Где профит от данных, Лебовски?

Alexander Polomodov
  • 0.0 (0)
  • Technology
  • Updated Biweekly

Мы запускаем новый подкаст с таким составом авторов - Андрей Цыбин - взгляд со стороны продуктовой аналитики и онлайн-экспериментов - Николай Голов - взгляд со стороны дата-архитектуры и продуктовой разработки платформы данных - Александр Поломодов - взгляд со стороны software архитектуры, AI4SDLC и инженерного лидерства Первый выпуск будет ключевым и будет посвящен теме «Превращаем данные в деньги: что это значит и какие есть варианты». Монетизация данных — это не только «продать массив». У компании есть как минимум три пути: - продать или лицензировать данные; - применить их внутри и улучшить решения; - встроить данные в продукт, за результат которого платит клиент. Разберём, где на самом деле возникает профит: в новой выручке, экономии, снижении ожидаемых потерь или более быстрых решениях. Поговорим о прямой продаже, внутренних data-платформах и продуктах, в которых клиент платит не за строки, а за результат. И для каждого кейса зададим один неприятный, но полезный вопрос: - Кто платит, за какое изменение и где это видно в P&L? - Без культа дашбордов и аналитики ради аналитики.

Episodes

  1. Sep 30

    Где деньги в своих данных: цены, клиенты, ассортимент

    Как найти прибыль в данных, которые уже есть у компании, и довести находку до результата? Во втором выпуске подкаста «Где профит от данных, Лебовски?» обсуждаем монетизацию данных внутри бизнеса: решения по ассортименту, условиям обслуживания клиентов и ценам. Берём три публичных кейса из материалов Николая Голова и разбираем, что должно произойти между анализом и прибылью. Начнём с ассортимента и пройдём всю цепочку: заметить проблему, собрать данные, предложить изменение, оценить затраты, внедрить и проверить эффектЗатем посмотрим на стоимость обслуживания клиентов — cost-to-serve.Третий кейсом будет ценообразование в B2B-дистрибуции. Как обнаружить точку роста в привычном процессе?В финале сравним офлайн-кейсы с онлайн-бизнесом: как отличаются поиск возможностей, эксперименты и проверка результата. Timeline 00:00 - Внутренняя монетизация и представление ведущих 05:40 - Простые проекты на уже накопленных данных 10:05 - Motor City Industrial: пересмотр цен 13:15 - Разовый анализ и регулярный процесс 19:50 - Из чего складываются усилия на внедрение 22:20 - Что раскрывает публичный кейс поставщика 27:00 - Языковые модели и проверка исходных данных 31:40 - Клиенты и стоимость их обслуживания 37:10 - Сетевые эффекты и прибыльность клиента 41:10 - Несколько продуктов и понятные метрики 48:30 - Как проверить эффект и избежать паралича анализа 58:10 - Ассортимент и совместные покупки 1:04:50 - Заменители и наблюдение за покупателями 1:06:50 - Поиск отелей: доверие к фильтрам и отзывам 1:14:10 - Сочетание методов и первый практический шаг

    Где деньги в своих данных: цены, клиенты, ассортимент

  2. Sep 8

    Превращаем данные в деньги: что это значит и какие есть варианты

    Первый выпуск будет ключевым и будет посвящен теме «Превращаем данные в деньги: что это значит и какие есть варианты». Монетизация данных — это не только «продать массив». У компании есть как минимум три пути: - продать или лицензировать данные; - применить их внутри и улучшить решения; - встроить данные в продукт, за результат которого платит клиент. Разберём, где на самом деле возникает профит: в новой выручке, экономии, снижении ожидаемых потерь или более быстрых решениях. Поговорим о прямой продаже, внутренних data-платформах и продуктах, в которых клиент платит не за строки, а за результат. И для каждого кейса зададим один неприятный, но полезный вопрос: - Кто платит, за какое изменение и где это видно в P&L? - Без культа дашбордов и аналитики ради аналитики. Timeline 00:00 - Знакомство с подкастом и тремя ведущими 03:14 - Три пути монетизации данных и вопрос о покупателе 06:14 - Данные для управления, принятия решений и поиска гипотез 09:19 - Почему копия данных не означает право их использовать 12:00 - Цели сбора данных и информированное согласие 14:46 - Аналитические события и повторная идентификация пользователей 19:31 - Почему удаления идентификаторов может быть недостаточно 26:11 - Мессенджеры и цепочки обработчиков данных 30:31 - Strava: агрегированные маршруты и смещение выборки 33:18 - Аналитика для поставщиков и цена детализации 37:52 - Полезный сценарий, охват и доверие к данным 40:05 - Копирование, перепродажа и эксклюзивность 42:43 - Продавать данные или создавать собственное преимущество 45:15 - Полная стоимость работы с данными и масштаб компании 53:48 - Следующий разговор: какие решения помогают менять данные

    Превращаем данные в деньги: что это значит и какие есть варианты
  • 2 Episodes

About

Мы запускаем новый подкаст с таким составом авторов - Андрей Цыбин - взгляд со стороны продуктовой аналитики и онлайн-экспериментов - Николай Голов - взгляд со стороны дата-архитектуры и продуктовой разработки платформы данных - Александр Поломодов - взгляд со стороны software архитектуры, AI4SDLC и инженерного лидерства Первый выпуск будет ключевым и будет посвящен теме «Превращаем данные в деньги: что это значит и какие есть варианты». Монетизация данных — это не только «продать массив». У компании есть как минимум три пути: - продать или лицензировать данные; - применить их внутри и улучшить решения; - встроить данные в продукт, за результат которого платит клиент. Разберём, где на самом деле возникает профит: в новой выручке, экономии, снижении ожидаемых потерь или более быстрых решениях. Поговорим о прямой продаже, внутренних data-платформах и продуктах, в которых клиент платит не за строки, а за результат. И для каждого кейса зададим один неприятный, но полезный вопрос: - Кто платит, за какое изменение и где это видно в P&L? - Без культа дашбордов и аналитики ради аналитики.

Information