Cómo los vendedores de software B2B pueden ayudar a sus clientes a comparar

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Saber qué organizaciones tienen mejores resultados en una dimensión en particular solía requerir encuestas subjetivas o una investigación minuciosa. Hoy en día, los datos que responden a esas preguntas existen, los capturan las empresas de software como servicio que las empresas de servicios utilizan para administrar sus negocios. Las principales empresas de software están empezando a aguantar» réplicas de datos» a la altura de sus clientes, lo que permite puntuar y comparar las estrategias de sus clientes. Ya hemos visto que es posible utilizar datos externos para evaluar las empresas en función de qué modelos de negocio están empleando y lo que esos modelos de negocio significan para sus valoraciones. Esos análisis se basan en fuentes de datos disponibles públicamente, pero los proveedores de software han acumulado cantidades crecientes de datos privados sobre casi todos los aspectos de la tecnología, las operaciones, las personas y las estrategias de sus clientes. Es hora de que estos acumuladores de datos empiecen a compartir información con los creadores de todos estos datos, y varias empresas están empezando a hacerlo.

Las empresas de software con más probabilidades de tener esos datos son las que ofrecen capacidades transaccionales a sus clientes mediante un modelo de SaaS basado en suscripciones. SAP, por ejemplo, tiene datos sobre diversos dominios transaccionales, desde los pedidos de los clientes hasta los saldos de vacaciones. Una de sus unidades de negocio, Fieldglass, proporciona información y puntos de referencia a los clientes sobre la gestión del personal externo. ADP, un proveedor líder de funciones de nómina, permite a los clientes utilizar su Nube de datos herramienta para compararse con otras firmas no solo cuánto se les paga a los empleados, sino también con indicadores como su permanencia promedio en el trabajo, las tasas de deserción, cuánto invierten en cuentas de jubilación y a qué edad se jubilan. El software MarketShare de Neustar permite a los clientes medir los efectos de sus programas de marketing y compararlos con los de otras firmas. Incluso es posible mostrar el espejo de datos a los usuarios individuales de la tecnología. Microsoft, por ejemplo, tiene un programa llamado MyAnalytics que informa a los clientes de su software de productividad de Office sobre el tiempo que dedican a diversas tareas y el tamaño y la potencia de sus redes de comunicación.

Al mismo tiempo que han surgido los espejos de datos y la puntuación en el mundo empresarial, los mercados de capitales están cada vez más interesados en el análisis de conjuntos de datos alternativos. Los inversores activos, como los fondos de cobertura, buscan superar al mercado y a los proveedores de índices. El gigante de los índices bursátiles S&P comprado Kensho, una empresa boutique de análisis con sede en IA, precisamente por esta razón: para mejorar el uso de la IA para mejorar las decisiones de inversión y para diversificar el tipo de datos que se utilizan para tomar esas decisiones. (Kensho no solo utiliza datos financieros sin procesar, sino también datos de todo tipo de fuentes «alternativas».)

El software y otras empresas que desarrollan réplicas de datos y puntuaciones pueden hacer crecer sus ganancias y resultados con poco o ningún coste marginal mediante la creación de índices en los que se puede invertir que correlacionen su visión y datos únicos con la rentabilidad de los inversores. Se pueden comercializar y monetizar a través de los mercados de capitales en asociación con bolsas y firmas de calificación.

Creemos que hay muchas más oportunidades para que las empresas de software adopten este enfoque: recopilar datos, relacionarlos con los resultados deseados y devolvérselos a sus clientes. Salesforce.com, por ejemplo, podría permitir a sus clientes evaluar por sí mismos su capacidad para hacer que los clientes potenciales de venta se desarrollen. Workday podría ofrecer análisis y comparaciones comparativas aún más detallados que ADP o SAP Fieldglass sobre la fuerza laboral. Oracle podría informar a las empresas cómo su coste medio de emisión de una orden de compra, o sus niveles medios de cuentas por pagar, en comparación con otras firmas.

Permitir que una sola empresa se compare con otras firmas en cuanto a atributos específicos es valioso, pero una oportunidad aún mayor de crear valor a partir de los datos es asignar a los clientes puntuaciones basadas en los datos y el análisis sobre cómo se comparan con sus pares en funciones o procesos generales, y ofrecer vías para mejorar sus operaciones y transformar sus organizaciones para convertirse en líderes digitales. La calificación FICO es un ejemplo excelente; la empresa reduce el complejo historial crediticio del consumidor a una sola puntuación de tres dígitos que tanto los acreedores como los deudores puedan entender. Imagínese si todos los fabricantes tuvieran, por ejemplo, una puntuación de eficiencia en la cadena de suministro o todas las empresas tuvieran una puntuación de desarrollo de liderazgo. Esto motivaría a los líderes a mejorar sus puntuaciones y permitiría a los mercados de capitales tomar mejores decisiones sobre las capacidades de las empresas en las que invierten. El atractivo de lo generalizado medidas de desempeño no financieras para evaluar las empresas se ha discutido durante varias décadas, pero nunca se ha logrado, a pesar del continuo crecimiento de los activos y las prioridades mal medidos por la contabilidad de los PCGA.

Por supuesto, hay varias medidas que las empresas de software deben tomar para hacer posibles los espejos de datos. Estas son algunas de las principales consideraciones:

• Es esencial para asegúrese de que su empresa es propietaria de estos datos o tiene permiso para usarlos. Muchos acuerdos de licencia de software ya permiten el uso de esos datos con fines de análisis y comparación, pero no todos lo hacen.
• Agregue los datos y utilícelos para poder compararlos con otros clientes (o al menos con los promedios) para que sus clientes y posibles clientes sepan cuál es su posición (al igual que en las tablas de clasificación de carreras y ciclismo de Strava.com o RunKeeper).
• Es posible que las empresas de software quieran mostrar los datos solo de forma anónima para preservar la confidencialidad de los clientes. Por supuesto, eso reduce el valor de los datos e inhibe la capacidad de monetizarlos. Si una empresa intenta ofrecer valor a los inversores, el anonimato no funciona, pero a los clientes de las empresas de software les puede resultar difícil conseguir que los clientes acepten ser nombrados. En esas situaciones, el uso de datos externos disponibles públicamente puede utilizarse para obtener puntuaciones y clasificaciones.
• Es posible que las empresas necesiten algunas capacidades de inteligencia artificial para que los espejos de datos funcionen, sobre todo si la puntuación o el índice están relacionados con el rendimiento financiero. El aprendizaje automático es la tecnología ideal para crear un conjunto de puntuaciones predictivas a partir de una colección de datos. También se pueden utilizar otras tecnologías de IA para extraer datos de los sistemas transaccionales o para analizar y cuantificar los datos textuales.
• Así como empresas como Credit.com ofrecen recomendaciones personalizadas sobre cómo mejorar una calificación crediticia, las empresas necesitan análisis prescriptivos y recomendaciones sobre cómo mejorar sus puntuaciones en cualquier medida que se esté evaluando. El aprendizaje automático y la generación del lenguaje natural pueden ofrecer esas recomendaciones, igual que lo hacen ahora para las recomendaciones de inversión en empresas como Morgan Stanley.

Casi todas las empresas sobre las que hemos investigado, escrito y asesorado se encuentran en las primeras fases de este movimiento y están cobrando impulso. Cada vez aprecian más el valor potencial de clasificar y optimizar las operaciones y los recursos de un cliente con recomendaciones sencillas. Nos hemos referido a este fenómeno como asesores robóticos corporativos, y vemos más de ellos cada vez. Pero las empresas de software quizás estén mejor equipadas que ningún otro tipo de empresa para ofrecerlos.

Este enfoque que prioriza los datos obviamente abre una variedad de cuestiones relacionadas con la propiedad y la privacidad de los datos, los productos frente a los servicios, la interpretación de los datos, las estrategias de monetización y el poder de monopolios de plataformas . Pero esperamos que los creadores de espejos de datos y los sistemas de puntuación que están creando cambien numerosos sectores, procesos y funciones. Hay tantos datos internos y externos disponibles ahora que parece inevitable que al menos algunos de ellos se utilicen para evaluar el crecimiento y la prosperidad actuales y futuros de las empresas comerciales.