Data Driven Business Model: costruire modelli di business partendo dai dati

Tutti ormai sanno la verità sul mondo delle start-up: 9 su 10 falliscono nei primi 4 anni.

Eppure le possibilità non solo di sopravvivere, ma di crescere ci sono! Il punto è che qualsiasi progetto, anche il più brillante, per camminare, ha bisogno di un data-driven business model.

Non spaventarti, è meno complesso di quanto sembra. Con questo termine indichiamo, semplicemente, un modello di business costruito partendo dall’analisi dei dati: dati di mercato, dati sul target, dati sui competitor e dati interni aziendali. In altre parole, un modello data driven è un modello basato sui dati, in particolare sui Big Data online, e non solo su intuizioni o sensazioni.

Vediamo, quindi, quali sono le regole fondamentali per crearne uno vincente grazie ai dati! Continua a leggere, alla fine presentiamo 3 esempi di Data Driven Business Model!

Perché serve un data-driven business model

Avviare un progetto senza avere un modello basato sui dati è come comprare un biglietto della lotteria, aspettare l’estrazione e sperare di vincere. Vuol dire non avere il controllo del proprio business e quindi aumentare esponenzialmente le probabilità di fallire!

• Quasi il 60% dei progetti di start-up naufraga a causa dell’assenza di mercato per il proprio prodotto o servizio oppure perché hanno l’idea giusta al momento sbagliato;
• Quasi il 20% delle start-up, invece, non sopravvive per errori nella determinazione del prezzo dei loro prodotti o servizi e la valutazione dei loro costi di sviluppo e produzione.

Come puoi notare da questi dati, quindi, quasi tutte le start-up falliscono per questioni strettamente legate al proprio modello di business, costruito, appunto, senza avere un approccio Data Driven.

Un modello data driven riduce il rischio perché ti permette di validare mercato, pricing, domanda e sostenibilità economica prima di investire davvero tempo, budget ed energie.

La bella notizia però è che tutti questi errori appena citati si possono evitare, in quanto sono tutti prevedibili. Basta avere i dati giusti per riuscirci!

Ma come trovare le informazioni di cui hai bisogno?

Come creare un modello data driven con la Market Intelligence

Ormai è chiara l’importanza di avere un Modello di Business Data Driven. La domanda che sorge spontanea però è: “Come costruirne uno tale?”.

Per risponderti, bastano due parole: Market Intelligence. Ti spieghiamo subito cosa intendiamo in pratica!

Innanzitutto con questo termine ci si riferisce all’insieme di tutti i metodi, le attività, i tools (e perfino il mindset) per raccogliere, analizzare e applicare i dati rilevanti sul tuo contesto competitivo.

L’aspetto più rivoluzionario di questa disciplina è proprio la capacità di unire dati interni ed esterni considerando le loro interazioni.

Questi dati, insieme ai Big Data online, diventano la base per prendere decisioni strategiche sul business model e costruire un percorso di data-driven business davvero coerente con il mercato.

In questo senso, infatti, grazie all’attività di social listening è possibile monitorare i dati relativi al mercato e comprendere se esiste una domanda espressa o latente per un determinato prodotto/servizio.

Attraverso l’analisi del target, invece, puoi raccogliere dati esterni e comprendere quali siano i bisogni e le aspettative del tuo target e se l’offerta della tua start-up potrà avere successo.

Allo stesso tempo, con l’analisi della concorrenza, invece, puoi tenere sotto controllo gli altri player, comprendere come si muovono e quali strategie di marketing, di pricing e di vendita stanno adottando.

Infine, sempre grazie ai Market Intelligence tool, puoi scovare e analizzare i trend di mercato e puoi perfino prevedere in anticipo se ci sarà un aumento dei costi di approvvigionamento.

Così facendo sarai in grado, non solo di farti trovare preparato davanti ai cambiamenti repentini del settore in cui operi, ma anche riuscirai ad anticipare i tuoi competitor.

Come vedi quindi, grazie alla Market Intelligence, puoi ottenere una quantità enorme di informazioni. Tuttavia, raccogliere queste moli di dati non è sufficiente.

Lo step successivo è trasformarli in informazioni utili e preziose per creare il tuo Data Driven Business Model. E qui arriva la parte difficile. Ecco quindi cosa devi fare:

• innanzitutto continua a leggere. Ti spieghiamo le 7 regole fondamentali che devi seguire!
• Se invece, non hai tempo e risorse da sprecare in questa attività, puoi sempre delegarla all’esterno. I nostri esperti di Big Data della Central Marketing Intelligence possono aiutarti.

7 regole per costruire un data-driven business model

Una volta che hai capito cos’è la Market Intelligence e hai raccolto, analizzato e tradotto i dati interni ed esterni per creare il tuo modello data driven, vediamo come farlo in pratica. Ti basterà seguire queste 7 regole!

Queste regole servono proprio a trasformare i dati in scelte operative, cioè in decisioni concrete su cosa vendere, come vendere, quanto investire e come rendere sostenibile il tuo business model.

Prendi il controllo

Se non hai il controllo del prodotto, del servizio o della soluzione che offri, non riuscirai mai a venderla. Investi, quindi, le tue energie e il tuo budget solo su qualcosa su cui hai veramente il controllo.

Monitora i flussi

Tieni sotto controllo i flussi di cassa e cerca sempre di incassare prima ancora di dover pagare. La crescita va finanziata. Quindi imposta il tuo modello in modo da farti pagare in anticipo oppure sviluppa nuovi prodotti e processi mentre stai lavorando a un progetto per un cliente.

Per farlo in modo serio, monitora KPI finanziari chiari: entrate, uscite, tempi di incasso, tempi di pagamento e andamento dei flussi di cassa.

Focus sul venduto

Produci solo sul venduto. Non fare stock, o meglio fallo in maniera ragionata. Oggi grazie agli strumenti di business intelligence è possibile raccogliere dati su ricezione e stoccaggio delle merci, stato dei resi e costi di trasporto per sviluppare modelli predittivi che riducono i rischi di invenduti.

Calcola il Life Time Value

Calcola sempre il Life Time Value (LTV) dei tuoi clienti, ossia il loro valore totale dal primo all’ultimo acquisto, e focalizzati su soluzioni che generano ricavi ricorrenti che lo massimizzino.

Non fare tutta la fatica per la classica vendita una tantum a meno che questa non sia high ticket con un’altissima marginalità.

Non superare la soglia del 5%

Non avere clienti che pesano più del 5% del tuo fatturato. Così eviterai che la perdita di uno di questi possa mettere a rischio il tuo business.

Attento ai costi

Studia sempre i dati dei tuoi costi e prediligi una struttura di costi variabili. Riuscirai a rendere più sostenibile il tuo modello di business, evitando costi fissi che potrebbero non essere sostenibili in caso di minori flussi di ricavi.

In questo modo puoi tenere sotto controllo i margini e capire prima quali costi variabili incidono davvero sulla redditività.

Crea i tuoi brand

Stiamo parlando al plurale perché devi creare un brand per ogni prodotto che vendi. Quando generi nuovi flussi di ricavi con un nuovo prodotto o servizio, devi valorizzarlo con una sua autonomia e una sua identità.

3 esempi di data-driven business model

Se sei arrivato fino a qui, avrai capito bene che senza i dati non vai da nessuna parte.

Anche per creare un modello di business vincente che ti permetta, ad oggi, di restare competitivo sul mercato, devi prima di tutto raccogliere e analizzare dati interni ed esterni alla tua azienda.

Una volta che li hai raccolti, poi, devi trasformarli in informazioni concrete e utili nel tuo caso specifico e solo dopo sei in grado di creare il tuo modello di business basato sui dati.

Ma a questo punto sorge spontanea una domanda: “Quali Data Driven Business Model esistono già sul mercato?”.

Ecco quindi 3 esempi concreti di modelli di business che vengono sfruttati oggi sia da piccole medie imprese che da grandi multinazionali.

E-commerce guidato dai dati

Un e-commerce è uno degli esempi più immediati di data-driven business model, perché ogni scelta può essere guidata da dati molto concreti.

Pensa, per esempio, alle ricerche online degli utenti, al comportamento d’acquisto, ai prodotti aggiunti al carrello, ai carrelli abbandonati, ai resi, alla marginalità dei singoli articoli e alla domanda di mercato. Tutte queste informazioni permettono di capire quali prodotti hanno più potenziale, quali generano margine, quali creano problemi logistici e quali invece rischiano di restare invenduti.

A questo punto i dati diventano decisioni. Puoi decidere cosa vendere, quanto stock gestire, quali prodotti spingere nelle campagne, quali offerte proporre e come impostare il pricing.

Come vedi, il collegamento con la regola “focus sul venduto” è diretto: non produci o acquisti merce solo perché “potrebbe piacere”, ma perché i dati ti stanno dicendo che esiste una domanda reale. Il risultato è un modello basato sui dati più snello, meno esposto agli invenduti e più orientato alla marginalità.

Modello ad abbonamento e ricavi ricorrenti

Un altro esempio molto chiaro è il modello ad abbonamento, cioè un business che non punta solo sulla vendita singola, ma sulla continuità del rapporto con il cliente.

In questo caso i dati da osservare sono diversi: retention, churn, frequenza d’uso, valore medio cliente, durata media del rapporto e Life Time Value. Se sai quanto resta un cliente, quanto spende, quanto spesso utilizza il tuo servizio e quando tende ad abbandonare, puoi prendere decisioni molto più intelligenti.

Per esempio, puoi capire se devi migliorare l’offerta, modificare i piani disponibili, creare un servizio premium, intervenire sul pricing o introdurre azioni di fidelizzazione. Puoi anche capire quali clienti hanno più probabilità di restare nel tempo e quali, invece, rischiano di uscire.

L’effetto sul modello di business è evidente: non lavori solo per acquisire nuovi clienti, ma per aumentare il valore di quelli che hai già. E qui torna la regola sul Life Time Value: più riesci ad aumentare il valore complessivo del cliente, più i ricavi ricorrenti diventano una leva di crescita sostenibile.

Media company e contenuti data driven

Il terzo esempio riguarda le aziende che usano i contenuti come leva di acquisizione clienti. In questo caso possiamo parlare, in modo molto pratico, di Media Company Data Driven.

Cosa significa? Significa che l’azienda non pubblica contenuti a caso, ma parte da dati raccolti attraverso social listening, trend di ricerca, analisi del target e performance dei contenuti già pubblicati.

Questi dati aiutano a capire quali temi interessano davvero al pubblico, quali domande vengono fatte online, quali problemi restano senza risposta, quali formati funzionano meglio e quali contenuti portano traffico, contatti o richieste commerciali.

A quel punto il contenuto non è più solo comunicazione. Diventa parte del modello di acquisizione clienti. L’azienda può decidere quali argomenti presidiare, quali canali usare, quali lead magnet creare, quali contenuti trasformare in campagne e quali messaggi usare per avvicinare il target giusto.

Questo è il senso più concreto del data-driven business: usare i dati per costruire un sistema che attrae clienti, genera fiducia e sostiene il business nel tempo.

Conclusioni

Se sei arrivato fino a qui, complimenti! Questo argomento era complesso ma speriamo di aver fatto chiarezza con questo articolo.

Ecco un ultimo accorgimento: ricordati sempre che anche il migliore modello data driven deve essere sempre monitorato e attualizzato grazie ai dati. Soprattutto nel contesto attuale, estremamente complesso e dinamico, è fondamentale non restare ancorati al proprio modello di business.

Al contrario, è importante essere sempre pronti a modificarlo, ottimizzarlo e aggiornarlo per restare sempre competitivi. Un modello basato sui dati non è statico: funziona davvero solo se continua a generare decisioni basate sui dati nel tempo.

Bene! Ora non ti resta che mettere in pratica tutti gli insegnamenti che hai colto da questo articolo. E ricorda: se hai bisogno di aiuto per analizzare i dati; se ti serve supporto con i tool di Market Intelligence; se non sai come monitorare i dati per prendere poi decisioni in merito al tuo business model, non bloccarti!

FAQ sul data-driven business model

Che cos’è un data-driven business model?

Un data-driven business model è un modello di business costruito partendo dall’analisi dei dati. Significa usare dati di mercato, dati sul target, dati sui competitor e dati interni aziendali per prendere decisioni più consapevoli su prodotto, pricing, comunicazione, vendita e sostenibilità economica.

Perché un modello data driven riduce il rischio di fallimento?

Un modello data driven riduce il rischio perché permette di validare le ipotesi prima di investire. Invece di basarti solo su intuizioni, puoi verificare se esiste una domanda reale, se il mercato è pronto, se il prezzo è sostenibile e se il modello di ricavi può funzionare nel tempo.

Quali dati servono per costruire un modello basato sui dati?

Per costruire un modello basato sui dati servono soprattutto dati interni ed esterni. Tra i più utili ci sono dati di vendita, costi, margini, flussi di cassa, comportamento dei clienti, ricerche online, trend di mercato, analisi del target, analisi della concorrenza e dati raccolti tramite social listening.

Che ruolo ha la Market Intelligence in un data-driven business model?

La Market Intelligence aiuta a raccogliere, analizzare e trasformare i dati in informazioni utili per il business. In pratica, permette di capire cosa sta succedendo nel mercato, cosa cercano i clienti, come si muovono i competitor e quali opportunità possono essere sfruttate per costruire un business model più solido.

Qual è la differenza tra business model tradizionale e data-driven business model?

Un business model tradizionale spesso parte da un’idea, da un’intuizione o da una visione imprenditoriale. Un data-driven business model, invece, parte dai dati: prima analizza mercato, target, domanda, competitor, costi e KPI, poi trasforma queste informazioni in scelte operative e strategiche.