Creating Competitive Products With Analytics (Criando Produtos Competitivos com Analítica)

36 19Em 2018, pesquisadores do MIT Sloan Center for Information Systems Research (CISR), nos EUA, investigaram como companhias usam Analítica (*) para criar tanto características competitivas de produtos baseados em analítica, quanto experiências de consumidores – o que eles chamam de “data wrapping” (invólucro, ou revestimento, de dados).

Eles pesquisaram 511 gerentes de produtos e outros profissionais responsáveis pelo sucesso de um produto. No relatório aqui resenhado, eles sumarizam os resultados do trabalho, e oferecem recomendações sobre como companhias podem gerar valor de negócios a partir de data wrapping. Um achado chave da pesquisa é que companhias atingem resultados financeiros maiores a partir de data wrapping quando elas projetam, de propósito, seus “wraps” para quatro características de design: antecipar, aconselhar, adaptar, e agir. Adicionalmente, projetos de data wrapping de alta performance produzem características e experiências que são úteis e engajadoras, e medem valor criado para consumidores e para a companhia.

Na realidade o data wrapping é parte de uma concepção maior do CISR. Segundo CISR, a monetização de dados é a conversão de dados e analítica (direta ou indiretamente) em capital financeiro. Companhias podem monetizar seus dados de três modos: (1) vendendo ofertas de informações; (2) melhorando processos e decisões de negócios; e, (3) wrapping data em torno de produtos (i.e., data wrapping).

O CISR considera um produto como sendo “a experiência completa ofertada por uma combinação de bens e serviços para satisfazer as necessidades dos consumidores”. Um wrap é uma característica ou experiência baseada em analítica – tais como um dashboard, um relatório, um alerta, um benchmark, uma API, um guia, ou uma ação automatizada – que é combinada com um produto central.

São três as principais características que fazem de um data wrapping um enfoque único para a monetização de dados:

  1. Data wrapping converte dados indiretamente em capital financeiro. Data wrapping gera valor ao influenciar uma elevação em vendas de um produto central;
  2. Donos de produtos controlam o wrap. Direitos decisórios de data wrapping residem no seio de uma função Produto, mais do que em TI. O papel “possui” o produto gerencia data wrapping como um componente das características gerias do produto e portfólio de experiências;
  3. Data wrapping é altamente acoplado com a oferta central. Data wrapping deve ser entregue ao nível de serviço alinhado com padrões de qualidade para a oferta subjacente, de forma a contornar impacto negativo na oferta. Além disso, os custos e benefícios do data wrapping devem ser avaliados no contexto da fórmula de lucro da oferta para assegurar que as atividades de wrapping sejam lucrativas.
  4. Antecipar: o wrap intui a necessidade do consumidor. Wraps que antecipam e são preditivos são pró ativos;
  5. Aconselhar: O wrap dá suporte á tomada de decisão baseada em evidência. Wraps que aconselham provêm dados e insights que informam o consumidor;
  6. Adaptar: O wrap encontra as necessidades dos consumidores sob medida. Wraps que adaptam são específicos para as necessidades, ambiente, ou contexto de um consumidor individual;
  7. Agir: O wrap desempenha uma ação que beneficia o consumidor. Wraps que agem são integrados aos processos de comportamentos do consumidor, ou eles disparam comportamentos automaticamente em benefício do consumidor.

Como apontado na Figura 1 à frente, as quatro características de design (antecipar, aconselhar, adaptar e agir) são distintas, mas elas funcionam juntas para tornar o produto mais útil e mais engajador para os consumidores, o que gera mais valor para a companhia. Tais características operam da seguinte forma:

Em resumo, a partir deste (e de outros trabalhos do CISR) podemos observar que as formas como as companhias estão procurando para monetizar seus dados estão cada vez mais estabelecendo estratégias inteligentes, e diferenciadas, para gerar valor, entregar valor, e para capturar valor.

Se sua empresa, organização ou instituição deseja saber mais sobre monetização de dados, não hesite em nos contatar!

(*) Nós da Creativante entendemos a Analítica como a descoberta, e a comunicação, de padrões, com significado, em dados.

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