数据是非常有价值的,它有助于创造优品、形成一个进入壁垒,甚至可以直接货币化。本篇文章将分析「公司利用数据的价值」,将有三部分组成。
数据的商业模式就是数据是一个不可或缺的组成部分。 举个例子,亚马逊的核心业务数据。他们的历史交易数据帮助他们分析还有多少库存持有以及如何定价产品。此外,有关产品的数据视图和购买推荐引擎,驱动着销售的大部分数据。作为锦上添花,这一切是一个良性循环:建议购买,这导致更多的评论,进而导致更好的搜索引擎优化和更多的流量,从而带来更多的客户和更好的建议。如果亚马逊不那么有效使用数据,这将是一个规模小得多的公司。
数据业务模型最好的部分是,他们经常有和「亚马逊一样」的积极正向反馈。在每一个业务模型中,你越是用数据来赚钱,你得到的结果是,它可以帮助你赚更多的钱在未来更多的数据。这是一个美丽的系统。
数据是产品或服务。如果你有一个有价值的数据集,别人会支付访问,那么你可以直接出售(如Factual、FullContact、Yodlee公司)或建立唯一的接入点和间接出售它(如DataFox、Mattermark、彭博和LoopNet)。
数据有助于推动收入。当你了解客户的喜好,你可以提高有关产品的建议,并大大增加每个客户的终身价值。这是为什么亚马逊和大多数电子商务公司更成功的原因所在。如果你正在构建的内容存储库(这是数据的一种形式),你可以用它来驱动广告。你还可以使用数据你的用户数据定位更好的广告赚钱,像Facebook和Twitter就是这么做的。
数据有助于提高利润率。可能的方式包括转化渠道的优化、价格优化、准确的供需预测。例如,亚马逊在线市场里的每家公司都使用A / B测试。例如,提高利润率可能看上去不像是一个巨大的交易,但能够使得收购成本降低40%,同时收入增加50%。通过产品推荐可以把一个企业从业务不可行变成很赚钱。
上面的商业模式是伟大的,但有些抽象。你怎么能把它们变成实际的业务?下面是对不同类型的产品的一些具体配方:
内容公司
建立一个内容网站,利用参与数据来决定制作哪些内容(如BuzzFeed,Bleacher Report)
建立一个用户生成内容的网站,显示相关广告、会员链接、产品推荐旁边的内(例如Yelp,Pinterest,Quora)
使用行为数据来创建更好的内容建议和更高的订阅,然后收取使用费用(如Pandora,Netflix)
电子商务
使用购买和转换数据,以实现利润最大化的价格(如亚马逊,eBay,大多数电子商务公司)
使用数据来创建更好的产品推荐(如Warby Parker,Lumoid,True&Co)
(这两种配方也可以应用到其他公司,如SaaS的初创企业,但对利润率较低的电子商务公司有更深入的影响。因为较低的利润率,一个SaaS公司的利润率从50%到75%这是伟大的,但电子商务公司20%的利润率就足以保证它变成一个真正的生意。)
数据提供商
出售优质的数据(LinkedIn订阅,IMDB Pro,DataFox,LoopNet)。
出售API访问原始数据(Factual,Clearbit,Yodlee)
帮助客户增加他们的数据集与外部数据(如Factual的位置数据,和Zephyr Healthf的健康数据,Socrata的政府数据)。这不同于销售数据,因为该模型更多的是向客户销售一个完整独立的数据集。这种模式更多的是帮助那些已经有客户的一些数据的公司。这种商业模式往往是更加依赖于整合和删除重复数据,通过算法在进行数据采集。
B2B和B2C工具
用产品使用的数据构建模型(如LendUp的信用评分,Sift Science的欺诈检测,Framed Data的流失预测,Metromile的汽车保险)。增加产品的使用会导致更好的模型,这两者都是更有价值的客户和更多竞争对手难以复制。
建立一个消费者应用程序,为客户收集数据节省了时间,,结果(如收件箱一样的组织工具Unroll.Me,购物相关的工具,如Honeyand 和 Two Tap,,以及像Bento一样的智能发射器和)。此数据可以用于更好的建议或广告定位,并且通常可以通过会员费被货币化。
打造一个SaaS产品,使得一些行业的效率更高,通常是通过在线的形式代替传真、语音邮件、电子邮件。使用表格数据构建杀手锏(如FlexPort,SimpleLegal,Sourcery)
所有这些商业模式的,最后一个是我的最爱。它的建立,可以为效率发挥销售的工具,使用该工具作为一个特洛伊木马来收集数据,然后把数据变成一个巨大的竞争护城河。这种商业模式使得它容易建立一个有价值的数据集,因为你并不需要开始的数据-。你只需要简化客户数据录入。然后,一旦你有一个数据集,你是不可阻挡的。