En busca del circulo virtuoso

1. Utilice los datos de forma interna para aumentar la eficiencia

Por ejemplo, una emisora ​​de televisión de pago analiza los datos recopilados de la facturación y el servicio al cliente para identificar a los clientes que parecen propensos a cancelar su suscripción, en función de los pagos cada vez más atrasados ​​y los sentimientos cada vez más duros que expresan en las llamadas de servicio. El «equipo de abrazos» de la emisora ​​puede llegar de manera proactiva a estos clientes indecisos, ofreciendo descuentos y servicios adicionales, reduciendo así la rotación y aumentando la línea superior.

2. Busque nuevos clientes en nuevas verticales para los datos existentes.

Por ejemplo, una empresa que fabrica sistemas de venta de boletos para el transporte público, como la OysterCard de Londres o la MetroCard de la ciudad de Nueva York, recopila una gran cantidad de datos sobre el paradero y los hábitos de viaje de los pasajeros. Esta información valdría mucho para:

• Planificadores urbanos que buscan construir la próxima generación de rutas de transporte público.
• Empresas de navegación, como Google Maps y Moovit, que quieren conocer los tiempos de viaje y retrasos en el transporte público en tiempo real.
• Compañías de análisis de publicidad, como LiveRamp y TAPAD, que desean conocer todos los dispositivos propiedad del mismo usuario (por ejemplo, PC del trabajo, PC del hogar, computadora portátil, tableta, teléfono móvil), con el fin de proporcionar una vista de 360 ​​grados de la navegación del usuario. Hábitos. La información sobre a dónde ha viajado una persona en transporte público aumentaría enormemente la precisión de estos gráficos de dispositivos.

3. Vender los mismos datos a clientes más pequeños en verticales existentes, para que puedan obtener sus propios conocimientos.

En una era de márgenes decrecientes e incertidumbre financiera global, muchas empresas están buscando nuevas formas de hacer crecer su negocio mediante la monetización de los datos.

Por ejemplo, imagine una empresa que recopila información sobre vuelos de aerolíneas. Supongamos que ya han dado el primer paso para monetizar datos vendiendo informes personalizados sobre patrones de viaje a aerolíneas y planificadores de aeropuertos. Suponga que cada informe cuesta $ 50 mil y requiere tres meses de trabajo. Bien hecho, pero hay un mercado adicional sin explotar: las pequeñas y medianas empresas (PYMES), como hoteles y empresas de alquiler de coches, que podrían estar dispuestas a pagar por información obtenida de sus datos de transporte público, por ejemplo, a qué clientes viajan con frecuencia cerca. y se les deben ofrecer descuentos específicos. Su modelo de negocio actual, 50.000 dólares por informe, es demasiado caro para las pymes y no es posible escalar su infraestructura de desarrollo de informes para producir la gran cantidad de informes distintos que solicitarán estas pymes.

El circulo virtuoso

Aquí es donde llegamos al círculo virtuoso de monetizar datos. En lugar de intentar proporcionar servicios analíticos personalizados para estos clientes, permita que sus clientes analicen una copia de los datos por sí mismos. Bríndeles una herramienta analítica no técnica (por ejemplo, Tableau, QlikView) que no requiera conocimientos de programación o SQL. Siempre que un cliente descubra un análisis útil, dale un incentivo para que te lo cuente (por ejemplo, acceso gratuito a los datos durante un año), para que puedas vender esa información analítica a tus otros clientes.

El resultado es un círculo virtuoso, donde sus clientes desarrollan conocimientos para usted y sus otros clientes. Las empresas que pueden llegar a esta etapa de monetización de datos han encontrado petróleo, al menos en sentido figurado, en su propio patio trasero.

Sobre el Autor:
Moshe Kranc es CTO en Ingeniería digital Ness, un proveedor de servicios de ingeniería de productos de software personalizados y transformación digital con sede en Teaneck, Nueva Jersey