Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Барбара Уиксом и Жанна Росс
В современном мире обладание огромными объемами данных отнюдь не уникально. Поэтому информация сама по себе все чаще становится товаром. В цифровой экономике эффективная монетизация данных (а не просто их накопление) может стать значимым источником конкурентных преимуществ.
Для монетизации своих данных компании могут использовать три основных подхода: совершенствование внутренних бизнес-процессов и решений; привязку дополнительной информации к основным продуктам и слугам («обертку»); продажу информационных продуктов на новых и существующих рынках. Эти подходы существенно различаются по типам возможностей и необходимых гарантий, но любой из них становится шансом для того, чтобы компания смогла занять уникальное место на рынке.
Теоретически можно одновременно использовать несколько основных способов монетизации данных. На практике же в случае принятия той или иной концепции руководству компании придется осуществить соответствующие организационные изменения, а также целенаправленное обновление технологий и систем управления данными. Поэтому, наверное, лучше всего выделить наиболее перспективное направление и начать с него. При этом вы сможете улучшить свои данные таким образом, чтобы облегчить последующие действия, связанные с другими концепциями. Еще важнее, что таким образом вы сможете создать в компании потенциал для монетизации ее данных.
Самый очевидный способ монетизации данных – это использование их для совершенствования рабочих процессов и повышения качества принятия решений. Руководители часто недооценивают финансовую отдачу, которую может принести этот метод для повышения эффективности работы. Если данные и аналитика передаются сотрудникам, способным и уполномоченным принимать решения, например тем, которые взаимодействуют с клиентами, контролируют разработку продуктов или запускают производственные процессы, результаты обычно оказываются положительными. Располагая полученными выводами, сотрудники могут предоставлять клиентам более значимые услуги, точнее оценивать и удовлетворять их потребности, а также оптимизировать производство.
Когда в феврале 2014 г. Сатья Наделла стал генеральным директором корпорации Microsoft, он призвал сотрудников найти способы оптимизировать процессы в компании, опираясь на данные. Руководители полагали, что таким образом они смогут повысить производительность труда продавцов на 30 %. Для этого в Microsoft внедряли инструменты, которые позволили менеджерам тратить больше времени на взаимодействие с клиентами, причем более эффективными способами. Речь идет, в частности, об использовании важных расчетных данных, таких как вероятность и предполагаемое время закрытия сделки.
Чтобы предлагать достойные реализации идеи, менеджеры по продажам сначала должны были определить некоторые исходные общие понятия (например, кто такие «лиды» – lead). Кроме того, им нужно было найти источники данных, которые бы использовались для расчета производительности. Скоро стало понятно, что данные о продажах хранятся слишком во многих разных системах, чтобы можно было без проблем сформировать полную картину бизнеса у конкретного продавца. В течение года в компании создали новую интегрированную систему, которая обеспечила максимально полное представление об отношениях Microsoft с корпоративными клиентами: что они покупали, с какими проблемами сталкивались, какие решения предлагались в этих случаях.
Новая система позволяла экономить 10–15 минут на каждой возможной продаже, избавляя продавцов Microsoft от необходимости искать и подготавливать данные вручную. Она также помогала руководителям более точно управлять своими цепочками продаж, используя прогностическую аналитику и машинное обучение для расчетов вероятности успешного завершения каждой возможной сделки на основе данных, предоставленных продавцом. Например, покупка и внедрение корпоративного программного обеспечения – это сложный процесс, который часто требует участия партнера. Значит, если у клиента уже есть партнеры, система прогнозирует более высокую вероятность успеха. Информация о возможности успеха для данной сделки, о продвижении обязательств по каналам продаж помогала менеджерам правильно определять приоритеты и выбирать действия, с наибольшей вероятностью обеспечивающие достижение поставленных целей. Со временем в Microsoft научились делать еще более точные расчеты (так, точность прогнозов для глобальных пользователей выросла с 55 до 70 %), что привело к повышению качества данных о каналах продаж и, в свою очередь, улучшило управление этими каналами.
Как правило, компании имеют возможности (часто – весьма значительные) дополнительно обогащать свои продукты и услуги и повышать качество обслуживания клиентов с использованием данных и аналитики. Это явление мы называем «оберткой». Чтобы удовлетворять непрерывно растущие требования клиентов и избегать при этом так называемой коммерциализации (превращения продуктов или услуг из уникального в обезличенный товар), компании «обертывают» свои предложения в данные. Один из ранних примеров такой «обертки» продемонстрировала FedEx, когда еще в 1990-х гг. ввела в качестве бесплатной услуги онлайн-отслеживание перемещения отправлений. Сейчас количество таких примеров неуклонно растет. Компании, стремясь повысить ценность своих продуктов, от кредитных карт до устройств для мониторинга состояния организма, дополняют их сопутствующей отчетностью, оповещениями и другой информацией.
Такая «обертка» – это результат творческого процесса, в ходе которого компания определяет, какие сложности существуют у клиентов, а затем находит способы решения этих проблем с помощью данных и аналитики. Например, корпорация Capital One Financial Corporation (диверсифицированный банк, базирующийся в Маклине, штат Вирджиния) узнала, что многие владельцы ее кредитных карт обеспокоены учащением случаев мошеннических транзакций. Но расследование каждого отдельного случая – слишком утомительный и затратный процесс. Вместо этого банк помогает клиентам легко и быстро выявлять мошенничество, привязывая к онлайновым документам по каждой транзакции логотип и карту компании. Эти визуальные подсказки помогают владельцам карт вспомнить, совершали они покупку или нет. В результате удовлетворенность клиентов обслуживанием по кредитным картам повышается и одновременно растет количество совершаемых покупок.
Johnson & Johnson обнаружила, что пользователи устройств мониторинга состояния здоровья, в частности пациенты с диабетом, заинтересованы в обобщении показателей и представлении их в понятном формате. И теперь компания предлагает пользователям своей системы OneTouch Verio Sync Meter (глюкометр, оснащенный передатчиком Bluetooth для связи с компьютером и телефоном) отчетность по предыдущим измерениям уровня глюкозы в крови, а также инструменты, помогающие понять смысл наблюдаемых явлений. Эти данные позволяют клиентам определять возможные причины колебаний уровня глюкозы и, соответственно, решать, какие изменения в образе жизни могли бы обеспечить им лучшее самочувствие.
Меры по добавлению «обертки» лучше всего рассматривать как расширение комплекса процессов, при помощи которых осуществляется управление продуктами компании. Подразумевается, что данные и аналитические инструменты для клиентов должны иметь тот же уровень качества, что и основной продукт. Достигается такая цель при обеспечении сопоставимого уровня проверок и контроля, однако у большинства компаний недостаточно ресурсов для этого. Напротив, попытка предоставления этих данных клиентам может высветить проблемы с невысоким качеством аналитических методов. Поэтому часто оказывается, что для внедрения такой «обертки» компании необходимо вывести свои информационные системы на новый, более высокий уровень, чтобы «обертка» не повредила их репутации и не снизила ценность предложений. Для этого могут потребоваться значительные инвестиции в программы обеспечения качества данных, новейшие вычислительные платформы (например, Hadoop) и/ или талантливые специалисты по интеллектуальной обработке данных.
Многие руководители стремятся продать данные своей компании, считая, что они обладают некоей безусловной ценностью, которая может обеспечить существенные доходы. Однако мы предупреждаем, что продажа данных – это как раз самый трудный способ их монетизации: она требует использования уникальной бизнес-модели, которую в большинстве случаев реализовать невозможно. Но в подходящих обстоятельствах это можно делать, причем с достаточно большим эффектом.
Базирующаяся в Бостоне, штат Массачусетс, корпорация State Street, специализирующаяся на оказании финансовых услуг, сообщила о доходах за 2016 г. в размере 10,6 млрд долл. Она предоставляет продукты и услуги институциональным инвесторам: паевым инвестиционным фондам, корпоративным и государственным пенсионным программам, а также страховым компаниям. В 2013 г. State Street объявила о создании нового подразделения информационного бизнеса под названием State Street Global Exchange. Оно объединило существовавшие на тот момент у State Street возможности накопления и анализа данных с результатами новых исследований для разработки информационных решений, которые клиенты будут готовы покупать отдельно, независимо от основных услуг компании. Свое новое подразделение информационного бизнеса State Street создала в связи с тем, что ей – впервые за последние 30 лет – потребовалась уникальная бизнес-модель.
Продажа данных – самый трудный способ их монетизации: она требует использования уникальной бизнес-модели, которую в большинстве случаев реализовать невозможно.
Несмотря на то что State Street Global Exchange сначала возникла как отдельное предприятие, она сосредоточилась на разработке продуктов, тесно связанных с основным бизнесом. Например, State Street является одной из крупнейших компаний по управлению непубличными активами, то есть собирает данные о финансовом капитале, который не отмечается на публичной бирже. Такого рода сведения не представляют большой ценности для рынков, нуждающихся в точных оценках не котируемого на биржах акционерного капитала. State Street Global Exchange убедилась, что эти данные автоматически не монетизируются. Ее руководители получили от 3000 клиентов, занимающихся прямыми инвестициями, разрешения на агрегирование и анонимизацию этой информации, а затем создали индекс, отражающий финансовые показатели в отрасли.
Руководители State Street поняли, что для поддержки информационного бизнеса им понадобится совершенно новая операционная модель. Во-первых, необходимо было изменить процессы продаж. Хотя State Street Global Exchange часто продавала продукты клиентам State Street, но покупатели ее продуктов, будь то физические лица или центры затрат, отличались от типичных покупателей State Street. Кроме того, для такого информационного бизнеса понадобились другие продавцы, с опытом и навыками продаж данных и продуктов на основе аналитики.
Создание информационного бизнеса – дело сложное и долгое. State Street Global Exchange необходимо было научиться находить баланс между сохранением базовых связей с State Street (чтобы получать выгоду от пребывания в составе более крупной организации) и быстрым реагированием на появление новых рынков и потребностей. По мнению руководителей State Street Global Exchange, компания становится все более популярной у клиентов, так что их усилия в этом направлении должны окупиться. Но воспроизвести такую модель будет непросто. И последователям State Street Global Exchange следует тщательно продумать и сопоставить свои операционные возможности с размерами инвестиций и масштабами изменений, необходимыми для успешной продажи данных.
Лишь около четверти компаний в состоянии обеспечить своим сотрудникам и клиентам легкий доступ к данным, которые им больше всего нужны. Но данные, которыми никто не сможет воспользоваться, монетизировать невозможно.
На пути к монетизации данных вас ожидают два главных препятствия. Во-первых, необходимо будет обеспечить доступность и качество этой информации. Между тем наше исследование показало, что лишь около четверти компаний в состоянии обеспечить своим сотрудникам и клиентам легкий доступ к данным, которые им действительно нужны. А монетизировать данные, которыми никто не сможет воспользоваться, вы не сможете.
Вторым препятствием является отсутствие прозрачности/отслеживаемости действий руководства. Для реализации любой из трех концепций требуются лидеры, преданные своему делу и способные переориентировать сотрудников на разработку решений, обеспечивающих новую стоимость.
Обычно руководители склонны думать, что для повышения качества данных нужно первым делом вложить большие деньги в новую инфраструктуру. Но если начать со второго пункта – прозрачности/отслеживаемости, то необходимость срочно заняться повышением качества данных тут же станет очевидна. И мы рекомендуем начинать именно с этого.
Для монетизации данных за счет совершенствования процессов необходимы сильные руководители, которые систематически используют данные для анализа результатов уже существующих процессов и проверки гипотез относительно предлагаемых улучшений. Например, в Microsoft назначали конкретных людей для осуществления изменений и институционализации новых схем продажи. Именно руководители процессов несут ответственность за разработку оптимальных способов и соответствующих методических рекомендаций, сбор данных, доступность инструментов и обучение всех сотрудников использованию данных в работе.
Монетизация посредством «обертки» требует сильных менеджеров по продукту. Эти руководители должны относиться к данным, сопровождающим основной продукт или услугу, так же, как и к любым другим инновационным разработкам, то есть придерживаться тех же стандартов качества. В Capital One менеджеры понимают ценность добавления соответствующих данных и/или аналитики к кредитным картам, потому что таким образом проще прогнозировать (а потом и отслеживать) увеличение доходов от информации, а также стоимость ее предоставления. Менеджеры по продукту собирают команды для проведения экспериментов и разработки методологий, которые помогут анализировать воздействие информационных инструментов и вносить соответствующие коррективы.
Грамотный руководитель самостоятельного бизнес-подразделения необходим для монетизации данных путем их продажи. Такому лидеру предстоит сформировать команду, которая сможет запустить и развивать это, для большинства компаний совершенно новое направление бизнеса. Начать работу надо с повышения для потенциальных клиентов ценности данных и связанных с ними услуг. Вместе с тем и руководитель бизнеса, и вся команда должны также разрабатывать форматы данных, аналитические инструменты и информационные панели для мониторинга бизнеса и быстрого реагирования на открывающиеся возможности.
Но какая бы стратегия монетизации данных ни была выбрана, для получения максимального эффекта необходимо внедрять новые процессы, приобретать новые навыки и формировать новую культуру. Компании, имеющие опыт монетизации данных, уже поняли, что недостаточно просто передать информацию и соответствующие инструменты в руки сотрудников. Например, Microsoft пришлось уточнять цели, систематизировать данные, совершенствовать отчетность и алгоритмы, растить талантливых специалистов и менять сложившиеся привычки. Capital One и Johnson & Johnson перепрофилировали специалистов по управлению продукцией, заменили платформы и рабочие инструменты. State Street перестроила свою структуру и разработала новую формулу расчета прибыли, позволяющую отдельно учитывать доходы от информации.
Итак, впечатляющие результаты монетизации данных не достигаются с помощью отдельных «озарений», но требуют системного подхода. Они появляются вследствие реализации четкой стратегии в сочетании с инвестициями и внутренней готовностью к переменам.
Войти с помощью соц. сетей: