A medida que los productos se vuelven inteligentes y empiezan a generar datos, es mayor el esfuerzo que las compañías hacen para utilizarlos y sacar provecho. Pero es importante identificar cuándo estos datos pueden realmente brindar una ventaja competitiva que permita diferenciarse de la competencia y cuándo no.
Existe la creencia de que recolectando y analizando con herramientas de BI datos de los usuarios o clientes siempre se pueden obtener ventajas competitivas, más allá de las características y calidad de los mismos. Esta idea del ciclo virtuoso de los datos, donde la ingestión de la data mejora la experiencia del cliente, así obteniendo más clientes y más datos, y a su vez productos de mayor calidad, no siempre es factible ni realista, pues la información, difícilmente tenga las características apropiadas.
Una primera arista a evaluar es el valor que esta data le agrega al negocio original. Si tomamos como ejemplo un reloj inteligente que permite detectar cuándo un usuario tiene un infarto o sufre de estrés es esencial tener un porcentaje alto de eficacia, que deriva de tener una gran base de datos con estadísticas de los usuarios y su correspondiente análisis (big data). En cambio, si tomamos la industria fabricante de televisores inteligentes, el valor agregado que implica la personalización de recomendaciones es muy bajo, en parte debido a que ya lo ofrecen servicios de streaming como Netflix o Amazon, y a que el cliente prioriza tamaño, calidad de imagen y durabilidad por sobre el resto de las cosas.
El valor marginal de la información también juega un rol importante a la hora de obtener una ventaja respecto a la competencia. Si el valor marginal es alto, es decir cada dato adicional agrega un valor significativo, como es el caso de la información recolectada por el reloj inteligente, es muy difícil que la competencia logre traspasar esa barrera competitiva ya que un nuevo fabricante estaría muy lejos de alcanzar la eficacia que años de recolectar información te dan. El caso contrario es el de un termostato inteligente donde solo se necesitan pocas interacciones para comprender las preferencias del usuario.
Otro aspecto importante es la velocidad con la que ese valor se deprecia y vuelve obsoleto, permitiendo igualar las condiciones con los rivales y eliminando cualquier ventaja competitiva que se pudiera obtener. Siguiendo con el caso del reloj, la información recolectada sigue teniendo valor sin importar que el tiempo pase. Cuando se habla de las preferencias de los usuarios, se pierde valor a medida que pasa el tiempo debido a que estas cambian durante la vida de la persona. Aplicado por ejemplo a la información que puede recolectar un desarrollador de juegos casuales para dispositivos móviles, una compañía puede lograr el éxito en dos o tres juegos alimentada por un éxito inicial, pero la misma pierde valor a medida que los usuarios viran hacia otras preferencias.
La dificultad para imitar las mejoras en los productos derivadas de la información del cliente y la velocidad con que esas mejoras se pueden incorporar al producto también son clave. La primera, impone una barrera a la entrada de nuevos competidores. Si por ejemplo tomamos una empresa dedicada el monitoreo de cultivos, las mejoras en la predicción debido a la información recolectada son muy difíciles de copiar para la competencia. La segunda, establece qué tan rápido se crece y se aleja de sus rivales una organización al incorporar mejoras con los “insights” obtenidos. Volviendo al ejemplo del reloj, la capacidad de predicción mejora cada vez que se descargue una actualización ya que se tiene la información del periodo anterior. Lo mismo sucede con Google Maps, la selección de una ruta depende de la información instantánea que le proveen el resto de los usuarios para evitar atascamientos y predecir horas de llegada.
Finalmente, cabe recalcar que la obtención y mejora de productos mediante la recolección de data producida por el cliente es un proceso continuo y de innovación permanente que se ve cada vez más facilitado por los avances en tecnologías de análisis y recolección de data.
En Merovingian, gracias a nuestro equipo multidisciplinario, entendemos las diferentes características e implicancias de la información que cada industria puede adquirir. Esto nos permite asesorar a las empresas para que enfoquen sus esfuerzos donde se refleje el mayor impacto posible teniendo en cuenta los objetivos a los que se quiere llegar. El manejo de los datos que proveen los clientes es un activo extremadamente valioso cuando se lo sabe usar, por lo que recomendamos a todas las compañías que empiezan a incursionar por este camino realizar un assessment inicial para encontrar oportunidades de mejora y nuevos negocios. Esta es la manera ideal de dar los primeros pasos, con datos de utilidad y valor.