收入增长管理 (RGM):企业兑现盈利承诺、提振股东信心的“硬通货”
科尔尼管理咨询·2025-12-10 09:34

收入增长管理(RGM)的战略重要性 - 收入增长管理(RGM)已成为全球顶级消费品公司的核心战略要务,超过半数全球前20大消费品公司明确指出RGM是其定价能力、利润保护及高质量增长的核心,并成为兑现盈利承诺、提振股东信心的关键[1] - RGM已跻身CEO核心议程,既是实现短期业绩的助推器,更是创造长期股东价值的关键引擎[1] - 企业关注重点已从“是否需要建立RGM能力”转向“如何通过合理的组织架构、资源配置与赋能机制,实现RGM能力的规模化落地”[3] RGM规模化落地的关键举措与组织设计 - 领先企业的RGM竞争优势源于三项关键举措:赋予RGM战略决策权、在最具规模效应的环节打造RGM能力、于价值定义前端即深度融入RGM[6] - 组织层级靠近盈亏负责人是发挥RGM影响力的关键,在本地市场层面,高达88%的RGM负责人与盈亏负责人处于同一层级或仅低一级,超过85%的RGM负责人直接或仅隔一级向盈亏负责人汇报[7] - 超过半数的RGM负责人直接向业务利润中心汇报(全球及区域层面为56%,本地市场层面为67%),而非传统的职能型成本中心,使RGM更多聚焦于增长与利润实效[7] - 领先企业平均每1000名员工配备5.9名RGM全职人员,是处于“部分赋能”型企业的2.3倍,比“基本未赋能”的企业高出40%[10] - 领先企业采用分级运营模式以实现可扩展性,其RGM团队中本地市场人员配置不足一半,其余分布在区域枢纽(21%)、全球中心(21%)以及共享服务中心(10%)[12] - 领先企业将RGM引入创新、产品组合规划及财务预测等上游流程,确保定价、促销等要素从初始阶段就融入整体战略设计,其在核心创新定价与商业创新中的参与度显著高于同行[13] RGM职能定位的根本转变 - RGM的职能定位正发生根本性转变:从下游的执行角色,转向上游的价值共同创造者[16] - 在高效能组织中,RGM深度参与创新与消费者定价,而在其他组织中,该职能仍主要聚焦于零售定价与促销规划等基础工作[16] - RGM的演进方向是从单一环节优化转向端到端价值设计,需要更早介入关键决策,包括在包型与产品创新阶段嵌入RGM视角,并在品牌营销日历敲定之前设定促销原则[16] - 下一步的核心机遇在于将RGM提前介入的逻辑延伸至销售与运营规划等关键执行环节,确保策略从价值设计到最终交付全程保持一致[16] 技术与数据基础:利用AI实现RGM规模化 - AI几乎已纳入所有企业的RGM路线图,但规模化部署仍处于早期阶段,仅有约十分之一的企业在多个市场开展了系统化、规模化的落地[18] - 当前AI试点主要聚焦于低代码或无代码工具,用于数据的解读、可视化与优化,未来AI驱动的产品将能够直接为RGM管理者提供决策建议[20] - 实现AI应用从试点向规模化跨越需要三项关键举措:制定标准化的RGM流程蓝图、建立治理完善的单一可信数据源、将产品所有权嵌入技术交付体系[20][21][22] - 超过40%的企业已部署集中式数据湖,在成熟度更高的“全面赋能”型组织中,这一比例已升至约60%[21] - 调研显示,49%的企业已经为RGM技术配置了全球产品负责人,在领先企业中,产品所有权正向多层级延伸,其中在全球层面的覆盖率达到57%[22] 阻碍RGM规模化的五大挑战 - 研究识别出RGM规模化落地的五大关键阻碍:技术与数据基础仍存在显著差异、缺乏系统化机制、资源承载力成为主要制约因素、流程整合是瓶颈、结构性短板才是关键阻碍[24] - 半数受访的RGM专业人士将技术与数据视为主要瓶颈,常见挑战包括数据定义分散、自动化程度有限等[26] - 目前只有14%的企业实现了RGM能力培养的规模化,其中仅14%认为其培训内容兼具高质量和未来适应性[27] - 在领先企业中,83%将资源承载力列为前两大阻碍因素之一,而在其他企业,这一比例仅为17%[29] - 对于RGM成熟度尚处于早期阶段的企业,近九成将流程整合视为关键阻碍,而在成熟度较高的企业中,这一比例仅为13%[30] - 约三分之一的RGM从业者将“人员”视为关键阻碍,但这通常折射出更深层次的结构性问题,如RGM分析师在核心决策会议中缺乏明确的职责授权[31] 迈向全面赋能的RGM体系 - RGM的定位已从价格管理演进为一套贯穿端到端、旨在设计并交付业务价值的核心管理体系[33] - 下一阶段的关键在于将专业能力制度化,并嵌入组织的工作体系与核心决策场景,使其持续驱动业务成果[34] - 通过制度化的规则框架、产品化的工具体系以及规模化的能力枢纽,RGM的专业经验将转化为组织的制度性能力[34] - 具体路径包括:强化RGM的战略授权,让RGM领导的层级紧邻盈亏负责人;夯实底层能力的系统化建设,将经验固化为数据模型与流程蓝图;推动AI试点向企业级产品化演进;以明确意图扩展RGM业务伙伴能力并实现规模化[36]