Las oportunidades que entrega la monetización de los datos

Si uno hace el ejercicio de consultar en varias compañías cuál es su estrategia de monetización y almacenamiento de datos, probablemente sean pocas las que tengan una respuesta definida.

Hoy lo que encontramos en el mercado son datos desestructurados y normalmente en silos, respaldados de forma independiente sin que se comprenda su valor potencial ya sea por separado o al momento de unificarlos.

Bajo esa mirada, la monetización de datos es una derivada adicional a lo que es la analítica de los datos. En términos generales los datos se han ido transformando de manera más clara en un activo reconocible desde una mirada financiera.

Antes mirábamos los datos como un elemento de control, pero hoy hay un objetivo claro y concreto de generar valor económico directo desde los datos. Así nace esta conceptualización de monetización de datos, que no tiene otra lógica sino establecer una estrategia concreta y estructurada para rentabilizar los datos que obtenemos todos los días a partir de la operación de la compañía..

Hay varias fuentes desde las cuales podemos sacar valor independiente de cuál sea su origen. Por ejemplo, podemos obtener datos de valor desde las redes sociales, desde los sistemas internos de la compañía, de los procesos medidos y gestionados de IoT, también de los datos generados en el proceso de venta misma y de las transacciones con los clientes.

Con tantas fuentes inagotables de generación de información, desde la mirada de analítica lo importante es tener todos esos datos en un repositorio central para darles estructura y poder correlacionarlos y entender cómo obtener el mayor valor de ellos.

Esta monetización tiene varios orígenes y el primero que salta a la vista casi de manera inmediata tiene relación con la mejora y optimización de los procesos internos de la compañía. Cuando se aumenta la productividad, cuando se mejoran los procesos de mantenimiento, cuando se automatizan procesos derivados de estos datos estás teniendo efectivamente una monetización, pero eso es lo que yo denominaría una estrategia hacia adentro, dónde estás aprovechando esos datos hacia el interior de la compañía.

Este valor puede tener su origen en la reducción de horas hombre, en el aumento de la rentabilidad, en la mejor utilización de tus activos y también una vida más larga cuando haces procesos de mantenimiento bien estructurados.

Otra forma de monetización de los datos está dirigida “hacia afuera” y tiene relación fundamentalmente con los clientes y con los datos que se generan a partir de las diversas interacciones con éste, partiendo de un mejor modelamiento de su experiencia, tema que revisamos en una columna anterior.

Cuando las empresas poseen datos genuinos, bien almacenados y categorizados, las empresas pueden incluso adelantarse a las necesidades de sus clientes de manera cada vez más asertiva mientras más las conozca. Cuando tienes un conocimiento acabado del cliente puedes ajustar su experiencia según sus necesidades, gustos e incluso a su personalidad. Así logras venderles más y de manera más efectiva porque puedes ofrecerles cosas que le hagan sentido, logrando un up selling y cross selling.

Cuando cuentas un cliente que tiene una experiencia que lo cautiva surgirá la fidelización que ese es otra otra fuente de monetización completa.

La tercera fuente de monetización tiene relación con los datos sin procesar. La generación en gran volumen de datos entrega el potencial de rentabilizarlos a través de su comercialización a terceros o de la creación de alianzas con terceros que pueden llevar incluso a usarlos para crear un nuevo modelo de negocio.

Desde esta perspectiva, las empresas no pueden desaprovechar la capacidad de procesamiento que entrega la nube y aquí aparece como primer concepto clave la capacidad de procesar mega volúmenes de datos de manera ágil y a costos muy bajos. A partir de ahí surge como una necesidad concreta contar con especialista en el análisis de esos datos donde juega un rol fundamental la Data Ciencia, que implica una serie de procesos matemáticos y estadísticos, que hace análisis y crea estrategias para aprovechar estos datos

Desde Orión Labs, conectamos a nuestros clientes con especialistas en Data Science as Service, quienes entregan diversas soluciones dependiendo de las necesidades de cada empresa poniendo a su alcance posibilidades de negocios que antes eran impensadas para ellos ya sea por desconocimiento o por falta de capital humano especializado en esta área.

Con esto mente el llamado es mirar los datos con una visión de negocios, considerarlos como un activo valioso dentro de la empresa y bajo esa perspectiva almacenarlos y protegerlos como tal.