Lorsque Master B2B a organisé des tables rondes avec des entreprises d'e-commerce à travers le pays, ils s'attendaient à connaître les stratégies de gestion et de personnalisation de l'IA générative. Au lieu de cela, la priorité stratégique la plus fréquente était « la gestion de l'analytique et du reporting. »

Cette réponse révèle un changement critique dans le e-commerce B2B. Les entreprises ne manquent pas de données : elles ont du mal à transformer ces données en insights exploitables qui améliorent leur rentabilité. Alors que les entreprises utilisent l'analytique e-commerce pour le reporting depuis des années, les avancées dans le domaine de l'IA dans le e-commerce ont mis en évidence l'analytique prédictive, qui consiste à utiliser les données historiques pour prévoir les résultats futurs de l'entreprise.

Les enjeux ne pourraient pas être plus grands. Dans le contexte économique actuel, chaque investissement digital doit faire preuve d'un retour sur investissement clair et chaque point de contact avec l'expérience client doit contribuer à la fidélisation et à la croissance. C'est pourquoi les grandes entreprises B2B adoptent l'IA et l'analytique prédictive non seulement comme un outil de reporting, mais comme un moteur de profit stratégique.

Pour la quatrième partie de la série sur l'impératif de rentabilité, Master B2B a interrogé 86 dirigeants mondiaux de la production et de la distribution pour comprendre comment ils approchent des investissements dans les données et l'analytique. Les résultats montrent que si 44 % des entreprises ont augmenté leurs dépenses analytiques en 2024, la plupart manquent d'opportunités importantes pour générer des bénéfices grâce à une utilisation plus intelligente des données.

Voyons comment les entreprises visionnaires transforment leur approche des données et leur résultat net.

La puissance de l'IA prédictive pour transformer les décisions métier

L'analytique prédictive représente un changement fondamental, passant du reporting descriptif à la prévision stratégique. Alors que l'analytique e-commerce traditionnelle vous indique ce qui s'est passé (trafic sur le site Web, valeur moyenne des commandes, taux de conversion), l'IA et l'analytique prédictive vous aident à comprendre ce qui se passera ensuite.

Cette distinction compte énormément pour la rentabilité. Envisagez l'optimisation de la Supply Chain : au lieu de simplement suivre les niveaux de stock, l'IA prédictive peut analyser les modèles saisonniers, les tendances géographiques et les signaux de demande pour garantir des niveaux de stock optimaux. La coopérative d'achat de Wendy illustre cette approche, en utilisant l'IA et l'analytique prédictive pour gérer les stocks pour leur promotion Frosty de 1 $ sur 6 000 sites. Comme le dit le responsable des achats chez Wendy, les entreprises qui n'adoptent pas ces outils seront confrontées à « un désavantage distinct » d'ici des années.

L'enquête révèle que les entreprises B2B sont plus à l'aise avec l'utilisation de l'IA et de l'analytique prédictive pour les applications orientées client telles que les campagnes marketing (17,4 % d'adoption) et les recommandations de produits (12,8 %). Cependant, moins de 10 % appliquent ces outils à des fonctions opérationnelles clés telles que la prévision de la demande ou l'optimisation des entrepôts, ce qui représente un énorme potentiel inexploité.

Cas d'utilisation pour la croissance du chiffre d'affaires du e-commerce

Les mises en œuvre les plus réussies de l'IA dans le e-commerce se concentrent sur trois domaines à fort impact.

Optimisation de la Supply Chain et des achats

L'analytique prédictive permet d'analyser de grandes quantités de données d'achat pour repérer les tendances d'achat saisonnières et géographiques afin que les entreprises puissent s'assurer qu'elles disposent de la quantité optimale de stocks aux points de vente appropriés. Cette fonctionnalité devient cruciale lorsque l'inflation augmente les coûts des stocks, ce qui rend prohibitif le maintien d'un stock excédentaire sur plusieurs sites.

Les données de l'enquête montrent que seulement 8,1 % des entreprises utilisent actuellement l'IA générative pour optimiser leur Supply Chain dans leur analytique prédictive, ce qui représente une autre opportunité inexploitée d'obtenir un avantage concurrentiel.

Stratégies de tarification dynamiques

Alors que la tarification dynamique est discutée depuis plus de 20 ans, les progrès de l'IA rendent désormais l'optimisation de la tarification sophistiquée plus automatisée et précise que jamais. Delta Air Lines a récemment annoncé travailler avec la technologie de tarification par IA pour automatiser les décisions de tarification qui nécessitaient auparavant un analyste.

Lors d'une récente journée des investisseurs, le président de Delta, Glenn Hauenstein, a expliqué la puissance de ces nouveaux outils de tarification : « Ce que nous avons aujourd'hui avec l'IA, c'est un super analyste. Nous avons un analyste qui travaille 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et qui tente de simuler en temps réel — à partir des mêmes informations qu'un analyste voit aujourd'hui — quel devrait être le prix. »

L'impact financier est considérable. Une étude du Journal of Professional Pricing a révélé que l'optimisation de la tarification peut fournir une amélioration de 2 à 5 % de l'EBIT, une amélioration significative des marges qui a un impact direct sur la rentabilité.

Intensifier le rôle d'analyste

Au-delà du remplacement des tâches de routine, l'IA et l'analytique prédictive augmentent les analystes humains de manière puissante. Les grandes entreprises publient de nouveaux rôles à la recherche de Data Scientists qui peuvent créer des outils qui utilisent de grands modèles de langage pour ingérer des données et faire des inférences et des prédictions, créant essentiellement des analystes virtuels.

Comme le décrit le rapport, Walmart a publié une offre d'emploi pour un poste de Data Scientist afin de trouver une personne capable de créer « une plateforme SaaS de pointe qui utilise des LLM et des modèles de vision par ordinateur pour obtenir des insights sur le Retail et automatiser les processus décisionnels, améliorant ainsi la satisfaction client et l'efficacité opérationnelle. »

Pendant ce temps, les analystes de données existants peuvent désormais exécuter des scénarios de simulation plus rapidement que jamais, favorisant l'analytique prédictive pour la croissance du e-commerce grâce à de meilleures prévisions maximisant les bénéfices. Par exemple, les analystes peuvent rapidement modéliser des questions telles que : « Que se passerait-il si nous changions de fournisseur et déplacions toute notre production vers une installation plus proche de ce fournisseur ? » ou « Quel serait l'impact sur les marges des produits si nous éliminions un fournisseur mais achetions plus auprès d'un autre fournisseur ? »

Mise en place de la structure de l'équipe pour la réussite de l'analytique

L'enquête a révélé un écart troublant : 52 % des entreprises n'ont pas d'analystes de données dédiés pour leur plateforme e-commerce. Ce manque de personnel est directement corrélé à une faible adoption des techniques d'analytique avancée. Sans une expertise dédiée, les entreprises ont du mal à passer du reporting de base à la mise en œuvre de l'analytique prédictive pour la croissance de l'entreprise.

Master B2B recommande une approche à quatre piliers pour la constitution d'équipes d'analytique :

• Exploration et préparation des données
  Un analyste de données comprend la précision et l'exhaustivité des jeux de données disponibles et identifie les valeurs aberrantes qui pourraient fausser les modèles d'IA prédictive.
• Visualisation et mise en récit
  Les analystes métier créent des rapports convaincants qui traduisent des analytiques e-commerce complexes en insights exploitables pour les parties prenantes de l'entreprise.
• Test et validation
  Les ingénieurs et les gestionnaires de produits collaborent avec des Data Scientists pour créer des cadres de test statistiquement solides, garantissant ainsi que les modèles d'analytique prédictive fournissent des prévisions précises.
• Mise à l'échelle et mise en œuvre
  Les Data Scientists créent des modèles robustes basés sur les résultats des tests, travaillant de manière transversale pour mettre en œuvre de nouvelles fonctionnalités d'IA et d'analytique prédictive à l'échelle de l'entreprise.

Les entreprises ont réussi à mettre à l'échelle l'IA dans l'e-commerce et indiquent que cette approche structurée évite l'écueil commun de « paralysie de l'analyse » et de s'assurer que les insights se traduisent par des actions rentables.

L'impératif de démocratisation des données

Dans chaque partie de cette série de recherches, l'importance de la collecte et de l'intégration des données de l'ensemble de l'entreprise a été soulignée. L'un des moteurs des silos de données est que les équipes craignent que leurs données ne se retrouvent dans des endroits où elles n'en ont pas le contrôle. Mais cet état d'esprit contribue en partie à la prolifération des silos de données.

Élimination des silos de données

À une époque où les clients achètent sur plusieurs canaux et où les outils d'IA générative ont besoin d'un maximum de données pour créer des expériences personnalisées, les silos de données ne sont plus acceptables. Cette modification, dans laquelle tous les domaines de l'entreprise ont accès à toutes les données de l'entreprise, est appelée la « démocratisation des données. »

Un dirigeant d'un fabricant mondial de pièces de climatisation a récemment partagé son changement d'état d'esprit autour de la propriété des données : « Nous avons décidé d'arrêter de nous inquiéter autant de la divulgation de nos données exclusives, parce que toute personne qui le veut vraiment peut probablement les obtenir de toute façon. Au lieu de cela, nous avons décidé de partager nos données plus ouvertement au sein de l'entreprise. Si l'équipe digitale et les équipes commerciales travaillent à partir du même ensemble de données, il leur appartient de déterminer comment servir au mieux les clients. »

Établissement de normes de qualité des données

Démocratiser les données ne signifie pas abandonner la surveillance. Comme l'a récemment noté Melody Chien, Senior Director Analyst de Gartner, « des données de bonne qualité fournissent de meilleurs prospects, une meilleure compréhension des clients et de meilleures relations clients. La qualité des données est un avantage concurrentiel que les leaders des données et de l'analytique doivent continuellement améliorer. »

La démocratisation réussie des données nécessite la mise en place d'un comité chargé de superviser l'utilisation des données et de s'assurer qu'elles répondent aux normes organisationnelles. Bien que les données ne soient jamais parfaitement propres, les entreprises doivent définir ce que constitue un niveau « suffisant » et e, faire la norme de mesure.

L'avantage concurrentiel de l'analytique intégrée

SAP CX relève ces défis en fournissant des fonctionnalités d'analytique e-commerce intégrées qui se connectent en toute transparence à l'ERP, au CRM et à d'autres systèmes métier. Cette intégration permet une analytique prédictive optimisée par des données client complètes, de l'historique des achats et des interactions de service aux métriques financières et aux données opérationnelles.

La force de SAP réside dans l'intégration des données dans l'ensemble de l'écosystème de l'entreprise. Cela signifie que chaque insight issu de l'analytique prédictive de l'IA peut incorporer des données de rentabilité, ce qui permet d'optimiser la prise de décision pour une valeur ajoutée à long terme.

En période d'incertitude économique, cette approche intégrée devient encore plus précieuse. Les entreprises ont besoin d'analytique e-commerce qui améliore l'expérience client et a un impact démontrable sur le résultat net.

Points clés à retenir pour les leaders B2B

Comme détaillé dans la quatrième partie de la série « L'impératif de la rentabilité » de SAP et Master B2B, l'opportunité de transformer vos opérations commerciales grâce à l'IA et à l'analytique prédictive est disponible dès aujourd'hui. De nombreuses entreprises augmentant leurs investissements analytiques, les leaders avant-gardistes reconnaissent l'avantage concurrentiel qu'offrent ces fonctionnalités.

Étapes d'action immédiate :

• Créer un socle analytique : 52 % des entreprises manquent d'analystes de données e-commerce dédiés, ce qui en fait votre premier avantage concurrentiel.
• Mettre en œuvre les quatre piliers : se concentrer sur l'exploration, la visualisation, le test et la mise à l'échelle des données.
• Démocratiser vos données : supprimer les silos qui empêchent les équipes d'accéder aux insights clients critiques.
• Établir des normes de qualité : garantir l'exactitude des données tout en permettant un accès inter-service.
• Changer d'état d'esprit : passer de la question « Que s'est-il passé ? » à « Que se passera-t-il ? » et « Comment influer sur les résultats ? »

Il ne s'agit pas de concepts théoriques, mais de solutions pratiques mises en œuvre aujourd'hui par des entreprises leaders. Vos données constituent la clé d'une rentabilité accrue et d'une croissance durable, et la question n'est pas de savoir si ces fonctionnalités deviendront essentielles, mais si votre entreprise mènera la transformation ou suivra les personnes qui agissent en premier.

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