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Food & Beverage

Creando nuevos modelos de negocio a partir del data

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DATA Y SMART TECHNOLOGY

Creando nuevos modelos de negocio a partir del data

Más allá de las posibilidades que ofrecen los datos a las empresas para optimizar sus procesos internos y evolucionar hacia una mejora de la experiencia ofrecida, estos suponen una palanca para generar ingresos adicionales. Cada vez es mayor el valor que se le atribuye a los datos, y por eso, determinadas organizaciones se plantean generar estrategias disruptivas que se alejan de su actividad principal y plantean nuevas formas de extraer rentabilidad a la información que generan por su propia naturaleza.

Identificar oportunidades de negocio en un ámbito innovador y, en muchos casos, inexplorado, supone una gran oportunidad para diversificar las fuentes de ingreso e incurrir en un nuevo negocio: el de la venta de información con valor agregado. Para ello, las principales tareas son:

  • Revisar los datos de los que dispone la compañía en la actualidad.
  • Localizar los activos de la empresa que permiten recoger datos que proporcionen información de valor.
  • Estudiar la posibilidad de recoger nuevos datos potenciales a partir de los recursos internos que la organización tenga a su disposición o de la incorporación de elementos tecnológicos.
  • Listar qué otros datos externos, ya sea open data o datos comprados, pueden ser interesantes para combinar con aquellos de los que ya dispone la empresa.
  • Analizar los posibles clientes de datos y analítica que no tengan acceso a los mismos o que requieran de ayuda en la generación de insights, para combinar distintos modelos de negocio que aporten valor a diferentes grupos de interés.
  • Considerar las compañías que ofrecen soluciones similares para encontrar una propuesta de valor diferencial.
  • Definir los datos y el nivel de tratamiento de aquellos datos susceptibles a comercializar, aplicando modelos de analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva, siendo conscientes de los riesgos que pueda suponer y evitando en todo caso dañar la actividad principal de la empresa.
  • Decidir la mejor manera de reflejar el valor de esos datos, ya sea enviando los datos crudos, generando informes o mediante la elaboración de dashboards con tablas y gráficos.
  • Asegurar el encaje del nuevo modelo de negocio con la actividad core de la compañía, contemplando tanto los agentes externos como la cultura interna de la organización alrededor de los datos.

Reto

Exploración de nuevos modelos de negocio a partir de los datos capturados en el día a día del proceso de producción, comercialización y distribución, para identificar ámbitos de oportunidad sobre los que monetizar la data capturada, entendiendo las necesidades de los clientes y de los proveedores, así como optimizando los procesos internos.

Solución

Para la construcción del nuevo modelo de negocio se realizaron acciones de entendimiento de la estructura de datos interna, un benchmark de casos de éxito en el sector que sirviera como referencia y, con ello, se diseñaron más de 15 oportunidades de monetización.

Resultado

Se identificaron distintos modelos de negocio y potenciales soluciones que monetizaran la información disponible en la organización.

Con esto, se conceptualizaron 4 soluciones, de las cuales se priorizó el modelo de negocio con mayor potencial de ingresos e implementación. Se conceptualizó un negocio en formato de plataforma con los siguientes elementos:

  • Propuesta de valor
  • Funcionalidades de la plataforma
  • Fuentes de captura y venta del dato
  • Business Plan con distintos escenarios de retorno

Impacto

x4

incremento en ventas en el negocio del dato

4

modelos de negocio innovadores identificados

1

plataforma en fase de implementación

quote

Con este proyecto, estamos incrementando las fuentes de ingreso en nuestro negocio, y unificando y centralizando una información que dará mucho valor e impacto a nuestros clientes

quote quote

Implementar este modelo de negocio genera una disrupción muy relevante no sólo en la organización, sino también al sector, poco acostumbrado al uso de datos para la toma de decisiones. En la gran mayoría de casos, estos datos ni siquiera están disponibles.

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