Ayrıntılardan para kazanma karmaşık görünüyor mu? İşte nasıl başlayacağınız
Yayınlanan: 2022-02-10Fantastik dedektif Sherlock Holmes, The Journey of Copper Beeches adlı e-kitapta, “Veri! Bilgi! Gerçekler! Kile ihtiyaç duymadan tuğla yapamam.” Başka bir deyişle, bilgi öğeleri, ünlü dedektifin herhangi bir gizemi ortadan kaldırmak istediği gerekli kurulum blokları olmuştur.
Ancak kendimizi dünya çapında bir pandemiden çıkarken bulurken (evet, umarım öyledir), veriler aynı zamanda yeniden icat için beklenen yapı taşıdır.
Şirketler yeni dünyada kendilerini yeniden icat ederken, operasyonlarına çok daha derinlemesine bakmak için verileri kullanırlar, sadece mevcut müşterilerine daha yakından bakarlar ve yeni beklentiler için ufukları tararlar.
Ve ortakların ve alıcıların da aynı şeyi yapabileceğini keşfederler. Bilgilerini yalnızca dahili olarak çalışarak para kazanmazlar, aynı zamanda verilerini harici olarak ticarileştirmeye başlarlar. Bu olasılığı gören firmalar, eskiden bir bilgi stratejisine sahip olduklarını söylüyorlar - şimdi yöntemleri gerçekler.
Bu yeni paradigma, gerçekleri bir varlık olarak - evet, bunu daha önce dinledik - ama aynı zamanda bir ürün olarak düşünmeyi gerektiriyor. Bu tabir bu günlerde de çok konuşulacak. Bilgi dünyasının tamamında, bilgi ağı paradigması, temel bir teori olarak “ürün olarak veriyi” içerir. Olguların özel olarak tartışılması, mimari bir rotayı önemli ölçüde tavşan deliğine soktu. Yardımcı olmasına rağmen, "mimari kuantum" kavramı belirli izleyiciler için uygun olmayabilir.
Bir ürün veya hizmetin standart fikri oldukça kolaydır. Oxford Sözlüğü, ürünü "satış için üretilmiş veya rafine edilmiş bir eşya veya malzeme" olarak tanımlar. Bilgiye, satış için yapılmış veya rafine edilmiş bir çözümün kurulum blokları olarak inanmamız gerekir. Ve "satış" ile, dahili veya harici olarak değer için değiş tokuş yapıldığını ima ediyoruz.
Dahili istihdamın geri talep veya diğer değer alışverişleriyle sonuçlanıp sonuçlanmadığı açık bir ikilem olarak kalır. Bazı paylaşılan BT sağlayıcıları sürümleri, geri maliyet tasarımlarını savunur, ancak çoğu zaman bunu gerçekleştirme mekanizmaları karmaşık ve politik olarak zordur. Öyleyse, bir kez daha, bunu ayrı bir yere koyalım ve sadece ürünleri hedefleyelim.
Bilgilerinizi pazara sunmaya başlayın
Pek çok veri lideri için fırsat ortada. Genellikle alıntılanan bir McKinsey incelemesi, bilgi işbirliğinin her yıl 3 trilyon dolar kazandırdığını tahmin ediyor. Ve bilgi işbirliği, bilgi paylaşımıyla başlar; bu, verileri başkalarının kullanması ve faydalanması için hazır hale getirir. Diğer ifadelerde, gerçekleri dışarıdan para kazanmakla ilgilidir.
Bununla birlikte, liderlerin karşılaştığı çoğu ayrıntı, bunaltıcı olmaya başladı bile. Talep ettikleri sorunlardan bazıları şunlardır:
Hangi bilgi?
Tipik olarak, ilk içgüdü, veri ekiplerinden ayrıntı öğelerini incelemelerini istemektir. Bilgi ekipleri geleneksel olarak kılavuzu aldı, değil mi?
Güzel, Pekala, bu sefer otomatik olarak değil. Veya yaparlarsa, ilk eylem, hangi gerçeklerin kaynaklarının veya bilgi “alanlarının” arzu edebileceğine dair bir strateji elde etmek için kuruluş paydaşlarıyla sohbet etmektir.
"Müşteri verileri" veya "ürün verileri" olduğunu varsayın. Müşteri bilgileri bir dizi kaynaktan görünür ve müşteri profilleri, işlem verileri, iletişim merkezi günlükleri ve tüketiciye dokunan diğer her şeyden oluşur. Ürün veya hizmet bilgileri, çıktı ayrıntılarını, başlangıç bilgilerini, karları ve iadeleri, kusurları ve ürünlerle ilgili hemen hemen her şeyi içerebilir. Ayrıntılar grupları, hangi bilgilere sahip olduklarını bilebilirler, ancak olası kullanım durumlarının kapsamını otomatik olarak değil.
Hangi kullanım koşulları?
O zaman soru şu: Bu gerçekleri kim ve nasıl kullanacak? Bazı bilgi ekipleri, bireylerin kendilerinin kullandığı örnekleri bulmayı umarak çok fazla zaman harcar.
Bu bazen işi yapabilir ama işi yapan komite değil. Başlangıç için ideal olan, bilginin şimdiye kadar hem dahili hem de harici olarak nasıl kullanıldığını araştırmak ve daha sonra başkalarının onu tam olarak kullanıp kullanamayacağını görmektir. Konuyla ilgili olarak, telekom operatörleri, perakende perakendecilerin yerini tespit etmek için şehirlerdeki ağ web sitesi trafik yoğunluğunu kullanır. Bakın, mağazalar, inşaatçılar ve şehir planlamacıları da bu bilgileri web sitesi çeşitliliği için kullanabilir.
Veya ilgili bir kullanımı görselleştirin: Bir jet motoru üreticisi, uzun vadeli ürünleri ve çözümleri artırmak için uçuş fonksiyonları ayrıntılarını kullanır. Havayolları, etkinliği artırmak için uçuş operasyonları bilgilerini de kullanabilir. ERP gibi iş amaçları, artık müşteriler arasında kesinti giderleri veya mülk getirisi gibi metrikleri inceleyen kıyaslama hizmetlerinde ortaya çıkıyor. Bu, "Bununla patates kızartması ister misiniz?" gibi bitişik yapılabilir olarak adlandırılır.
Hangi tür mal veya destek?
Bu, bizi ürün veya hizmet veya hizmetin gerçek ayrıntılarına ve mümkün olan benzersiz türlere ulaştırır. Normalde sadece gerçeklerin kendisiyle ilgili değildir. Bilginin reklamını yapmak, bir geliştiricinin veya ayrıntı bilimcisinin, iş fiyatını sağlamak için bir uygulama veya analitik model kurmak gibi onunla tek bir şey yapmasını gerektirir.
Bununla birlikte, olguların çözümü veya desteği bir uygulama veya analitik bir modelse, yalnızca bir şirket iş akışında alıcılara anında içgörüler sağlıyorsa, hemen bir seçim veya eylem yapılabilir. Örneğin, PepsiCo'da bilgi grubu, reklamcılık ve pazarlama stratejilerinin ve medya yerleşiminin izlenimini değerlendirmek için bir iç ürün olan ROI Motor'u üretti.
Uygulama, 60'tan fazla kaynaktan bilgi toplar ve e-ticaretten çeşitli marka ve bölgelere kadar işletme genelindeki kullanıcılara bilgi sağlar. İçgörüler, girişimcilerin hangi stratejilerin ve reklam yerleşimlerinin başarılı olduğunu ve hangilerinin devam edeceğini veya iyileştirileceğini belirlemesine izin verir.
Ayrıntıların kendisi ve veri uygulamaları arasında, yalnızca belirli bir küçük işletme bağlamında keşfi ve girişi kolaylaştıran özel yapım arayüzler bulunur. Örnek vermek gerekirse, Atheon Analytics SKUtrak, alışveriş yapan ürün tedarikçilerinin ve tüccarların, ürün hareketi analitiği ile veri iletilmiş seçimler yapmasına yardımcı olacak bir arayüz sağlar.
Ürünler, çözümler ve şirketler, özellikle kurumsal bir bağlamda (şemadaki turuncu eğrinin yanında değişen) çok daha fazla türetilmiş içgörü sağladıkça, değere dönüşme süresi hızlanır.
Verinin kendisini bir çözüm olarak sağlarken, anında ayrıntı paylaşımı, bilgileri bir alma veya dosya aktarımı yoluyla kopyalayıp göndermekten çok daha iyi bir çözüm sağlar.
Kopyalama ve gönderme çok daha fazla enerji için çağrı yapmakla kalmaz, aynı zamanda zaman içinde bir konumda anlık bir görüntü olduğu için bilgi anında güncelliğini yitirir. Gerçeklere erişilebilirlik, iptal edilmesi imkansız değilse de ilave bir zorluktur.
değeri nedir?
Bu sorun, ürün gruplarını sonsuza kadar şaşkına çevirdi (mükemmel, hemen hemen). Verilerimin gerçekten değeri nedir ve bunun bir mal olarak maliyeti nedir?
Bazı ayrıntılar şirketler bana bunun hedef uygulama gibi olduğunu, satış fiyatlarını tarayarak ve her maliyette talebi ölçerek bullseye daraltma konusunda tavsiyede bulundular. Pek çoğu, içsel bir kullanımla elde ettikleri bir değerden tahminde bulunur.
Yine başka bir yaklaşım, ayrıntıların yazılımıyla elde edilen artan faydayı kıyaslamak ve ölçmek için işi doğrudan bir alıcı veya ortakla yapmaktır. Örnek olarak, bir reklam ve pazarlama pazarlama kampanyası kesin bir dönüşüm oranı elde eder, ancak belirli hedefler belirlemek için yeni bilgilerle dönüşüm primleri artar.
Artışın bir kısmı verilere atfedilebilir. Tüm çizimlerde, yeni olgu özelliklerini test etmek ve sağladıkları faydayı belirlemek için çevik bir yaklaşım benimsemekle ilgilidir. Sonunda değeri piyasa belirleyecek.
Sanayiye nasıl gidilir?
Çoğu kuruluş için, gerçekleri ticarileştirme onların birincil ticari girişimi değildir. GE Aviation ve Siemens Mobility, gerçek çözümler ve uzman hizmetler sunar, ancak şimdi bile uçak motoru ve lokomotif tedarikçileridir.
Karlı ticarileştirme, normal olarak, uygun güncel piyasa ortakları veya kanalları ile başlar. Çok sayıda danışmanlık şirketi ve hizmet sağlayıcısı, sistem aracılığıyla kılavuz işletmelere yardımcı olur. Ve bilgi pazaryerlerinin ortaya çıkması, ayrıntıların keşfedilebilirliğini ve erişilebilirliğini çok daha kolay hale getirmeye yardımcı olur.
Kar Tanesi Bilgi Bulutu, bir tüketici veya eş ile anında veya bir arkadaş ekosistemi arasında kurulmuş bir ayrıntı alışverişini kullanarak gerçeklerin paylaşımını (ve reklamını) kolaylaştırır. Örnek olarak, Instacart, kataloğunda 5.500'den fazla şehirde yaklaşık 40.000 perakendeciden yaklaşık 500 milyon ürünle, perakendeci ve CPG müşterileri ile kazanılan özellikleri paylaşıyor.
Snowflake Details Marketplace, daha geniş teşhir ve endüstriyel niteliklerle, yalnızca profesyonellere değil, yüzlerce ayrıntı sağlayıcısına bir mülk sağlar.
Yükselen bir Snowflake müşterisi seçimi, kendi şirket ayrıntılarını Pazaryeri'ne yerleştirmeyi keşfediyor. Öncü olarak, ABD bordrolarının yaklaşık %25'ini işleyen ADP, Snowflake Details Marketplace'te hazır bulunan, coğrafi bağımlı ABD işgücü demografik ve gelir verilerini toplu ve anonim olarak oluşturdu.
Ve 1-800-Flowers gibi diğer insanlar, incelemeyi zenginleştirmek ve şirket etkinliğini artırmak için yeni bilgi kaynaklarını tanımak için Kar Tanesi Ayrıntılar Pazarı'ndan yararlanıyor.
Bilgilerinizden para kazanmaya başlamak için 5 eylem
Özetle, ister dahili paydaşlara ister harici ortaklara ve müşterilere bilgi öğeleri ve hizmetleri oluşturmak ve sağlamak için şu beş eylemle başlayın:
1. Ayrıntılı mallar veya uzman hizmetler için ham ürün olarak veri kaynakları veya etki alanları oluşturun.
2. Mevcut kullanımları belirlemek ve ayrıntılar için bağlantılı, bitişik uygulamaları incelemek için iç paydaşları, ortakları ve müşterileri yoklayarak potansiyel kullanımları belirleyin.
3. Ayrıntılar ürünü veya şirket için en etkili sıralamayı belirleyin: pişmemiş, derlenmemiş bilgiyle zenginleştirilmiş ayrıntılar özelleştirilmiş arayüzler veya bağlama duyarlı uygulamalar.
4. Yeni özellikleri test etmek ve fiyatlarını analiz etmek için çevik bir yaklaşım benimseyin.
5. Pazara giden doğru yoldaşları veya kanalları bulun, bunlar Snowflake Veri Bulutu aracılığıyla para kazanıyor.
Jennifer Belissent, Snowflake'in Baş Veri Stratejistidir .