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INTERNET ECONOMY

Seis consejos prácticos para aprender a monetizar los datos

sábado, 2 de marzo de 2024
Foto: Alejandra Montaña

Alejandra Montaña

Mucho se ha hablado de la importancia de saber leer, analizar e interpretar los datos para tomar decisiones estratégicas en las empresas, mejorar la eficiencia de los procesos, optimizar la operación, fortalecer las relaciones con los clientes y fomentar la innovación.

En cifras, esta habilidad hoy permite ejecutar estrategias comerciales un 30 % más eficientes; reducir hasta en un 25 % los tiempos de inactividad no planificados, bajando costos y garantizando una operación más productiva; aumentar en 20 % la retención de clientes, ya que facilita conocer a profundidad los gustos e intereses de sus usuarios; y mejorar los procesos de innovación, alcanzando un crecimiento del 15 % en los ingresos gracias a la generación de nuevos productos.

Sin embargo, pese a estas ventajas que convierten a los datos en el activo más importante de las compañías, muy pocas entienden su valor. ¿Por qué? Sencillo, primero, la mayoría no cuentan con una cultura de datos, en otras palabras, no promueven su uso en la toma de decisiones; segundo, desconocen cómo el análisis de datos impacta los resultados empresariales, debido a la falta de educación sobre su valor estratégico, y tercero, no asignan recursos económicos ni humanos suficientes para su análisis.

Ahora, si bien hay empresas, aunque muy pocas en el mercado, que trabajan día a día en procesos de Data Analytics, lo cierto es que aún no saben cómo monetizarlos y transformar esa información en ingresos económicos. Este enfoque implica, por ejemplo, utilizar los datos de los clientes y de la operación como activos que generen rentabilidad. ¿Cómo hacerlo?

Para lograrlo, se deben aplicar diversas estrategias, incluida la venta directa de los datos, la creación de productos o servicios basados en éstos y el desarrollo de aplicaciones y de herramientas de Inteligencia Artificial (IA), entre otras acciones.

Acá les dejo seis consejos prácticos que pueden aplicar para rentabilizar la información que se obtiene a través de la Data Analytics.

1. Identifique el poder de sus datos: es crucial reconocer cómo la información que se posee puede transformar decisiones, mejorar procesos y abrir nuevas oportunidades de negocio.

2. Asegúrese de contar con datos de calidad: garantice que la información recopilada sea precisa, completa y este actualizada. Datos de alta calidad no solo benefician a su empresa, sino que también aumentan su valor para posibles compradores o colaboradores.

3. Cumpla con las normativas de privacidad: proteger la información y hacer un manejo ético de ésta genera confianza entre clientes y colaboradores, al tiempo que minimiza riesgos legales y reputacionales.

4. Explore diversas fuentes de ingresos: ya sea mediante venta directa, colaboraciones estratégicas, desarrollo de productos personalizados o participación en programas de afiliados, la diversificación financiera de esta información es clave.

5. Priorice la seguridad de los datos: esto es fundamental para garantizar el éxito en la monetización. Invertir en tecnologías de seguridad sólidas para proteger los datos contra amenazas cibernéticas fortalece la confianza de los clientes y de los socios de la empresa.

6. Pida asesoría especializada: el mundo de los datos es complejo y el asesoramiento experto puede ser clave para sortear desafíos y maximizar el potencial de monetización de sus datos.

En conclusión, la falta de aprovechamiento de los datos como una oportunidad de negocio para algunas empresas radica, no solo en el cambio cultural de la organización y la resistencia individual al cambio, sino también en inversiones estratégicas insuficientes en tecnologías y talento, así como en la carencia de una educación integral sobre el valor estratégico de esta información. Además, la ausencia de una gobernanza efectiva de los datos contribuye a la falta de dirección y control en la gestión de la información, lo que puede generar confusiones y desafíos en la toma de decisiones en las empresas.

* Alejandra Montaña es docente en ciencias de datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de San Buenaventura, sede Bogotá

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