El poder de Revenue Growth Management + Inteligencia Artificial

El Revenue Growth Management (RGM) es una técnica de gestión que sirve para que las empresas aumenten su margen de ganancias porque se enfoca en las ocasiones de compra y consumo. Recientes estudios revelan que la suma de RGM más inteligencia artificial logra incrementos en ventas de más del 5% anual.

Al implementar un enfoque centrado en el consumidor, una determinada marca se vincula a una ocasión de consumo, lo que le permite a los vendedores adaptar sus mensajes a ocasiones específicas y grupos de referencia.

Por ejemplo: las galletas de cereal están vinculadas al desayuno previo a una rutina de ejercicio o trabajo, mientras que las nueces y la fruta seca están vinculadas a la merienda saludable.

Asimismo, el Revenue Growth Management permite ofrecer determinados packs en una selección de tiendas, adaptar sus promociones a cada tipo de compra y ocasión de consumo, así como el precio de sus productos de forma diferente dependiendo de la hora y la ubicación de la compra.

Por ejemplo: en general, las personas están más dispuestas a pagar más por una botella de agua a la hora del almuerzo, durante el horario de oficina, que cuando están haciendo sus compras semanales de comestibles.

Por ende, con esta técnica de gestión las empresas pueden:

• Detectar, predecir y dar forma a la ruta de compra del consumidor
• Optimizar el producto o el empaquetado
• Ajustar los precios en tiempo real
• Designar un punto de venta exitoso
• Planear promociones
• Verificar la disponibilidad de cada producto en tienda

Todas estas acciones derivan en un crecimiento sostenible de los ingresos de una empresa.

¿Qué distingue al Revenue Growth Management del Trade Promotion (TPx)?

De acuerdo con la investigación New Strategies for CPG Revenue Growth Management realizada por el Promotion Optimization Institute,el RGMse distingue de la Gestión de Promoción Comercial tradicional (TPx por sus siglas en inglés) en que persigue objetivos distintos, por lo que sus procesos se rediseñan y se apoyan en nuevas herramientas tecnológicas como el machine learning.

De hecho, uno de los principales objetivos del Revenue Growth Management es alinear el precio con la percepción de valor del cliente, ya que esta última es fundamental en todos los análisis que se realizan; no obstante, en el TPx no existe un vínculo explícito entre estos dos factores.

Otra diferencia clave es que las métricas TPx abarcan sólo los ingresos, el margen y la participación de mercado; en cambio, el RGM amplía dichas métricas al incluir otras que están centradas en el consumidor, como el share of wallet (SOW) o el ciclo de tiempo.

Además, la gestión tradicional ve las promociones comerciales como un fin en sí mismo que es altamente transaccional. En cambio, el Revenue Growth Management usas las promociones como una de las muchas palancas para dar forma a la ruta de compra del consumidor. Por ello, frecuentemente la TPx se centra en el corto plazo, mientras que el RGM es más estratégico.

¿Dónde aplicar el Revenue Growth Management?

Las empresas que pertenecen al sector de los bienes de consumo masivo (CPG por sus siglas en inglés) deben lograr un equilibrio entre mantener el crecimiento de los ingresos de primera línea y gestionar los márgenes de beneficio sostenibles, al tiempo que administran su operación. Por estas razones, el RGM funciona como una pieza fundamental para el desarrollo de esta industria.

Para saber si una empresa CPG necesita implementar u optimizar el Revenue Growth Management en su organización, la publicación Data Quest sugiere que conteste a las siguientes preguntas:

• ¿Tus incrementos de precio están siendo superados por la generación de ingresos netos?
• ¿Están aumentando tus capacidades más rápido que tus competidores y minoristas?
• ¿El RGM también abordará tu tienda en línea o tu plataforma digital?
• ¿Están aprovechando lo suficiente la analítica de datos para aumentar los ingresos?

Si la mayoría de las respuestas es “No”, es hora de pensar en implementar este tipo de gestión.

Aunado a lo anterior, las empresas necesitan cumplir estas 4 condiciones:

1. Segmentación precisa de su mercado; por ejemplo, saber las necesidades de cada uno de sus clientes ideales o buyer persona.
2. Oferta limitada y temporal; por ejemplo, asientos de un avión y vuelos al día.
3. Ventas anticipadas; por ejemplo, la renta de una habitación.
4. Capacidad para ajustar precios en función de costos fijos y variables; por ejemplo, bajar o subir el precio de un evento deportivo en función de la importancia de los equipos/jugadores.

Inteligencia Artificial para potenciar el Revenue Growth Management

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático brindan a las empresas la capacidad de utilizar la información para simplificar los procesos y brindar un mejor servicio al cliente.

Así, cuando la inteligencia artificial se aplica al Revenue Growth Management, su función primordial es convertir datos en sugerencias relevantes para tomar decisiones y acciones que beneficien al negocio.

Algunos ejemplos de la implementación de la IA en el RGM son:

Automatizar las reglas de precios. Una investigación realizada en agosto del 2020 por Boston Consulting Group reveló que mejorar la optimización de precios con inteligencia artificial puede generar un aumento del 5% anual en los ingresos totales.

Optimizar el precio de acuerdo con los cliente y productos. Un reporte realizado por Bain & Company en febrero del 2020 afirma que la IA en el RGM es un gran apoyo para los gerentes de precios, ya que analiza si el costo de la transacción con el descuento implementado otorga o no valor a la empresa.

Crear modelos de propensión. Con el análisis de datos las compañías pueden predecir el comportamiento de un cliente: a través de sus preferencias en compras pasadas es posible conducirlo a nuevas adquisiciones y saber cómo actuará frente a una oferta.

Detectar clientes improductivos. Otra investigación realizada por Bain & Company en mayo del 2020 reveló que se puede utilizar IA para determinar la efectividad de los descuentos, de acuerdo con la segmentación de clientes y el tipo de rebajas que se establecen en cada una de estas segmentaciones.

Monitorear las métricas. Con los sistemas de inteligencia artificial se pueden crear alertas sobre variaciones en precios, así como para identificar un problema específico de los productos; de esa manera las empresas tienen mayor visibilidad de los riesgos potenciales en su mercado.

¿En tu empresa utilizan alguna técnica relacionada directa o indirectamente con el Revenue Growth Management? ¿Te gustaría saber cómo puedes implementar esta técnica en tu empresa? Comparte tus respuestas en el espacio de abajo.

Como ves, la tecnología aplicada al Revenue Growth Management puede añadir gran valor a tu negocio. Si quieres saber más sobre la inteligencia artificial para empresas y su aplicación en distintos rubros, suscríbete a mi blog para mantenerte informado.