Еще в середине прошлого года пробегала новость о том, что группа МТС хочет провести IPO своей портфельной компаний в сфере рекламы - МТС AdTech.
Хотя за развитием этой истории особо не слежу, сегодня хочу поговорить вот о чем
Что объединяет Т-Банк, МТС, Озон, Альфа-Банк, WB, Сбер?
(ну, кроме того, что у них очень много денег)
2 вещи - они.. - владеют огромными клиентскими базами - стремятся активно эти данные монетизировать
Скажем, как в примере с МТС, предлагают другим компаниям платный доступ к своим аудиториям через рекламные сервисы.
Почему реклама?
Телекомы, ретейл, банки обладают 3 активами, которые сложно воспроизвести другим:
1. Информацию про кто, сколько и на что тратит 2. Доступ к клиентам в момент их готовности покупать 3. Возможность отследить, что происходит после показа рекламы
Эта способность атрибуции делает их данные максимально ценными для рекламодателей.
Математика тоже выглядит интересной
Так, если чистая процентная маржа тех же банковских операций варьируется в диапазоне 4-5%
То бизнесы на основе данных, построенные на той же инфраструктуре, последовательно достигают маржи 75-90%.
Например, если основной бизнес имеет $10 млрд годовой выручки, то при марже 4% его операционная прибыль составит $400 млн.
А data-бизнес (монетизирующий готовую клиентскую базу), достигнув $100 млн выручки в год (всего 1% от основного), при марже 80% положит в карман акционеров целых $80 млн прибыли.
Только 1% от доходов, но 20% от прибыли
Как по мне - IT продуктам тоже стоит присмотреться к монетизации своих данных
К примеру, условная CRM-система для застройщиков видит, на каком этапе отваливаются клиенты.
Эта аналитика может иметь для девелопера высокую ценность. Потому что исправление одной ошибки в воронке позволит ему сэкономить миллионы рекламного бюджета.
А сервис для бухгалтеров может видеть, что у компании на балансе скопились свободные деньги - идеальный момент, чтобы предложить интеграцию с банковским депозитом.
Для банка это квалифицированный лид, потому что клиента поймали в момент максимальной готовности.
Отчеты о трендах рынка, бенчмарки, доказанная атрибуция как сервис, продажа контекста для квалификации лидов - примеры вариантов такой монетизации.
(понятно, что обезличенной и в полном соответствии с ФЗ о перс данных)
Данные сами по себе стоят 0 рублей.
Они превращаются в капитал только тогда, когда помогают кому-то другому снизить риск или попасть в потребность клиента быстрее конкурентов.
Поэтому полезно иногда задавать вопрос:
Кто, кроме моего клиента, готов заплатить за знания о его поведении?
Мне как-то рассказывали историю, как проводили показ одной умной системы для РЖД.
Четкая проблематика Технически выверенное решение Расчет окупаемости и эффекты
Весь показ представители потенциального заказчика что-то активно обсуждали, одобрительно кивали и в целом выглядели весьма воодушевленными.
Дальше вопросы Аргументированные ответы Казалось, решение продано
Пока в самом конце один дядя не сказал:
Ребята, спасибо! Все классно.
Я только один момент не понял..
Кого посадят в тюрьму, если система даст сбой?!
Ответа не последовало Сделка не состоялась
К чему это я..
Ценность продукта для крупного бизнеса, как правило, команды ищут возле "роста доходов" и/или "снижения расходов"
На самом же деле, на уровне топ-менеджмента покупают две вещи: спокойный сон и KPI
Если софт для умного управления станками на заводе упадет, и пока его будут чинить, клиент из-за простоев и срыва поставок потеряет сотни миллионов рублей..
То ЛПР уволят
Поэтому наше "мы поднимем вам производительность на 8%" и "решение окупится всего за 16 месяцев" - это хорошо
Но кажется, что ЛПР заплатит раза в 3 больше..
Если мы как-то обеспечим ему алиби перед советом директоров, что он выбрал самое надежное (и поэтому самое дорогое) решение на рынке
Страховка спокойного сна топ-менеджера, гарантирующая ему максимальное снижение персональных рисков
Ценность, которую нельзя упускать из виду при проработке решения
Это первое
И второе.
Если ценность продукта четко бьет в стратегическую цель (задачу) компании..
Но цель эту надо достигнуть через 3-4 года..
А у ЛПР по данной задаче его личные KPI стоят на 1-2 года
То продукту крайне важно обеспечить эффекты именно по ним
Ибо если решение не полетит Или будут нюансы при внедрении
За косяки дадут по шапке ЛПР. (это его карьерные риски)
И ежели на обратной чаше весов пусто - то проще отказать!
чем заниматься долгосрочными инновациями на благо общего дела
(с риском, что тебя уже не будет в компании, когда поднимут бокалы шампанского за годовые бонусы успех)
Поэтому..
Далеко не новость, что Enterprise не покупает софт - они покупают результаты
Однако в поисках глобальной ценности для бизнеса..
Помни, что решения внутри принимают все-таки конкретные живые люди.
Которым хочется найти личный баланс между персональной ответственностью и выгодой
