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Che cos’è il Data Wrapping e perché le aziende lo garantiscono

Le migliori associazioni di data science e analytics
Mentre i dati sono stati utilizzati a lungo per migliorare i processi o addirittura trarne vantaggio vendendoli, uno scienziato del MIT Center for Information Systems Research ha suggerito un terzo modo interessante in cui le aziende utilizzano i dati, ovvero avvolgendo i loro dati attorno a prodotti e servizi. Quindi, cosa significa questo wrapping dei dati?

Sebbene finora non si sappia molto sul concetto, principalmente a causa dell’ubiquità dei dati, il wrapping dei dati consiste principalmente nel confezionare i prodotti con funzionalità ed esperienze di analisi dei dati che possono essere vantaggiose per i clienti e aumentare la redditività. Il processo dà accesso ai dati rilevanti ai clienti che possono esplorare per ottenere approfondimenti e prendere decisioni migliori. Ha lo scopo di aumentare le entrate, la lealtà, la soddisfazione del cliente e altro ancora.

Il wrapping dei dati è uno dei modi per la monetizzazione dei dati
Mentre le aziende hanno monetizzato i dati in diversi modi, ora condividono i loro pacchetti di prodotti come prodotti con clienti e partner. Questa modalità di monetizzazione dei dati è il wrapping dei dati e viene esplorata come uno dei modi chiave per ottenere la monetizzazione. Alcuni dei modi in cui è possibile applicare il wrapping sono dashboard alimentati dai dati, report, avvisi ecc.

Come suggerisce l’articolo, le aziende lo stanno facendo per offrire una migliore esperienza utente ai clienti in quanto aiuta i clienti a comprendere il prodotto e il servizio di una società e utilizzarlo a proprio vantaggio per aumentare i profitti e offrire rendimenti migliori agli azionisti.

Sottolinea inoltre che alcuni dei punti chiave da tenere a mente sul wrapping dei dati sono il fatto che è pensato per i clienti delle aziende, non per i dipendenti, è fatto come parte della funzionalità complessiva dei prodotti e del portafoglio di esperienze, i rendimenti economici derivano da un aumento nelle vendite e non negli affari interni e altro ancora.


Cosa hanno fatto le aziende
Alcuni casi in cui abbiamo visto le aziende utilizzare il wrapping dei dati sono BBVA e PepsiCo. Nel 2016 BBVA ha offerto ai suoi clienti un’app di gestione delle finanze personali, basata su algoritmi di machine learning. Ha ordinato le transazioni dei clienti in categorie come affitto, cibo e intrattenimento. Ha quindi visualizzato le spese del cliente suddivise in un semplice grafico. Questo è stato promosso dalla società sul suo sito Web di digital banking come un modo per i clienti di gestire meglio i propri budget personali. Questa è diventata rapidamente la funzionalità più utilizzata sul sito Web BBVA in quanto ha fornito ai clienti raccomandazioni a valore aggiunto.

Allo stesso modo, l’anno scorso, PepsiCo ha lanciato Pep Worx, una suite di funzionalità di analisi dei dati . Ha aiutato i clienti a lanciare e gestire con successo programmi di marketing innovativi, ottimizzare lo spazio totale del negozio, aiutare i clienti al dettaglio ad aumentare i giri di prodotto, i profitti e altro ancora. La capacità sviluppata in quattro anni ha aiutato i clienti al dettaglio a risolvere i problemi utilizzando le informazioni sugli acquirenti basate sull’analisi dei dati. Pep Worx è stato utilizzato dall’azienda per aiutare a trasformare la natura delle relazioni con i clienti al dettaglio da quella transazionale a quella collaborativa.

Come iniziare con il wrapping dei dati
Il requisito di base è big data e data science. È una buona idea iniziare concentrandosi su gruppi di business intelligence, strumenti di dati e talento analitico preesistenti per il wrapping dei dati. Tuttavia, le capacità e i processi che hanno aiutato un’azienda a utilizzare meglio l’analisi dei dati potrebbero non funzionare per i propri clienti. Pertanto, secondo l’ articolo di ricerca , è ideale formare un team interfunzionale con Finance, IT e qualsiasi altra area in grado di offrire informazioni critiche.

Il prossimo passo è progettare funzionalità ed esperienze che ispirino l’azione dei clienti e li aiutino a ottenere il valore di risparmiare tempo, denaro o ottenere informazioni importanti.

Il passo più cruciale è misurare l’ impatto , che è un duplice processo. Il wrapping dei dati può creare un valore indiretto che può essere misurato mediante tecniche come test A / B, sondaggi e studi pilota per avere un’idea dei risultati del wrapping dei dati. Il secondo è che le aziende individuano l’entità del valore che stanno acquisendo.

Alcuni dei modi efficaci per eseguire il wrapping dei dati in base all’articolo di ricerca sono:

Anticipare le esigenze del cliente
Consigliare con processi decisionali basati su prove per aiutare i clienti a decidere cosa fare
Adattarsi e adattarsi alle esigenze del cliente
Agire in modo tale da eseguire un’azione a beneficio del cliente

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