Master B2B 社が各国の e コマース企業とエグゼクティブ座談会を実施した際、生成 AI 管理やパーソナライゼーション戦略に関する意見が出ることを予想していました。しかし、最も多く挙げられた戦略的優先事項は「アナリティクスとレポートの管理」でした。
この結果により、B2B e コマースにおける重要な変化が明らかになりました。企業が苦労しているのはデータの不足ではなく、データを収益性の向上につながる実用的なインサイトへと変換することだったのです。企業は長年にわたりレポート作成に e コマース分析を使用してきましたが、e コマースにおける AI 分野の進歩によって、履歴データを活用して将来のビジネス成果を予測できる予測分析に注目が集まっています。
状況は非常に深刻です。今日の経済情勢では、あらゆるデジタル投資が明確な ROI を示す必要があり、すべてのカスタマーエクスペリエンスのタッチポイントは顧客維持と成長に貢献しなければなりません。そのため、先進的な B2B 企業では、AI と予測分析を単なるレポート作成ツールとしてではなく、戦略的な利益推進要因として導入しています。
「収益向上の必須条件」シリーズのパート 4 では、Master B2B 社が、世界に展開する製造企業および流通企業の経営幹部 86 名を対象に実施した調査を取り上げ、データとアナリティクスへの投資への取り組みについて理解します。調査結果によると、2024 年にアナリティクスへの支出を増やした企業は 44% でしたが、大多数の企業が、スマートなデータ活用を通じて収益を向上できる機会を逃していることがわかりました。
先見性のある企業がデータへのアプローチをどのように変革し、最終利益にどのような影響を及ぼしているのかを見ていきましょう。
ビジネスの意思決定を変革する予測 AI の力
予測分析には、記述的レポートから戦略的な予測への抜本的な変化が表れています。従来の e コマース分析は、Web サイトへのアクセス数、平均注文額、コンバージョン率など、起こったことを把握できますが、AI と予測分析は次に何が起きるのかを把握することができます。
この違いは収益性に大きく影響します。サプライチェーンの最適化について考えてみましょう。予測 AI は、単に在庫レベルを追跡するのではなく、季節パターン、地理的なトレンド、需要シグナルを分析して、最適な在庫レベルを確保します。Wendy's 社の購買協同組合はこのアプローチを実証しており、AI と予測分析を活用して、6,000 店舗にわたってフロスティの 1 ドルプロモーションの在庫を管理しています。このようなツールを導入していない企業は数年以内に「間違いなく後れを取ることになる」と Wendy's 社の購買責任者は述べています。
この調査によると、B2B 企業は AI と予測分析を最も活用できる領域として、マーケティングキャンペーン（採用率 17.4%）や製品提案 (12.8%) などの顧客対応アプリケーションを挙げています。しかし、こうしたツールを需要予測や倉庫の最適化などのコア業務機能に導入している企業は 10% にも満たないため、ここに未開拓の大きな可能性が眠っています。
e コマースの収益成長のためのユースケース
e コマースにおける AI の導入で最も成功している事例は、影響度の高い 3 つの領域に集中しています。
サプライチェーンと購買の最適化
予測分析では、膨大な量の購買データを解析して季節や地理的な購買トレンドを特定できるため、企業は適切な小売拠点で最適な量の在庫を確保することができます。この機能は、インフレによって在庫コストが上昇し、複数の拠点で過剰在庫を維持するコストが非常に高くなる場合に重要となります。
調査データによると、予測分析においてサプライチェーンの最適化に生成 AI を活用している企業はわずか 8.1% に過ぎません。これは競争優位性を獲得できる未開拓のチャンスがここにも存在していることを示しています。
動的な価格設定戦略
動的な価格設定は 20 年以上にわたって議論されていますが、AI の進歩により、高度な価格設定の最適化がこれまで以上に自動化されており、その精度は高くなっています。Delta Air Lines 社は最近、AI による価格設定テクノロジーを活用して、以前はアナリストを必要としていた価格設定の意思決定を自動化すると発表しました。
最近の投資家向け説明会の中で、同社の社長であるグレン・ハウエンシュタイン (Glenn Hauenstein) 氏は、このような新しい価格設定ツールの効果について次のように語っています。「最新の AI により、スーパーアナリストが誕生しました。24 時間年中無休で働き、アナリストが現在目にしているのと同じインプットをもとに、最適だと思われる価格帯をリアルタイムでシミュレートしてくれます」
財務上の効果は立証されています。The Journal of Professional Pricing に掲載されている調査によると、価格設定の最適化によって EBIT が 2 ～ 5% 向上することがわかっています。これは、収益性に直接的な影響を与える利益率の顕著な向上です。
アナリストの役割の強化
AI と予測分析は、定型業務を置き換えるだけでなく、人間のアナリストを強力な方法で補完します。大企業では、大規模な言語モデルを使用してデータを取り込み、推論と予測を行うツールを構築できるデータサイエンティストを新たに募集しています。つまり、仮想アナリストを創り出そうとしているのです。
このレポートで説明しているように、Walmart 社ではデータサイエンティストを募集し、「LLM とコンピュータービジョンモデルを活用して小売に関するインサイトを導き出し、意思決定プロセスを自動化することで、顧客満足度と業務効率を向上させる最先端の SaaS プラットフォーム」を構築できる人材を探しています。
一方、既存のデータアナリストは「もしも」のシナリオをこれまで以上に高速に実行できるようになり、収益の最大化に関する優れた予測を通じて、e コマースの成長のための予測分析を行うことができます。例えば、「サプライヤーを変更して、すべての製造をそのサプライヤーの近くの施設に移したらどうなる？」といった質問や、「あるサプライヤーを排除し、別のサプライヤーからの購入を増やした場合、製品の利益率にどのような影響が出る？」といった質問を、アナリストはすばやくモデル化することができます。
アナリティクスを成功に導くチーム構造の構築
この調査では、52% の企業が e コマースプラットフォームに専任のデータアナリストを置いていないという、憂慮すべきギャップが明らかになりました。この人員不足は、高度な分析手法の採用率の低さに直接関連します。専門知識を持ち合わせていない企業は、基本的なレポート作成だけでなく、ビジネスの成長に向けた予測分析の導入にも苦労します。
Master B2B 社は、アナリティクスチームの構築に際して、以下のような 4 つの柱からなるアプローチを推奨しています。
- データの探索と準備
データアナリストは利用可能なデータセットの精度と完全性を理解し、予測 AI モデルをゆがめる可能性がある異常値を特定します。 - ビジュアル化とストーリーテリング
ビジネスアナリストは、複雑な e コマース分析を組織内のステークホルダー向けの実用的なインサイトへと変換し、説得力のあるレポートを作成します。 - テストと検証
エンジニアと製品マネージャーはデータサイエンティストと協力して、統計的に健全なテストフレームワークを構築し、予測分析モデルが正確な予測を提供できるようにします。 - 拡張と導入
データサイエンティストは、テスト結果に基づいて堅牢なモデルを構築し、部門横断的に作業を行い、新しい AI および予測分析機能をビジネス全体に導入します。
e コマースで AI の拡張に成功した企業は、この構造化されたアプローチによって、陥りやすい失敗である「分析麻痺」を防ぎ、インサイトを収益性の高いアクションへと転換できると語っています。
データ民主化の重要性
今回の調査シリーズの各パートでは、組織全体からデータを収集し、統合することの重要性が強調されています。データのサイロ化が進む原因の 1 つは、チームのデータが自分たちの制御できない場所に置かれることへの懸念です。しかし、このマインドセットはデータサイロの急増へとつながる要因の 1 つとなります。
データサイロの解消
顧客の購入が複数のチャネルから行われ、生成 AI ツールがパーソナライズされたエクスペリエンスを生み出すために、できるだけ多くのデータを必要とする時代において、データサイロはもはや受け入れられないものになっています。社内のあらゆる部門があらゆる企業データにアクセスできるようになるこの変化が、「データの民主化」と呼ばれています。
最近、ある世界的な空調部品メーカーの経営幹部は、データの所有権に関する社内の意識改革について次のように語りました。「自社の独自データが外部に漏れることを心配しすぎるのはやめるべきだと判断しました。本当にデータを欲しがっている人は、結局何とかして入手するものです。それで、むしろ社内でもっとオープンにデータを共有することにしました。デジタルチームと営業チームが同じデータセットを使って仕事をしているとすれば、顧客に最高のサービスを提供できるかどうかは彼ら次第です」
データ品質基準の確立
データ民主化は、監視を放棄することではありません。Gartner 社のシニアディレクターアナリストであるメロディ・チャン (Melody Chien) 氏は最近、次のように語りました。「良質なデータは、優れたリード、顧客理解の向上、顧客関係の改善をもたらします。データの品質は競争優位性となるものであり、データおよびアナリティクスのリーダーはこれからも改善を続けていく必要があります」
データ民主化を成功させるには、データの使用方法を監督し、データが組織によって設定された基準を満たしていることを確認する委員会が必要です。データが完璧にクリーンになることはありませんが、組織は「十分」とはどのようなものかを定義し、それを測定基準として設定する必要があります。
統合アナリティクスの競争優位性
SAP CX は、ERP、CRM、その他のビジネスシステムとシームレスに連携する統合型 e コマース分析機能を提供することで、このような課題に対応しています。この統合により、購買履歴、サービスインタラクション、財務指標、業務データなど、包括的な顧客データに基づく予測分析が可能になります。
SAP の強みは、ビジネスエコシステム全体にわたるデータ統合にあります。つまり、すべての AI 予測分析インサイトに収益性データを組み込むことができるため、意思決定を最適化して長期的なビジネス価値を実現することができるのです。
経済の先行きが不透明な時代において、この統合アプローチはさらに価値あるものになります。企業に必要なのは、カスタマーエクスペリエンスを改善し、最終利益に実証的な影響を与える e コマース分析です。
B2B リーダーにとっての重要ポイント
SAP と Master B2B 社による 4 部構成の「収益向上の必須条件」シリーズのパート 4 で詳細を説明したとおり、AI と予測分析を通じてコマース業務を変革するチャンスは、今すぐ掴むことができます。多くの企業がアナリティクスへの投資を拡大する中、先進的なリーダーは、このような機能がもたらす競争優位性を認識しています。
すぐに起こせるアクションを順番に紹介します。
- アナリティクス基盤の構築：52% の企業が専任の e コマースデータアナリストを有していないことから、これを最初の競争優位性として活用
- 導入における 4 つの柱：データの探索、ビジュアル化、テスト、拡張に重点を置く
- データの民主化：チームが重要な顧客インサイトにアクセスできない原因となっているサイロを解消
- 品質基準の確立：データの正確性を確保しながら、部門間でのアクセスを実現
- マインドセットの転換：「何が起きたのか？」から「何が起こるのか？」、また「どのようにして成果をもたらすのか？」という問いへとシフト
これらは理論的な概念ではなく、現在、大手企業によって実際に導入されている実践的なソリューションです。データは、収益性の向上と持続可能な成長を実現するカギを握っています。問題は、このような機能が不可欠になるかどうかということではなく、貴社が変革をリードするのか、それとも他社が先手を打つのを許し、それを後追いするかの問題です。
