para identificar quais produtos têm maior probabilidade de sucesso em determinadas localidades, ajustando o sortimento conforme as preferências locais e aumentando as vendas e lucratividade. Imagine que a IA detecta uma alta demanda por produtos orgânicos em uma região específica. Com essa informação, o supermercado pode aumentar a oferta desses produtos nessa loja, atendendo melhor os clientes e aumentando a receita.

Já o elemento de precificação, quando realizado de forma adequada, tem como resultado a maximização de receita, ganho de market share, rentabilização de canais e segmentos, entre outros. Através de análises que podem variar em termos de complexidade, as metodologias de precificação buscam entender como as mudanças de preços afetam a demanda e como deve ser feita precificação em diferentes segmentos de mercado, como geografia, canais e consumidores.

A incorporação da inteligência artificial, e outras ferramentas digitais como machine learning, na precificação pode variar conforme o nível de maturidade e experiência com dados de cada empresa. Um exemplo prático é a hiper segmentação, uma estratégia que pode ser aplicada a precificação, utilizando IA e análises preditivas para identificar padrões nos dados de consumo e prever tendências de preços. Uma empresa do varejo de moda, por exemplo, pode identificar que clientes jovens de determinadas regiões tendem a comprar mais roupas de verão em épocas específicas. Com essa análise, a empresa ajusta os preços para esses produtos de acordo com a demanda esperada e a propensão de pagamento desse grupo, aumentando a atratividade e otimizando as margens de lucro.

A transformação digital no Revenue Growth Management, impulsionada pela inteligência artificial, está revolucionando o aumento da rentabilidade das empresas de bens de consumo. Ao otimizar sortimento e precificação com base em dados, análises avançadas e ferramentas digitais as companhias conseguem atender melhor às necessidades dos consumidores, e consequentemente obter uma vantagem competitiva significativa, garantindo um crescimento sustentável e lucrativo em um mercado cada vez mais dinâmico.

Agradecemos especialmente à Clara Fernandes Piedade Silva pela sua valiosa contribuição na construção do artigo.