Cos'è la monetizzazione dei dati?
La monetizzazione dei dati è la generazione di nuovi flussi di entrate da prodotti basati sui dati. Ciò può riferirsi all'estrazione di informazioni dai big data per migliorare le prestazioni aziendali interne o alla vendita di dati e informazioni a terze parti. In entrambi i casi, i dati devono essere preziosi nel senso che sono unici, utilizzabili per la parte acquirente o ripuliti o deduplicati per massimizzare la qualità dei dati.
Il primo passo per le organizzazioni interessate a generare nuovi flussi di entrate è sviluppare una strategia di monetizzazione dei dati. Nel seguente articolo, esploreremo diversi tipi di monetizzazione dei dati, come una strategia di monetizzazione dei dati efficace genererà nuovi flussi di entrate e la gestione del cambiamento richiesta per ottimizzare il valore dei dati.
Cos'è una strategia di monetizzazione dei dati?
Che si tratti di ottimizzare le prestazioni aziendali o di confezionare insight per la vendita a terze parti, una strategia di monetizzazione dei dati efficace dovrebbe presentare il percorso più chiaro per estrarre insight dai big data. La strategia dovrebbe definire la necessità di stabilire una solida base IT con un archivio dati centralizzato e ben governato, analisi avanzate e vari strumenti di business intelligence (BI).
Una volta stabilita l'infrastruttura per raccogliere correttamente informazioni basate sui dati, eventuali rischi legali, barriere alla protezione dei dati, barriere competitive, problemi di disponibilità dei dati e metodi di distribuzione dei dati devono essere attentamente considerati. Tecniche di monetizzazione dei dati improprie possono comportare pesanti multe, rischi per la sicurezza informatica e danni irreparabili alla reputazione.
La strategia dovrebbe anche definire chiaramente lo stato finale. Ciò comporterà una combinazione di condizioni fisiche, tecniche e logistiche che trasformeranno la conversione estesa di set di dati in nuovi flussi di entrate. La gestione del cambiamento deve anche essere presa in considerazione nella nuova strategia per garantire che l'intera azienda si adatti al nuovo modello di business.
Cos'è la monetizzazione diretta dei dati?
La monetizzazione diretta dei dati comporta la raccolta e l'archiviazione dei dati aziendali prima di essere venduti a terze parti. I dati possono essere venduti come prodotto grezzo o elaborati come dati strutturati per generare immediatamente informazioni.
Esempi di monetizzazione diretta dei dati includono i dettagli di contatto dei clienti o delle aziende, i report di ricerche di mercato che rivelano informazioni nascoste del settore e gli studi comportamentali per ottimizzare l'esperienza del cliente.
Cos'è la monetizzazione indiretta dei dati?
La monetizzazione indiretta dei dati si riferisce all'uso interno dei dati per aumentare le prestazioni aziendali. Ad esempio, un'azienda potrebbe raccogliere dati sui clienti ed eseguire analisi per generare approfondimenti su vendite e sentiment.
Da queste informazioni, l'azienda potrebbe ottimizzare i suoi flussi di lavoro, strategie, servizi IT e portafogli di prodotti e servizi per migliorare l'efficienza in aree come vendite e gestione della supply chain. Questi sottoprodotti della monetizzazione dei dati si traducono in miglioramenti dell'efficienza, riduzioni dei costi, maggiori ricavi e un ritorno netto positivo sull'investimento nella generazione di dati.
Tipi di monetizzazione dei dati
Esistono diversi metodi per monetizzare i dati, ma quello scelto dalle organizzazioni dovrebbe offrire l'agilità e la flessibilità per estrarre il massimo valore dalle fonti di big data. Per aiutarti a decidere quale metodo funziona meglio con la tua strategia dati, ecco le quattro strategie di monetizzazione dati più diffuse:
Dati come servizio
Questa strategia di monetizzazione dei dati è la più semplice da implementare e in genere funziona su un modello diretto business-to-customer (B2C). I dati potrebbero essere grezzi e non strutturati, aggregati per una panoramica di alto livello o resi anonimi quando i dati di origine contengono informazioni di identificazione personale (PII). Questa è una forma di monetizzazione diretta dei dati.
Questo percorso offre anche il potenziale più basso per la generazione di ricavi. I set di dati grezzi devono ancora essere analizzati per generare insight e Data-as-a-Service fornisce solo dati grezzi. Ciò significa che gli acquirenti non ottengono alcun valore finché non caricano e analizzano i dati tramite software e strumenti di analisi o BI.
Se la parte venditrice non ha il personale necessario per analizzare i dati prima della vendita, questa è una buona opportunità per generare fatturato senza aumentare il carico di lavoro dei dipendenti, poiché i dati possono essere forniti in gran parte così come sono.
Insight come servizio
Laddove Data-as-a-Service fornisce dati grezzi per l'analisi da parte degli acquirenti, Insight-as-a-Service fornisce approfondimenti analitici riassuntivi, come approfondimenti competitivi o tendenze comportamentali dei clienti. L'approfondimento è generato da numerose fonti, tra cui set di dati interni e fonti di dati primarie e secondarie esterne.
Le aziende possono vendere queste informazioni come report una tantum o in modo continuativo tramite applicazioni di analisi incorporate per la generazione continua di ricavi. Questo è un altro esempio di monetizzazione diretta dei dati.
Per le aziende che utilizzano la monetizzazione dei dati in questo contesto, è necessario un lavoro maggiore per generare insight e visualizzazioni. Questo approccio deve anche essere allineato con i requisiti dei potenziali acquirenti, il che significa che insight parziali potrebbero non generare alcuna entrata.
Poiché l'analisi è già stata eseguita, Insight-as-a-Service offre un valore maggiore agli acquirenti e garantisce un prezzo più elevato rispetto a Data-as-a-Service.
Analisi come servizio
Questo approccio sarà simile a Insight-as-a-Service, poiché i clienti possono accedere a insight in cambio di un pagamento. La differenza qui è l'ambito di accesso ai dati e funzionalità di analisi.
Ad esempio, i clienti ottengono un accesso controllato in tempo reale agli strumenti di analisi e visualizzazione BI gestiti dal fornitore di dati di vendita. Questo fornitore di dati potrebbe essere una società di ricerca con set di dati su larga scala su un settore. Questa è un'altra strategia di monetizzazione diretta dei dati.
Il vantaggio è zero configurazione e zero manutenzione per l'acquirente, proprio come il cloud computing significa che le aziende non hanno bisogno di gestire l'hardware del server. È funzionalmente simile a un ambiente di analisi interna, tranne per il fatto che la proprietà è esclusivamente del fornitore di dati.
Come soluzione all-in-one, Analytics-as-a-Service offre il potenziale maggiore per generare entrate per i provider di dati, ma comporta anche il maggiore onere di gestione IT. L'eccessivo provisioning dell'accesso ai servizi dati potrebbe anche portare a violazioni dei dati e alla fuga di informazioni riservate. Con questo approccio dovrebbero essere in atto rigide policy di sicurezza informatica.
Modelli di business basati sui dati
Un modello aziendale basato sui dati mira a sfruttare ogni fonte di dati disponibile per perseguire efficienza e produttività. Ciò potrebbe includere vendite, marketing, risorse umane, finanza o qualsiasi altro reparto aziendale. Questo è un metodo di monetizzazione dei dati indiretta, che serve a avvantaggiare l'azienda analizzando i propri dati.
Ad esempio, i log di sistema e i file di crash dump vengono creati quando si verifica un'interruzione del server. Questi dati possono essere centralizzati e analizzati per identificare problemi di rete ricorrenti e migliorare la produttività dell'IT service desk.
Un altro esempio sarebbe se le abitudini di acquisto dei clienti fossero cambiate, causando un eccesso di scorte di prodotti. Le metriche di vendita possono essere analizzate per visualizzare i volumi di vendita nel tempo e identificare in modo proattivo le tendenze per migliorare l'efficienza della supply chain e ottimizzare i livelli di stock.
Estendendo questa visione di pieno utilizzo dei dati all'intera azienda, si ottiene un modello aziendale basato sui dati, che si basa su informazioni fattuali anziché sull'opinione della persona più pagata (HiPPO).
Riassumendo, esistono tre principali approcci diretti alla monetizzazione dei dati: la vendita di dati grezzi, la vendita di informazioni preconfezionate generate da dati grezzi e l'abilitazione dell'accesso diretto a una piattaforma di analisi dei dati di proprietà di terzi.
La monetizzazione indiretta dei dati, come con un modello aziendale basato sui dati, consente alle aziende di elaborare strategie e ottimizzare le proprie operazioni per ridurre i costi o aumentare i ricavi, monetizzando così indirettamente i dati tramite azioni basate su insight. Man mano che aumenta la complessità dell'approccio, il potenziale per maggiori ricavi cresce parallelamente alla complessità della gestione IT e della sicurezza informatica.
Le 4 principali motivi per implementare una strategia di monetizzazione dei dati
Oltre all'aumento dei ricavi nel breve termine, ci sono molte ragioni per considerare l'implementazione di una strategia di monetizzazione dei dati. Ecco le quattro principali ragioni per cui l'implementazione di una strategia di monetizzazione dei dati può portare a un vantaggio competitivo:
Transizione verso una cultura basata sui dati
Quando si monetizzano i dati, l'azienda e la sua forza lavoro impareranno come raccogliere, archiviare, analizzare e vendere i dati. Questa conoscenza può essere riutilizzata per guidare la trasformazione digitale, in particolare con modelli aziendali basati sui dati.
Sviluppare flussi di entrate più affidabili
Una nuova iniziativa di vendita di dati affidabili aprirà nuovi flussi di entrate per rafforzare il risultato finale. Queste entrate potrebbero essere utilizzate per giustificare un ulteriore sviluppo delle capacità di monetizzazione dei dati nei budget annuali o per migliorare l'utilizzo interno dei dati per guidare la monetizzazione indiretta dei dati.
Sforzi di marketing più mirati
Che siano indiretti o diretti, i dati di marketing possono essere monetizzati per migliorare la crescita della ricerca a pagamento, la crescita organica e ottimizzare le vendite o le landing page per massimizzare il traffico in entrata. Infatti, alcune delle strategie di monetizzazione dei dati più redditizie prevedono l'individuazione di quando, dove e come i contenuti raggiungono potenziali clienti.
Identificare i rischi e mitigare l'impatto
I dati possono essere utilizzati per generare insight che rivelano rischi nascosti. Vendendo questi dati o monetizzandoli indirettamente internamente, le aziende possono eseguire la gestione del rischio di mercato o tecnologico e adottare misure proattive per mitigare il loro impatto in caso di violazione dei dati.
Monetizzazione dei dati in azione
Una delle più grandi compagnie di spedizioni globali al mondo si è rivolta a Trianz per cercare di identificare nuove opportunità di guadagno. Erano interessati a monetizzare i loro dati creando prodotti di business intelligence per vari settori. Sfortunatamente, si sono ritrovati senza alcun processo per estrarre in modo efficace una grande quantità di dati che erano isolati in più fonti di dati.
Per fornire in modo efficace una strategia di monetizzazione dei dati, Trianz ha determinato il potenziale valore monetario, le opportunità, il panorama competitivo e le barriere all'ingresso per la fornitura dei prodotti dati. Ciò ha richiesto a Trianz di scavare a fondo nelle capacità, nei segmenti, nei canali e nelle aree geografiche del cliente, valutando al contempo costi, rischi e potenziale ritorno monetario per la riprogettazione della sua piattaforma di gestione dei dati.
Dopo aver fornito un'analisi approfondita delle opportunità di mercato e un esercizio di dimostrazione del valore, Trianz ha consegnato prototipi e roadmap di concetti selezionati, insieme a ricerche primarie e secondarie approfondite per convalidare la fattibilità, la fattibilità e l'auspicabilità di diverse soluzioni centralizzate di gestione dei dati.
Il risultato di questa trasformazione è stata l'identificazione di diverse opportunità di monetizzazione, tra cui flussi di entrate complementari e nuovi per la fornitura di prodotti dati nei settori medico, degli acquisti online, del commercio B2B e dei servizi dei centri di distribuzione.
Come preparare la tua azienda alla monetizzazione dei dati
Prima di sfruttare la monetizzazione dei dati e dai suoi numerosi vantaggi, le organizzazioni devono compiere diversi passaggi chiave prima di intraprendere il viaggio. Ecco quattro approcci per aiutare le organizzazioni a realizzare il massimo valore dalla loro strategia di monetizzazione dei dati:
1. Ruolo dei dati e proposta di valore
Quali dati detieni? A cosa potrebbero servire quei dati? Se dovessi acquistare questi dati, quale prezzo vorresti realisticamente pagare? L'intero processo richiede un'analisi di base del set di dati per determinare il tipo e il formato, nonché una determinazione olistica del suo potenziale valore monetario.
2. Organizza i tuoi metadati
I dati hanno bisogno di dati che dicano alle persone di cosa trattano. Poiché questa è una spiegazione prolissa, ci riferiremo semplicemente a questo come metadati. I metadati potrebbero includere titoli, descrizioni, lingue, temi, parole chiave, licenze, editori o altri tag. Pensa ai metadati come a una biblioteca, dove i lettori possono trovare il libro (o i dati) pertinente andando alla sezione giusta dello scaffale (o del database). In azione, questo aiuta le aziende a organizzare e cercare in set di dati complessi utilizzando query di ricerca leggibili dall'uomo.
3. Costruisci per, non intorno
A causa delle fluttuazioni di larghezza di banda, archiviazione dati, sicurezza ed elaborazione dei requisiti, le aziende dovrebbero creare infrastrutture IT e software progettati specificamente per la monetizzazione dei dati, anziché adattare l'infrastruttura esistente per abilitare la monetizzazione dei dati. Creando un'infrastruttura dedicata tenendo a mente i requisiti di monetizzazione dei dati, le aziende possono evitare colli di bottiglia nel medio e lungo termine, assicurando che il loro ambiente dati sia scalabile, accessibile, governabile e sicuro.
4. Identificare i potenziali clienti
Parlare con potenziali acquirenti di dati aiuterà l'azienda a capire cosa, dove, come e perché un cliente ha bisogno di dati. È inutile creare una piattaforma Analytics-as-a-Service quando la maggior parte degli acquirenti di dati preferirebbe accedere a fonti di dati grezzi. Allo stesso modo, vendere dati grezzi ad aziende digital-first potrebbe lasciare entrate sul tavolo, poiché probabilmente hanno capacità analitiche proprie. Possono acquistare i dati grezzi, analizzarli internamente ed eludere la funzione Insight-as-a-Service del tuo reparto di monetizzazione dei dati.
In breve, è essenziale determinare il ruolo dei dati e il loro potenziale valoree sul mercato. I metadati forniscono informazioni sui dati stessi, semplificando la gestione dei dati per migliorare l'efficienza della monetizzazione dei dati a lungo termine .
Inoltre, l'infrastruttura esistente potrebbe non essere in grado di supportare i requisiti di larghezza di banda, archiviazione, elaborazione o sicurezza. Questo è un altro esempio del perché è importante costruire per piuttosto che attorno ai requisiti di monetizzazione dei dati.
Infine, la creazione di una piattaforma che non soddisfa le esigenze dell'acquirente di dati potrebbe portare a un calo delle vendite o all'elusione da parte di aziende tecnicamente esperte, dotate di proprie capacità di analisi e business intelligence.
Come monetizzare i dati
La monetizzazione dei dati è altamente redditizia, ma richiede un'architettura complessa e una gestione continua per avere successo. In qualità di strateghi della monetizzazione dei dati con decenni di esperienza nell'architettura, configurazione e monitoraggio di ambienti di dati complessi, Trianz può aiutare a trovare la via più rapida per generare nuovi flussi di entrate.
La nostra conoscenza si estende su tutte le principali piattaforme cloud, fonti di gestione dati e strumenti di business intelligence. Ciò ci consente di personalizzare un ambiente di analisi ad alto rendimento che facilita anche l'accesso ai dati distribuiti più complesso. Indipendentemente dalle tue esigenze di BI e analisi, Trianz è qui per aiutarti a ottenere il massimo valore dalla tua iniziativa di monetizzazione dei dati.
Vuoi scoprire quale tipo di monetizzazione dei dati è più adatto a te?
Se sei interessato alla monetizzazione dei dati ma non sai da dove iniziare, dai un'occhiata ai nostri servizi di monetizzazione dei dati. Lì scoprirai i diversi tipi di monetizzazione dei dati e come ognuno può essere utilizzato per generare nuovi flussi di entrate per la tua attività.
