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Neste episódio, a cientista de dados Aurélie compartilha sua jornada, indo além de exhibits advert hoc para compromissos retidos. Exploramos abordagens de precificação que capturam o imenso ROI que ela obtém no longo prazo.
- Estruture uma retenção mensal focada na interpretação dos dados, não apenas na sua apresentação.
- Treine analistas internos em autoatendimento, em vez de depender continuamente de sua análise.
- Proponha pilotos de taxa fixa vinculados ao ROI, não a ajustes de hora em hora. Meça em relação às metas.
- Defina preços iniciais elevados para treinamento dedicado e compartilhamento de conhecimento. Planos recorrentes parecem mais baratos.
- Pesquise clientes anteriores ideais sobre modelos de preços que eles aceitariam ou rejeitariam
Apresentando Aurélie e seu ofício especializado
Aurélie dirige uma consultoria de dados depois de anos analisando estatísticas políticas para as Nações Unidas. Ela ajuda clientes como Wendy’s e Gaddison a visualizar métricas de negócios para informar decisões executivas.
Em outras palavras, Aurélie transforma dados brutos da empresa em painéis e modelos digeríveis e otimizados para líderes não técnicos. Suas habilidades tornam as métricas acessíveis em todas as organizações.
Ela conta como, depois de 3 anos trabalhando como freelancer com sucesso no Upwork, ela agora deseja diversificar sua base de clientes e obter receitas mais recorrentes. Exploramos opções além de projetos de dados advert hoc.
Encontrando seu valor contínuo
Pedi a Aurélie que explicasse todo o ciclo de vida de um envolvimento típico de um cliente. Ela explica:
Muitos líderes percebem que precisam de melhor higiene e visibilidade dos dados. Então, eles a contrataram para uma configuração inicial do painel, durante a qual ela também treina a equipe interna.
O problema? Essas plataformas então se autoatendem sem precisar de sua contribuição common.
Portanto, embora Aurélie forneça um valor inicial imenso, tornando os dados digeríveis, ela treina as equipes para que não precisem de sua visão contínua. Sua imensa experiência se torna comoditizada.
Para capturar receitas recorrentes, sugerimos empacotar interpretações personalizadas, não apenas painéis. Posicione sua lente fornecendo significado common das métricas.
Por exemplo, Aurélie poderia compartilhar meta-análises mensais sobre o que os dados indicam sobre o desempenho regional, tendências emergentes, oportunidades de otimização, and many others.
Projetos de taxa fixa focam em resultados repetidos
Além disso, aconselhamos propor verificações contínuas de otimização de dados sob contratos de taxa fixa conectados a metas tangíveis do cliente, em vez de ajustes horários abertos.
Por exemplo, os compromissos trimestrais poderiam se concentrar em KPIs específicos relacionados ao aumento de vendas ou à retenção de clientes. Isso enquadra o valor contínuo nos objetivos de negócios alcançados, em vez de apenas girar botões de dados.
Planos mensais âncora de preços de altas taxas de treinamento
Para fazer com que os retentores mensais pareçam acessíveis, Aurélie também poderia definir um preço extremamente alto para o treinamento inicial personalizado.
Por exemplo, cobrar mais de US$ 10 mil pela transferência de conhecimento dedicado ancoraria a análise common em apenas US$ 1.000 a US$ 1.500/mês como base de barganha. Isso tira vantagem da psicologia de preços – configurações caras fazem com que a recorrência pareça barata.
E investimentos iniciais extensos merecem custos mais elevados. O acesso contínuo ao seu aprendizado só fica mais barato após um profundo compartilhamento de conhecimento.
Pesquise clientes anteriores sobre novos modelos de preços
Incentivamos Aurélie a pesquisar de 5 a ten clientes anteriores que correspondam a seus futuros clientes ideais sobre quais pacotes de preços eles aceitariam ou rejeitariam.
Especificamente, ela poderia avaliar a receptividade a:
- Altas taxas fixas de configuração
- Análise/otimização recorrente de menor custo
- Pacotes que combinam ambos com base nas necessidades
Essa inteligência permite direcionar e testar com precisão novos modelos de monetização com suggestions actual do mercado.
O problema é o seguinte: Aurélie já libera imenso potencial de dados anteriormente negligenciados por meio de uma visualização inteligente. Ela deveria ser generosamente recompensada por esse trabalho de alto valor muito depois da configuração inicial do painel.
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