Deja de asumir que tu información te traerá riquezas

Los grandes datos, la analítica y la innovación de contenido, parecían ser nuevas áreas lucrativas, pero no siempre lo son
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Tu información no siempre te traerá riquezas. Especial
Tu información no siempre te traerá riquezas. Especial

CIUDAD DE MÉXICO.- “Tenemos un tesoro de información. Es altamente valioso”.

Si podemos destrabar el valor de toda nuestra información, tendremos un flujo de ingresos completamente nuevo”.

Lo anterior es apenas una muestra del pensamiento de clientes entusiasmados con la perspectiva de crear negocios y fuentes de ingresos en la que parecía ser una nueva área lucrativa. Los grandes datos. Analítica. Innovación de Contenido.

En algunas instancias estaban en lo cierto. Pero en un número sorprendente de casos no era así. La oportunidad, que al principio parecía inmensa, resultó ser decepcionantemente más pequeña luego de una evaluación exhaustiva.

Afortunadamente, las empresas que hicieron un esfuerzo para verdaderamente entender el valor de sus datos pudieron ejecutar apropiadamente. De forma muy importante, fueron capaces de evitar tecnología costosa y de implementar programas que seguramente se habrían quedado cortas respecto a las expectativas de uso e ingresos.

A continuación 4 pasos que tu empresa puede tomar para entender el valor de la información, y planificar una posible monetización:

Aclara si realmente son tus datos: A menos que hayas escrito contratos de información que claramente asignen propiedad de los datos y trabajos derivados, tal vez no puedas hacer nada con la información. Para evaluar la propiedad de la información, enlista ayuda temprana de expertos en el campo; especialistas de contenido y consejeros legales que entiendan cómo se crean los datos y cómo se almacenan, manipulan, empaquetan, distribuyen y comercializan.

Entiende quien la valoraría, por qué y cuánto: Identifica clientes objetivo lanzando una amplia red entre usuarios potenciales. Evalúa las percepciones de los usuarios con una gama de ofertas potenciales de información. Los usuarios finales varían en sus niveles de sofisticación de uso de datos, y algunos pueden ver inmediatamente el valor de la información bruta mientras que otros pueden querer recibir ejemplos visuales del valor que la información puede traer. Pide a tus clientes potenciales que asignen una clasificación instintiva (“Alta”, “Media” y “Baja”), para cada conjunto de datos y métricas individuales.

Enmarca aspiraciones realistas para monetización: Establece un objetivo a perseguir que sea lo suficientemente grande y que sientas que es digno del tiempo y del esfuerzo de tu empresa. Pregúntate: “¿Qué se necesitaría para alcanzar ese objetivo?” La información puede ser comercializada en un número de formas: vía subscripciones anuales, pagos únicos de cuotas por consultoría e integración, desarrollo de contenido personalizado, servicios de investigación y asesoramiento y desarrollo de nuevas herramientas analíticas. Pregúntate cuántos de estos son realmente viables.

Prueba, aprende y modifica: Resalta las áreas donde piensas que puedes fallar, y crea programas de pruebas para evaluar tu habilidad para ejecutar. Crea un criterio de éxito tangible que te permita determinar ya sea si puedes resolver el problema o si puedes aprender algo que te ayude a tomar una decisión entre seguir o no seguir. Implementa los programas de prueba con funciones y responsabilidades definidas para el Propietario del Programa de Prueba, así como también para el equipo de ejecución.

Idealmente, el equipo debe ser pequeño y cuidadosamente seleccionado por su conocimiento de contenido en tu dominio, así como por su habilidad para trabajar en un ambiente ágil y empresarial.

Los resultados de los programas de evaluación pueden ayudarte a llegar a una visión más informada sobre si debes continuar con la implementación, parar o hacer algunas modificaciones a tu modelo comercial y/o ejecución.

**Sunand Menon es el fundador de New Media Insight, LLC. Es miembro del consejo directivo de GuideStar, una empresa de información sin fines de lucro, y es autor de "From Raw Data to Informed Decisions"


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