Siete modelos de negocio rentables para ‘Big Data’

La información se está multiplicando de forma exponencial. De hecho, el 90% de los datos almacenados en el mundo se han creado en los dos últimos años. Las fuentes de estos datos son cada vez más diversas, desde las más tradicionales, como transacciones bancarias, sms o llamadas de teléfono, hasta las más novedosas, como redes sociales, smartphones, o internet of things.

Las empresas quieren sacar partido a esos flujos de datos tan complejos y verlo reflejado en sus resultados. Big Data, más allá de las oportunidades que ofrece a las empresas para sus propios negocios, puede suponer una nueva palanca para generar importantes ingresos adicionales y transformarlas.

Esta tecnología puede suponer una nueva palanca para generar importantes ingresos

Hasta ahora, los nuevos modelos de negocio sobre Big Data se están concentrando en manos de empresas muy intensivas en información, como, bancos, telecos, aseguradoras o empresas de consumo, que o bien se los venden a otras compañías que no tienen suficientes datos o de la calidad necesaria, o bien generan productos basados en datos para ayudarles a las tomas de decisiones. Unas lo hacen a través de nuevas unidades de negocio, como Tesco, que ha creado Dunnhumby, y otras a través de filiales, como la Joint Venture que ha puesto en marcha el Banco Nacional Australiano junto con Quantium.

En BCG hemos analizado siete formas de abordar el negocio de Big Data con una rentabilidad considerable, que incluyen negocios tanto B2B (Business-2-Business) como B2C (Business-2-Customer) y surgen de diferentes combinaciones de dos dimensiones: tipo de producto (en función del grado de personalización) y modalidad de pago (en función del tipo de relación, más o menos puntual, con el cliente)

En cuanto al tipo de producto, ha de distinguirse entre:

1. A medida: se trata de ofrecer productos o servicios a la medida del cliente, como un análisis de patrones de tráfico basado en datos de localización de dispositivos GPS para una concejalía de planificación urbanística. La especialización puede generar mucha satisfacción y crear barreras de entrada a los nuevos competidores.

2. Paquete de servicios: este modelo consiste en reunir en una única oferta una combinación de varias, como la medición de consumos de gas y electricidad para que una distribuidora de energía pueda asesorar a sus clientes sobre cómo ahorrar energía. Los paquetes de servicios son rentables, expulsan a competidores del mercado y ofrecen oportunidades de venta cruzada.

3. Producto estándar: es decir, ofrecer un mismo producto a todos los compradores. Un ejemplo claro es el de un banco que vende informes basados en datos agregados y anónimos sobre los patrones de gasto de sus clientes. Son servicios fáciles de prestar, con descuentos accesibles y márgenes sensibles a la escala.

Con respecto a la modalidad de pago, nos encontramos con:

1. Pay per Use: esta opción ofrece a los clientes una amplia selección de ofertas para que elijan solo la que realmente utilizan. Los seguros para esquiadores a pie de pista son un ejemplo. Este modelo aporta un margen superior al de las suscripciones.

2. Comisión: por ejemplo, un banco que analiza las transacciones de las tarjetas de crédito y ofrece descuentos a tiendas y restaurantes a cambio de una comisión basada en el ingreso generado. Suele crear una relación más sólida y duradera que el modelo Pay per Use.

3. Valor compartido: mediante este modelo un socio que interactúa con la empresa y su cliente ofrece algún tipo de descuento o servicio adicional. Un banco ofrece un descuento en un comercio a través de un intermediario, que paga al cliente una vez completada la transacción. Al abordar solo a clientes interesantes, el retorno sobre la inversión en marketing es considerable.

4. Suscripción: el cliente paga una cuota periódica para acceder de forma ilimitada a un servicio durante un periodo determinado. Una empresa de salud analiza los historiales médicos electrónicos y ofrece información anónima sobre resultados en pacientes. Este modelo asegura un ingreso predecible y facilita la venta cruzada.

A día de hoy, los modelos predominantes corresponden a productos estándar que utilizan como modalidad de pago Pay per use y suscripción.

Algunas empresas combinan elementos de distintos modelos para crear ofertas novedosas y dinámicas

Algunas empresas combinan elementos de distintos modelos de negocio para crear ofertas novedosas y dinámicas. Por ejemplo, BBVA realizó un estudio para el Ayuntamiento de Madrid basándose en las transacciones realizadas con tarjetas de crédito y ofrece a los comercios información sobre los turistas que visitan la ciudad: dónde y cuándo compran, nacionalidad, patrón de gasto, perfil sociodemográfico, etc. El objetivo final es conocer el comportamiento de los turistas casi en tiempo real, lo que permite a los ayuntamientos una nueva forma de analizar y gestionar el turismo en las ciudades

Las empresas que quieran maximizar la rentabilidad del negocio de Big Data deben plantearse tres preguntas fundamentales:

1. ¿Disponemos de los datos, habilidades e infraestructuras necesarias? o ¿deberíamos contar con el conocimiento, sistemas o información de terceras empresas?

2. Para elegir los socios, ¿hemos tenido en cuenta el objetivo y las necesidades de la empresa, sean o no del mismo sector? ¿Hemos evaluado su encaje con la cultura de la empresa, el ecosistema en el que opera y su cartera de productos, así como si compite en el mismo negocio?

3. Dado el recelo que genera el manejo de datos personales, ¿disponemos de las medidas de confidencialidad adecuadas para generar confianza y, por tanto, obtener de nuestros datos un valor hasta cinco veces superior a las demás?

El valor de Big Data está al alcance de la mano de muchas empresas. Se trata de analizar cuidadosamente los datos de que disponen y plantearse formas de hacerlos rentables. Bancos y operadores de telecomunicaciones lo están haciendo ya, con resultado de varios millones de dólares de ingresos adicionales, y a largo plazo lo harán empresas de muchos otros sectores como energía, sanidad o consumo.

Enrique Checa es principal de The Boston Consulting Group en Madrid.

Ravi Chabaldas es senior knowledge analyst de The Boston Consulting Group en Madrid.