数据一直是电子商务企业最宝贵的资产之一。然而，拥有更多的数据并不一定意味着能更好地了解客户——更不能保证能带来更高的收入。
对于 电子商务专家丹尼尔·鲁蒂利亚诺而言，真正的机遇在于将企业已掌握的信息转化为具体的决策。无论是识别客户旅程中的摩擦点，还是提升客户留存率并实现营销个性化，只有当企业明确自己试图解答的问题时，数据才会真正产生价值。
随着人工智能使各种规模的企业都能获得日益精密的分析能力，鲁蒂利亚诺认为，竞争的分水岭将不再仅仅在于企业掌握的数据多寡。真正的分水岭将在于：哪些企业能够将数据转化为行动，而哪些企业仍仅止步于数据收集。
CBM：如今，企业能够获取前所未有的海量客户信息。电商企业是否真正善加利用了这些信息呢？
丹尼尔·鲁蒂利亚诺：本质上存在两种截然不同的情况。
一方面，许多企业——尤其是中小型企业——仍然缺乏真正的数据驱动型企业文化。有些企业甚至可能还没有建立客户关系管理（CRM）系统。
另一方面，有些企业虽然收集了海量信息，却因这些数据分散在不同的平台、数据库和服务器上而举步维艰。
因此，仅仅拥有数据是不够的。企业需要准确的信息、妥善集成的系统，最重要的是，需要具备解读数据所传达信息的专业知识。
人工智能正使这一过程变得更加轻松，因为它能够加速分析、识别关联性，甚至允许人们使用自然语言对复杂的数据集进行查询。但人工智能无法弥补信息不完整或质量低下的问题。
“目标不应该是尽可能多地收集信息，而应该是将正确的数据转化为更明智的决策。”
CBM：面对如此众多的指标，在线零售商究竟应该关注哪些关键绩效指标（KPI）？
丹尼尔·鲁蒂利亚诺：了解客户一直是营销工作的根本。对客户的需求和行为了解得越透彻，就越能有效促进重复购买、激发客户推荐并制定精准的营销活动。
电商企业可以监控的指标有很多，但其中最重要的包括 客户获取成本（CAC）、平均订单价值（AOV）、客户终身价值（CLV）以及购买间隔时间（TBP）。
每一种都向你传达了不同的信息。
CAC 告诉你获取一位客户需要投入多少成本。CLV 帮助你了解该客户在整个合作关系中可能产生的价值。AOV 显示客户的平均交易金额，而 TBP 则反映客户的复购频率。
将这些信息综合起来，您就能对客户形成一个更加清晰的认识。
虽然我们仍然需要客户细分和更广泛的客户群体，但发展趋势正日益向个性化方向转变。电子商务营销正逐步向一对一模式靠拢。
CBM：企业究竟如何将这些指标转化为更高的营收？
丹尼尔·鲁蒂利亚诺：收集信息仅仅是开始，背后还需要有相应的流程支撑。
你发现一个问题或一个机会，提出一个假设，采取具体行动，然后衡量结果。
例如，假设您的数据显示，某个特定国家的结账放弃率异常高。
数字本身并不是答案，而只是起点。
接下来，您需要弄清楚原因何在。是运费太高了吗？还是配送时间过长？还是顾客无法使用他们偏好的本地支付方式？还是存在其他阻碍因素？
一旦制定了假设，就要实施调整，并比较干预措施实施前后的绩效表现。
此时，数据才真正展现出其价值。你不再只是简单地观察仪表盘，而是利用信息做出可衡量的商业决策。
“真正的价值并不在于拥有更多的仪表盘，而在于利用其中的信息实现可衡量的改进。”
CBM：您提到的一大挑战是信息分散在多个系统中。零售商该如何构建更清晰的客户视图？
丹尼尔·鲁蒂利亚诺：这取决于企业的成熟度以及其想要实现的目标。
网站分析平台可以告诉您访客是如何到达您的网站以及他们如何在网站上浏览的。而像微软Clarity、Hotjar或Mouseflow这样的行为分析工具则能更进一步，通过会话录屏、热力图和交互数据来识别客户旅程中的摩擦点。
更先进的企业可以引入客户数据平台（CDP），该平台将来自不同来源的信息整合起来，从而构建统一的客户画像。
一旦拥有了这种整合视图，相关信息便可在不同渠道中得到应用，从而建立起更加个性化的客户沟通。
CBM：人工智能正在改变电子商务的几乎每一个方面。在处理数据时，它带来了哪些变化？
丹尼尔·鲁蒂利亚诺：人工智能可以极大地加速分析过程。
它能够识别复杂数据集之间的关联性，并使那些过去可能需要具备专业分析知识的人也能轻松获取信息。自然语言交互尤为引人注目，因为它消除了决策者与系统内信息之间的一些障碍。
但这存在一个重要的局限性。
人工智能无法解决数据本身存在根本性缺陷的问题。
如果您的信息不准确、不完整或整合不佳，仅靠引入人工智能并不能一蹴而就地构建出可靠的商业智能系统。基础工作依然至关重要。
企业必须先收集准确的信息并妥善连接各系统，才能指望人工智能产生有价值的洞察。
CBM：小型电商企业可能会听到CDP、AI和高级分析等术语，并认为要实现数据驱动就必须进行大规模投资。事实果真如此吗？
丹尼尔·鲁蒂利亚诺：未必。
许多中小企业其实已经拥有了数量惊人的有用数据。这些数据可能存在于他们的电商平台、分析工具、广告账户、客户关系管理（CRM）系统或客户服务软件中。
您无需从庞大的技术基础设施起步。
从商业目标出发。
确定哪些信息有助于您理解这一具体目标，然后利用您现有的工具。
Google Analytics 4 和 Microsoft Clarity 等平台，结合广告平台数据以及电商平台自身生成的报告，已经能够揭示客户行为、购买旅程中的薄弱环节以及潜在的增长机会。
关键不在于技术有多先进，而在于你是否利用这些信息来解答有意义的商业问题。
对鲁蒂利亚诺而言，实现数据驱动归根结底并非在于积累技术，而在于改变企业的决策方式。
一项指标应引发一个问题。这个问题应产生一个假设。该假设应促成一项行动。而该行动应产生可衡量的结果。
这一循环将信息转化为商业智慧——并将商业智慧转化为收入。
这也是鲁蒂利亚诺 将在9月9日上午11:15于列日举行的“2026年欧盟跨境电商论坛”上，通过其题 为“数据作为营收驱动力：从洞察到竞争优势”的工作坊，借助实际案例进行探讨的方法。
对于电商企业而言，他的观点非常明确：竞争优势并非仅仅源于比他人掌握更多信息，而是源于知道哪些数据至关重要、理解这些数据的含义，最重要的是，能够据此采取行动。
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