Что такое информационные продукты?
Проще говоря, информационный продукт — это цифровая информация, которую можно приобрести.
Но технически говоря, продукт данных — это результат обработки анализа данных. Например, анализ данных может создать оценку вероятности покупки с использованием статистических моделей или машинного обучения.
Эти продукты могут предоставляться в виде API или веб-сайтов, где пользователи могут вводить дополнительные значения и получать прогнозы. В сфере электронной коммерции есть компании, которые специализируются на использовании данных о покупках для агрегирования информации об определенных сегментах клиентов для маркетинга. Цифровая информация продается как продукт компаниям, которые хотят увеличить продажи и сегментировать свои онлайн-кампании. Эти компании также могут собирать информацию о конкретных потребителях из различных общедоступных (социальные сети) и закрытых (бюро) источников, включая протоколы судебных заседаний, данные переписи населения и программы лояльности.
По данным McKinsey Global InstituteData, объем данных составляет 300 миллиардов долларов в год.
Знайте свои данные
По мнению Gartner, желание создавать продукты данных является частью более широкого разговора о роли данных внутри компании. Данные наконец-то получают статус «класса активов».
Знание своих данных — это первый шаг к созданию новых продуктов. Если ваш бизнес генерирует данные о покупательском поведении, вы можете генерировать входные данные для маркетинга и кредитования. Если ваш бизнес генерирует данные клинического анализа, вы сможете создавать исходные данные для фармацевтической промышленности и правительства (знать, где строить новые медицинские центры и больницы).
Компаниям необходимо внимательно оценивать свои информационные активы, чтобы выявить возможности внутренней (развитие и помощь в управлении их продуктами и услугами) и внешней (создание информационных продуктов) монетизации. Первая задача в монетизации ваших данных — это узнать, какие данные у вас есть или вы можете получить и где они находятся.
Начните с определения конкретных источников данных, которые можно использовать. Когда вы определяете и систематизируете свои источники, также интересно определить возможные внешние источники, которые могут обогатить ваши данные, например данные из бюро и социальных сетей.
На изображении ниже показано, какие типы данных генерируются поставщиками платежей.
ИЗОБРАЖЕНИЕ1
Часто для того, чтобы определить, можно ли монетизировать ваши данные. Это может быть очень сложно, поэтому важно заручиться поддержкой профессионалов в области BI или Data Science. Эти профессионалы смогут проанализировать и извлечь из ваших данных информацию, которая даст вам представление о продукте или нет.
Еще одним очень важным моментом является конфиденциальность генерируемых данных. Всегда обращайтесь к своему юрисконсульту, если нет юридических препятствий для коммерциализации.
Новые продукты
Как я писал в теме выше, знание своих данных крайне важно.
У нас в ClearSale есть продукт по борьбе с мошенничеством для электронной коммерции, который является нашим основным продуктом. За годы работы мы наработали базу, которая составляет 85% телефонные номера германии рынка электронной коммерции, из каждых 10 цифровых покупателей мы знаем 9. Это позволило нам изучать и создавать новые продукты. Например, Индекс цифрового доверия , который помогает компаниям, выпускающим кредитные или карточные продукты, анализировать онлайн-репутацию своих потенциальных клиентов. Посмотрите видео ниже, в котором подробнее рассказывается об Индексе цифрового доверия.
И мы не остановились на достигнутом, мы создали:
Страховой автоматический индекс , который помогает страховщикам определить вероятность претензий и мошенничества в своих предложениях по страхованию.
Fintech Fraud Radar , который помогает финтех-компаниям защитить свой бизнес и принять лучшее кредитное решение.
Digital Onboarding , который помогает ритейлерам бороться с мошенничеством и ускорять процесс аутентификации своих клиентов в розничных магазинах с личным присутствием.
И это еще не все: продукты для мошенничества в онлайн-маркетинге и обогащения данных.
Такие компании, как Netflix, анализируют и изучают свои данные, чтобы найти лучшие сцены и диалоги для создания своих сериалов и фильмов. В видео ниже Netflix показывает, как он разрабатывает новые продукты на основе сгенерированных данных.