B2B-dataanalyse: Slik får du forutsigbar vekst fra dataene dine

Moderne B2B-dataanalyse handler om å gjøre store mengder transaksjons- og kundedata om til handlingsrettet innsikt som bedrifter kan bruke for å forutsi og fremme vekst.

Problemet med B2B-dataanalyser i dag er at data finnes i overflod, men gode og praktiske analyser gjør det ikke. I andre kvartal 2025 genererte amerikanske forbrukere anslagsvis 304,2 milliarder dollar i netthandelssalg, ifølge US Census Bureau, noe som skapte enorme datamengder. Men vi er for lengst ferdige med dagene da "big data" var et spennende nøkkelord, eller da "data er den nye oljen" var et inspirerende ordtak. Hvert verktøy produserer data, og hver plattform lover innsikt. Utfordringen ligger i å omforme dette til informasjon som faktisk gir verdi.

Den utfordringen er også en mulighet. Moderne bedrifter trenger sanntids, sammenhengende 

handelsanalyser som bygger bro mellom B2B- og DTC-operasjoner for å drive forutsigbar vekst. Vinnerne i B2B er ikke de som bare genererer rapporter, men de som transformerer analyser til en fremoverskuende vekstmotor som driver personalisering, forutsier kjøperatferd og akselererer beslutningstaking på tvers av kanaler.

Hva er B2B-dataanalyser?

B2B-dataanalyser refererer til prosessene og verktøyene en bedrift bruker for å samle inn, integrere og analysere data fra transaksjoner og interaksjoner mellom virksomheter. Dette inkluderer data fra salg til andre selskaper, som engrosordrer og bedriftskontrakter, samt relaterte operasjoner som styring av forsyningskjeden og kundeservice.

I moderne handel spenner B2B-analyser over både online- og offline-kanaler for å gi et komplett bilde av forretningsdriften, spesielt når det kombineres med riktig miks av B2B-produkter og -tjenester som mater data inn i én enkelt visning. Fokuset ligger på innsikt på kontonivå, lengre salgssykluser og kjøpsprosesser med flere beslutningstakere, noe som skiller seg fra den volumbaserte naturen til mange B2C-salgsoperasjoner. Like viktig er at bedrifter nå trenger sammenhengende analyser på tvers av alle kanaler for å forstå kundene sine fullt ut og ta beslutninger basert på én enkelt sannhetskilde.

Fra statiske rapporter til prediktiv analyse

Historisk sett har B2B-analyser vært begrensede. De innebar ofte ganske enkelt å generere periodiske rapporter, som månedlig salg per region eller kvartalsvis inntekt per produktlinje. Disse rapportene var primært ment å informere ledere om hvorfor noe hadde skjedd, lenge etter at det faktisk hadde skjedd.

I dag har B2B-analyser utviklet seg til et eget felt som inkluderer sanntidsdashbord og algoritmer som bruker historiske data for å gi innsikt i fremtiden. Moderne B2B-analysesystemer kan automatisk flagge avvik i salgsdata, forutsi når en stor kunde sannsynligvis vil bestille på nytt, hjelpe salgsteam med å anbefale produkter til en kjøper basert på kjøpsmønstre, og mye mer.

B2B-analyser kan lære av B2C-analyser, men direkte kopiering av taktikker fungerer sjelden. Selv om B2B- og B2C-selskaper deler noen felles mål, er fokuset og skalaen forskjellig.

B2C-analyser håndterer store volumer av individuelle kunder og transaksjoner. B2B-analyser håndterer derimot lavere volum, men høyere kompleksitet. Dette betyr at det typisk er færre kunder med store ordreverdier og lengre, mer involverte salgssykluser. En enkelt B2B-kunde kan involvere en innkjøpskomité på ti eller flere interessenter. Alle disse har innflytelse på én stor avtale, som kan være forskjellen mellom et godt og et dårlig kvartal.

For eksempel selger AMR Hair & Beauty, en av Australias ledende leverandører av hår- og skjønnhetsprodukter, både til bedrifter og forbrukere gjennom fysiske butikker og nettbutikker. Etter å ha tatt i bruk Shopify Plus, opplevde merkevaren en økning på 77 % i gjennomsnittlig B2B-ordreverdi. "Vi sporer ytelsen til nettstedet vårt, og basert på det justerer vi handlekurv- og kassesiden. Det kunne vi ikke gjøre med den gamle plattformen vår", sier Ammar Issa, grunnlegger av AMR Hair & Beauty.

Bransjemomentumet gjenspeiler dette skiftet. McKinseys undersøkelse viser at 64 % av B2B-selskaper "forventer å øke investeringene sine i prediktive analyser". Selskaper har erkjent at data alene ikke er nok. Det er intelligensen som hentes ut fra dataene som betyr noe, og denne intelligensen er ofte avhengig av plattformen analysene dine bygger på.

Den strategiske verdien av B2B-dataanalyser

Å behandle analysearbeid som bare enda et IT-prosjekt legger lista for lavt. Når det gjøres riktig, leverer analysearbeid verdi på flere fronter: det akselererer inntektsvekst, øker operasjonell effektivitet og hever kundeopplevelsen.

På sitt beste kan datadrevet beslutningstaking i B2B ha en sammensatt effekt på tvers av hele virksomheten. En undersøkelse fra McKinsey For eksempel viser data at B2B-bedrifter som er best på data og analyse, oppnår resultater som er vesentlig bedre enn konkurrentenes. Deres resultat før renter, skatter, avskrivninger og amortisering (EBITDA) er typisk 15–25 % høyere.

Inntektsakselerasjon gjennom datainnsikt

Ved å forstå dine beste kunder, forutse deres behov og prise intelligent, kan du skape en positiv syklus som gjør data om til inntekt, en som akselererer jo mer du lærer.

• Identifiser høyverdige kundesegmenter: Analyser hjelper med å finne ut hvilke kunder eller segmenter som bidrar mest til inntekt og fortjeneste, og hvilke som har høyest vekstpotensial. Ved å fokusere på de riktige segmentene kan selskaper finne nisjer eller kontotyper som gir uforholdsmessig stor avkastning.
• Forutsi gjenkjøpsmønstre og timing: Mange B2B-virksomheter er avhengige av gjentatte bestillinger, og analyser kan avdekke hver kontos kjøpsmønstre og bygge modeller for å forutsi når de vil bestille på nytt og hva de sannsynligvis vil trenge.
• Optimalisere prisstrategier på tvers av kanaler: Analyse kan avdekke mønstre for å optimalisere prising for lønnsomhet og konkurranseevne. Innsikt fra et rammeverk for B2B-prisstrategi kan for eksempel bidra til å identifisere hvor kunder er mindre prissensitive, noe som indikerer rom for å øke marginen.
• Forutsi salgsresultater: Mer avanserte prediktive analyser kan til og med estimere sannsynligheten for avtaleinngåelse eller flagge kontoer med risiko for frafall, noe som gir salgsteam et forsprang.

Analyser driver også inntektsakselerasjon. Decathlon, verdens største sportsutstyrsforhandler, tok i bruk Shopify Plus og økte rapporteringshastigheten med 50 % og dataanalyse med 60 % raskere gjennom klare til bruk-rapporteringsmaler.

"Vi kan enkelt se år-til-år-tall på en graf og kombinere flere nøkkelindikatorer (KPI) i én rapport, noe som er veldig nyttig", sier Tony Leon, teknologisjef for Decathlon USA. "Vi kan også enkelt holde oversikt over topper eller fall i salget og raskt sammenligne tall fra én tidsramme til en annen."

Gevinster i operasjonell effektivitet

B2B-analyser kan gi betydelige effektivitetsforbedringer, i tillegg til å bidra til økt topplinjevekst.

• Automatiser manuelle rapporteringsprosesser: Moderne analyseplattformer kan automatisere datainnsamling og rapportgenerering, noe som frigjør team til å fokusere på analyse fremfor dataforberedelse. Sanntidsdashbord erstatter ukentlige rapporter og reduserer manuelle feil.
• Sanntidsoversikt over lager og forsyningskjede: Analyser som gir umiddelbar oversikt over lagernivåer på tvers av varehus, butikker og under transport, gjør det mulig for selskaper å opprettholde dynamisk omfordeling av lager, raskere ordreruting og mindre behov for sikkerhetslager.
• Redusere kostnad per kunde gjennom selvbetjeningsinnsikt: I B2B har kunder ofte spørsmål om ordrehistorikk, fakturaer og produktinformasjon. En analyseportal eller et dashbord kan la kunder få svar på egen hånd.

Den samlede effekten av alle disse gevinstene i operasjonell effektivitet fører til lavere kostnader per kunde, noe som direkte øker lønnsomheten. For eksempel, DECKED, en produsent av oppbevaringssystemer for lastebilflak, illustrerer dette: ved å bruke Shopify til å fange live-data strømlinjeformet selskapet driften og drev vekst.

"Shopify er enormt viktig for oss, spesielt for sanntidsdata", sier Ashlee Weber, direktør for netthandel og ytelsesmarkedsføring hos DECKED. "Vi kan se i sanntid, mens noen av de andre plattformene ikke lar oss gjøre det. Vi har den muligheten i Shopify til å ta beslutninger."

Transformasjon av kundeopplevelsen

Tidligere var ikke kundeopplevelsen alltid en toppprioritet i B2B. Salg var relasjonsdrevet, og kjøpere aksepterte en viss friksjon, som telefonbestillinger og langvarige tilbud, som kostnaden ved å gjøre forretninger. Ikke lenger. Moderne B2B-kjøpere krever praktisk, personlig og til og med hyggelig opplevelse på linje med forbrukerhandel.

• Personalisering i stor skala for B2B-kjøpere: B2B-klienter, som B2C-kunder, responderer bedre på opplevelser skreddersydd til deres behov. Utfordringen er at i B2B må du personalisere på konto- eller segmentnivå og ofte på tvers av flere kontaktpunkter, noe som bare er mulig med sammenhengende analyser.
• Prediktive anbefalinger basert på kjøpshistorikk: B2B-anbefalinger krever ofte kjøpshistorikk, produktbruksdata og kunnskap om forretningskontekst. Prediktive anbefalinger kan drive krysssalg og mersalg, og øke gjennomsnittlig ordreverdi (AOV).
• Proaktiv kundesuksessledelse: I stedet for å vente på at en klient skal klage eller, verre, slutte som kunde, lar analyser deg bruke datasignaler til å gripe inn tidlig. B2B-virksomheter henter ofte en stor del av inntektene fra gjentatte bestillinger eller langsiktige kontrakter, så forbedret kundelojalitet kan dramatisk øke fortjenesten.

Kundeopplevelsen forbedres mest når prosessene blir sømløse. For eksempel tok Future Glass, B2B-armen til Glass Warehouse, i bruk Shopify B2B for å redusere manuelt arbeid og levere tilpassede kataloger med unik prising for hver kunde. Resultatet: en økning på 340 % i B2B-salg og 83 % økning i konverteringer.

Ifølge Parker Vitek, innholdsansvarlig hos Glass Warehouse, kan kundene "bare fullføre kasseprosessen, velge sine vilkår og fortsette som vanlig. På grunn av denne nye effektiviteten får vi 90 % av ordrene våre ut samme dag."

Essensielle B2B-analysefunksjoner for bedrifter

Den strategiske verdien beskrevet ovenfor er mulig for alle B2B-selskaper, men å fange denne verdien handler ikke om å vri på en bryter eller ta i bruk et verktøy. For å bygge en B2B-analysemotor må bedrifter utvikle kjerneanalysefunksjoner som, når de settes sammen, lar dem drive veksten de trenger.

Kundeadferdsanalyser

Å forstå B2B-kundenes atferd er grunnleggende. I B2B, i motsetning til B2C, er dette ofte atferd på kontonivå over en lengre reise.

• Kjøpsmønstre på kontonivå: Spor og analyser hvordan hver bedriftskunde kjøper over tid. Hvilke produkter kjøper de mest? Hvor ofte legger de inn bestillinger? Hva er deres gjennomsnittlige ordreverdi? Øker eller reduserer de forbruket? Ved å analysere disse mønstrene kan du kategorisere kontoer og skreddersy strategier til hver.

• Kartlegging av reise med flere interessenter: B2B-kjøpsbeslutninger involverer ofte flere interessenter, noe som resulterer i en ikke-lineær og langvarig kjøpsreise. Å kartlegge denne B2B-kundereisen med analyser avslører hvilke kontaktpunkter som betyr mest for konvertering.
• Attribusjonsmodellering på tvers av kanaler: B2B-markedsføring og -salg skjer gjennom mange kanaler, inkludert digitale annonser, webinarer, hvitbøker, personlige arrangementer, salgsbesøk, e-poster og lignende. En robust analysefunksjon vil bruke modeller som første berøring, siste berøring og multi-touch-attribusjon, og til og med algoritmisk attribusjon, for å tildele kreditt.

Med dette nivået av kundeadferdsanalyser går du fra å gjette hvordan bedriftskundene dine oppfører seg til å vite og forutsi.

Salgsytelsesanalyser

Salgsytelsesanalyser fokuserer på beregningene og innsikten som hjelper deg med å administrere og forbedre salgsorganisasjonen din. I bedrifts-B2B, hvor salgssyklusene er lange og teamene er store, er det avgjørende å ha data om salgsaktiviteter og -resultater for å nå målene.

• Salgsfart (pipelinehastighet) og konverteringsberegninger: Spor muligheter mens de beveger seg gjennom stadier (lead, kvalifisert, tilbud, forhandling, lukket osv.) og beregn beregninger som konverteringsrater og hastighet, som du kan bruke til å identifisere flaskehalser.
• Kontopenetrasjonsanalyse: Analyser av kontopenetrasjon ser på hvor dypt du har penetrert hver konto sammenlignet med potensialet, ved å bruke beregninger som produktadopsjon, geografisk eller avdelingspenetrasjon og inntektstrender per konto.
• Dashbord for salgsteamproduktivitet: Produktivitetsanalyser ser på indikatorer som antall samtaler og møter per representant, sendte tilbud, vinnerater per representant, gjennomsnittlig avtalestørrelse, kvotenåelse og salgssykluslengde per representant eller team. Ved å presentere disse i dashbord kan salgsledere identifisere hvor de kan forbedre seg.

Resultatet av disse innsatsene er en mer forutsigbar salgsmotor, en som lar deg forutsi resultater mer nøyaktig og vite hvor du skal trekke i spakene for å øke salgsresultatene.

Analyse av lager og forsyningskjede

For produktbaserte B2B-selskaper er lager- og forsyningskjedeanalyser kritiske. Evnen til å møte kundeetterspørsel effektivt uten å binde opp overflødig kapital kan være forskjellen mellom en lønnsom måned og en sløsende.

• Sanntidsoversikt over lagernivåer: Analyser som gir en nøyaktig og konsolidert oversikt over lagernivåene for hvert produkt på tvers av alle lokasjoner, gjør det mulig for selskaper å trygt forplikte seg overfor kundene fordi de vet nøyaktig hva som er tilgjengelig og hvor.
• Etterspørselsprognose etter kundesegment: B2B-etterspørsel kan være vanskelig å forutsi. Ved å prognostisere på segmentnivå kan du bygge en nyansert plan som inkorporerer sesongvariasjoner, trender og til og med eksterne markedsfaktorer for å forutsi fremtidig etterspørsel.
• Automatisert optimalisering av gjenbestillingspunkt: I stedet for å stole på tommelfingerregler kan avanserte analyser sette gjenbestillingspunkter basert på faktisk etterspørselsvariasjon og leveringstider. Dette lar selskaper vurdere servicenivået de ønsker å oppnå og variasjonen (volatiliteten) i etterspørselen.

Dalfilo, for eksempel, et italiensk håndverksmerke for hjemmetekstiler, brukte Shopify til å forenkle lagerstyring og logistikk, noe som gjorde det mulig for dem å optimalisere driften på tvers av alle salgskanaler samtidig som de strømlinjeformet tidligere krevende backend-prosesser. Selskapet oppnådde til slutt en økning på 1 000 % i virksomheten i løpet av fire år.

Bygge din B2B-analysestrategi

Å bygge en B2B-analysestrategi innebærer å vurdere din nåværende posisjon, definere ønsket resultat (og hvordan du vil måle suksess), og velge riktig teknologi og tilnærming for å oppnå det. Med fragmenterte verktøy og en uorganisert vei til målet ditt risikerer du å bruke mye tid med lite å vise til.

Vurder din nåværende datamodenhet

Det første steget er en klar vurdering av din nåværende data- og analysemodenhet. Å overvurdere modenhet på dette stadiet kan avspore deg.

• Sjekkliste for revisjon av datainnsamling: Katalogiser alle datakildene du for øyeblikket har, samt hvilke data som samles inn (eller ikke). Inkluder salgstransaksjonsdata, markedsføringsdata, kundedata, produktdata og eventuelle eksterne data du bruker. For hver kilde, evaluer datakvalitet og tilgjengelighet.
• Evaluering av teknologistabel: Deretter, gjennomgå verktøyene og systemene i din nåværende analysestabel. Se også på dine store bedriftssystemer (ERP, CRM og netthandelsplattform) for å se hvilke innebygde analysefunksjoner de har og hvor godt de integreres.
• Analyse av kompetansegap: Vurder ferdighetene til teamet ditt knyttet til data. Har du dataanalytikere eller dataforskere på staben? Er forretningsbrukere datakyndige? Hvis du planlegger å bruke avanserte analyser, har du ekspertisen til å utvikle og vedlikeholde disse, eller må du ansette eller oppgradere kompetanse? Identifiser hvor opplæring kan være nødvendig.

Etter denne vurderingen bør du ha et klart bilde av utgangspunktet ditt og en grunnlinje for videre iterasjon og eksperimentering.

Definer suksessberegninger og KPI-er

Som ethvert strategisk initiativ trenger B2B-analyseprogrammet ditt klare mål og nøkkelindikatorer (KPI-er) for å måle suksess. Det er ikke nok å "gjøre analyser". Du vil bruke disse analysene til å drive spesifikke, målbare forretningsresultater.

• Inntektsfokuserte beregninger: Identifiser topplinjemålene du vil påvirke med analyser. Dette kan være samlet B2B-inntektsvekstprosent, eller mer granulære beregninger som konverteringsrate fra lead til kunde, gjennomsnittlig ordreverdi og kundelivstidsverdi (LTV) for dine B2B-klienter.
• Effektivitetsindikatorer: Bestem hvilke operasjonelle effektivitetsberegninger du vil forbedre. Dette kan innebære kostnads- og produktivitetsmål, som ordrebehandlingskostnad per ordre eller lageromsetning.
• Kundetilfredshetsscore: Hvis et mål med analyseinitiativet ditt, gjennom bedre personalisering eller service, er å forbedre kundeopplevelsen, sett et mål for score på tvers av beregninger som Net Promoter Score (NPS), kundetilfredshet (CSAT) og kundeinnsatsscore (for hvor enkelt det er å gjøre forretninger).

Dermalogica, for eksempel, brukte Shopify til å samle backend og skape en kjøpsopplevelse for sine B2B-kunder som førte til en tredobling i gjenbestillingsfrekvens og en økning på 23 % i konverteringsrate, og 75 % av kundene vurderte kjøpsopplevelsen som 4 av 5 eller høyere.

Velg riktig analyseplattform

Med en klar forståelse av hvor du står og hva du vil oppnå, er neste steg å velge riktig plattform for å gjennomføre B2B-analysestrategien din. Dette er en kritisk beslutning: plattformen vil enten muliggjøre eller begrense alle funksjonene som er dekket så langt.

• Bygge versus kjøpe-vurderinger: I en bedrift kan "bygge" bety å bruke interne dataingeniører til å lage et datalager, ta i bruk åpen kildekode-analyserammeverk og skreddersy alt. "Kjøpe" kan bety å ta i bruk en bevisst plattform som en leverandør tilbyr. Hver tilnærming har fordeler og ulemper, men å kjøpe ferdige løsninger får deg vanligvis i gang raskere med innebygd beste praksis.
• Integrasjonskrav: Plattformen du velger må kunne integreres med alle dine viktige datakilder, inkludert CRM, ERP, markedsføringsautomatisering og mer. En god plattform vil være modulær og integrasjonsvennlig, og tilby ferdigbygde koblinger til vanlige bedriftsapper samt tilpasningsmuligheter.
• Skaleringsplanlegging: Plattformen du velger bør skalere med deg, ikke begrense deg. Skalerbarhet har flere dimensjoner: datavolum, samtidige brukere og analytisk kompleksitet. For de fleste bedrifter som behandler millioner av transaksjoner og flere forretningsenheter, er det smart å feile på siden av skalerbarhet.

Dollar Shave Club er et godt eksempel på et selskap som måtte vurdere både å bygge en egen løsning og å kjøpe en hyllevare, og de endte opp med å være mest fornøyd med Shopify. Deres opprinnelige hjemmelagde plattform ble erstattet da selskapet migrerte til Shopify:

• Reduserte de teknologivedlikeholdsressurser med 40 %
• Nådde nye globale publikum på 100 millioner brukere gjennom Shop-appen
• Overførte sine internasjonale nettsteder til Shopify på uker i stedet for måneder

Kyle Iwamoto, visepresident for netthandel hos Dollar Shave Club, sier: "Vi brukte omtrent 40 % av våre totale teknologiressurser bare på å vedlikeholde vår hjemmelagde plattform."

Utforsk hvordan du kan drive og vokse B2B-virksomheten din på Shopify

Implementeringskart for B2B-analyser i bedrifter

Å implementere B2B-analyser i bedriftsskala håndteres best i faser. Dette lar deg levere verdi raskt, lære, iterere og håndtere endring i håndterbare deler. Her har vi delt et modellkart inn i tre faser (Grunnlag, Ekspansjon og Optimalisering), men tidslinjene er illustrative for tilnærmingen, ikke en eksakt tidsplan.

Fase 1: Grunnlag (Måned 1–3)

I den første fasen fokuserer du på å bygge et sterkt grunnlag for ditt langsiktige analyseinitiativ. Dette er hvor du setter opp kjerneinfrastrukturen og styringen som trengs for suksess, og oppnå noen raske gevinster for å bevise verdien.

• Rammeverk for datastyring: Start med å etablere retningslinjer, roller og prosesser rundt dataene dine. Dette inkluderer å definere dataeierskap, opprette datadefinisjoner og en forretningsordliste, og implementere sikkerhets- og tilgangskontroller. Hvis du opererer globalt, sørg for overholdelse av regelverk som GDPR for EU-kundedata også.
• Planlegging av systemintegrasjon: Kartlegg hvordan data vil flyte fra kildesystemer (ERP, CRM, netthandel osv.) inn i analyseplattformen din. Dette innebærer å konfigurere koblinger og sette opp ETL/ELT-pipelines. Nøkkelen er å skape én enkelt sannhetskilde.
• Identifisering av raske gevinster: Identifiser et lite antall enkle, men virkningsfulle analysebrukstilfeller som kan implementeres raskt. Et eksempel er å etablere et enkelt salgsdashbord for ledelsen. Dette dashbordet bør samle data som tidligere var vanskelig for alle å hente ut.

Med grunnlaget lagt, inkludert tillit fra interessenter i grunnlaget ditt, kan du sette i gang til neste fase.

Fase 2: Ekspansjon (Måned 4–6)

I fase to skal du utvide og styrke implementeringen av analysene. Etter at grunnarbeidet er ferdig, kan du implementere mer avanserte analysefunksjoner og inkludere flere brukere og datadomener.

• Utrulling av avanserte analyser: Dette er når du kan begynne å introdusere sofistikerte analysefunksjoner som går utover grunnleggende dashbord. Disse kan inkludere distribusjon av prediktive modeller, avansert segmentering eller kompleks scenarioanalyse.
• Teamopplæring og adopsjon: Gjennomfør opplæringsøkter for alle brukergrupper. Salgsledere må vite hvordan de skal bruke det nye pipeline-dashbordet, markedsførere må forstå attribusjonsrapportene, og driftsfolk må navigere i lageranalyser. Målet er å drive adopsjon.
• Prosessoptimalisering: Fase 2 er et ideelt tidspunkt for å finpusse prosesser basert på datainnsikten fra Fase 1. For eksempel, hvis dataene viser hyppige utsolgte varer for visse produkter, kan du implementere en ny lagerplanleggingsprosess for å adressere det. La dataene avsløre ineffektivitet eller flaskehalser, og juster deretter driften tilsvarende.

Ved slutten av Fase 2 bør du ha bedriftsomfattende analyser i aktiv bruk, inkludert kjernedashbord for nøkkelavdelinger, noen prediktive modeller eller avanserte funksjoner som kjører, og en arbeidsstyrke som blir komfortabel med å bruke data i daglige beslutninger.

Fase 3: Optimalisering (Måned 7+)

I Fase 1 bygde du et grunnlag og distribuerte pilotprosjekter. I Fase 2 utvidet du til en bredere distribusjon. I Fase 3 kan du bli virkelig avansert, noe som lar deg finjustere og iterere på systemet på lang sikt.

• AI- og maskinlæringsimplementering (ML): Fase 3 er hvor du fullt ut kan integrere AI og sofistikerte ML-modeller i driften din. Dette kan inkludere distribusjon av ting som prediktive vedlikeholdsmodeller, avanserte prisoptimasjonsalgoritmer eller AI-drevne chatboter for kundeservice.
• Forbedring av prediktive modeller: Eventuelle prediktive modeller eller algoritmer du introduserte i tidligere faser bør forbedres kontinuerlig. Fase 3 innebærer å iterere på modeller med nye data, forbedre nøyaktighet og utvide omfanget deres.
• Kontinuerlige forbedringsykluser: Til slutt krever Fase 3 å innarbeide en kultur for kontinuerlig forbedring for analyser. Teknologi og forretningsforhold vil endre seg, så analysestrategien din må fortsette å utvikle seg. Sett opp regelmessige gjennomgangsmøter, sjekk KPI-fremgang, overvåk brukeradopsjonsnivåer og identifiser nye muligheter.

Ved slutten av Fase 3 (og videre) bør bedriftens B2B-analyser være modne og drive kontinuerlig verdi. Du vil ha AI-forbedrede funksjoner, svært høy brukeradopsjon og en kultur som rutinemessig ser til data for svar.

Overvinne vanlige B2B-analyseutfordringer

Vi har lagt ut en enkel vei til suksess, men en enkel vei er ikke nødvendigvis en lett vei. Ved å lære de typiske utfordringene på forhånd kan du planlegge tiltak som en del av strategien din.

• Datasiloer på tvers av systemer: Bedrifter sliter ofte med fragmenterte data og siloer som hindrer en helhetlig oversikt. Å overvinne dette er din topprioritet. Løsningen omfatter både teknologi og styring/governance. Plattformer som muliggjør sammenhengende analyse i sanntid, gjør prosessen langt enklere.
• Motstand mot endring: Ansatte kan være vant til å gjøre ting «på gamlemåten» og kan mistro eller underutnytte nye analyseverktøy. Å overvinne dette krever solid endringsledelse, inkludert tydelig kommunikasjon om hvorfor endringen skjer, opplæring og støtte, samt å involvere brukerne i designprosessen slik at de får eierskap.
• Teknisk integrasjonskompleksitet: Selv med god planlegging kan det være komplekst å integrere flere bedriftssystemer og sikre at datastrømmene ("pipelines") kjører problemfritt. For å redusere dette, er det nødvendig med dyktige dataingeniører eller integrasjonspartnere som kan feilsøke og bygge disse datastrømmene. Å velge en plattform kjent for enkel integrasjon, som for eksempel Shopify, kan forenkle dette.
• Utfordringer med måling av ROI (Return on Investment): Ironisk nok sliter noen selskaper, selv etter å ha implementert analyse, med å kvantifisere avkastningen (ROI) av selve analysearbeidet. Verdien kan være diffus eller ta tid før den materialiserer seg. For å sikre at investeringen rettferdiggjøres, planlegg på forhånd hvordan ROI skal måles, inkludert kvantifiserbare KPI-er (nøkkelindikatorer) og beregninger, samt kvalitative forbedringer i arbeidsflyten.

Da Schleich, en tysk lekeprodusent, tok i bruk Shopify, oppnådde de en forbedring på 31 % i forlatt handlekurv-rate og en økning på 25 % i bestillinger. Shopify Analytics tillot selskapet å analysere butikkdata og generere rapporter mye raskere samtidig som de integrerte med tredjepartssystemene de trengte. "Enkelheten i integrasjoner i alle retninger sparer oss for en utrolig mengde tid", sier Alexander Wahl, leder for digital kommersiell muliggjøring hos Schleich.

Fremtiden for B2B-dataanalyser

B2B-dataanalyse er i ferd med å bli en kritisk forretningsfunksjon. Selskaper som er forberedt på utviklingen av AI-drevet dataanalyse, vil raskt distansere seg fra konkurrenter som fremdeles baserer seg på eldre analysesystemer.

En undersøkelse fra Gartner forutsier at innen 2027:

• 50 % av forretningsbeslutninger vil bli forsterket eller automatisert av AI-agenter for beslutningsintelligens.
• Organisasjoner som vektlegger AI-kompetanse for ledere vil oppnå 20 % høyere økonomisk ytelse sammenlignet med de som ikke gjør det.
• Organisasjoner som prioriterer semantikk i AI-klare data vil øke GenAI-modellnøyaktigheten med opptil 80 % og redusere kostnadene med opptil 60 %.

Fremover vil to skift være spesielt viktige for bedrifter:

• Sammenhengende handelsintelligens: Bedrifter vil kreve et analyselag som bringer sammen B2B- og DTC-operasjoner. En samlet visning av kunder, lager og lønnsomhet vil være essensiell for nøyaktige prediksjoner og konsistent beslutningstaking på tvers av kanaler.
• Selvbetjente kundeanalyser: B2B-kjøpere vil i økende grad forvente prediktive dashbord og innsikt på kontonivå de kan få tilgang til selv. Fra sporing av forbruk til prognose av gjenbestillinger vil selvbetjente analyser bli en del av kjøpsopplevelsen.

Bedrifter som forbereder seg nå vil gjøre analyser om til en varig fordel.