Где профит от данных, Лебовски? https://profit-in-data.podster.fm Мы запускаем новый подкаст с таким составом авторов
- Андрей Цыбин - взгляд со стороны продуктовой аналитики и онлайн-экспериментов
- Николай Голов - взгляд со стороны дата-архитектуры и продуктовой разработки платформы данных
- Александр Поломодов - взгляд со стороны software архитектуры, AI4SDLC и инженерного лидерства

Первый выпуск будет ключевым и будет посвящен теме «Превращаем данные в деньги: что это значит и какие есть варианты».

Монетизация данных — это не только «продать массив». У компании есть как минимум три пути:
- продать или лицензировать данные;
- применить их внутри и улучшить решения;
- встроить данные в продукт, за результат которого платит клиент.

Разберём, где на самом деле возникает профит: в новой выручке, экономии, снижении ожидаемых потерь или более быстрых решениях. Поговорим о прямой продаже, внутренних data-платформах и продуктах, в которых клиент платит не за строки, а за результат.

И для каждого кейса зададим один неприятный, но полезный вопрос:
- Кто платит, за какое изменение и где это видно в P&L?
- Без культа дашбордов и аналитики ради аналитики.

]]> https://podster.fm/image-storage/565504/conversions/PU6dX7AurXZFPN5P-3xl.jpg https://profit-in-data.podster.fm Где профит от данных, Лебовски? Alexander Polomodov Alexander Polomodov alexander.polomodov@gmail.com Мы запускаем новый подкаст с таким составом авторов- Андрей Цыбин - взгляд со стороны продуктовой аналитики и онлайн-экспериментов- Николай Голов - взгляд со стороны дата-архитектуры и продуктовой разработки платформы данных- Александр Поломодов - взгляд со стороны software архитектуры, AI4SDLC и инженерного лидерства Первый выпуск будет ключевым и будет посвящен теме «Превращаем данные в деньги: что это значит и какие есть варианты». Монетизация данных — это не только «продать массив». У компании есть как минимум три пути:- продать или лицензировать данные;- применить их внутри и улучшить решения;- встроить данные в продукт, за результат которого платит клиент. Разберём, где на самом деле возникает профит: в новой выручке, экономии, снижении ожидаемых потерь или более быстрых решениях. Поговорим о прямой продаже, внутренних data-платформах и продуктах, в которых клиент платит не за строки, а за результат. И для каждого кейса зададим один неприятный, но полезный вопрос:- Кто платит, за какое изменение и где это видно в P&L?- Без культа дашбордов и аналитики ради аналитики. False ru Alexander Polomodov Podster Где деньги в своих данных: цены, клиенты, ассортимент https://profit-in-data.podster.fm/e/483728/gde-dengi-v-svoih-dannyh-tseny-klienty-assortiment Как найти прибыль в данных, которые уже есть у компании, и довести находку до результата? Во втором выпуске подкаста «Где профит от данных, Лебовски?» обсуждаем монетизацию данных внутри бизнеса: решения по ассортименту, условиям обслуживания клиентов и ценам. Берём три публичных кейса из материалов Николая Голова и разбираем, что должно произойти между анализом и прибылью.

  • Начнём с ассортимента и пройдём всю цепочку: заметить проблему, собрать данные, предложить изменение, оценить затраты, внедрить и проверить эффект
  • Затем посмотрим на стоимость обслуживания клиентов — cost-to-serve.
  • Третий кейсом будет ценообразование в B2B-дистрибуции. Как обнаружить точку роста в привычном процессе?

В финале сравним офлайн-кейсы с онлайн-бизнесом: как отличаются поиск возможностей, эксперименты и проверка результата.

Timeline
00:00 - Внутренняя монетизация и представление ведущих
05:40 - Простые проекты на уже накопленных данных
10:05 - Motor City Industrial: пересмотр цен
13:15 - Разовый анализ и регулярный процесс
19:50 - Из чего складываются усилия на внедрение
22:20 - Что раскрывает публичный кейс поставщика
27:00 - Языковые модели и проверка исходных данных
31:40 - Клиенты и стоимость их обслуживания
37:10 - Сетевые эффекты и прибыльность клиента
41:10 - Несколько продуктов и понятные метрики
48:30 - Как проверить эффект и избежать паралича анализа
58:10 - Ассортимент и совместные покупки
1:04:50 - Заменители и наблюдение за покупателями
1:06:50 - Поиск отелей: доверие к фильтрам и отзывам
1:14:10 - Сочетание методов и первый практический шаг

]]> a2deb941-0f4a-4319-8ae4-82571ee31263 Wed, 30 Sep 2026 16:25:44 +0300 2 full Как найти прибыль в данных, которые уже есть у компании, и довести находку до результата? Во втором выпуске подкаста «Где профит от данных, Лебовски?» обсуждаем монетизацию данных внутри бизнеса: решения по ассортименту, условиям обслуживания клиентов и ценам. Берём три публичных кейса из материалов Николая Голова и разбираем, что должно произойти между анализом и прибылью.

  • Начнём с ассортимента и пройдём всю цепочку: заметить проблему, собрать данные, предложить изменение, оценить затраты, внедрить и проверить эффект
  • Затем посмотрим на стоимость обслуживания клиентов — cost-to-serve.
  • Третий кейсом будет ценообразование в B2B-дистрибуции. Как обнаружить точку роста в привычном процессе?

В финале сравним офлайн-кейсы с онлайн-бизнесом: как отличаются поиск возможностей, эксперименты и проверка результата.

Timeline
00:00 - Внутренняя монетизация и представление ведущих
05:40 - Простые проекты на уже накопленных данных
10:05 - Motor City Industrial: пересмотр цен
13:15 - Разовый анализ и регулярный процесс
19:50 - Из чего складываются усилия на внедрение
22:20 - Что раскрывает публичный кейс поставщика
27:00 - Языковые модели и проверка исходных данных
31:40 - Клиенты и стоимость их обслуживания
37:10 - Сетевые эффекты и прибыльность клиента
41:10 - Несколько продуктов и понятные метрики
48:30 - Как проверить эффект и избежать паралича анализа
58:10 - Ассортимент и совместные покупки
1:04:50 - Заменители и наблюдение за покупателями
1:06:50 - Поиск отелей: доверие к фильтрам и отзывам
1:14:10 - Сочетание методов и первый практический шаг

]]> 79:52 False Превращаем данные в деньги: что это значит и какие есть варианты https://profit-in-data.podster.fm/e/478534/prevraschaem-dannye-v-dengi-chto-eto-znachit-i-kakie-est-varianty Первый выпуск будет ключевым и будет посвящен теме «Превращаем данные в деньги: что это значит и какие есть варианты».

Монетизация данных — это не только «продать массив». У компании есть как минимум три пути:
- продать или лицензировать данные;
- применить их внутри и улучшить решения;
- встроить данные в продукт, за результат которого платит клиент.

Разберём, где на самом деле возникает профит: в новой выручке, экономии, снижении ожидаемых потерь или более быстрых решениях. Поговорим о прямой продаже, внутренних data-платформах и продуктах, в которых клиент платит не за строки, а за результат.

И для каждого кейса зададим один неприятный, но полезный вопрос:
- Кто платит, за какое изменение и где это видно в P&L?
- Без культа дашбордов и аналитики ради аналитики.

Timeline
00:00 - Знакомство с подкастом и тремя ведущими
03:14 - Три пути монетизации данных и вопрос о покупателе
06:14 - Данные для управления, принятия решений и поиска гипотез
09:19 - Почему копия данных не означает право их использовать
12:00 - Цели сбора данных и информированное согласие
14:46 - Аналитические события и повторная идентификация пользователей
19:31 - Почему удаления идентификаторов может быть недостаточно
26:11 - Мессенджеры и цепочки обработчиков данных
30:31 - Strava: агрегированные маршруты и смещение выборки
33:18 - Аналитика для поставщиков и цена детализации
37:52 - Полезный сценарий, охват и доверие к данным
40:05 - Копирование, перепродажа и эксклюзивность
42:43 - Продавать данные или создавать собственное преимущество
45:15 - Полная стоимость работы с данными и масштаб компании
53:48 - Следующий разговор: какие решения помогают менять данные

]]> a2b1f75b-877d-4464-a6ea-bed3ebc4a169 Tue, 08 Sep 2026 10:27:08 +0300 1 full Первый выпуск будет ключевым и будет посвящен теме «Превращаем данные в деньги: что это значит и какие есть варианты».

Монетизация данных — это не только «продать массив». У компании есть как минимум три пути:
- продать или лицензировать данные;
- применить их внутри и улучшить решения;
- встроить данные в продукт, за результат которого платит клиент.

Разберём, где на самом деле возникает профит: в новой выручке, экономии, снижении ожидаемых потерь или более быстрых решениях. Поговорим о прямой продаже, внутренних data-платформах и продуктах, в которых клиент платит не за строки, а за результат.

И для каждого кейса зададим один неприятный, но полезный вопрос:
- Кто платит, за какое изменение и где это видно в P&L?
- Без культа дашбордов и аналитики ради аналитики.

Timeline
00:00 - Знакомство с подкастом и тремя ведущими
03:14 - Три пути монетизации данных и вопрос о покупателе
06:14 - Данные для управления, принятия решений и поиска гипотез
09:19 - Почему копия данных не означает право их использовать
12:00 - Цели сбора данных и информированное согласие
14:46 - Аналитические события и повторная идентификация пользователей
19:31 - Почему удаления идентификаторов может быть недостаточно
26:11 - Мессенджеры и цепочки обработчиков данных
30:31 - Strava: агрегированные маршруты и смещение выборки
33:18 - Аналитика для поставщиков и цена детализации
37:52 - Полезный сценарий, охват и доверие к данным
40:05 - Копирование, перепродажа и эксклюзивность
42:43 - Продавать данные или создавать собственное преимущество
45:15 - Полная стоимость работы с данными и масштаб компании
53:48 - Следующий разговор: какие решения помогают менять данные

]]> 57:54 False