Andrei Hagiu y Julian Wright proponen en un artículo para Harvard Business Review siete preguntas que se transformarán en claves inmejorables para un buen uso de los datos por parte de las empresas.
Para partir, observan lo siguiente:
“Muchos ejecutivos suponen que es posible utilizar los datos de los clientes para obtener una ventaja competitiva inmejorable. Y es así como creen que cuantos más clientes se tenga, más datos se podrá recopilar y aquello, analizado con herramientas de aprendizaje automático, permitirá ofrecer un mejor producto frente a la competencia. Luego, al recopilar aún más datos, los competidores serán sencillamente superados. El problema es que, la mayoría de las veces, esta suposición será incorrecta”.
A partir de lo que han cotejado, dicen que las empresas deben desarrollar las herramientas necesarias para generar ventajas competitivas más sólidas y duraderas en el tiempo.
Para ello, explican cuáles son las condiciones necesarias y los pasos para ejecutarlas.
A continuación, las siete preguntas clave para el desarrollo de esa capacidad:
1. ¿Cuánto valor añaden los datos de los clientes en relación con el valor independiente de la oferta?
Lo que dicen es que depende de la industria, del rubro o del producto en cuestión. A modo de ejemplo, plantean que un proveedor de sistemas avanzados de conducción, como Mobileve, sí necesita de la retroalimentación que le entrega los fabricantes de automóviles; en cambio los fabricantes de televisores no ven de gran utilidad incluir software que puedan ofrecer recomendaciones personalizadas de series o películas en función de los hábitos de visualización de una persona y de lo que es popular entre otros usuarios.
Lo anterior, evidentemente, obedece al hecho de que por un lado está nada menos que la integridad física de las personas, mientras que en el otro algo tan circunstancial como una preferencia que, en buenas cuentas, puede ser ocasional.
2. ¿Qué tan rápido disminuye el valor marginal del aprendizaje basado en datos?
Cuando el valor marginal de los datos obtenidos de los clientes sigue siendo alto, incluso después de haber alcanzado un tope, los productos y servicios tienden a tener importantes ventajas competitivas. Dicen que esto se comprueba en sistemas diseñados para predecir enfermedades raras (como las que ofrece RDMD) y motores de búsqueda en línea como Baidu y Google. ¿Por qué? Porque aun cuando Microsoft ha invertido muchos años y miles de millones de dólares en Bing, no ha podido deshacerse del dominio de Google en las búsquedas. Los motores de búsqueda y los sistemas de predicción de enfermedades necesitan enormes cantidades de datos de los usuarios para ofrecer resultados fiables y coherentes.
Un ejemplo opuesto de un negocio en el que el valor marginal de los datos del usuario disminuye rápidamente son los termostatos inteligentes. Esto se explica porque se trata de productos que sólo necesitan unos días para conocer las preferencias de temperatura de los usuarios a lo largo del día.
3. ¿Qué tan rápido se deprecia la relevancia de los datos del usuario?
Esto es sumamente importante, pues se trata de que, si los datos se vuelven obsoletos rápidamente, en igualdad de condiciones, será más fácil para un competidor entrar en el mercado, ya que no le será útil la experiencia de otras empresas adquirida con el paso de los años.
4. ¿Los datos válidos son sólo propios o se copian y se pueden aplicar técnicas inversas?
Una vez más, esta pregunta se responde en relación con la industria o el producto que se quiera comparar. Así, un sistema de inteligencia que proporcione información valiosa para agricultores respecto de algún cultivo en particular necesita de una mayor cantidad de productores, mientras que los softwares de reconocimiento de voz funcionan con datos de voces disponibles públicamente y tardan un mínimo o casi nada en aprender a comprender la voz de un nuevo usuario.
5. ¿Qué tan difícil es imitar las mejoras de los productos que se basan en los datos de los clientes?
Dicen que incluso cuando los datos son únicos y, en efecto, producen información valiosa, es difícil crear una ventaja competitiva duradera en el tiempo, ya que quienes compiten en el mismo mercado pueden copiar las mejoras obtenidas a partir de los resultados.
Explican al respecto que existen factores que afectan la capacidad de las empresas para superar este desafío. Una de estas es si las mejoras no están sistematizadas o si están integradas en un proceso de producción complejo, lo que dificulta su replicación.
Otro factor es la rapidez con la que cambian los conocimientos de los datos de los clientes. Cuanto más rápido lo hacen, más difícil es que otros hagan lo mismo; es decir, copien la estrategia.
6. ¿Los datos de un usuario ayudan a mejorar el producto para el mismo usuario o para otros?
Idealmente, se pueden producir ambas cosas, pero la diferencia es importante. Cuando los datos de un usuario mejoran el producto para esa persona, la empresa puede personalizarlo, lo que genera costos de cambio. En cambio, cuando los datos de un usuario mejoran el producto para otros usuarios, esto puede y no crear efectos de red, pues en ambos casos se crea un valor diferenciador, pero la primera genera fidelización, mientras que la segunda proporciona una ventaja clave a la hora de competir por nuevo clientes.
7. ¿Qué tan rápido se puede incorporar a los productos la información de los datos de los usuarios?
Los ciclos de aprendizaje rápidos dificultan que los competidores se pongan al día, especialmente si se producen varios ciclos de mejora del producto durante la relación con un cliente. Pero cuando se necesitan años o mejoras sucesivas de productos basadas en los datos, los competidores tienen más posibilidades de innovar en el intertanto y empezar a recopilar sus propios datos e información. Así que la ventaja competitiva de los datos de los clientes es mayor cuando se traduce en mejoras más frecuentes del producto para esos mismos clientes en lugar de cuando sólo se hace para futuros clientes.