当 Master B2B 与来自全国各地的电商企业举行高管圆桌会议时，他们原以为会听到关于生成式 AI 管理和个性化战略的讨论。但出乎意料的是，这些企业讨论最多的战略重点竟是“管理分析与报告流程”。

这一现象揭示了 B2B 电子商务领域的重大转变。企业并不缺乏数据，却难以将数据转化为可提高盈利能力的切实洞察。尽管企业多年来一直使用电商分析技术处理报告流程，但电商 AI 领域的进步发展使得预测分析成为焦点，而预测分析的核心是利用历史数据预测未来的业务成果。

企业面临的风险达到前所未有的高度。在如今的经济环境下，每一笔数字化投资都必须展现明确的投资回报率，每个客户接触点都需要为客户留存和业务增长做出贡献。因此，领先的 B2B 企业不仅将 AI 和预测分析用作报告工具，更将其作为战略性利润引擎。

在《提高盈利能力势在必行》系列报告第四部分中，Master B2B 对全球 86 位制造业与分销业高管开展调研，深入洞察他们的数据和分析投资策略。结果显示，尽管 2024 年有 44% 的企业增加了分析技术支出，但大多数企业仍未把握住通过更智能地使用数据提升利润的重大机遇。

让我们看看富有远见的企业如何革新数据管理方式以及盈利方式。

预测性 AI 赋能业务决策变革

预测分析标志着从描述性报告到战略性预测的根本性转变。传统电商分析（如网站流量、平均订单价值、客户转化率）仅能呈现已发生的情况，而 AI 和预测分析则能帮助你掌握未来趋势。

这种差异变化对盈利能力至关重要。以供应链优化为例：传统的分析只是简单地追踪库存水平，而预测性 AI 还能分析季节性模式、地域性趋势和需求信号，从而确保最佳库存水平。Wendy's Quality Supply Chain Co-op 正是采用这一方法，运用 AI 和预测分析技术管理旗下 6,000 家门店“1 美元冰激凌”促销活动的库存。正如 Wendy’s 的采购负责人所言，不积极采用这些工具的企业将在几年内面临显著劣势。

调查显示，B2B 企业最倾向于将 AI 和预测分析应用于面向客户的场景，如营销活动（采用率为 17.4%）和产品推荐（采用率为 12.8%）。然而，将这些工具应用于需求预测或仓储优化等核心运营职能的企业不足 10%，这意味着还有巨大的待开发潜力。

电商营收增长用例

AI 在电商领域最成功的应用主要聚焦三大高价值场景。

供应链和采购优化

预测分析能够解析海量购买数据，识别季节性及地域性购买趋势，从而帮助企业确保在正确的零售网点储备最佳库存量。当通货膨胀推高库存成本，导致维持多个网点过剩库存的成本居高不下时，这一能力显得尤为关键。

调查数据显示，目前仅有 8.1% 的企业在预测分析中使用生成式 AI 优化供应链，这代表着另一个尚未发掘的竞争优势机会。

动态定价策略

尽管动态定价已经讨论了 20 多年，但 AI 的进步正使复杂的定价优化变得比以往更加自动化和精准化。达美航空公司 (Delta Air Lines) 近日宣布，他们正在采用 AI 定价技术实现定价决策自动化，此前这类决策需要一名分析师才能完成。

在最近的投资者日活动上，达美航空公司总裁 Glenn Hauenstein 阐释了这些新型定价工具的强大之处：“如今，AI 给我们带来了一位超级分析师。这位分析师每周 7 天、每天 24 小时不间断工作，能够基于与传统分析师相同的输入数据，实时模拟出合适的价格点位。”

财务影响十分显著。The Journal of Professional Pricing 的一项研究发现，价格优化可以使息税前利润 (EBIT) 提升 2%-5%，这一显著的利润增长将直接推动盈利能力提升。

赋能分析师角色

AI 和预测分析不仅取代了常规工作，更以强大的方式增强了人类分析师的能力。各大企业正在增设新岗位，招募数据科学家开发使用大型语言模型来摄取数据并进行推理预测的工具，实质上就是在打造虚拟分析师。

正如报告所述，沃尔玛 (Walmart) 发布的数据科学家职位正在寻找适当人才，构建"尖端 SaaS 平台来利用大型语言模型和计算机视觉模型，获取零售洞察并实现决策流程自动化，从而提升客户满意度和运营效率”。

与此同时，现有数据分析师现在能以前所未有的速度运行“假设分析”场景，通过更精准的利润最大化预测为电商业务增长提供预测分析支持。例如，分析师可以快速模拟以下问题：“如果我们更换供应商并将全部生产转移到距离该供应商更近的工厂会怎样？"或者“如果我们淘汰一家供应商，但增加从另一家供应商的采购量，会对产品利润率产生什么影响？”

构建团队架构，确保分析成功

调查揭示了一个严峻问题：52% 的企业未为其电商平台配备专门的数据分析师。这种人员配置的缺失直接导致企业的高级分析技术采用率低下。由于缺乏专业人才，企业难以突破基础报告阶段，无法实施推动业务增长的预测分析。

Master B2B 建议采用四大支柱构建分析团队：

• 数据探索和准备
  数据分析师评估现有数据集的准确性与完整性，识别可能使 AI 预测模型出现偏差的异常值。
• 可视化和故事化
  业务分析师编制极具说服力的报告，将复杂的电商分析数据转化为切实可行的洞察，为企业的各个利益相关方提供行动依据。
• 测试和验证
  工程师和产品经理协同数据科学家建立统计上可靠的测试框架，确保预测分析模型输出精准预测结果。
• 扩展和实施
  数据科学家基于测试结果构建稳健模型，通过跨部门协作在整个企业内实施新的 AI 和预测分析功能。

在电商领域成功规模化应用 AI 的企业指出，这种结构化方法有效规避了“分析瘫痪”的常见陷阱，确保将洞察转化为可带来盈利的行动。

数据民主化势在必行

本研究系列的每个部分都强调了从整个企业收集和整合数据的重要性。数据孤岛的形成原因之一在于，团队担心其数据最终会流向无法掌控的领域。但正是这种思维模式助长了数据孤岛的激增。

打破数据孤岛

在客户可以通过多种渠道购物、生成式 AI 工具需要海量数据打造个性化体验的时代，数据孤岛已不可接受。一场变革正在发生，要让企业所有部门都能访问全部企业数据，这场变革被称为“数据民主化”。

一家全球空调零部件制造商的高管近日分享了自己对数据所有权观念的转变：“我们决定，不再过度担忧专有数据外泄，毕竟真正想要的人总有办法获取，而是更开放地在企业内部共享数据。当数字化团队和销售团队基于同一套数据协作时，他们自会找到服务客户的最佳方式。”

建立数据质量标准

数据民主化并不意味着放弃监管。正如 Gartner 高级总监分析师 Melody Chien 近期指出的：“优质数据能带来更精准的销售线索、更深入的客户洞察以及更稳固的客户关系。数据质量是竞争优势，数据与分析领导者必须持续提升这一优势。”

要实现成功的数据民主化，企业需设立专门委员会监督数据使用情况，并确保数据符合组织标准。尽管数据永远无法达到绝对清洁，但企业应明确"足够好"的标准，并将其作为衡量基准。

集成式分析的竞争优势

SAP Customer Experience 通过提供与 ERP、CRM 等业务系统无缝互联的集成式电商分析功能，有效应对这些挑战。这种深度集成支持企业基于全方位客户数据（从购买记录、服务交互到财务指标和运营数据），开展预测分析。

SAP 的优势在于其贯通整个业务生态系统的数据整合能力。这意味着每项 AI 预测分析洞察都能融入盈利能力数据，帮助优化决策，创造长期业务价值。

在经济形势不确定的时期，这种集成化方法显得尤为宝贵。企业需要能够提升客户体验并切实提高提润的电商分析工具。

B2B 领先企业的关键要点

正如 SAP 与 Master B2B 联合制作的《提高盈利能力势在必行》系列报告第四部分中所详细介绍的，企业如今有机会借助 AI 和预测分析技术革新电商运营。随着众多企业持续加码分析技术投资，富有远见的领导者正逐步意识到这些功能带来的竞争优势。

立即采取行动：

• 构建分析基础：52% 的企业缺乏专门的电商数据分析师，这便是你的首要竞争优势
• 实施四大支柱：重点关注数据探索、可视化、测试和扩展
• 实现数据民主化：打破阻止团队获取关键客户洞察的数据孤岛
• 建立质量标准：确保数据准确性，同时支持跨部门访问
• 转变思维模式：不再询问“发生了什么？”，而是关注“未来会发生什么 ? ”以及“我们如何影响结果？”

这些并非纸上谈兵的理论概念，而是当下领先企业正在落地的实用解决方案。企业数据是提升盈利能力和实现可持续增长的关键。问题不在于这些功能是否必不可少，而在于企业是要引领这场变革，还是追随先行者的脚步。

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