Quais são as principais tendências que estão impactando o setor de bens de consumo embalados (CPG) atualmente? Em sua conversa para a The Bridge, Arvand Modarresi, sócio-gerente e líder global de marcas de consumo Artefact, e Alexis Poujade, sócio e líder de marcas de consumo, discutem quatro temas-chave do pós-COVID:

  • A crescente pressão pela rentabilidade e a necessidade de comprovar o retorno sobre o investimento
  • Gerenciando a volatilidade dos negócios por meio de data
  • O risco de desintermediação em um cenário de comércio AI
  • Reinventando processos de negócios com AI generativa AI agentes

Desde que ingressou Artefact, Arvand Modarresi tem liderado programas globais AI data AI no setor de bens de consumo embalados (CPG), auxiliando marcas líderes a reinventar suas estratégias de marketing, comerciais e operacionais para impulsionar a rentabilidade e a agilidade. Arvand possui mestrado em Gestão e Economia e traz uma vasta experiência em estratégia de marcas de consumo.

Alexis Poujade possui 20 anos de experiência na combinação de estratégia, marketing, data, digital e AI marcas de prestígio, além de gerenciar equipes diretas e transversais na Europa, América do Norte, Ásia e África. Ele possui um MBA pela ESSEC Business School e é especialista em otimização do ROI para marketing e vendas.

Das pressões pela rentabilidade à tomada de decisões inteligentes

Uma das mudanças mais significativas no setor de bens de consumo embalados (CPG) desde o início da pandemia é o fim do período de “crescimento fácil”. Durante vários anos, muitas marcas conseguiram absorver a inflação dos custos por meio de aumentos de preços e de uma forte demanda. Essa dinâmica mudou agora. “Hoje, tudo o que diz respeito a data AI demonstrar retorno sobre o investimento”, explica Arvand. “Há uma pressão intensa sobre a rentabilidade.”

Como resultado, as empresas estão recorrendo cada vez mais a análises avançadas para fundamentar suas decisões comerciais e de marketing. Ferramentas como a Modelagem do Mix de Marketing (MMM), que antes exigiam um investimento técnico significativo, são hoje amplamente utilizadas nas organizações.

Alexis observa que as organizações também alcançaram um nível mais elevado de maturidade na forma como abordam a medição de desempenho. “O ROI é agora frequentemente orientado pelos diretores financeiros”, afirma ele. “As equipes de marketing, vendas e outras áreas devem agora apresentar respostas analíticas muito sólidas.”

A Gestão do Crescimento da Receita (RGM) é um exemplo claro dessa mudança. Em vez de aplicar aumentos de preço uniformes, as empresas agora utilizam algoritmos sofisticados para otimizar os preços em todos os produtos, categorias e canais de distribuição. Essas ferramentas permitem que as marcas simulem cenários, refinem estratégias promocionais e negociem com os varejistas com base em data precisos, data de na intuição.

Usando data navegar em um mercado volátil

Além da rentabilidade, a volatilidade tornou-se um desafio determinante para as marcas de consumo globais. As condições econômicas variam significativamente entre as regiões, com mercados como a China, os Estados Unidos e a Europa seguindo trajetórias muito distintas. Para se adaptarem, as empresas precisam de visibilidade em tempo real sobre a dinâmica do mercado e o comportamento do consumidor.

“As empresas querem entender de verdade o que está acontecendo no mercado em tempo real”, diz Arvand. “Elas querem estar a par das tendências do consumidor.”

Tradicionalmente, as marcas dependiam fortemente de data agregados data empresas de pesquisa de mercado, como a Nielsen ou a Kantar. Embora essas fontes continuem sendo valiosas, muitas empresas agora as complementam com data mais detalhados, data diretamente dos varejistas. O acesso a essas informações permite que as marcas analisem o desempenho dos produtos com muito mais precisão, acompanhem os padrões de migração dos clientes e compreendam melhor o comportamento de compra.

Essa evolução também está fortalecendo a colaboração entre marcas e varejistas. O compartilhamento data análises permite a elaboração de planos de negócios conjuntos mais abrangentes, nos quais decisões comerciais, como promoções, sortimentos e estratégias de preços, são baseadas em insights precisos, em vez de suposições.

Desintermediação: ameaça ou oportunidade?

A relação entre marcas, varejistas e consumidores sempre foi complexa. Historicamente, os varejistas têm desempenhado um papel dominante no controle do acesso aos consumidores, moldando a forma como os produtos são descobertos e adquiridos. Hoje, porém, um novo intermediário está entrando nesse ecossistema: AI conversacional.

“Com os LLMs e as ferramentas de conversação, existe o risco de as marcas perderem o acesso direto ao consumidor”, alerta Arvand.

AI e os mecanismos de busca conversacionais estão, cada vez mais, orientando os consumidores no processo de descoberta de produtos. Em vez de navegar pelos sites de varejistas ou pelas páginas das marcas, os usuários podem recorrer a AI para obter recomendações de produtos, comparar opções ou esclarecer dúvidas complexas.

No entanto, essa mudança também pode criar novas oportunidades para as marcas. Como as consultas conversacionais geralmente ocorrem em fases iniciais do processo de decisão, elas abrem novos espaços onde as marcas podem influenciar as escolhas dos consumidores antes da etapa final da compra. “Na pesquisa baseada em prompts, o cenário muda completamente”, explica Alexis. “Muitas perguntas surgem logo no início do funil, e isso pode, na verdade, beneficiar as marcas.”

Nesse contexto, a colaboração entre marcas e varejistas torna-se ainda mais importante. Ao combinar insights e alinhar estratégias, ambas as partes podem criar experiências mais diferenciadas para os clientes e manter-se relevantes em um ambiente de comércio AI.

AI generativa AI transformando o marketing e as operações do setor de bens de consumo embalados

AI generativa AI possibilitando novas formas de interação com o consumidor. Ferramentas AIpodem orientar os compradores na escolha de produtos, seja por meio de recomendações personalizadas, reconhecimento de imagens ou interfaces conversacionais. Por exemplo, AI multimodal permitem que os consumidores enviem imagens e encontrem produtos que correspondam ao estilo ou ambiente que procuram.

A GenAI também está acelerando os ciclos de inovação. Campanhas de marketing, conceitos de produtos e recursos criativos agora podem ser gerados e testados muito mais rapidamente do que antes. AI até mesmo simular as reações dos consumidores usando personas sintéticas, permitindo que as equipes validem ideias em uma fase mais inicial do processo de desenvolvimento.

Por fim, AI melhorando a eficiência operacional em todas as organizações. Muitas funções de apoio, como finanças, RH e operações de marketing, podem ser parcialmente automatizadas por meio de AI . Isso permite que as empresas redirecionem recursos para a inovação e iniciativas estratégicas.

Arvand descreve um cenário extremo, mas cada vez mais discutido no setor: “A ideia é a de marcas hiperconcentradas, com dez ou quinze funcionários, totalmente automatizadas por meio de AI , competindo com gigantes.” Embora essa visão ainda seja teórica, ela ilustra como AI transformar radicalmente o cenário competitivo.

AI vai AI o campo de ação ou ampliar a desigualdade?

Uma questão fundamental para o futuro do setor de bens de consumo embalados é se AI o domínio das grandes empresas já estabelecidas ou permitirá que concorrentes menores prosperem.

Historicamente, as grandes marcas de consumo tinham duas vantagens principais: acesso a enormes conjuntos de dados e os recursos financeiros necessários para investir em tecnologia avançada. Hoje, AI generativa AI reduzindo algumas dessas barreiras. Data o capital costumavam dar às grandes marcas uma vantagem enorme”, afirma Arvand. “Mas, com AI , muitos processos podem agora ser redesenhados do zero.”

Isso abre caminho para que marcas menores e nativas digitais cresçam muito mais rapidamente. Em setores como o de beleza, os novos participantes já demonstraram a rapidez com que as marcas podem crescer por meio de estratégias digitais sólidas e do engajamento nas redes sociais.

Ao mesmo tempo, os investidores estão recorrendo cada vez mais data AI identificar marcas emergentes promissoras. Ao analisar sinais nas redes sociais, o engajamento dos consumidores e indicadores de desempenho online, AI podem ajudar a identificar empresas de alto potencial numa fase muito mais precoce de seu desenvolvimento.

Conclusão: Um novo cenário competitivo para o setor de bens de consumo embalados (CPG)

Data AI já não AI recursos experimentais no setor de bens de consumo embalados (CPG). Estão se tornando fundamentais para a forma como as marcas gerenciam preços, desempenho de marketing, negociações comerciais e inovação de produtos.

Ao mesmo tempo, o ambiente competitivo está se tornando cada vez mais dinâmico. O comércio conversacional, AI generativa e a automação baseada em agentes estão transformando a forma como os consumidores descobrem produtos e como as organizações operam.

Para as marcas de consumo, o desafio não é simplesmente adotar AI . Trata-se de aprender a redesenhar processos, fortalecer a colaboração em todo o ecossistema e transformar data decisões mais rápidas e melhores. Em um setor historicamente definido pela escala e pelo poder da marca, AI introduzindo uma nova dimensão competitiva: a agilidade. As empresas que terão sucesso serão aquelas capazes de combinar análises avançadas com um profundo entendimento do consumidor, ao mesmo tempo em que transformam seus modelos operacionais para um futuro AI.

 

Assista à entrevista original em francês: