Los datos son la mayor riqueza de la nueva era, pero sin procesarlos no muestran su verdadero valor. Hay que trabajarlos, explotarlos y, por tanto, transformarlos en información estratégica, capaz de llevar a los negocios a otra dimensión, haciéndolos más competitivos y sostenibles.
En este viaje, las empresas pueden extraer valor monetario de los datos directa e indirectamente, y esto es lo que llamamos monetización de datos, un proceso de identificación del valor financiero de toda la información recopilada por la empresa. Pero para explorar todo el potencial de la información, es necesario organizarla, estudiarla y aplicarla a la planificación estratégica. Después de todo, el valor real de la información radica en la forma en que se administra para lograr los objetivos comerciales. Aumentar las ventas, optimizar los procesos y perfilar el perfil del consumidor están entre ellos.
La mayoría de las empresas tienen acceso a una gran cantidad de datos, disponibles en varios canales, como ecosistemas comerciales y redes sociales, por lo que necesitan monetizarlos. En este escenario, hay "Monetización de datos internos" y "Monetización de datos externos". La primera es hoy la forma más común de monetización, con un enfoque en apalancar la operación con datos que mejoran la productividad, los productos y los servicios.
Los objetivos de la monetización de datos internos están especialmente dirigidos a la reducción de costos, respaldados por datos para aumentar la productividad o reducir el consumo, y el crecimiento de los ingresos y el desperdicio, para mejorar el rendimiento de las ventas o reducir la pérdida de clientes.
En la Monetización de Datos Externos, la empresa proporciona insights a partir de los datos que posee, mediante el pago de una tarifa o estableciendo alianzas con terceros, por ejemplo. Este tipo de monetización es menos común y requiere múltiples métodos para distribuir los datos a compradores y consumidores potenciales. Pero el gran salto viene en la recogida, el envasado y la distribución, que pueden generar importantes ganancias. Vale la pena recordar que debemos tener cierto cuidado con la legislación vigente de cada país.
Como señalé, no todos los datos son valiosos o vendibles en su forma original. Por lo que es fundamental maximizar su valor. Pero, ¿cuánto valen los datos de una empresa? Todo dependerá de una serie de indicadores sobre la demanda del mercado, período de validez de los datos, cómo se utilizarán los datos de la mejor manera y segmento de operación.
Preparación para la monetización de datos
La necesidad cada vez más apremiante de centrarse en el negocio ha llevado a las empresas a optar por externalizar el proceso de monetización de datos. El socio ayuda a construir la estrategia desde la captura y organización de datos hasta la generación de conocimientos. ¿Cómo empezar? Es necesario ensamblar pipelines de datos, toda la arquitectura del flujo de datos, evaluando tecnologías a utilizar.
Este servicio puede contar con la formación de equipos de trabajo interdisciplinarios, apoyados en una acción consultiva junto con el equipo del cliente. Este equipo puede incluir un Data Scientist, como gran valor añadido, y profesionales con diferentes habilidades según los objetivos de cada proyecto.
A medida que las empresas transforman digitalmente productos, servicios, operaciones y experiencias de los clientes, generan nuevos tipos y fuentes de datos. Todo este recorrido debe estar en línea con los requisitos de la Ley General de Protección de Datos de cada país, considerando los tipos de datos que serán tratados y monetizados.
Esta nueva visión del uso de datos hace que la monetización sea parte de la estrategia, porque la empresa despierta una nueva fuente de ingresos. Compañías como Amazon, Google, Uber y Facebook, ya incorporaron este modelo, siendo conocidas como plataformas que simplifican la experiencia de compra.
La monetización de datos (internos y externos) está cada día ocupando un lugar más destacado en las empresas que quieren construir el futuro, maximizando su potencial. Ya sea automatizando el proceso de recolección de datos, enriqueciéndolo, transformándolo y obteniendo insights de los datos (de oro).
