Es un tema al que llevo cierto tiempo dando vueltas, y que me está llevando incluso al desarrollo de un intento de taxonomía, de clasificación de algunos modelos de negocio en función de su potencial de cara a la explotación de sus datos mediante el machine learning… ¿y si la clave de muchos de los modelos de negocio freemium – basados en la combinación de una oferta gratuita unida a la de una oferta premium a cambio de un pago determinado – estuviese en el desarrollo de esa oferta de servicios mediante la analítica y el machine learning?
Imaginemos, por ejemplo, un medio de comunicación: ¿podría ser posible que ofreciese sus noticias en abierto a todos los usuarios de manera gratuita, pero generase además una oferta adicional de servicios a cambio de un pago a aquellos usuarios que perciben un valor en ellas? ¿Cuántos usuarios estarían dispuestos a pagar, por ejemplo, por un sistema de alertas realmente basado en sus intereses, en función de todo lo que leen habitualmente, o incluso que les descubriese esos intereses aunque no fueran especialmente conscientes de ellos? ¿Cuál sería la clave para que ese medio de comunicación pudiese llevar a cabo esas alertas con una gran exactitud y certeza de que lo que está siendo recomendado es realmente lo que al usuario le interesa? Ni más ni menos que en la generación y análisis masivo de datos, precisamente lo que un modelo gratuito debería ser capaz de ofrecer. ¿En qué momento las recomendaciones de libros de Amazon dejan de ser percibidas como una incitación a la compra compulsiva, y empiezan a ser un servicio valioso o incluso fundamental para un experto en un tema determinado?
¿Pagaríamos por un sistema que, en el caso de un servicio de música, fuese capaz de construirnos listas en función de una ocasión o un momento determinado, con una gran precisión y asegurándonos que las canciones elegidas responden adecuadamente a nuestros gustos? ¿Estaríamos dispuestos a rascarnos el bolsillo por una Twitter que nos separase las señales que nos interesan del inmenso ruido circundante, o incluso que hiciese las adecuadas comprobaciones y nos previniese su vamos a twittear o retwittear una estupidez? Si contamos con una base de datos adecuada, no cabe duda que eso es algo que un buen algoritmo de machine learning sería capaz de hacer bien. ¿Cuántas apps serían susceptibles de mejorar su propuesta de valor al usuario si llevasen a cabo un procesamiento adecuado de los datos? Hoy, algunas de esas apps, de hecho, ante la supuesta dificultad de los procedimientos analíticos implicados, ceden sus datos a cambio de dinero a terceros susceptibles de explotarlos, pero esa situación podría cambiar a partir del desarrollo progresivo de aplicaciones MLaaS, Machine Learning as a Service, servicios en la nube que permiten una gestión infinitamente más sencilla y sin necesidad de llenar la plantilla con decenas de científicos de datos para plantear y llevar a cabo los correspondientes análisis.
¿En cuántos de los servicios gratuitos que utilizamos hoy en día podría tener sentido incorporar un tramo de pago con productos construidos a partir de la analítica? Obviamente, no en todos ni para todo el mundo, pero ¿sería un planteamiento así razonable para endulzar la parte premium de algunos de esos servicios? ¿Hasta qué punto podría un modelo de negocio basado en el freemium beneficiarse de un conocimiento adecuado de las posibilidades que la analítica y el machine learning ofrecen a partir de sus datos?
This post is also available in English in my Medium page, “What if the key to freemium models lay in machine learning?«
Lo que no acabo de ver es la fragmentación de esos servicios. Entiendo que lo más conveniente sería tener un único asistente que resolviese todas esas necesidades y muchas otras.
Un asistente que conozca a su usuario en todos los aspectos posibles y elija el servicio más adecuado en cada momento independientemente de quien lo ofrezca y de la naturaleza del mismo.
Incluso yendo más allá, una interfaz que nos representase en el mundo digital, anonimizando nuestros datos y protegiendo nuestra identidad de modo que sólo ella nos personalice y el resto de datos (nuestros y del resto de usuarios) queden despersonalizados y anónimos pero utilizables.
Y a la larga tiene pinta que ese será el camino. Un único asistente que servirá de puerta de entrada pero que a su vez en la mayoría de las ocasiones le pedirá a un sistema tercero que sea él el que responda tu necesidad (a través de ese asistente). Digamos que si le preguntas a tu asistente Google cuanto vas a pagar por la luz de este mes, este a su vez le pregunte a tu proveedor de la luz cual es su estimación, y termine siendo esa la respuesta (quizás incluso google sepa que te vas de viaje unos días fuera y ajuste el resultado ;).
Exacto, un asistente único que realmente conozca nuestros datos, nuestros intereses, nuestros gustos, nuestras necesidades, hábitos, etc. y nos ayude y sugiera acertando de pleno. Eso sí sería la caña…y algunos pagaríamos por ello.
Solo conozco con de cerca dos sitios «fremiun» con una oferta «premium», son Word Press, que utilizo a diario en su ofertan «fremiun» y «Family Tree», que utiliza mi hermana que desde que se jubiló, la dio por la genealogía y creo que ya tiene fichados como 2500 antecesores nuestros y que utiliza una oferta «premiun».
En mi caso con Word Press, considero que no me han sabido entregarme algún servicio por el que hubiera pagado y creo que hay muchos que podían ofrecer. Soy freemium porque del espacio que me concedieron para subir mis cosas, después de cerca de nueve años escribiendo, con 3500 post subidos, de los 3.072 MB de espacio permitido, sólamente ocupa 21,16 MB (1%) de espacio usado
Por lo que no se si existe alguien en la Blogosfera, que haya tenido que pagar porque el espacio que le daban se le haya quedado pequeño. Y sigo en «freemiun», no porque sea un roñoso, (que lo soy), sino porque lo que me ofrecen en «premiun», que es tener un dominio propio, me trae absolutamente al fresco . Sinceramente que mi blog se llame «felixmaocho.wordpress.com» o simplemente «felixmaocho.com» me es indiferente. Aunque comprendo que para una empresa, o alguien muy mediático como Enrique Dans, la cosa tenga su importancia.
Mi hermana, en Fámily Trree si se pasó al servicio «premiun» porque a ella si la «cazaron», pues la ofrecieron una versión «fremium» con una capacidad que al principio parece más que suficiente, algo así como 750 fichas de parientes. Pero estosde Family Tree, como buenos judíos que son, son más astutos y lo que han hecho, es crear un mecanismos de «maching» con un mínimo de IA, que rastrea los árboles ( que los creadores los tiene abierto al publico en general) y cuando encuentra dos que tiene (+/-) los mismos parientes, te dan herramientas para copiar en tu árbol las fichas del otro árbol que a ti te faltan y el tiene.
Como al acender 3 o 4 generaciones hay cientos de personas desconocidas que son parientes tuyos, es relativamente sencillo encontrar un pariente tuyo en Mexico, en Tegucigalpa o en Vilanova y la Geltrú, que te informa sobre ramas de tu familia de la que no tenías ni idea de su existencia, tanto para abajo como para arriba, con lo que tu árbol, inicialmente esquelético, cual álamo de la rivera, se transforma en un frondoso baobad, y tus 750 fichas iniciales que te parecían «muchísimas», resultan ser una cantidad absurdamente pequeña y te pasas a premium.
Además como ya tienes 669 fichas introducidas a mano, no solo los nombres, sino fotografías, documentos, incluso multimedia , te niegas por un modesto puñado de euros al año, a abandonar Famiy Tree.,
Por qué pagaría yo a Word Press. Por un servicio que me garantizara que las imágenes que subo no van a desaparecer por ensalmo, al desaparecer de su origen. Por un servicio de traducción automática a diferentes idiomas, (revisado no el de Google), Por un servicio de versión automática, optimizado para para Smartphone. Por unas estadísticas realmente buenas. ….
Creo que cualquier negocio freemiun, puede conseguir un racional trasvase a premiun, si consiges ofrecer a precios módicos unos servicios que puedan interesar a los usuarios u y si d su forma de cobrar es absolutamente cómoda, a mi entender la mejor forma es por recibo en tu cuenta bancaria como hacen los de la luz y el gas. Pagar 15 euros cada trimestre, por tener por ejemplo una magnificas estadísticas de quien y por que entra en mi blog es algo que estaría dispuesto a hacer.
De todas formas creo que los ingresos de los clientes Fremmiun deben salir de explotar indirectamente los contenidos de sus clientes. Por ejmplo Word Press tiene miles de blogs, que tratan todas las temáticas, si tradujera a varios idiomas loa blogs por temáticas, podria tener algun tipo de publicaciones digitales, muy especializadas que fueran por ejemplo de temas como Halterofilia, Peces tropicales, Electrónica, Historia medieval , Formula 1, etc etc. que tendría aportaciones de profesionales y aficionados desde distintos países y opticas personales, muy actualizadas, que podían ser de interés para personas interesadas en esos temas, y soporte ade4cuado para publicidad muy determinada.
Si eres aficionado al tiro con arco, ¿Te apuntarias gratuitamente a un news letter que semanalmente te informara de la actividad de tiro con arco en todo el mundo? . ¿Si fabricaras arcos, o dianas , anunciarias en una publicación así?
WordPress.com y su oferta freemium está muy bien siempre y cuando no vayas a monetizar tus contenidos o profesionalizar del modo que sea tu blog. De lo contrario tarde o temprano tendrás que pasar por caja, ya sea en su modelo premium o para migrar tus contenidos a WordPress.org, instalado en tu propio servidor y con acceso a decenas de miles de plugins con algunas de las funcionalidades que comentas por las cuales pagarías.
Será por eso. Yo con tener un boletín donde pueda expresar mis ideas sobre temas que a mi me interesan, voy sobrado. Jamas se me ha ocurrido pretender que me paguen de ninguna forma por decir lo que me da la gana, Al menos, yo no pagaría a otro ni un duro, por dejarle hablar de lo que le plazca, en todo caso le cobraría..
Hola Gorki,
Una puntualización semántica, sin mayor importancia: «fremium» es el nombre dado a una estrategia de precios en la que unos usuarios son «free» y otros son «premium». Es decir, no hay usuarios «freemium» sino «free».
Hace unos meses en una reunión me mencionaron también los usuarios «freemium» y les dije lo mismo, que hay usuarios «free» o usuarios «premium», pero no hay usuarios «freemium», que eso es un término que sale de free+premium. Creo que no tuve mucho éxito inculcándoles los términos. O a lo mejor el equivocado soy yo, pero creo que no:
«https://en.wikipedia.org/wiki/Freemium
Gracias por la advertencia, lo tendré en cuenta para el futuro, pero me temo que está muy extendido que el modelo de negocio sin cobro al usuario loe llaman » freemiiun». Así que me temo que tu guerra, que ahora es también la mía, la tenemos perdida..
Gorki, me puedes decir la URL del servicio Family Tree que utiliza tu hermana. Gracias
¿Como lo intenta hacer Medium y falla miserablemente? Los sitios de noticias no pueden hacerlo simplemente por qué no tienen suficiente información. Si ni siquiera Facebook podría hacerlo, los sitios de noticias no tienen ninguna esperanza
Pienso que hay posibilidades, con inteligencia artificial, podrían todos los días fabricarme un periódico a mi medida, que hablara de lo que A MI me interesa recibir información, que probablemente sea muy diferente, al periódico que TU quieres recibir.
Si ademas, ese periódico hecho a medida, fuera el vehículo para conectar en un foro donde se unieran personas con periódicos a su medida muy próximos, se podría comentar entre ellos, los temas que son de su interés. Yo creo que tendrían una oportunidad de éxito.
La digitalización permite hacer millones de cosas diferentes a precios competitivos y es lo que la diferencia de la producción en cadena, que obtiene precios competitivos haciendo millones de cosas iguales. El error que cometen los periódicos, en general es precisamente, que se empeñan en fabricar en serie en un soporte digital, «El País» que me enseñan a mi, es exactamente igual que el que te enseñan a ti, y en consecuencia ni me interesa a mi, ni a ti,
Pero claro, el problema va mucho más lejos, porque el que realmente tiene interés en hacerte el periodico que necesitas no es «El País» sino un agregador de noticias, cuyo objetivo si que se parece más a lo que estás buscando. «El País» lo que quiere es venderte sus contenidos (sean o no pertinentes para tí).
Les pasa lo mismo a la mayoría de las empresas no digitales, al final siempre aparece una capa por encima que te aporta mucho más valor, y ellos se convierten en la «commodity».
«El error que cometen los periódicos, en general es precisamente, que se empeñan en fabricar en serie en un soporte digital, “El País” que me enseñan a mi, es exactamente igual que el que te enseñan a ti, y en consecuencia ni me interesa a mi, ni a ti»
Exactamente ese es el problema. En la edición impresa de EL PAIS de toda la vida, en portada venían noticias realmente destacadas. En este momento, he consultado la portada de EL PAIS digital, y la primera noticia es «Los republicanos dan el primer gran paso para desmantelar el sistema sanitario de Obama» y la décima (en sección «Destacados» para más inri) es «Tener barriga cervecera es peor que estar gordo». De ahí a meter anuncios de colonia Black Opium de Yves Saint Laurent por 3 laterales solo hay un paso, claro. Es un detalle que no me hayan anunciado cerveza Mahou.
El error es el concepto ‘periódico’ en sí. Ya no hace falta esperar al día siguiente para enterarse de las noticias que están ocurriendo ahora.
¿Medium falla miserablemente? Pues será para ti… por el momento, yo he pagado sin rechistar en cuanto me lo ha pedido Ev, y nada indica que el porcentaje de usuarios que se hayan decidido a pagar sea muy diferente a lo que esperaban. La selección de lecturas que recibo todas las mañanas es algo por lo que vale la pena pagar, además…
No entiendo esta frase: «…y sin necesidad de llenar la plantilla con decenas de científicos de datos»
Seguro que hay algunas cosas por las que unos cuantos pagarían, sobre todo servicios de calidad o a la medida como también apunta Gorki. Pero no hay que olvidar el agobio y la pérdida del sentimiento de libertad que puede provocar la persecusión constante del usuario al saberse en todo momento vigilado (por culpa de la maldita publicidad selectiva).
En mi opinión, lo que planteas no difiere mucho de sistemas de recomendación en base a un perfil de usuario o cliente. Facilitar la vida del usuario inmerso en una abundancia de información, productos o música, seleccionando aquello que sea de su interés.
El ejemplo que planteas de la música ya lo hacía http://www.musicstrands.com/ por el año 2004 mediante algoritmos de recomendación.
¿Qué valor adicional puede aportar el machine learning frente a los tradicionales algoritmos de recomendación?
Estoy de acuerdo que sería posible hacer pasar a un usuario al premium en base a servicios de filtrado y selección (economía de la atención) pero no veo donde entra el machine learning.
¿Y, por ejemplo, la gente de BigML se han aplicado a sí mismos la analítica para beneficiarse del modelo freemium? Pregunto.
Sencillamente, no doy crédito al nivel de especulación que se alcanza con algunas tecnologías. Hay una diferencia enorme, entre explorar una tecnología y sus posibilidades, y la pura divagación ociosa.
Parece que a todo descosido, se le pegase el mismo remiendo.
Es como la fiebre por poner velcro en todas partes; sólo por ser diferente a los botones, o las cremalleras.
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«The end of buttons, toggles, hooks, zippers, snaps and even safety pins.»
The New York Times, 1959
–
Hype cycle
Variable Load Coupling Rear Orientation: V-LCRO
Por cierto, que alguien que quería llevarse mis apuntes al Congreso de Huesca también me preguntó acerca de lo mismo; el próximo año será.
Ante todo, optimismo. Qué le vamos a hacer. :-)
Un «machine learning» para dominarlos a todos….
Coincido contigo en identificar la intención del autor (quizá inconscientemente) de poner el comodín «machine learning» hasta en la sopa.
El Asier que ha escrito arriba y al que respondo con este mensaje no es el mismo que ha estado escribiendo en las últimas entradas del blog (ése soy yo).
Para evitar confusiones, Asier, podemos cambiarnos el nombre alguno de los dos (no me importa hacerlo a mí y llamarme «Asier 2» por ejemplo a partir de ahora). Espero tu respuesta o una solución por parte de Enrique. Un saludo, Asier :)
Siempre se aprende algo nuevo.
Científico de datos
«Las personas que se dedican a la ciencia de datos se les conoce como científico de datos, de acuerdo con el proyecto Master in Data Science (que) define al científico de datos como una mezcla de estadísticos, computólogos y pensadores creativos…»
Aunque no suena muy bien ha de ser una buena mezcla.
Me voy enterando (autopedagogía) de lo que son los científicos de datos. Unicornios y artistas.
«Roger D. Peng and Elizabeth Matsui dicen en su libro “The Art of Data Science. A Guide for Anyone Who Works with Data” que el análisis de datos es comparable a la composición de una melodía; un compositor dispone de muchas herramientas para crear una buena canción y la teoría de la música nos dice que ciertas combinaciones no suenan bien, pero el conocimiento de la estructura de una canción y la teoría de la música no hace una buena canción, se necesita algo más, se necesita arte.»
http://comunidad.iebschool.com/beoneoff/2016/11/21/8/
NO es viable. Insisto, esto se nos está yendo de madre.
10€/mes por Youtube RED
12€/mes por Netflix
10€/mes por Spotify
45€/mes por internet en si
10€/mes por El Español o lo que sea de periódicos
10€/mes por otros Freemium.
Al final, como te descuides te cuesta demasiado estar en internet.
Se le llama freemium porque pagas solo si quieres, para obtener algún valor añadido. Así que la conexión de Internet y Netflix no son freemium ni de coña. El resto… lo ya dicho: pagas si quieres.
Y eso de que Netflix cuesta 12 euros… yo lo que pago son 10, y hay gente que paga solo 8. Los 12 euros son si quieres 4k (suponiendo que tengas algún aparato que lo soporte), o si no te basta con 2 reproducciones simultáneas.
Veo el problema de siempre.
Cada uno conoce bien su mundillo y sabe dónde pescar. Intercambia con otros frikis como él.
Y si descubre algo muy bueno que puede exprimir por si mismo no lo comparte con nadie. Esa será su ventaja.
La relación señal/ruido en el consumo de información es un tema al que le doy muchas vueltas:
En mi empresa tienen una herramienta que hemos alimentado con fuentes de datos como blogs, vídeos, cuentas de Twitter, etc. sobre temáticas tecnológicas: desde muy técnicas como BBDD, programación web, etc. hasta otras más generales como tendencias tecnológicas, etc. Ya les dije que hacer algo tan poco granular sin poder seleccionar tus propias fuentes no era conveniente, pero no me han hecho caso. Habrá gente que solo quiera saber de Java y nada de .NET. Habrá gente que en tendencias tecnológicas tenga manía a Enrique y no quiera ver sus posts diarios y otros no.
Pero es que en mi caso, que tengo una selección cuidadosa de blogs en Feedly y de cuentas a las que sigo en Twitter, me encuentro con que la mayoría de los posts o tweets no me interesan tanto como para entrar al detalle. Los escaneo rutinariamente cada día y entro a algunos. Con los periódicos digitales es peor aún. A veces pienso en un asistente que fuera capaz de saber qué posts me interesan leer o no, o qué tweets, o qué noticias, y lo útil que me resultaría. Pero pienso que haría falta mucho machine learning para que acertara…
Creo que algunos depositáis muchas esperanzas en el ML.Esto es como la fiebre del NOSQL. Están bien, tienen aplicaciones útiles pero hay demasiado hype para el estado de desarrollo en el que están.
Un ejemplo concreto: He intentado usar ML para limpiar datos (los que trabajéis con datos sabéis que es la parte más tediosa) con poco éxito. Se supone que la detección de patrones es uno de los casos típicos de aplicación del ML.. Y no será por volumen para entrenar.
Muchas empresas que dicen usar ML o IA en realidad lo que tienen son infinitos IFs anidados. Bajemos a la tierra.
El ML está muy bien para ciertos problemas de fuzzy logic y tal, o por ejemplo para herramientas que te ayuden a resolver problemas concretos (encontrar una expesión regular que haga match con n líneas) pero para que resuelva los grandes problemas de los que nos dedicamos a temas de datos aún queda un laaaaargo camino.
Hay un viejo libro, pero totalmente vigente, sobre el tema es «Information Rules» en donde analisa intensamente el tema.
https://www.amazon.com/Information-Rules-Strategic-Network-Economy/dp/087584863X
Han pasado algunos años y el «versionado» que propone como alternativa ha destilado en el modelo Freemium.
El libro se basa en 2 hipótesis
* El precio tiene al costo marginal y en los productos digitales este tiene a cero.
* El valor del producto digital proviene de la red en la que participa. .
La estrategia es hacer una version gratis que permita construir una red rápidamente para crear
una escala donde el costo marginal se haga nulo.
Luego lograr que el usuario tenga un nivel de compromiso con el producto/servicio (que le sea difícil salir)
Y por ultimo hacer que el usuario suba a una version para sobre la que se puede extraer dinero.
Esa nueva version superior tiene facilidades/funcionalidad que la version inferior no posee.
Se puede limitar en funcionalidad, temporalidad, cantidad o comodidad. Personalización, un mes gratis, 5 artículos sin cargos o pagando sin publicidad para poner algunos ejemplos.
La forma de bloquear la salida va desde la contractual, el costo de aprendizaje, los datos acumulados y la simple costumbre.
La propuesta de un servicio personalizado con un costo extra calza bien con este modelo.
Logramos una base de datos muy entensa mediante el «free» que le permite al sistema aprender.
Mejoramos la funcionalidad mediante la personalización que hace al producto «premium» y que bloquea al usuario al sistema ya que cuando más información tenga más precisa es la recomendación.
El problema es que el costo marginal es intrisicamente cero por lo que es difícil lograr tasas de conversion que lo hagan viables. Netflix no se podría sostener con esta clase de servicios.
La personalización del servicio no parece poder ir más allá de ser una funcionalidad dentro de la operatividad del sistema.
Ese mismo libro da la solución para el caso. El versionado por «empaquetar» es decir dar un conjunto de servicios dentro de un mismo paquete de manera que cada uno tome del mismo la función que mas le conviene. Es el camino de Netflix.
Nada nuevo bajo el sol en este tema excepto tal vez que el mecanismo para lograrlo ahora es Machine Learning.
Pues vivir esa experiencia consigue además conectar intuición , sentimiento y compresión, cuando asocias investigación, comprensión musical intuitiva y asociación de datos en tu histórico de búsquedas e informaciones consultadas y participadas y arroja un resultado que puedes asociar a tu proceso de aprendizaje. Traducción: Youtube me arrojó un resultado musical cuya base se sitúa en los años 80 y está conectada con la IA y los ritmos balcánicos que últimamente escucho o por lo menos tiene un patrón muy similar. Cuando lo he investigado y he conseguido conectarlo, he comprendido que el estilo musical se denomina «ETD» Easy to dance, siendo una mezcla de muchas culturas con un escala musical mucho más compleja que la nuestra. Y yo sin saberlo, de manera intuitiva, tenía clarísimo que esa música me era afín, pero al investigarlo he comprendido por qué. se han unido la inteligencia musical intuitiva y la comprensión cognitiva de un proceso de investigación constante de aprendizaje. ;-) Y muy probable no se haya entendido rien de rien… pero me ha sucedido hace apenas 4 horas…
Es muy bueno el enfoque Enrique. En el caso de los medios de comunicación, por ejemplo el dilema a resolver o enfrentar es la microfragmentación de pagos, por ejemplo un usuairo promedio que lee noticias con cierto valor añadido, no lo hace en un sólo medio, sino en varios y en simultáneo, y la cuenta, aunque en cada caso puede ser pequeña sumada puede ser mayor a la de una suscripción en papel o tradicional. Por otrto lado los sitios para las noticias generalistas me parecen que no tienen mucho futuro de arancelamiento y de sustentabilidad económica sino es por otro tipos de ingresos. Si creo que en modelos como estos que propones u otros que puedan pensarse o combinarse para sitios que producen información de valor añadido o de mayor calidad.
Y no puedo todavía explicar cómo pero comprendo perfectamente lo que hay escrito en esta página de wiki
https://es.m.wikipedia.org/wiki/Watson_(inteligencia_artificial)
Tiene sentido lo que leo con lo que he experimentado