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Las 5 claves para monetizar los datos de tu negocio

El concepto monetización de datos hace referencia al proceso de extraer, limpiar y analizar los millones de datos que se generan a lo interno de una compañía, con el propósito de obtener un beneficio o valor económico.

En PulpoLine hemos comentado varias veces lo importante que es basarse en los datos a la hora de tomar decisiones para tu negocio. No obstante, existe un hecho irrefutable que muchas empresas todavía ignoran: los datos de tu organización son un activo de valor que puede monetizarse.

A medida que la cantidad de datos procesados ​​cada día continúa aumentando, más y más empresas se dan cuenta de los beneficios de la monetización de datos: en el proceso, los datos que genera la empresa se utilizan para crear beneficios económicos medibles.

¿Por qué una empresa debería monetizar sus datos?

Desde modelos de negocios data-driven, hasta la creación de herramientas para extraer únicamente cierto tipo de información en un momento específico de una línea de producción, los usos de las técnicas de monetización de datos son múltiples.

En esta era de la información, los datos son lo más importante. Los datos ayudan a descubrir patrones y oportunidades de mercado, además de posibilitar decisiones de negocio más acertadas.

La compañía DOMO, líder en el mercado de procesamiento en la nube, estima que diariamente se producen 2,5 quintillones de bytes de datos en todo el mundo. Además, calcula que el 93% de las empresas en los Estados Unidos deciden basadas en datos.

Pero los datos no solamente sirven para decidir: también pueden monetizarse y dar dividendos económicos

Como estrategia de negocio o por compromiso ético con sus clientes, muchas empresas deciden que sus datos son intransferibles y que no están a la venta. Pero eso no significa que no se le puedan sacar provecho monetario. Existen formas de monetizar los datos de los clientes y de la empresa sin venderlos:

1.   Identificar nuevas oportunidades de negocio

Para TDWI, empresa líder en educación de la gestión de los datos, los negocios pueden obtener beneficios de los datos en tres ámbitos:

Para productos y servicios, los datos relacionados con las necesidades de la audiencia son fundamentales para determinar el desarrollo potencial de nuevos y mejores productos. Además, los datos de mercado permiten a las empresas aprovechar nuevas oportunidades. Finalmente, el análisis de tendencias puede ser un punto de partida para nuevos perfiles de clientes. Cuanto más relevantes y aplicables sean los datos, mayor será la precisión y el alcance.

2. Marketing personalizado

Esta es una estrategia de marketing que se enfoca en un pequeño segmento de la audiencia objetivo. Se trata de realizar acciones de marketing más específicas y personalizadas para ser percibidos como más cercanos a los clientes. Al comprender datos públicos como la geografía, la edad, el género, los gustos o las interacciones con las marcas, los consumidores pueden ser guiados a la siguiente etapa del embudo de marketing y ventas. Grandes empresas como Google y Facebook han estado monetizando sus datos de esta manera durante años, ya sea con sus propios productos o con otras marcas. Si estos datos se utilizan para consumo interno, pueden brindar oportunidades de marketing para que las empresas determinen:

Esta información permite crear campañas más segmentadas, pero también más cercanas al público y, por ende, con mayores posibilidades de éxito.

3. Optimizar CPC, CPM o CPA

Si el punto anterior se trataba de personalizar la estrategia, este se trata de optimizar el precio final de los anuncios en internet. Costo por clic (CPC), costo por mil impresiones (CPM) y costo por adquisición (CPA) son los tres diferentes tipos de métricas más comunes al hacer anuncios en la web.

Como parte de una estrategia de marketing más personalizada, se puede recoger información a partir de los anuncios en internet o en redes sociales, y así optimizar los costos según su rendimiento.

4. Vender el análisis de los datos

Si bien vender los datos no es una opción para muchos, sí es posible vender los análisis basados en los datos. Algunas grandes compañías de telecomunicaciones, por ejemplo, venden el análisis de geolocalización de sus datos a compañías públicas y privadas de transporte que buscan optimizar el tráfico en la ciudad y desarrollar ciudades inteligentes. Con los análisis de los datos recolectados por las empresas de telecomunicaciones se pueden advertir patrones de tráfico de manera más eficiente e incluso en tiempo real.

Pero no solo puede venderse la geolocalización: también se pueden vender otros tipos de datos aplicados sin comprometer la privacidad de los clientes. Oportunidades de mercado, patrones de comportamiento, detección de fraudes y fallas de privacidad, y reportes de suscripciones son algunas de las aplicaciones.

5. Reducir costos

Los datos no solo pueden ayudar a ganar más, sino también a reducir costos. Con los datos sobre los clientes y su patrón de consumo, algunas compañías pueden obtener información precisa sobre:

En los años noventa, una azafata de American Airlines se dio cuenta de que muchos pasajeros no se comían la aceituna de la ensalada que servían a bordo. La aerolínea tomó nota de esta observación y al cabo de diez años se ahorró casi medio millón de dólares en aceitunas.

Si la observación de una persona bastó para tener un ahorro de tanto impacto, ¿qué podría lograrse si se registraran y se analizaran los datos de todas las acciones de los clientes y la empresa?

La monetización directa de los datos no solo resulta de su venta como producto. Analizarlos, transformarlos y aplicarlos ofrece soluciones incluso más beneficiosas que su comercialización directa.

¿Cuál es el panorama actual de la monetización de datos en las empresas?

Un estudio realizado por Mckinsey reveló que solamente el 41% de las empresas encuestadas habían comenzado a ahondar más en el tema. Entre los intereses más comunes que hay para el uso de la monetización de datos son:

  1. Generar nuevas fuentes de ingresos
  2. Suministro de resultados de análisis
  3. Añadir nuevos servicios a la oferta actual
  4. Desarrollar nuevos modelos de negocios
  5. Hacer sinergia con empresas similares para crear aprovechar más los datos

Mckinsey también encontró que las empresas que ya estaban adoptando modelos de monetización de datos eran más propensas a reportar cambios significativos en sus operaciones, sobre todo en áreas relacionadas a la cadena de suministro, investigación y desarrollo, manejo de capital y manejo de la fuerza de trabajo.

En relación al uso de métodos de monetización de datos, Tableau también realizó un estudio a empresas americanas y europeas. Algunos de los resultados obtenidos fueron los siguientes:

  • 17% de las empresas habían establecido algún tipo de iniciativa respecto a estrategias de monetización de datos.
  • 12% se encuentran desarrollando algún tipo de prototipo.
  • 10% se encuentran aun desarrollando el concepto inicial.

El concepto monetización de datos hace referencia al proceso de extraer, limpiar y analizar los millones de datos que se generan a lo interno de una compañía, con el propósito de obtener un beneficio o valor económico.

Gracias al acelerado avance que ha tenido la tecnología y el desarrollo de la ciencia de datos, son cada vez más las herramientas y metodologías que existen para obtener datos de los sistemas de información de las empresas, como servidores, plataformas transaccionales, sistemas operativos, programas de software, entre otros. Ahora cualquier compañía puede extraer de sus sistemas, sus propios datos, limpiarlos, validarlos, analizarlos y extraerles valor.  

Este proceso se puede utilizar para crear indicadores internos de desempeño, optimizar procesos y tomar mejores decisiones estratégicas. Igualmente los datos obtenidos se pueden utilizar como insumo en la creación de nuevos productos o servicios, comercializarlos a terceros o compartirlos con aliados estratégicos de negocio.

Algunos ejemplos de empresas que utilizan monetización de datos

1. Amazon

Es uno de los gigantes del Retail online.  Cuando una persona contacta a servicio al cliente con una solicitud o consulta, el empleado que responde ya tiene en su pantalla toda la información sobre el consumidor: qué productos busca, cuáles ha comprado, en qué momento del día, etc.  En pocas palabras, tienen el poder de saber cómo gasta su dinero.

Amazon es el rey del ecommerce porque adoptó tecnología de vanguardia para recolectar, analizar y utilizar la cantidad masiva de datos a la que tienen acceso a partir del historial de búsqueda y de compra de una persona. Por eso, son los mejores en temas como optimización de la cadena de suministro, optimización de precios y detección de fraudes.

Dos de sus herramientas más avanzadas para el análisis de datos son sus algoritmos publicitarios y a su “Amazon Elastic MapReduce platform for machine learning”, que les permite proporcionar a sus clientes los productos que buscan y que necesitan, más rápido y más económico que cualquiera de sus competidores.

Todo esto se reflejó en el crecimiento de ventas en 20%, es decir, 8 billones de dólares aproximadamente.

2. Netflix

Con aproximadamente 100 millones de usuarios, los analistas de datos de Netflix recolectan y analizan enormes cantidades de datos relacionados al comportamiento del usuario: los géneros que busca, el número de capítulos que ve seguidos, el tiempo que se demora escogiendo algo que ver, etc.

Así, Netflix no solo es capaz de predecir qué quiere ver una persona sino qué tipo de series o películas debe producir y qué actores tienen mejor acogida dependiendo del público. Por ejemplo, Adam Sandler resultó ser muy impopular en el mercado cinematográfico Estados Unidos y en el Reino Unido, pero Netflix firmó cuatro nuevas películas con él en 2015, con el respaldo de que su trabajo previo había sido muy exitoso en Latinoamérica.

Pero el análisis de datos en Netflix no es algo nuevo. De hecho, desde que era un servicio de DVD por correo físico, una de las prioridades de la plataforma era recolectar datos para construir un sistema de recomendaciones.

Después del lanzamiento de su plataforma de “online streaming” en 2007, les tomó 6 años para recolectar los datos necesarios para producir su propia serie que tenía éxito asegurado: House of cards. Para esto no solo tuvieron en cuenta el comportamiento del consumidor sino el movimiento de los sitios de películas piratas.

Todo este esfuerzo se tradujo en el premio que se ganó la compañía al mejor algoritmo para predecir qué contenido le gustaría ver a los consumidores, basado en su historial. Este algoritmo le ahora 1 billón de dólares al año en retención de clientes.

3. Apple

Gracias al análisis de datos, Apple ha logrado posicionarse no solo como la mejor compañía de tecnología, sino como una de las que más clientes FIELES tiene alrededor del mundo.

Gracias a la amplia gama de aplicaciones que han lanzado para banca, seguros, viajes y entretenimiento y al lanzamiento de dispositivos portátiles como el iWatch, Apple está recopilando más datos de clientes que nunca. Así, las apps conocen a sus usuarios y la experiencia es cada vez más personalizada, al punto de que no puedan vivir sin sus productos Apple.

4. Coca – Cola

Con más de 500 marcas de refrescos que se venden a más de 200 países, Coca-Cola Company es la compañía de bebidas más grande del mundo. Cada día se consumen más de 1.9 mil millones de productos Coca-Cola en el mundo, sería lo mismo que afirmar que el 33% de la población mundial consume productos Coca-Cola en un día.

El análisis de datos se ha utilizado en áreas como desarrollo de producto. Por ejemplo, el lanzamiento del sabor “Cherry Sprite” en 2017 nació en los datos recolectados de las máquinas dispensadoras de gaseosa que permiten que los consumidores mezclen sus propias bebidas. Así, Coca-Cola pudo identificar la mezcla más popular y convertirla en una bebida lista para ser consumida.

Además, Coca-Cola también recolecta y analiza los datos que generan sus 105 millones de seguidores en Facebook y 35 millones en Twitter, plataformas en las que producen interacciones acerca de sus productos aproximadamente cada 2 segundos. Con esta base tan amplia de interacciones e impresiones, la compañía puede tener una imagen clara de cómo se perciben sus productos en los diferentes países, qué tipo de personas los consumen, en dónde, en qué circunstancias y qué tan fieles son al producto.

Estos son tan solo unos ejemplos prácticos de cómo Coca-Cola se ha convertido en el gigante de las bebidas gaseosas gracias al análisis de datos. Esto, mezclado con inteligencia artificial (IA) los han llevado a mejorar desde sus plantas de embotellamiento hasta el funcionamiento de sus máquinas expendedoras.

5. Starbucks

¿Alguna vez se ha preguntado cómo Starbucks puede abrir 5 tiendas en un radio de 3 kilómetros y aun así todos están llenos? Esta compañía cafetera utiliza el Big Data para determinar el éxito potencial de cada tienda nueva que piensan abrir. Recogen información sobre la ubicación, tráfico, área demográfica y comportamientos del consumidor.

Hacer este tipo de evaluación antes de abrir una tienda significa que Starbucks puede hacer una estimación bastante precisa de cuál será la tasa de éxito y elegir ubicaciones en función de la inclinación al crecimiento de los ingresos. 

Como ve, el futuro de cualquier compañía está en el análisis de datos. Si hace unos años era imposible predecir el comportamiento de un mercado y las compañías debían suponer el futuro en base al pasado, hoy el futuro está casi asegurado gracias al análisis de datos. 

Monetizar los datos de una organización demanda una cantidad considerable de tiempo y recursos que muchas empresas, en especial pymes, no están dispuestas a invertir. No obstante, en PulpoLine podemos ayudarte a almacenar tu base de datos para aquellas compañías que deseen conocer el valor de éstos sin la necesidad de dedicar tiempo en las tareas de gestión. Puedes contactarnos por correo electronico hola@pulpoline.com o o a nuestro WhatsApp +506 88101331, también puedes visitarnos en nuestras redes sociales

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