Por Suraj Srinivasan, Robin Seibert y Mohammed Aaser (Adaptación)
Muchas organizaciones están sentadas sobre una mina de oro de datos propietarios, pero carecen de un plan claro para comercializarlos. Impulsados por el auge de la IA y la presión por encontrar nuevas fuentes de ingresos, líderes de todas las industrias observan el éxito de empresas como Amazon, Mastercard o Instacart y se preguntan: “¿Cómo podemos hacerlo nosotros?”.
Sin embargo, la monetización de datos no consiste simplemente en enviar una hoja de cálculo a un cliente. Requiere saber recopilar, organizar y analizar la información, además de gestionar estrictamente la privacidad y el cumplimiento normativo. Nuestra investigación con más de 30 organizaciones revela que las estrategias más efectivas no comienzan con grandes inversiones tecnológicas, sino con un enfoque estructurado basado en tres preguntas críticas.
1. ¿Quiénes son tus clientes de datos y cuáles son sus casos de uso?
El error más común es construir primero la infraestructura técnica y buscar a los clientes después. Los líderes pasan años creando “lagos de datos” perfectos, solo para descubrir que no tienen productos viables ni compradores claros.
Las organizaciones más exitosas comienzan cerca de casa: con su core business y sus socios existentes (proveedores y clientes actuales).
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¿Por qué? Tus socios ya entienden el contexto de tu industria.
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La ventaja: Al tener relaciones establecidas, es más fácil identificar casos de uso que resuelvan problemas reales y escalar la oferta rápidamente.
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El riesgo de los terceros: Vender a data brokers o fondos de cobertura puede parecer dinero fácil, pero conlleva riesgos reputacionales y de privacidad significativos. Es más seguro y rentable profundizar en tu propio ecosistema.
2. ¿Debemos monetizar directa o indirectamente?
Una vez identificado el cliente, debes decidir el modelo de ingresos. Esta decisión es fundamental para alinear la estrategia de datos con los objetivos financieros de la empresa.
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Monetización Directa: Es el enfoque más sencillo. Cobras a los clientes por el acceso a datos o análisis, generalmente mediante suscripciones. Un ejemplo clásico es cómo los supermercados venden datos de puntos de venta a empresas de bienes de consumo (CPG). El margen es alto una vez cubiertos los costos de empaquetado.
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Monetización Indirecta: Aquí no se cobra por el dato per se. Se integran los datos en productos existentes para mejorarlos, diferenciarlos y aumentar la retención. Sony Interactive Entertainment, por ejemplo, comparte datos detallados con los desarrolladores de videojuegos de forma gratuita. ¿El beneficio? Mejores juegos, mayor compromiso de los usuarios y, en última instancia, más ventas en la plataforma PlayStation.
La monetización indirecta es poderosa para empresas donde la diferenciación es clave. Si tus datos ayudan a tus clientes a ser más eficientes o exitosos, la lealtad hacia tu marca aumentará, protegiendo tus ingresos principales.
3. ¿Cuál es el tipo de oferta correcto?
Finalmente, debes decidir cómo “empaquetar” el valor. Cuanto más procesado y listo para usar esté el producto, mayor será el precio que puedes cobrar y la diferenciación estratégica que obtendrás.
Existen tres niveles de oferta:
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Venta de datos brutos: Es fácil para el vendedor, pero laborioso para el comprador, quien debe minar los datos para encontrar valor. Es útil si careces de capacidades analíticas internas, pero suele ser la opción de menor margen estratégico.
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Venta de insights (Servicios): En lugar de entregar la data cruda, analizas la información y entregas conclusiones personalizadas. Esto ofrece mayor protección de la privacidad (al no compartir datos sensibles) y valor añadido. Mastercard Advisors opera así, vendiendo insights agregados de transacciones a bancos y minoristas.
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Soluciones comercialmente listas: Este es el nivel más alto. Creas productos completos—dashboards, modelos de machine learning o apps—que se integran en los flujos de trabajo del cliente. Instacart, por ejemplo, no solo vende datos; ofrece una plataforma publicitaria completa que utiliza los datos de compra para mostrar anuncios relevantes en el momento exacto.
Conclusión
La monetización de datos es una palanca estratégica, no solo un proyecto de TI. Ya sea que elijas vender insights directamente o usar datos para potenciar tus productos actuales, el éxito depende de abordar la privacidad y el cumplimiento desde el día uno y de asegurar que tu estrategia de datos apoye la misión principal de tu organización.