Cuando Master B2B realizó mesas redondas de ejecutivos con empresas de comercio electrónico en todo EE. UU., esperaban escuchar sobre gestión de IA generativa y estrategias de personalización. Por el contrario, la prioridad estratégica más frecuentemente citada fue "gestionar nuestras analíticas e informes".

Esta respuesta revela un cambio crítico que está ocurriendo en el comercio electrónico B2B. Las empresas no carecen de datos; luchan por convertir esos datos en información procesable que mejore la rentabilidad. Aunque las empresas durante años han utilizado analíticas de comercio electrónico para los informes, los avances en el campo de IA en el comercio electrónico han destacado las analíticas predictivas: usar datos históricos para pronosticar resultados de negocio futuros.

Las apuestas no podrían ser más altas. En el clima económico actual, cada inversión digital debe demostrar un ROI claro, y cada punto de contacto de experiencia del cliente debe contribuir a la retención y el crecimiento. Es por eso que las principales empresas B2B están adoptando la IA y las analíticas predictivas no solo como herramientas de informes, sino como impulsoras estratégicas de ganancias.

Para la cuarta parte de la serie The Profitability Imperative, Master B2B encuestó a 86 ejecutivos globales de fabricación y distribución para entender cómo están abordando las inversiones en datos y analíticas. Los resultados muestran que, aunque el 44% de las empresas aumentaron su gasto en analíticas en 2024, la mayoría está perdiendo oportunidades significativas para impulsar las ganancias mediante un uso más inteligente de los datos.

Exploremos cómo las empresas visionarias están transformando su enfoque hacia los datos —y sus resultados finales—.

El poder de la IA predictiva para transformar las decisiones empresariales

Las analíticas predictivas representan un cambio fundamental de los informes descriptivos hacia la proyección estratégica. Mientras que las analíticas tradicionales de comercio electrónico le dicen qué sucedió —tráfico en el sitio web, valor promedio de pedido, tasas de conversión de leads— la inteligencia artificial y las analíticas predictivas lo ayudan a entender qué sucederá a continuación.

Esta distinción importa enormemente para la rentabilidad. Piense en la optimización de la cadena de suministro: en lugar de simplemente rastrear los niveles de inventario, la IA predictiva puede analizar patrones estacionales, tendencias geográficas y señales de demanda para garantizar óptimos niveles de stock. La cooperativa de compras de Wendy's ejemplifica este enfoque, utilizando IA y analíticas predictivas para gestionar el inventario de su promoción de Frosty a USD1 en 6000 ubicaciones. Como lo expresó el jefe de compras de Wendy's, las empresas que no adopten estas herramientas enfrentarán "una desventaja distinta" en pocos años.

La encuesta revela que las empresas B2B se sienten más cómodas utilizando IA y analíticas predictivas para aplicaciones orientadas al cliente, tales como campañas de marketing (17,4% de adopción) y recomendaciones de productos (12,8%). Sin embargo, menos del 10% están aplicando estas herramientas a funciones operativas centrales tales como la proyección de la demanda o la optimización de almacenes, lo cual representa un potencial enorme sin explotar.

Casos de uso para el crecimiento de ingresos en el comercio electrónico

Las implementaciones de IA más exitosas en el comercio electrónico se centran en tres áreas de alto impacto.

Optimización de la cadena de suministro y compras

Las analíticas predictivas pueden analizar grandes cantidades de datos de compra para identificar tendencias estacionales y geográficas, de modo que las empresas puedan asegurarse de tener la cantidad óptima de inventario en las ubicaciones minoristas correctas. Esta capacidad se vuelve crucial cuando la inflación eleva los costos de inventario, haciendo que sea prohibitivamente caro mantener exceso de stock en múltiples ubicaciones.

Los datos de la encuesta muestran que solo el 8,1% de las empresas actualmente utilizan IA generativa para la optimización de la cadena de suministro en sus analíticas predictivas, lo cual representa otra oportunidad no explotada para obtener ventaja competitiva.

Estrategias de precios dinámicos

Aunque se ha hablado de precios dinámicos durante más de 20 años, los avances en IA ahora están haciendo que la optimización de precios sofisticada sea más automatizada y precisa que nunca. Delta Air Lines anunció recientemente que está trabajando con tecnología de precios basada en IA para automatizar decisiones de precios que anteriormente requerían un analista.

En un reciente día de inversionistas, el presidente de Delta, Glenn Hauenstein, explicó el poder de estas nuevas herramientas de precios: "Lo que tenemos hoy con la IA es un súper analista. Tenemos un analista que trabaja 24 horas al día, siete días a la semana, y trata de simular en tiempo real —dados los mismos insumos que un analista ve hoy— cuáles deberían ser los puntos de precio".

El impacto financiero es sustancial. Un estudio en The Journal of Professional Pricing concluyó que la optimización de precios puede proporcionar una mejora del 2-5% en EBIT —una mejora significativa del margen que impacta directamente en la rentabilidad—.

Impulsar el rol del analista

Más allá de reemplazar tareas rutinarias, la inteligencia artificial y las analíticas predictivas están aumentando a los analistas humanos de maneras poderosas. Las grandes empresas están publicando nuevos roles en busca de científicos de datos que puedan construir herramientas que utilicen grandes modelos de lenguaje para ingerir datos y hacer inferencias y proyecciones, básicamente creando analistas virtuales.

Como describe el informe, Walmart publicó un puesto de científico de datos para buscar a alguien que pueda construir "una plataforma SaaS de última generación que utilice LLM y modelos de visión por computadora para obtener información sobre el comercio minorista y automatizar los procesos de toma de decisiones, mejorando la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa".

Por su parte, los analistas de datos existentes ahora pueden ejecutar escenarios de "qué pasaría si" más rápido que nunca, lo cual habilita analíticas predictivas para crecimiento del comercio electrónico a través de mejores proyecciones para maximizar las ganancias. Por ejemplo, los analistas pueden modelar rápidamente preguntas tales como: "¿Qué pasaría si cambiáramos nuestro proveedor y trasladáramos toda nuestra fabricación a una instalación más cercana a ese proveedor?" o "¿Cuál sería el impacto en los márgenes del producto si elimináramos un proveedor pero le compráramos más a un proveedor diferente?"

Construir la estructura del equipo para el éxito de las analíticas

La encuesta reveló una brecha preocupante: el 52% de las empresas carecen de analistas de datos dedicados para su plataforma de comercio electrónico. Esta escasez de personal se correlaciona directamente con la baja adopción de técnicas avanzadas de analíticas. Sin experiencia dedicada, las empresas luchan por avanzar más allá de los informes básicos hacia la implementación de analíticas predictivas para el crecimiento empresarial.

Master B2B recomienda un enfoque de cuatro pilares para la construcción de equipos de analíticas:

• Exploración y preparación de datos
  un analista de datos elabora una comprensión de la precisión e integridad del dataset disponible e identifica valores atípicos que podrían sesgar los modelos de IA predictiva.
• Visualización y narración
  Los analistas de negocios crean informes atractivos que traducen complejas analíticas de comercio electrónico en ideas accionables para las partes interesadas en toda la organización.
• Pruebas y validación
  Ingenieros y gerentes de producto colaboran con científicos de datos para construir marcos de prueba estadísticamente sólidos, garantizando que los modelos de analíticas predictivas entreguen pronósticos precisos.
• Escala e implementación
  Los científicos de datos construyen modelos robustos basados en los resultados de las pruebas, trabajando de manera interdepartamental para implementar nuevas capacidades de IA y analíticas predictivas en toda la empresa.

Las empresas que escalan con éxito la IA en el comercio electrónico informan que este enfoque estructurado previene el error común de la "parálisis por analíticas", garantizando que los conocimientos se traduzcan en acciones rentables.

El imperativo de la democratización de datos

En cada parte de esta serie de investigaciones se ha enfatizado en la importancia de recopilar e integrar datos de toda la organización. Uno de los impulsores de los silos de datos es la preocupación de los equipos de que sus datos acaben en lugares donde no tienen control sobre ellos. Pero esta mentalidad es parte de lo que contribuye a la proliferación de silos de datos.

Eliminar los silos de datos

En una era donde los clientes compran desde múltiples canales y las herramientas de IA generativa requieren tantos datos como sea posible para crear experiencias personalizadas, los silos de datos ya no son aceptables. Este cambio —donde todas las áreas de la empresa tienen acceso a todos los datos de la empresa— se llama "la democratización de los datos".

Un ejecutivo de un fabricante global de piezas de aire acondicionado compartió recientemente su cambio de mentalidad respecto a la propiedad de los datos: "Decidimos que deberíamos dejar de preocuparnos tanto por que se filtren los datos que son de nuestra propiedad, porque cualquiera que los quiera probablemente pueda obtenerlos de todos modos. En lugar de eso, decidimos compartir nuestros datos de manera más abierta dentro de la empresa. Si el equipo digital y los equipos de ventas están trabajando con el mismo conjunto de datos, entonces depende de ellos determinar cómo atender mejor a los clientes".

Establecer estándares de calidad de datos

La democratización de datos no significa abandonar la supervisión. Como señaló recientemente Melody Chien, directora senior de Analíticas de Gartner, "Los datos de buena calidad proporcionan mejores clientes potenciales, mejor comprensión de los clientes y mejores relaciones con los clientes. La calidad de los datos es una ventaja competitiva que los líderes de datos y analíticas necesitan mejorar continuamente".

La exitosa democratización de los datos requiere establecer un comité para supervisar cómo se utilizan los datos y garantizar que los datos cumplan con los estándares organizacionales. Aunque los datos nunca estarán perfectamente limpios, las organizaciones deben definir cómo luce "lo suficientemente bueno" y establecer eso como el estándar para la medición.

La ventaja competitiva de las analíticas integradas

SAP CX aborda estos desafíos proporcionando capacidades integradas de analíticas de comercio electrónico que se conectan sin problemas con ERP, CRM y otros sistemas empresariales. Esta integración habilita analíticas predictivas impulsadas por datos de clientes completos, desde historial de compras e interacciones de servicio hasta métricas financieras y datos operativos.

La fortaleza de SAP radica en la integración de datos a través de todo el ecosistema empresarial. Esto significa que cada información estratégica sobre analíticas predictivas de IA puede incorporar datos de rentabilidad, ayudando a optimizar la toma de decisiones para el valor comercial a largo plazo.

En tiempos de incertidumbre económica, este enfoque integrado se vuelve aún más valioso. Las empresas necesitan analíticas de comercio electrónico que mejoren la experiencia del cliente y que impacten demostrablemente en el resultado final.

Conclusiones clave para líderes B2B

Como se detalla en la parte cuatro de la serie de cuatro partes "Profitability Imperative" de SAP y Master B2B, hoy está disponible la oportunidad de transformar sus operaciones comerciales a través de IA y analíticas predictivas. Dado que hay muchas empresas aumentando sus inversiones en analíticas, los líderes visionarios están reconociendo la ventaja competitiva que proporcionan estas capacidades.

Pasos de acción inmediata:

• Construya su base de analíticas: el 52% de las empresas carecen de analistas de datos dedicados al comercio electrónico, lo cual hace que esto sea su primera ventaja competitiva
• Implementar los cuatro pilares: enfocarse en la exploración, visualización, pruebas y escalamiento de datos
• Democratice sus datos: elimine los silos que impiden a los equipos acceder a información crítica del cliente
• Establecer estándares de calidad: garantizar la precisión de los datos habilitando a la vez el acceso entre departamentos
• Cambie su mentalidad: pase de preguntar "¿Qué pasó?" a "¿Qué pasará?" y "¿Cómo podemos influir en los resultados?"

Estos no son conceptos teóricos, son soluciones prácticas que hoy en día están siendo implementadas por empresas líderes. Sus datos tienen la clave para una mayor rentabilidad y un crecimiento sostenible, y la pregunta no es si estas capacidades se volverán esenciales, sino si su organización liderará la transformación o seguirá a otras que actúen primero.

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