Análise de dados B2B: transforme dados em crescimento previsível

A análise de dados B2B moderna consiste na prática de transformar fluxos de transações entre empresas e dados de clientes em informação acionável que as organizações podem utilizar para prever e impulsionar o crescimento.

O problema da análise de dados B2B atualmente é que os dados abundam, mas a análise útil, a que realmente orienta decisões, continua a ser escassa. Só no segundo trimestre de 2025, os consumidores norte-americanos geraram cerca de 304,2 mil milhões de euros em vendas de e-commerce, segundo o US Census Bureau, criando volumes massivos de dados. No entanto, já ultrapassámos há muito a fase em que big data era uma palavra-chave entusiasmante ou em que a ideia de que “os dados são o novo petróleo” inspirava transformação. Hoje, todas as ferramentas produzem dados e todas as plataformas prometem análises, o verdadeiro desafio está em transformar esses dados em informação realmente útil para a tomada de decisões.

Esse desafio representa também uma grande oportunidade. As empresas modernas precisam de análises de comércio unificado, em tempo real, que liguem as operações B2B e DTC para impulsionar um crescimento previsível. 

No B2B, os vencedores não são aqueles que apenas produzem relatórios, mas sim aqueles que transformam a análise de dados num motor de crescimento orientado para o futuro, capaz de suportar a personalização, antecipar o comportamento dos compradores 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 utiliza para recolher, integrar e analisar dados provenientes de transações e interações entre empresas. Isto inclui dados de vendas a outras empresas, como encomendas por grosso e contratos empresariais, bem como operações associadas, como a gestão da cadeia de abastecimento e o apoio ao cliente.

No comércio moderno, a análise B2B abrange canais online e offline, permitindo obter uma visão completa das operações do negócio, especialmente quando combinada com a combinação certa de produtos e serviços B2B que alimentam os dados numa única visão integrada. O foco está na análise ao nível da conta de cliente, em ciclos de vendas mais longos e em processos de compra que envolvem múltiplos decisores, características que diferem da lógica mais orientada para volume de muitas operações B2C.

Igualmente importante, as empresas precisam hoje de análises unificadas em todos os canais para compreender plenamente os seus clientes e tomar decisões com base numa única fonte de verdade.

De relatórios estáticos a inteligência preditiva

Historicamente, a análise B2B foi bastante limitada. Muitas vezes resumia-se à geração de relatórios periódicos, como vendas mensais por região ou receita trimestral por linha de produto. Estes relatórios serviam sobretudo para informar a gestão sobre o que tinha acontecido, normalmente muito depois dos acontecimentos.

Hoje, a análise B2B evoluiu para uma disciplina própria, que inclui painéis de controlo em tempo real e algoritmos que utilizam dados históricos para gerar previsões. Os sistemas modernos de análise B2B conseguem identificar automaticamente anomalias nos dados de vendas, prever quando um cliente importante poderá realizar uma nova encomenda e ajudar as equipas comerciais a recomendar produtos a um comprador com base em padrões de compra, entre muitas outras possibilidades.

A análise B2B pode aprender com a análise B2C, mas copiar estratégias diretamente raramente funciona. As empresas B2B e B2C partilham alguns objetivos comuns, mas diferem significativamente em foco e escala.

A análise B2C lida com grandes volumes de clientes individuais e de transações. Em contraste, a análise B2B trabalha com volumes menores, mas com um grau muito maior de complexidade. Normalmente existem menos clientes, mas com valores de encomenda elevados e ciclos de vendas mais longos e exigentes. 

Um único cliente B2B pode envolver um comité de compras com dez ou mais intervenientes, todos a influenciar uma negociação importante. Esse contrato pode fazer a diferença entre um bom trimestre e um trimestre fraco.

Um exemplo é a AMR Hair & Beauty, um dos principais fornecedores de produtos profissionais de cabelo e beleza na Austrália, que vende tanto a empresas como a consumidores através de lojas físicas e online. Depois de adotar a Shopify Plus, a marca registou um aumento de 77% no valor médio das encomendas B2B.

“Estamos constantemente a acompanhar o desempenho do nosso site e, com base nesses dados, ajustamos a página de carrinho e check-out. Não conseguíamos fazer isso com a nossa plataforma anterior.”

Ammar Issa, fundador da AMR Hair & Beauty

O próprio setor reflete esta mudança. Segundo investigação da McKinsey, 64% das empresas B2B esperam aumentar os seus investimentos em análise preditiva. As organizações perceberam que os dados, por si só, não são suficientes. O que realmente importa é a inteligência que pode ser extraída desses dados, e essa inteligência depende muitas vezes da plataforma que sustenta toda a sua análise.

O valor estratégico da análise de dados B2B

Tratar a análise de dados como apenas mais um projeto de TI estabelece uma fasquia demasiado baixa. Quando bem aplicada, a análise gera valor em várias frentes: acelera o crescimento da receita, aumenta a eficiência operacional e melhora a experiência do cliente.

No seu melhor, a tomada de decisões orientada por dados no B2B pode ter um efeito cumulativo em toda a organização. A investigação da McKinsey mostra, por exemplo, que as empresas B2B com melhor desempenho em dados e análise superam significativamente os seus pares, registando entre 15% e 25% mais em lucros antes de juros, impostos, depreciação e amortização (EBITDA).

Aceleração da receita através de insights de dados

Ao compreender os seus melhores clientes, antecipar as suas necessidades e definir preços de forma estratégica, as empresas podem criar um ciclo virtuoso que transforma dados em receita. Este ciclo tende a acelerar à medida que a organização aprende mais com os seus próprios dados e melhora continuamente as suas decisões.

• Identificar segmentos de clientes de elevado valor: A análise de dados ajuda a identificar quais os clientes ou segmentos que contribuem mais para a receita e para o lucro, bem como aqueles que apresentam maior potencial de crescimento. Ao concentrar-se nos segmentos certos, as empresas podem descobrir nichos ou tipos de conta que geram retornos desproporcionais.
• Prever padrões e momentos de reencomenda: Muitas empresas B2B dependem de encomendas recorrentes. A análise permite identificar os padrões de compra de cada conta e criar modelos que ajudam a prever quando um cliente fará uma nova encomenda e quais os produtos de que provavelmente irá precisar.
• Otimizar estratégias de preços em todos os canais: A análise pode revelar padrões que ajudam a otimizar preços para equilibrar rentabilidade e competitividade. A informação obtida através de uma estratégia de preços B2B, por exemplo, pode mostrar onde os clientes são menos sensíveis ao preço, indicando oportunidades para aumentar a margem.
• Prever resultados de vendas: Ferramentas mais avançadas de análise preditiva podem até estimar a probabilidade de fecho de um negócio ou sinalizar contas com risco de abandono, dando às equipas comerciais uma vantagem antecipada para agir.

A análise de dados também pode acelerar diretamente o crescimento da receita. A Decathlon, o maior retalhista de artigos desportivos do mundo, adotou a Shopify Plus e conseguiu acelerar a produção de relatórios em 50% e a análise de dados em 60%, graças à utilização de modelos de relatórios prontos a usar.

“Conseguimos ver facilmente números ano após ano num gráfico e combinar vários indicadores-chave de desempenho (KPI) num único relatório, o que é extremamente útil”, afirma Tony Leon, diretor de tecnologia da Decathlon USA. “Também conseguimos acompanhar facilmente picos ou quedas nas vendas e comparar rapidamente os resultados entre diferentes períodos.”

Ganhos de eficiência operacional

Para além de impulsionar o crescimento da receita, a análise B2B pode também gerar ganhos significativos de eficiência operacional.

• Automatizar processos manuais de relatórios: As plataformas modernas de análise permitem automatizar a recolha de dados e a criação de relatórios, libertando as equipas para se concentrarem na interpretação da informação em vez da preparação dos dados. Painéis de controlo em tempo real substituem relatórios semanais e ajudam a reduzir erros manuais.
• Visibilidade em tempo real do inventário e da cadeia de abastecimento: A análise que oferece visibilidade imediata dos níveis de inventário em armazéns, lojas e mercadoria em trânsito permite às empresas gerir a realocação dinâmica de stock, acelerar o encaminhamento de encomendas e reduzir a necessidade de stock de segurança.
• Reduzir o custo de servir através de informação em autosserviço: No B2B, os clientes têm frequentemente questões sobre o seu histórico de encomendas, faturas ou informações de produto. Um portal ou painel de análise pode permitir que encontrem essas respostas de forma autónoma.

O efeito combinado destes ganhos de eficiência operacional traduz-se num custo mais baixo para servir cada cliente, o que aumenta diretamente a rentabilidade.

Um exemplo claro é a DECKED, fabricante de sistemas de armazenamento e organização para caixas de camionetas. Ao utilizar a Shopify para captar dados em tempo real, a empresa conseguiu simplificar as operações e apoiar o crescimento do negócio.

“A Shopify é enorme para nós, especialmente no que toca a dados em tempo real”, afirma Ashlee Weber, diretora de e-commerce e marketing de desempenho na DECKED. “Conseguimos ver tudo em tempo real, algo que algumas outras plataformas não permitem. Com a Shopify, temos essa oportunidade de tomar decisões com base nos dados.”

Transformação da experiência do cliente

No passado, a experiência do cliente nem sempre era a principal prioridade no B2B. As vendas eram orientadas por relacionamentos, e os compradores aceitavam algum atrito, como encomendas por telefone e orçamentos demorados, como o custo de fazer negócios. Já não é assim. Os compradores B2B modernos exigem uma experiência conveniente, personalizada e até agradável, ao nível das compras de consumo.

• Personalização em escala para compradores B2B: Os clientes B2B, como os clientes B2C, respondem melhor a experiências adaptadas às suas necessidades. O desafio é que no B2B deve-se personalizar ao nível da conta ou segmento e frequentemente através de múltiplos pontos de contacto, algo que só é possível com análise unificada.
• Recomendações preditivas baseadas no histórico de compras: As recomendações B2B frequentemente requerem histórico de compras, dados de utilização de produtos e conhecimento do contexto empresarial. Recomendações preditivas podem impulsionar vendas cruzadas e upselling, aumentando o valor médio de encomenda (AOV).

• Gestão proativa de sucesso do cliente: Em vez de esperar que um cliente se queixe ou, pior, abandone, a análise permite usar sinais de dados para intervir precocemente. As empresas B2B frequentemente derivam uma grande parte da receita de encomendas repetidas ou contratos de longo prazo, pelo que melhorar a retenção pode aumentar dramaticamente os lucros.

A experiência do cliente melhora significativamente quando os processos se tornam mais fluidos. Por exemplo, a Future Glass, a divisão B2B da Glass Warehouse, adotou o Shopify B2B para reduzir o trabalho manual e disponibilizar catálogos personalizados com preços específicos para cada cliente. O resultado foi um aumento de 340% nas vendas B2B e um crescimento de 83% nas conversões.

Segundo Parker Vitek, gestor de conteúdos da Glass Warehouse, os clientes podem “simplesmente avançar pelo processo de check-out, selecionar as suas condições de pagamento e continuar com o seu dia”.

“Graças a esta nova eficiência, estamos a expedir 90% das nossas encomendas no próprio dia.”

Capacidades essenciais de análise B2B para empresas

O valor estratégico descrito acima está ao alcance de qualquer empresa B2B. No entanto, captar esse valor não se resume a carregar num botão ou a adotar uma nova ferramenta. Para construir um verdadeiro motor de análise B2B, as empresas precisam de desenvolver capacidades analíticas fundamentais que, quando combinadas, permitem impulsionar o crescimento que necessitam.

Análise de comportamento do cliente

Compreender o comportamento dos seus clientes B2B é fundamental. No B2B, ao contrário do B2C, isto significa frequentemente analisar o comportamento ao nível da conta ao longo de uma jornada de compra mais longa.

• Padrões de compra ao nível da conta: Acompanhe e analise como cada cliente empresarial compra ao longo do tempo. Que produtos compram com maior frequência? Com que regularidade fazem encomendas? Qual é o valor médio das suas encomendas? O volume de compras está a aumentar ou a diminuir? Ao analisar estes padrões, é possível categorizar contas e adaptar estratégias específicas a cada uma.
• Mapeamento da jornada com múltiplos intervenientes: As decisões de compra B2B envolvem frequentemente várias partes interessadas, o que torna a jornada de compra mais longa e menos linear. Mapear esta jornada através da análise de dados ajuda a identificar quais os pontos de contacto que têm maior impacto na conversão.
• Modelos de atribuição entre canais: O marketing e as vendas B2B acontecem através de múltiplos canais, incluindo anúncios digitais, webinars, white papers, eventos presenciais, reuniões comerciais, e-mails, entre outros. Uma análise robusta utiliza modelos como atribuição de primeiro contacto, último contacto, multi-contacto e até modelos algorítmicos para atribuir corretamente o contributo de cada canal.

Com este nível de análise do comportamento do cliente, as empresas deixam de depender de suposições sobre o comportamento dos seus clientes empresariais e passam a compreender e antecipar esse comportamento com base em dados.

Análise de desempenho de vendas

A análise de desempenho de vendas centra-se nas métricas e na informação analítica que ajudam a gerir e melhorar a organização de vendas. No B2B empresarial, onde os ciclos de venda são mais longos e as equipas comerciais tendem a ser maiores, ter acesso a dados claros sobre atividades comerciais e resultados de vendas é essencial para atingir os objetivos definidos.

• Velocidade do pipeline e métricas de conversão: Acompanhe as oportunidades à medida que avançam pelas diferentes fases do processo de vendas (lead, qualificado, proposta, negociação, fechado, entre outras) e calcule métricas como taxas de conversão e velocidade do pipeline, que ajudam a identificar possíveis estrangulamentos no processo de vendas.
• Análise de penetração de contas: A análise de penetração de contas avalia até que ponto cada conta foi desenvolvida em relação ao seu potencial total. Isto pode incluir a adoção de diferentes produtos, a penetração em várias regiões ou departamentos dentro da organização cliente, e a receita gerada por conta.
• Painéis de controlo de produtividade da equipa de vendas: A análise de produtividade avalia indicadores como o número de chamadas e reuniões por representante, propostas enviadas, taxa de sucesso por vendedor, valor médio dos negócios, cumprimento de quotas e duração do ciclo de vendas por representante ou equipa. Ao apresentar estes dados em painéis de controlo, os líderes de vendas conseguem identificar mais facilmente oportunidades de melhoria.

O resultado destes esforços é um motor de vendas mais previsível, que permite prever resultados com maior precisão e identificar claramente quais as alavancas que devem ser acionadas para aumentar o desempenho comercial.

Análise de inventário e cadeia de abastecimento

Para empresas B2B baseadas em produtos, a análise de inventário e da cadeia de abastecimento é fundamental. A capacidade de responder à procura dos clientes de forma eficiente, sem imobilizar capital em excesso, pode fazer a diferença entre um mês lucrativo e um mês com perdas.

• Visibilidade dos níveis de stock em tempo real: A análise que oferece uma visão precisa e consolidada dos níveis de stock de cada produto, em todas as localizações, permite às empresas comprometerem-se com confiança junto dos clientes, pois sabem exatamente o que está disponível e onde.
• Previsão de procura por segmento de cliente: A procura no B2B pode ser difícil de antecipar. Ao prever a procura ao nível do segmento, é possível criar um plano mais preciso que incorpora sazonalidade, tendências e até fatores externos de mercado para estimar a procura futura.
• Otimização automatizada dos pontos de reencomenda: Em vez de depender de regras aproximadas, a análise avançada pode definir pontos de reencomenda com base na variabilidade real da procura e nos prazos de entrega. Isto permite às empresas considerar simultaneamente o nível de serviço que pretendem garantir e a volatilidade da procura.

A Dalfilo, por exemplo, uma marca italiana de roupa de casa artesanal, utilizou a Shopify para simplificar a gestão de inventário e da logística. Isto permitiu otimizar as operações em todos os canais de venda, ao mesmo tempo que simplificou processos de back-end que anteriormente eram complexos.

Como resultado, a empresa conseguiu alcançar um crescimento de 1000% no negócio ao longo de quatro anos.

Construir a sua estratégia de análise B2B

Construir uma estratégia de análise B2B implica avaliar a sua situação atual, definir o resultado que pretende alcançar (e como irá medir o sucesso) e escolher a tecnologia e a abordagem adequadas para lá chegar.

Quando as ferramentas estão fragmentadas e o caminho até ao objetivo não é claro, existe o risco de investir muito tempo e recursos com poucos resultados concretos para demonstrar.

Avaliar a sua maturidade de dados atual

O primeiro passo é fazer uma avaliação clara do nível atual de maturidade da sua empresa em dados e análise. Sobrevalorizar essa maturidade nesta fase pode facilmente desviá-lo do caminho certo.

• Lista de verificação para auditoria da recolha de dados: Catalogue todas as fontes de dados atualmente disponíveis e identifique que dados estão efetivamente a ser recolhidos (ou que dados estão em falta). Inclua dados de transações de vendas, dados de marketing, dados de clientes, dados de produtos e quaisquer fontes de dados externas utilizadas. Para cada fonte, avalie também a qualidade, consistência e acessibilidade dos dados.
• Avaliação do stack tecnológico: De seguida, analise as ferramentas e sistemas que fazem parte do seu atual stack de análise. Ao mesmo tempo, reveja os seus principais sistemas empresariais, como ERP, CRM e a plataforma de e-commerce, para perceber que capacidades analíticas nativas oferecem e até que ponto se integram eficazmente entre si.
• Análise de lacunas de competências: Avalie as competências da sua equipa em matéria de dados. Existem analistas de dados ou cientistas de dados na organização? Os utilizadores de negócio possuem literacia de dados suficiente para trabalhar com análises? Se pretende utilizar análise avançada, tem os recursos internos para desenvolver e manter essas capacidades, ou será necessário contratar talento ou reforçar competências? Identifique claramente onde poderá ser necessária formação.

Após esta avaliação, deve ter uma imagem clara do seu ponto de partida e uma base para iteração e experimentação adicionais.

Definir métricas de sucesso e KPIs

Tal como qualquer iniciativa estratégica, o seu programa de análise B2B precisa de objetivos claros e indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir o sucesso. Não basta simplesmente “fazer análise”. O objetivo é utilizar essa análise para impulsionar resultados empresariais concretos e mensuráveis.

• Métricas focadas na receita: Identifique as métricas principais que pretende influenciar através da análise de dados. Isto pode incluir a taxa global de crescimento da receita B2B, ou métricas mais específicas como a taxa de conversão de lead para cliente, o valor médio de encomenda e o valor de vida do cliente (LTV) para clientes B2B.
• Indicadores de eficiência: Determine quais as métricas de eficiência operacional que pretende melhorar. Isto pode incluir indicadores de custo e produtividade, como o custo de processamento por encomenda ou a rotação de inventário.
• Indicadores de satisfação do cliente: Se um dos objetivos da sua iniciativa de análise for melhorar a experiência do cliente, por exemplo, através de maior personalização ou melhor serviço, defina metas claras para métricas como Net Promoter Score (NPS), satisfação do cliente (CSAT) e pontuação de esforço do cliente, que mede a facilidade de fazer negócio com a empresa.

A Dermalogica, por exemplo, utilizou a Shopify para unificar o seu back-end e criar uma experiência de compra mais eficiente para os seus clientes B2B. O resultado foi um aumento de três vezes na frequência de reencomendas, um crescimento de 23% na taxa de conversão e 75% dos clientes a classificarem a experiência de compra com 4 em 5 ou mais.

Selecionar a plataforma de análise certa

Com uma compreensão clara de onde está atualmente e do que pretende alcançar, o passo seguinte é escolher a plataforma certa para executar a sua estratégia de análise B2B. Trata-se de uma decisão crítica, pois a plataforma será a camada que permite ou limita todas as capacidades analíticas discutidas até aqui.

• Construir ou comprar: Numa organização, “construir” pode significar utilizar engenheiros de dados internos para desenvolver um armazém de dados, adotar estruturas de análise de código aberto e personalizar toda a infraestrutura. “Comprar”, por outro lado, pode significar adotar uma plataforma comprovada disponibilizada por um fornecedor. Cada abordagem tem vantagens e desvantagens, mas comprar tende a permitir uma implementação mais rápida e com boas práticas já integradas.
• Requisitos de integração: A plataforma escolhida deve integrar-se facilmente com todas as suas principais fontes de dados, incluindo CRM, ERP, ferramentas de automação de marketing e outros sistemas empresariais. Uma boa plataforma será modular e preparada para integração, oferecendo conectores pré-configurados para aplicações empresariais comuns, bem como opções de personalização.
• Planeamento de escalabilidade: A plataforma deve crescer juntamente com o seu negócio, e não tornar-se uma limitação. A escalabilidade envolve várias dimensões: volume de dados, número de utilizadores simultâneos e complexidade analítica. Para a maioria das empresas que processam milhões de transações e operam em múltiplas unidades de negócio, optar por uma solução preparada para escalar é geralmente a decisão mais prudente.

O Dollar Shave Club, por exemplo, experimentou ambos os lados da decisão entre construir e comprar, acabando por ficar mais satisfeito com a Shopify. Quando a empresa migrou de uma plataforma desenvolvida internamente para a Shopify, conseguiu:

• Reduzir em 40% os recursos dedicados à manutenção tecnológica
• Alcançar novas audiências globais de 100 milhões de utilizadores através da aplicação Shop
• Migrar os seus sites internacionais para a Shopify em semanas, em vez de meses

Segundo Kyle Iwamoto, vice-presidente de e-commerce no Dollar Shave Club:

“Gastávamos cerca de 40% de todos os nossos recursos tecnológicos apenas na manutenção da nossa plataforma desenvolvida internamente.

Roteiro de implementação para análise B2B empresarial

Implementar análise de dados à escala empresarial é um processo que deve ser abordado por fases. Esta abordagem permite gerar valor rapidamente, aprender com os resultados, iterar ao longo do processo e gerir a mudança de forma mais controlada.

Aqui, dividimos um roteiro de referência em três fases, Fundação, Expansão e Otimização, mas estes prazos são apenas ilustrativos da abordagem. Não devem ser interpretados como um calendário rígido ou definitivo.

Fase 1: Fundação (1-3 meses)

Na primeira fase, o foco deve estar em construir uma base sólida para a sua iniciativa de análise a longo prazo. É neste momento que se estabelece a infraestrutura central e o modelo de governação necessários para o sucesso, ao mesmo tempo que se obtêm algumas vitórias rápidas que demonstram valor.

• Modelo de governação de dados: Comece por definir políticas, responsabilidades e processos relacionados com os dados. Isto inclui estabelecer a propriedade dos dados, criar definições padronizadas e um glossário empresarial, e implementar controlos de segurança e de acesso. Se operar a nível internacional, garanta também a conformidade com regulamentos como o RGPD para dados de clientes da União Europeia.

• Planeamento de integração de sistemas: Mapeie de que forma os dados irão fluir dos sistemas de origem, como ERP, CRM e plataformas de e-commerce, para a sua plataforma de análise. Este processo envolve configurar conectores e estabelecer pipelines ETL ou ELT. O objetivo é criar uma única fonte de verdade para os dados da organização.

• Identificação de vitórias rápidas: Identifique alguns casos de uso de análise com alto impacto e baixa complexidade, que possam ser implementados rapidamente. Por exemplo, criar um painel de controlo de vendas para a equipa de gestão que agregue dados que anteriormente eram difíceis de obter ou analisar.

Com esta base estabelecida, e com a confiança das partes interessadas reforçada, a organização estará preparada para avançar para a fase seguinte.

Fase 2: Expansão (4-6 meses)

Na segunda fase, o objetivo é expandir e aprofundar a implementação da análise de dados. Com a base já estabelecida, torna-se possível introduzir funcionalidades analíticas mais avançadas e alargar o acesso a mais utilizadores e áreas da organização.

• Implementação de análise avançada: Nesta fase, podem ser introduzidas capacidades analíticas mais sofisticadas que vão além de painéis de controlo básicos. Isto pode incluir modelos preditivos, segmentação avançada de clientes ou análises mais complexas de cenários.
• Formação e adoção pela equipa: É importante realizar sessões de formação para os diferentes grupos de utilizadores. Os gestores de vendas precisam de saber utilizar os novos painéis de controlo do pipeline comercial, os profissionais de marketing devem compreender os relatórios de atribuição, e as equipas de operações precisam de saber interpretar a análise de inventário. O objetivo é promover a adoção efetiva das ferramentas de dados em toda a organização.
• Otimização de processos: A Fase 2 é também o momento ideal para ajustar processos com base nos dados obtidos na Fase 1. Por exemplo, se os dados revelarem ruturas de stock frequentes em determinados produtos, poderá ser implementado um novo processo de planeamento de inventário para resolver o problema. Deixe que os dados revelem ineficiências ou estrangulamentos operacionais, e depois ajuste os processos em conformidade.

No final da Fase 2, a empresa deverá ter análise de dados integrada e em utilização ativa em toda a organização, incluindo painéis de controlo centrais para departamentos-chave, alguns modelos preditivos ou funcionalidades avançadas em funcionamento e uma equipa cada vez mais confortável a utilizar dados na tomada de decisões do dia a dia.

Fase 3: Otimização (mais de 7 meses)

Na Fase 1, construiu uma base sólida e implementou projetos-piloto. Na Fase 2, expandiu a análise a uma implementação mais abrangente. Na Fase 3, a organização pode tornar-se verdadeiramente avançada, permitindo afinar e evoluir continuamente o sistema ao longo do tempo.

• Implementação de IA e machine learning (ML): A Fase 3 é o momento em que pode integrar plenamente inteligência artificial e modelos avançados de machine learning nas operações. Isto pode incluir soluções como modelos de manutenção preditiva, algoritmos avançados de otimização de preços ou chatbots baseados em IA para apoio ao cliente.
• Aperfeiçoamento de modelos preditivos: Todos os modelos preditivos ou algoritmos introduzidos nas fases anteriores devem ser continuamente aperfeiçoados. A Fase 3 implica iterar os modelos com novos dados, melhorar a precisão e alargar o seu âmbito de aplicação.
• Ciclos de melhoria contínua: Por fim, a Fase 3 exige a incorporação de uma cultura de melhoria contínua na análise de dados. A tecnologia e as condições de mercado evoluem constantemente, pelo que a sua estratégia analítica também deve evoluir. Estabeleça reuniões regulares de revisão, acompanhe o progresso dos KPIs, monitorize os níveis de adoção pelos utilizadores e identifique novas oportunidades de melhoria.

No final da Fase 3, e daí em diante, a sua análise B2B deverá estar madura e a gerar valor de forma contínua. A organização contará com capacidades reforçadas por IA, elevada adoção por parte dos utilizadores e uma cultura empresarial que recorre sistematicamente aos dados para orientar decisões.

Superar desafios comuns da análise B2B

Descrevemos um caminho relativamente simples para o sucesso, mas um caminho simples não significa necessariamente um caminho fácil. Ao conhecer antecipadamente os desafios mais comuns, pode preparar estratégias de mitigação como parte do seu plano.

• Silos de dados entre sistemas: Muitas empresas enfrentam problemas com dados fragmentados e isolados em diferentes sistemas, o que impede a obtenção de uma visão unificada do negócio. Superar este desafio deve ser uma prioridade. A solução envolve tanto tecnologia como governação de dados. Plataformas que permitem análise unificada em tempo real tornam este processo muito mais simples.

• Resistência à mudança: Os colaboradores podem estar habituados a trabalhar “à maneira antiga” e mostrar resistência ou utilizar pouco as novas ferramentas de análise. Superar esta barreira exige uma gestão de mudança eficaz, com comunicação clara sobre as razões da mudança, formação adequada, apoio contínuo e envolvimento dos utilizadores no desenho das soluções, para que sintam que fazem parte do processo.

• Complexidade de integração técnica: Mesmo com um bom planeamento, integrar vários sistemas empresariais e garantir que os fluxos de dados funcionem corretamente pode ser um processo complexo. Para mitigar este risco, é importante contar com engenheiros de dados qualificados ou parceiros de integração capazes de resolver problemas e construir pipelines de dados fiáveis. Escolher uma plataforma conhecida pela facilidade de integração, como a Shopify, também pode simplificar significativamente o processo.

• Dificuldades de medição de ROI: Curiosamente, mesmo depois de implementar soluções de análise, algumas empresas têm dificuldade em medir o retorno do investimento dessas iniciativas. O valor pode ser difuso ou demorar a tornar-se evidente. Para garantir que o investimento é justificado, é essencial definir antecipadamente como será medido o ROI, incluindo KPIs e métricas quantitativas, bem como melhorias qualitativas nos fluxos de trabalho.

A Schleich, fabricante alemã de brinquedos, é um exemplo claro. Depois de adotar a Shopify, a empresa registou uma melhoria de 31% na taxa de abandono no check-out e um aumento de 25% no número de encomendas. O Shopify Analytics permitiu analisar os dados da loja e gerar relatórios muito mais rapidamente, ao mesmo tempo que se integrava com os sistemas de terceiros necessários.

“A facilidade de integração com diferentes sistemas poupa-nos uma quantidade incrível de tempo.”

Alexander Wahl, responsável pela capacitação comercial digital na Schleich.

O futuro da análise de dados B2B

A análise de dados B2B está prestes a tornar-se uma capacidade verdadeiramente decisiva para as empresas. À medida que a análise de dados baseada em IA evolui, as organizações que já estiverem preparadas irão ultrapassar rapidamente aquelas que ainda estão a desenvolver infraestruturas de análise pensadas para um contexto pré-IA.

A investigação da Gartner prevê que, até 2027:

• 50% das decisões empresariais serão aumentadas ou automatizadas por agentes de IA dedicados à inteligência de decisão.
  
• Organizações que promovem a literacia em IA entre executivos alcançarão um desempenho financeiro 20% superior em comparação com aquelas que não o fazem.

• Organizações que priorizam a estrutura semântica em dados preparados para IA poderão aumentar a precisão dos seus modelos de GenAI até 80% e reduzir custos em até 60%.

Olhando para o futuro, duas transformações serão particularmente importantes para as empresas.

• Inteligência de comércio unificado: As organizações irão exigir uma camada de análise que reúna as operações B2B e DTC numa única visão. Ter uma perspetiva integrada sobre clientes, inventário e rentabilidade será essencial para realizar previsões precisas e tomar decisões consistentes em todos os canais.
• Análise em autosserviço para clientes: Os compradores B2B irão esperar cada vez mais painéis de controlo preditivos e análises ao nível da conta que possam consultar autonomamente. Desde acompanhar níveis de gasto até prever reencomendas, a análise em autosserviço tornar-se-á parte integrante da experiência de compra.

As empresas que começarem a preparar-se agora terão condições para transformar a análise de dados numa vantagem competitiva duradoura.