Análise de dados B2B: transforme informações em crescimento

A análise de dados B2B moderna é a prática de transformar fluxos de transações B2B e dados de clientes em insights acionáveis que as empresas podem usar para prever e impulsionar o crescimento.

O desafio da análise de dados B2B atualmente é que, embora haja abundância de informações, análises práticas e relevantes ainda são escassas. Somente no segundo trimestre de 2025, os consumidores dos Estados Unidos geraram cerca de US$ 304,2 bilhões em vendas de e-commerce, segundo o US Census Bureau, produzindo volumes massivos de dados (link em inglês). Já se passaram os tempos em que expressões como “big data” despertavam entusiasmo ou “dados são o novo petróleo” inspiravam transformação. Todas as ferramentas geram dados e todas as plataformas prometem insights, mas o verdadeiro desafio é convertê-los em informações acionáveis.

Esse desafio também é uma oportunidade. As empresas modernas precisam de análises de comércio unificadas e em tempo real que conectem operações B2B e DTC para impulsionar um crescimento previsível. No B2B, os vencedores não são apenas os que produzem relatórios, mas aqueles que transformam a análise de dados em um motor de crescimento orientado para o futuro, capaz de potencializar a personalização, prever o comportamento do comprador e acelerar a tomada de decisões em todos os canais.

O que é análise de dados B2B?

A análise de dados B2B refere-se aos processos e ferramentas que uma empresa usa para coletar, integrar e analisar dados de transações e interações entre empresas. Isso inclui dados de vendas para outras empresas, como pedidos no atacado e contratos corporativos, bem como operações relacionadas, como gestão da cadeia de suprimentos e atendimento ao cliente.

No comércio moderno, a análise B2B abrange canais online e offline para fornecer uma visão completa das operações comerciais, especialmente quando aliada à combinação adequada de produtos e serviços B2B, que consolidam dados em uma visão única e integrada. O foco está em insights no nível da conta, ciclos de vendas mais longos e processos de compra com múltiplas pessoas, que diferem da natureza baseada em volume de muitas operações de vendas B2C. Da mesma forma, as empresas precisam de análises unificadas em todos os canais, permitindo compreender plenamente os clientes e tomar decisões com base em uma única fonte confiável de informação.

De relatórios estáticos a inteligência preditiva

Historicamente, a análise B2B sempre foi limitada. Muitas vezes, significava simplesmente gerar relatórios periódicos, como vendas mensais por região ou receita trimestral por linha de produto, e esses relatórios tinham como foco principal explicar aos líderes por que algo ocorreu, muitas vezes muito depois do evento.

Hoje, a análise evoluiu para um campo completo, incluindo dashboards em tempo real e algoritmos que combinam dados passados para gerar previsões. Os sistemas modernos de análise B2B podem identificar automaticamente anomalias nas vendas, prever quando clientes-chave provavelmente farão novos pedidos, apoiar equipes de vendas na recomendação de produtos com base em padrões de compra e muito mais

A análise B2B pode aprender com a análise B2C, mas copiar táticas raramente funciona. Empresas B2B e B2C compartilham alguns objetivos comuns, mas o foco e a escala diferem.

A análise B2C lida com grandes volumes de clientes individuais e transações. Em contraste, a análise B2B envolve menos clientes, mas maior complexidade. Normalmente, cada cliente realiza pedidos de maior valor e passa por ciclos de venda mais longos e detalhados. Um único cliente B2B pode envolver um comitê de compras com 10 ou mais partes interessadas, todas influenciando uma grande negociação, que muitas vezes pode determinar o sucesso ou fracasso de um trimestre

Por exemplo, a AMR Hair & Beauty, uma das principais fornecedoras de produtos para cabelo e beleza da Austrália, vende tanto para empresas quanto para consumidores em lojas físicas e online. Ao adotar o Shopify Plus, a marca viu um aumento de 77% no ticket médio B2B. "Estamos acompanhando o desempenho do nosso site e, com base nisso, ajustamos a página do carrinho/checkout. Não conseguíamos fazer isso com nossa plataforma antiga", revela Ammar Issa, fundador da AMR Hair & Beauty.

O impulso do setor reflete essa mudança. Uma pesquisa da McKinsey mostra que 64% das empresas B2B "esperam aumentar seus investimentos em análise preditiva" (link em inglês). As empresas reconheceram que os dados por si só não são suficientes. É a inteligência derivada dos dados que importa, e essa inteligência depende, em grande parte, da plataforma que sustenta a análise.

Valor estratégico da análise de dados B2B

• Aceleração de receita por meio de insights de dados
• Ganhos de eficiência operacional
• Transformação da experiência do cliente

Tratar a análise como apenas mais um projeto de TI estabelece uma meta muito baixa. Quando aplicada de forma eficaz, a análise gera valor em diversas frentes: acelera o crescimento da receita, aumenta a eficiência operacional e eleva a experiência do cliente.

No seu nível mais avançado, a tomada de decisões orientada por dados no B2B pode ter efeito multiplicador em toda a organização. Uma pesquisa da McKinsey, por exemplo, revela que empresas B2B de alto desempenho, que se destacam em análise de dados, apresentam lucros antes de juros, impostos, depreciação e amortização (EBITDA) de 15% a 25% superiores aos de seus pares

Aceleração de receita por meio de insights de dados

Ao entender seus melhores clientes, antecipar as necessidades deles e precificar de forma inteligente, você pode criar um ciclo virtuoso que transforma dados em receita e que acelera quanto mais você aprende.

• Identificar segmentos de clientes de alto valor: a análise ajuda a identificar quais clientes ou segmentos contribuem mais para sua receita e lucro, e quais têm o maior potencial de crescimento. Ao focar nos segmentos certos, as empresas podem encontrar nichos ou tipos de conta que geram retornos desproporcionais.
• Prever padrões e timing de recompra: muitas empresas B2B dependem de pedidos recorrentes, e a análise pode descobrir os padrões de compra de cada conta e construir modelos para prever quando eles farão um novo pedido e o que provavelmente precisarão.
• Otimizar estratégias de precificação em todos os canais: a análise pode descobrir padrões para otimizar a precificação quanto à lucratividade e competitividade. Insights de uma estrutura de estratégia de precificação B2B, por exemplo, podem ajudar a identificar onde os clientes são menos sensíveis ao preço, indicando espaço para aumentar a margem.
• Prever resultados de vendas: análises preditivas mais avançadas podem até estimar a probabilidade de fechamento de negócios ou sinalizar contas em risco de churn, dando às equipes de vendas uma vantagem inicial.

A análise também impulsiona o crescimento da receita. A Decathlon, maior varejista de artigos esportivos do mundo, adotou o Shopify Plus e conseguiu acelerar os relatórios em 50% e a análise de dados em 60%, graças a modelos de relatórios prontos para uso.

“É possível visualizar facilmente os números ano a ano em gráficos e combinar vários indicadores-chave de desempenho (KPIs) em um único relatório, o que é extremamente útil”, afirma Tony Leon, diretor de Tecnologia da Decathlon USA. “Também conseguimos identificar rapidamente picos ou quedas nas vendas e comparar números entre diferentes períodos."

Ganhos de eficiência operacional

Além do crescimento da receita, a análise B2B pode gerar melhorias significativas de eficiência.

• Automatizar processos manuais de relatórios: as plataformas modernas de análise podem automatizar a coleta de dados e a geração de relatórios, liberando as equipes para se concentrarem na análise em vez da preparação de dados. Painéis em tempo real substituem relatórios semanais e reduzem erros manuais.
• Visibilidade em tempo real de estoque e cadeia de suprimentos: análises que fornecem visibilidade imediata dos níveis de estoque em armazéns, lojas e em trânsito permitem que as empresas mantenham realocação dinâmica de estoque, roteamento de pedidos mais rápido e menos necessidade de estoque de segurança.
• Reduzir o custo de atendimento por meio de insights de autoatendimento: no B2B, os clientes frequentemente têm dúvidas sobre seu histórico de pedidos, faturas e informações de produtos. Um portal de análise ou painel pode permitir que eles obtenham respostas por conta própria.

O efeito cumulativo de todos esses ganhos de eficiência operacional é um custo menor de atendimento para cada cliente, o que aumenta diretamente a lucratividade. Por exemplo, a DECKED, fabricante de sistemas de armazenamento e organização para caçambas de caminhonetes, ilustra isso: ao usar a Shopify para capturar dados ao vivo, a empresa simplificou as operações e impulsionou o crescimento.

“A Shopify faz uma grande diferença para nós, especialmente no que se refere a dados em tempo real”, afirma Ashlee Weber, diretora de E-commerce e Marketing de Performance da DECKED. “Conseguimos acompanhar as informações em tempo real, algo que outras plataformas não permitem. A Shopify nos dá a oportunidade de tomar decisões imediatas e fundamentadas."

Transformação da experiência do cliente

No passado, a experiência do cliente nem sempre era prioridade no B2B. As vendas dependiam de relacionamentos, e os compradores aceitavam certos atritos, como pedidos por telefone e cotações demoradas, como parte do custo de fazer negócios. Hoje, entretanto, os compradores B2B modernos esperam uma experiência conveniente, personalizada e até agradável, equivalente à oferecida no varejo para consumidores finais.

• Personalização em escala para compradores B2B: assim como os clientes B2C, os clientes B2B respondem melhor a experiências adaptadas às suas necessidades. O desafio é que, no B2B, você deve personalizar no nível da conta ou segmento e, muitas vezes, em vários pontos de contato, algo que só é possível com análises unificadas.
• Recomendações preditivas baseadas no histórico de compras: as recomendações B2B geralmente exigem histórico de compras, dados de uso do produto e conhecimento do contexto comercial. Recomendações preditivas podem impulsionar vendas cross-selling e upselling, aumentando o valor médio do pedido (AOV).
• Gestão proativa de sucesso do cliente: em vez de aguardar que um cliente reclame ou, pior, abandone a marca, a análise permite identificar sinais de alerta e intervir precocemente. Como as empresas B2B costumam obter grande parte da receita por meio de pedidos recorrentes ou contratos de longo prazo, melhorar a retenção pode aumentar significativamente os lucros.

A experiência do cliente melhora mais quando os processos não têm atrito. Por exemplo, a Future Glass, o braço B2B da Glass Warehouse, adotou o Shopify B2B para reduzir o esforço manual e entregar catálogos personalizados com preços exclusivos para cada cliente. O resultado: um aumento de 340% nas vendas B2B e 83% de aumento nas conversões.

Segundo Parker Vitek, gerente de Conteúdo da Glass Warehouse, os clientes podem “simplesmente concluir o checkout, selecionar seus termos e seguir com o dia. Graças a essa eficiência, conseguimos enviar 90% dos pedidos no mesmo dia.”

Recursos estratégicos de análise de dados B2B

• Análise de comportamento do cliente
• Análise de desempenho de vendas
• Análise de estoque e cadeia de suprimentos

O valor estratégico descrito acima é possível para todas as empresas B2B, mas capturar esse valor não é uma questão de apertar um botão ou adotar uma ferramenta. Para construir um motor de análise B2B, as empresas precisam desenvolver capacidades analíticas essenciais que, quando reunidas, permitem impulsionar o crescimento necessário.

Análise de comportamento do cliente

Entender o comportamento de seus clientes B2B é fundamental. No B2B, diferentemente do B2C, isso geralmente se refere ao comportamento por conta ao longo de uma jornada de compra mais extensa.

• Padrões de compra no nível da conta: acompanhe e analise como cada cliente empresarial compra ao longo do tempo. Quais produtos eles compram mais? Com que frequência fazem pedidos? Qual é o valor médio do pedido? Eles estão aumentando ou diminuindo os gastos? Ao analisar esses padrões, você pode categorizar contas e adaptar estratégias para cada uma.
• Mapeamento de jornada com múltiplos stakeholders: as decisões de compra B2B geralmente envolvem vários stakeholders, resultando em uma jornada de compra não linear e demorada. Mapear essa jornada do cliente B2B com análises revela quais pontos de contato são mais importantes para a conversão.
• Modelagem de atribuição entre canais: o marketing e as vendas B2B ocorrem em muitos canais, incluindo anúncios digitais, webinars, white papers, eventos presenciais, visitas de vendas, e-mails e muito mais. Uma capacidade analítica robusta usará modelos, como atribuição de primeiro toque, último toque e multitoque, e até atribuição algorítmica, para atribuir crédito.

Com esse nível de análise do comportamento do cliente, é possível deixar de apenas supor como os clientes empresariais agem e passar a compreender e prever suas ações.

Análise de desempenho de vendas

A análise de desempenho de vendas concentra-se nas métricas e insights que ajudam você a gerenciar e melhorar sua organização de vendas. No B2B empresarial, onde os ciclos de vendas são longos e as equipes são grandes, ter dados sobre atividades e resultados de vendas é crucial para atingir metas.

• Velocidade do pipeline e métricas de conversão: acompanhe as oportunidades à medida que avançam pelos estágios (lead, qualificado, proposta, negociação, fechado, etc.) e calcule métricas como taxas de conversão e velocidade, que você pode usar para identificar gargalos.
• Análise de penetração de conta: a análise de penetração de conta examina o quão profundamente você penetrou em cada conta em relação ao seu potencial usando métricas como adoção de produtos, penetração geográfica ou departamental e tendências de receita por conta.
• Painéis de produtividade da equipe de vendas: a análise de produtividade examina indicadores como o número de ligações e reuniões por representante, propostas enviadas, taxas de ganho por representante, tamanho médio do negócio, alcance de cota e duração do ciclo de vendas por representante ou equipe. Ao exibir essas informações em dashboards, os líderes de vendas conseguem identificar áreas que precisam de melhoria.

O resultado desses esforços é um motor de vendas mais antecipável, que permite prever resultados com mais precisão e identificar os fatores que podem ser acionados para impulsionar os resultados de vendas.

Análise de estoque e cadeia de suprimentos

Para empresas B2B baseadas em produtos, a análise de estoque e cadeia de suprimentos é essencial. A habilidade de atender à demanda do cliente de forma eficiente, sem imobilizar capital em excesso, pode ser o diferencial entre um mês lucrativo e um prejuízo.

• Visibilidade de níveis de estoque em tempo real: análises que fornecem uma visão precisa e consolidada dos níveis de estoque de cada produto em todos os locais permitem que as empresas se comprometam com confiança com os clientes porque sabem exatamente o que está disponível e onde.
• Previsão de demanda por segmento de cliente: a demanda B2B pode ser difícil de prever. Ao prever no nível do segmento, você pode construir um plano diferenciado que incorpora sazonalidade, tendências e até fatores de mercado externos para prever demanda.
• Otimização automatizada de ponto de reposição: em vez de confiar em regras práticas, análises avançadas podem definir pontos de reposição com base na variabilidade real da demanda e nos prazos de entrega. Isso permite que as empresas considerem o nível de serviço que desejam alcançar e a volatilidade da demanda.

A Dalfilo, marca italiana de roupas de cama artesanais, utilizou a Shopify para simplificar a gestão de estoque e logística, otimizando operações em todos os canais de venda e tornando mais eficientes processos de back-end antes complexos. Como resultado, a empresa registrou um crescimento de 1.000% nos negócios em quatro anos.

Como construir uma estratégia de análise de dados B2B

• Avalie sua maturidade de dados atual
• Defina métricas e KPIs de sucesso 
• Selecione a plataforma de análise ideal

Desenvolver uma estratégia de análise B2B requer avaliar a posição atual, definir os resultados desejados, incluindo como medir o sucesso, e escolher a tecnologia e abordagem adequadas para alcançá-los. Sem ferramentas integradas e um plano estruturado, há o risco de investir tempo significativo com resultados limitados

Avalie sua maturidade de dados atual

O primeiro passo é avaliar com precisão o nível atual de maturidade em dados e análises. Superestimar essa maturidade pode levar a decisões equivocadas e desviar o projeto do rumo ideal.

• Checklist de auditoria de coleta de dados: catalogue todas as fontes de dados que você possui atualmente e quais dados estão sendo coletados (ou não). Inclua dados de transações de vendas, de marketing, de clientes, de produtos e quaisquer outros dados externos que você use. Para cada fonte, avalie a qualidade e acessibilidade dos dados.
• Avaliação da pilha de tecnologia: em seguida, analise as ferramentas e sistemas presentes em sua atual infraestrutura de análise. Da mesma forma, examine os principais sistemas corporativos, como ERP, CRM e plataforma de e-commerce, para identificar suas capacidades nativas de análise e verificar o nível de integração entre eles.
• Análise de lacunas de habilidades: avalie as habilidades de sua equipe relacionadas a dados. Você tem analistas de dados ou cientistas de dados na equipe? Os usuários de negócios são alfabetizados em dados? Se você planeja usar análises avançadas, tem a expertise para desenvolvê-las e mantê-las, ou precisará contratar e capacitar? Identifique onde o treinamento pode ser necessário.

Após essa avaliação, será possível ter uma visão clara do ponto de partida e estabelecer uma base sólida para ajustes, experimentos e melhorias contínuas.

Defina métricas e KPIs de sucesso

Como qualquer iniciativa estratégica, seu programa de análise B2B precisa de metas claras e indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir o sucesso. Não basta apenas realizar análises; é fundamental utilizá-las para gerar resultados de negócios concretos e mensuráveis.

• Métricas focadas em receita: identifique os indicadores principais que você deseja impactar com a análise. Isso pode incluir o crescimento geral da receita B2B ou métricas mais específicas, como taxa de conversão de lead em cliente, valor médio do pedido e valor vitalício do cliente (LTV).
• Indicadores de eficiência: defina quais métricas de eficiência operacional devem ser melhoradas. Podem envolver custos e produtividade, como custo de processamento por pedido ou giro de estoque.
• Pontuações de satisfação do cliente: se o objetivo da análise é aprimorar a experiência do cliente por meio de personalização ou melhor serviço, estabeleça metas para métricas como Net Promoter Score (NPS), satisfação do cliente (CSAT) e Customer Effort Score (CES), que mede a facilidade de realizar negócios.

A Dermalogica, por exemplo, utilizou a Shopify para unificar o back-end e oferecer uma experiência de compra aprimorada para seus clientes B2B. Como resultado, a frequência de recompra triplicou, a taxa de conversão aumentou 23% e 75% dos clientes classificaram a experiência de compra com nota 4 ou 5.

Selecione a plataforma de análise ideal

Com uma compreensão clara de onde você está e o que deseja alcançar, o próximo passo é escolher a plataforma ideal para executar sua estratégia de análise B2B. Esta é uma decisão importante: a plataforma será a camada que habilita ou limita todas as capacidades abordadas até agora.

• Construir vs. comprar:  em uma empresa, “construir” pode significar utilizar engenheiros de dados internos para criar um data warehouse, adotar frameworks de análise de código aberto e personalizar todas as soluções. “Comprar” envolve adotar uma plataforma comprovada fornecida por um parceiro externo. Cada abordagem apresenta vantagens e desvantagens, mas comprar geralmente permite iniciar rapidamente, aproveitando melhores práticas integradas.
• Requisitos de integração: a plataforma escolhida deve se conectar a todas as principais fontes de dados, incluindo CRM, ERP, automação de marketing e outros sistemas críticos. Uma boa solução será modular e compatível com integração, oferecendo conectores prontos para aplicativos empresariais comuns e opções de personalização quando necessário.
• Planejamento de escalabilidade: a plataforma precisa crescer junto com a empresa, sem impor limitações. A escalabilidade envolve diferentes dimensões, como volume de dados, número de usuários simultâneos e complexidade analítica. Para empresas que lidam com milhões de transações e múltiplas unidades de negócios, priorizar escalabilidade é uma decisão estratégica.

O Dollar Shave Club, por exemplo, vivenciou as duas abordagens — construir ou comprar — e encontrou maior eficiência ao optar pela Shopify. Ao migrar de uma plataforma própria para a Shopify, a empresa:

• Diminuiu os recursos de manutenção de tecnologia em 40%
• Alcançou novos públicos globais de 100 milhões de usuários por meio do aplicativo Shop
• Fez a transição de seus sites internacionais para a Shopify em semanas em vez de meses

Kyle Iwamoto, vice-presidente de E-commerce do Dollar Shave Club, explica que a empresa "gastava cerca de 40% de nossos recursos totais de tecnologia apenas na manutenção de uma plataforma própria."

Roteiro de implementação para análise de dados B2B

A implementação de análise de dados B2B em escala empresarial é mais eficaz quando realizada em fases. Essa abordagem permite entregar valor rapidamente, aprender com os resultados e realizar ajustes contínuos, além de facilitar a gestão de mudanças em etapas práticas. A seguir, apresentamos um roteiro modelo dividido em três fases — Fundação, Expansão e Otimização — com cronogramas ilustrativos que refletem a abordagem, e não datas rígidas.

Fase 1: Fundação (de 1 a 3 meses)

Na primeira fase, o foco está em estabelecer uma base sólida para sua iniciativa de análise de dados de longo prazo. É o momento de configurar a infraestrutura e a governança necessárias para o sucesso, ao mesmo tempo em que se alcançam algumas vitórias rápidas para demonstrar valor.

• Estrutura de governança de dados: comece estabelecendo políticas, funções e processos em torno de seus dados. Isso inclui definir propriedade de dados, criar definições de dados e um glossário de negócios, e implementar controles de segurança e acesso. Se operar globalmente, garanta a conformidade com regulamentações como GDPR para dados de clientes da UE também.
• Planejamento de integração de sistemas: mapeie como os dados fluirão dos sistemas de origem (ERP, CRM, e-commerce, etc.) para sua plataforma de análise. Isso envolve configurar conectores e estabelecer pipelines ETL/ELT. A chave é criar uma única fonte de verdade.
• Identificação de vitórias rápidas: identifique alguns casos de uso de análise de alto impacto e baixa complexidade que você pode implementar rapidamente. Por exemplo, implementar um painel de vendas simples para a gerência que agrega dados que todos tinham dificuldade em extrair antes.

Com a Fundação estabelecida, incluindo a confiança dos stakeholders, você já pode partir para a próxima fase.

Fase 2: Expansão (de 4 a 6 meses)

Na segunda fase, você expande e aprofunda a implementação da sua análise. Com o trabalho de base feito, é possível lançar recursos de análise mais avançados e estender para mais usuários e domínios de dados.

• Lançamento de análises avançadas: é quando você pode começar a introduzir capacidades analíticas sofisticadas que vão além de painéis básicos. Isso costuma incluir implantação de modelos preditivos, segmentação avançada ou análise complexa de cenários.
• Treinamento e adoção da equipe: realize sessões de treinamento para todos os grupos de usuários. Os gerentes de vendas precisam saber como usar o novo painel de pipeline, os profissionais de marketing precisam entender os relatórios de atribuição e as pessoas de operações precisam navegar pelas análises de estoque. O objetivo é impulsionar a adoção.
• Otimização de processos: a Fase 2 é o momento ideal para refinar processos com base nos insights de dados da Fase 1. Por exemplo, se os dados mostram rupturas frequentes de estoque para certos produtos, você pode implementar um novo processo de planejamento de estoque para resolvê-lo. Deixe os dados revelarem ineficiências ou gargalos e, em seguida, ajuste as operações.

Ao final da Fase 2, as análises devem estar em uso ativo em toda a empresa, com dashboards para os principais departamentos, alguns modelos preditivos ou recursos avançados operando e uma equipe cada vez mais confortável em utilizar dados nas decisões do dia a dia.

Fase 3: Otimização (a partir do 7º mês)

Na Fase 1, é construída a base e implantados projetos piloto; na Fase 2, ocorre a expansão para uma implementação mais ampla; e na Fase 3, você alcança um nível avançado, com capacidade de ajustar e aprimorar continuamente o sistema a longo prazo.

• Implementação de IA e machine learning (ML): a Fase 3 é onde você pode integrar totalmente IA e modelos sofisticados de ML em suas operações. Isso envolve a implementação de recursos como modelos de manutenção preditiva, algoritmos avançados de otimização de preços e chatbots orientados por IA para atendimento ao cliente.
• Refinamento de modelo preditivo: quaisquer modelos preditivos ou algoritmos introduzidos nas fases anteriores devem ser aprimorados continuamente. A Fase 3 consiste em atualizar os modelos com novos dados, aumentar sua precisão e expandir seu alcance.
• Ciclos de melhoria contínua: finalmente, a Fase 3 exige incorporar uma cultura de melhoria contínua para análises. A tecnologia e as condições de negócios mudarão, então sua estratégia de análise precisa continuar evoluindo. Configure reuniões de revisão regulares, verifique o progresso dos KPIs, monitore os níveis de adoção do usuário e identifique novas oportunidades.

Ao final da Fase 3 (e em diante), sua análise de dados B2B deve estar madura e gerando valor contínuo. Você terá capacidades aprimoradas por IA, adoção de usuário muito alta e uma cultura que rotineiramente busca dados para respostas.

Supere desafios comuns de análise de dados B2B

Você traçou um caminho simples para o sucesso, mas isso nem sempre é fácil de seguir na prática. Conhecer antecipadamente os desafios mais comuns permite planejar estratégias de mitigação desde o início.

• Silos de dados entre sistemas: as empresas geralmente sofrem com dados fragmentados e silos que impedem uma visão unificada. Superar isso é sua principal prioridade. A solução envolve tecnologia e governança. Plataformas que permitem análises unificadas em tempo real tornam o processo muito mais fácil.
• Resistência à mudança: os funcionários podem estar acostumados a fazer as coisas "do jeito antigo" e podem desconfiar ou subutilizar novas ferramentas de análise. Superar isso requer práticas fortes de gestão de mudanças, incluindo comunicação clara sobre por que a mudança está acontecendo, treinamento e suporte, e incluir os usuários no processo de design, garantindo que se sintam responsáveis e engajados.
• Complexidade de integração técnica: mesmo com bom planejamento, integrar vários sistemas empresariais e garantir que os pipelines de dados funcionem sem problemas pode ser complexo. Mitigar isso envolve ter engenheiros de dados qualificados ou parceiros de integração que possam solucionar problemas e construir pipelines. Escolher uma plataforma conhecida por fácil integração, como a Shopify, facilita esse processo.
• Dificuldades de medição de ROI: ironicamente, mesmo após implementar análises, algumas empresas têm dificuldade em quantificar o ROI dessas iniciativas. O valor pode ser difuso ou demorar a se concretizar. Para assegurar que o investimento seja justificado, é importante definir desde o início como medir o ROI, incluindo KPIs e métricas quantificáveis, além de melhorias qualitativas nos fluxos de trabalho.

Quando a Schleich, fabricante alemã de brinquedos, adotou a Shopify, conseguiu reduzir em 31% a taxa de abandono de checkout e aumentar os pedidos em 25%. O Shopify Analytics permitiu à empresa analisar os dados da loja e gerar relatórios muito mais rapidamente, além de se integrar aos sistemas de terceiros necessários. "A facilidade de integrações em todas as direções nos economiza uma quantidade incrível de tempo", afirma Alexander Wahl, diretor de Habilitação Comercial Digital da Schleich.

O futuro da análise de dados B2B

A análise de dados B2B está se tornando uma capacidade estratégica essencial. Com o amadurecimento da análise de dados baseada em IA, as empresas preparadas conseguirão superar rapidamente aquelas que ainda dependem de suítes de análise tradicionais.

Uma pesquisa da Gartner (link em inglês) prevê que, até 2027:

• Até 50% das decisões de negócios serão potencializadas ou automatizadas por agentes de IA de decisão.
• Organizações que promovem alfabetização em IA entre executivos podem alcançar desempenho financeiro até 20% superior em comparação com aquelas que não o fazem.
• Empresas que priorizam a preparação semântica de dados para IA podem aumentar a precisão de seus modelos GenAI em até 80% e reduzir custos em até 60%.

Olhando para o futuro, duas mudanças serão especialmente importantes para as empresas:

• Inteligência de comércio unificado: as empresas exigirão uma camada de análise que reúna operações B2B e DTC. Uma visão unificada de clientes, estoque e lucratividade será essencial para previsões precisas e tomada de decisões consistente em todos os canais.
• Análise de autoatendimento para clientes: os compradores B2B esperarão cada vez mais painéis preditivos e insights no nível da conta que eles possam acessar por conta própria. Desde o rastreamento de gastos até a previsão de recompras, a análise de autoatendimento se tornará parte da experiência de compra.