3 passos para criar uma nova fonte de receita (utilizando dados) - Thiago Candido


2022-10-14

Dados. Com eles você pode criar, rapidamente, ofertas que ampliam de forma coerente o seu produto. E, caso a sua organização esteja iniciando agora a jornada nessa área, vou recomendar para você um caminho que já trilhei com sucesso no mercado, atendendo clientes de todos os portes.

Vamos fazer isso criando um produto fictício que comercializará de dados do seu software - seja por meio de Dashboards, APIs, SDKs, Storages, etc - e que pode gerar para sua empresa uma nova fonte de receita. E vamos fazer isso em apenas 3 passos. São eles:

1º Formatar a oferta de dados e o seu valor
2º Arquitetar componentes, responsabilidades e seus relacionamentos
3º Planejar a comunicação com o mercado

Explicando melhor, não vou explicar nada. Sério.

Como manda o figurino de um data scientist: vou focar em fazer as perguntas certas, e é você quem vai me responder. A partir disso, saberemos como desenvolver o produto.

Primeiro passo: GET READY
- Quais dados estão à disposição?
- Quais são os casos de uso em potencial e qual seu valor?
- Os dados estão validados e prontos para servirem de base para um produto?

Segundo passo: GET SET
- Alguma mudança organizacional (reestruturação de squads, time de foundation, novas contratações, nivelamento técnico) é necessária?
- Como é a arquitetura do produto e quais tecnologias são as mais adequadas para sua implementação?
- Como comunicamos e justificamos essas necessidades para os stakeholders?

Terceiro passo: GO
- Quais são os melhores parceiros para servirem de beta testers do produto?
- Como comunicamos da melhor maneira essa oferta para o mercado?
- Quais canais de marketing são mais apropriados para a comunicação com os clientes?

Levando em consideração que você respondeu todas essas perguntas, mesmo que tenha tomado algum tempo: Parabéns! Você já pode criar um produto de dados que vai diferenciar sua empresa no seu nicho de mercado.

Gostaria de ressaltar um ponto: provavelmente seu produto não vai ser perfeito. Você pode, e eu recomendo fortemente, analisar e expandir o número de perguntas de cada passo para entender melhor o produto que iremos construir. Mas mesmo assim, não vamos alcançar a perfeição. E não se preocupe, não é culpa sua.

Todo produto orientado a dados, ou data-driven product, possui seu desenvolvimento caracterizado por um processo altamente iterativo.

Com o tempo - e com cada vez mais dados - você e seu time vão melhorar o entendimento sobre o produto, e consequentemente, irão fazer adaptações para atender essas as necessidades de seus clientes.

E, novamente, com o passar do tempo, é possível que os stakeholders vejam valor nessa iniciativa e incentivem a criação de novos data-driven products que não necessariamente se baseiem na comercialização dos dados, mas sim no uso deles. Alguns exemplos são:

- automação da extração de dados de documentos como PDFs
- análise de fraudes de transações financeiras
- precificação dinâmica para seu e-commerce
- recomendações personalizadas para seus clientes
- análise preditiva de faturamento

Depois de ter criado uma nova fonte de receita, adquirido experiência prática em data-driven products, e ter iniciado em um novo projeto de dados já patrocinado pelos stakeholders, você pode considerar a iniciativa um sucesso. E te dou toda a razão.

Mas é nesse momento que gosto de chamar a atenção para uma grande oportunidade: trabalhar na construção de uma data-driven culture.

“Building a Data Culture is not just an option. It’s business-critical” – Deloitte

Mas isso é assunto para outra hora.

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Imagem gerada utilizando IA