Datenmonetarisierung- Ein detaillierter Leitfaden

Datenmonetarisierung

Unternehmen sind staendig auf der Suche nach innovativen Moeglichkeiten, ihre Daten zu nutzen, um Umsaetze zu generieren. Die breite Verfuegbarkeit von Daten bedeutet, dass diejenigen, die daraus Nutzen ziehen, einen Wettbewerbsvorteil haben.
Organisationen koennen neue Umsaetze generieren, indem sie ihre Kundendaten an externe Website-Inhaber/Vermarkter verkaufen, die neue potenzielle Kunden suchen moechten. Oder Daten koennen intern genutzt werden, um Einblicke zu generieren, die Geschaeftsprozesse rationalisieren. Ob extern verkauft oder intern verwendet, Daten haben einen monetaeren Wert.Die

Verwendung der Best Practices zur Nutzung von Daten fuer finanziellen Nutzen kann dazu beitragen, neue Umsatzquellen zu erzielen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Hier finden Sie eine detaillierte Anleitung, wie Sie dies erreichen koennen.

Was ist die Datenmonetarisierung?

Die Monetarisierung von Daten ist der Akt, quantifizierbaren wirtschaftlichen Nutzen aus verfuegbaren Datenquellen zu generieren. Da das Volumen der verfuegbaren Daten jedes Jahr waechst, wenn Informationen von digitalen Plattformen abgerufen werden, werden Unternehmen immer mehr geeignet, sie fuer finanziellen Gewinn zu nutzen.

Sobald diese Rohdatenquelle erfasst wurde, kann sie analysiert werden, um Einblicke in Vertriebs- und Marketingprozesse zu gewinnen. Dies wird als Analyseformulardaten bezeichnet.

Website-Eigentuemer, Vermarkter und Werbeagenturen sind daran interessiert, sowohl Roh- als auch Analyseformulardaten von anderen Unternehmen zu erhalten, da sie genutzt werden koennen, um neue potenzielle Kunden zu finden.

Daten koennen auch indirekt monetarisiert werden durch-

Data Based Optimization
Unternehmen koennen ihre eigenen internen Daten (Finanzen, Vertrieb usw.) analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die ihre Performance verbessern koennen. Durch die Nutzung dieser Informationen zur Erfuellung wichtiger Leistungskennzahlen, zur Optimierung von Geschaeftsprozessen und zur Steigerung des Umsatzes werden die Daten monetarisiert.

Datengesteuerte Geschaeftsmodelle
Interne Datenquellen werden verwendet, um mehr ueber einen Zielmarkt zu erfahren und neue Geschaeftsmoeglichkeiten zu entdecken. Analytics kann als Add-On-Funktion in Produkte und Services eingebettet werden, die Umsatz generiert und es Kunden ermoeglicht, mehr ueber das erworbene Produkt/die Dienstleistung zu erfahren.

Was sind die Vorteile der Datenmonetarisierung?

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Einige der Vorteile der Datenmonetarisierung sind-

Verbessert die Kundenzufriedenheit
Unternehmen koennen ihre eigenen internen und externen Quellen nutzen, wie Online-Kundenumfragen, Websites, soziale Medien, Apps oder E-Mail-Tracking. Diese Informationen koennen genutzt werden, um mehr ueber das Kundenverhalten zu erfahren, damit sie die Services/Produkte anbieten koennen, die Kunden wuenschen.

Hilft bei der Staerkung von Partnerschaften
Kauf- und Verkaufsdaten finden im Data-Marketplace oder Online-Shop statt, in dem Daten erworben werden koennen. Das Unternehmen, das ihre Daten verkauft, kann ihre eigenen Preise festlegen und dann an Marketer/Werbetreiben/Website-Eigentuemer verkaufen, die die Informationen fuer ihre eigenen Geschaeftszwecke wuenschen. Dies verbessert die gemeinsame Nutzung von Daten und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Organisationen.

Steigert die Profitability
Data Analytics oder der Prozess der Datenanalyse, um mehr ueber die Leistungsfaehigkeit eines Unternehmens zu erfahren, koennen Unternehmen dabei helfen, betriebliche oder finanzielle Ineffizienzen zu finden. Analytics kann Big Data nutzen, um zukuenftige Ereignisse basierend auf historischen Informationen vorherzusagen. Entscheidungstraegern koennen wissen, was falsch gelaufen ist und wie sie in Zukunft behoben werden koennen.

Es koennen Berichte erstellt werden, die zusammenfassen, ob das Unternehmen wichtige Leistungskennzahlen erfuellt oder nicht, und Unternehmen koennen neue Strategien anpassen, um vorhandene Ineffizienzen zu ueberwinden.

Umsatzstrom steigern
Jedes Unternehmen kann Geld verdienen, indem es eigene interne Rohdaten oder Analyseformulardaten an einen externen Website-Inhaber/Vermarkter verkauft, der eine aehnliche Zielgruppe hat. Der externe Website-Inhaber/Vermarkter moechte, dass diese Informationen neue Interessenten finden, die aehnliche Eigenschaften wie ihre eigenen Kunden haben. Zum Beispiel kann ein Online-Damenschuhhaendler die Namen seiner Kunden in Rohdatensatform an ein Online-Bekleidungsgeschaeft fuer Frauen verkaufen. Oder sie koennen den Datensatz in Kaeufe nach Altersgruppen segmentieren und diese in Analyseform verkaufen. Sowohl der Kaeufer als auch der Kaeufer richten sich an Frauen, Schuhe und Kleidung ergaenzen sich. Daher ist es fuer den Bekleidungshaendler sinnvoll, Kundendaten beim Schuhhaendler zu kaufen.

Methoden

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Da die datengesteuerte Welt die Art und Weise veraendert hat, wie Unternehmen Informationen ueber ihre Kunden erhalten, so haben die Methoden der Monetarisierung. Hier sind einige der Best Practices-

Interne Rohdaten direkt verkaufen
Die einfachste Moeglichkeit, Daten zu monetarisieren, besteht darin, sie direkt an Unternehmen in roher oder aggregierter Form zu verkaufen (Daten in Kategorien unterteilt). Kaeufer koennen dann die Daten selbst weiter analysieren, um Einblicke zu generieren.

Interne Datenanalyse direkt verkaufen
Datenanalysen koennen genutzt werden, um Einblicke in Daten zu gewinnen und diese Erkenntnisse dann an externe Organisationen zu verkaufen. Einblicke koennen auf bestimmte Datensaetze beschraenkt werden, die fuer die geschaeftlichen Anforderungen des Kaeufers relevant sind.

Verkaufen Sie Analytics-Embedded Platform as a Service
Data Analytics Softwareanbieter verkaufen Analytics-Embedded-Plattformen oder Datenanalysesoftware als ihr Hauptprodukt. Unternehmen koennen Analytics-Embedded-Plattformen von diesen Unternehmen erwerben und ihre eigenen internen und externen Datenquellen nutzen, um Einblicke fuer geschaeftliche Zwecke zu generieren. Das Unternehmen, das die Plattform verkauft, verdient Geld, indem es die Software an den Kunden verkauft, und das Unternehmen, das sie kauft, kann seinen Geschaeftsprozess optimieren, indem es sie nutzt.

Wichtige Regeln, die Sie beachten sollten

1. Datenmonetarisierung muss umfassend sein
Von Social-Media-Plattformen ueber Websites bis hin zu Customer Relationship Management-Systemen haben Unternehmen viele wertvolle Daten zur Verfuegung. Daten werden unterschiedlich formatiert (die Art und Weise, wie Informationen fuer die Speicherung in einer Computerdatei kodiert werden), je nachdem, wo sie stammen. Dateiformate umfassen SQL, Excel, XML oder JSON. Tools zur Datenmonetarisierung wie Datenanalyse-Software sollten in der Lage sein, eine Vielzahl von Formaten zu unterstuetzen, um eine Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen zu nutzen.

2. Fokus auf Datenqualitaet
Es ist wichtig zu wissen, welche internen und externen Datenquellen fuer die Implementierung einer effektiven Monetarisierungsstrategie wertvoll sind. Welche Datenquellen wuerden anderen Unternehmen einen Mehrwert bieten und warum? Ueberlegen Sie fuer interne Zwecke, welche internen Quellen zu Erkenntnissen fuehren, die Geschaeftsprozesse rationalisieren und die Produktivitaet steigern.

Wenn die Daten aus einer Online-Quelle stammen, verwenden Sie eine Reihe von Glaubwuerdigkeitsrichtlinien, um zu bestimmen, wie vertrauenswuerdig sie sind. Ueberlegen Sie, wo es veroeffentlicht wurde und wer die Website finanziert hat, um festzustellen, ob die Daten voreingenommen und unzuverlaessig sein koennen.

Wenn intern, stellen Sie sicher, dass Daten ordnungsgemaess konvertiert und in ein Datenanalysesystem hochgeladen werden, indem Sie das Werkzeug Extrahieren, Transformieren, Laden verwenden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten gesaeubert, dupliziert und formatiert werden, bevor sie in das Analysesystem hochgeladen werden.

3. Die richtige Geschaeftsstruktur zur Foerderung der Datenmonetarisierung bilden
Fuehrungskraefte sollten bewerten, wie die Datenmonetarisierung in eine groessere Geschaeftsstrategie integriert werden kann. Sobald die Qualitaet der Daten verstanden und an eine Geschaeftsstrategie gebunden ist, kann die richtige Geschaeftsstruktur eingerichtet werden, um Geld zu verdienen. Dazu gehoert die Implementierung eines funktionsuebergreifenden Teams, das Datenmanagement-Analysten, Vertriebsmitarbeiter, Marketing-Team und Operations Manager umfasst, die alle zusammenkommen koennen, um eine Business-Plattform zu entwickeln, die durch die Kraft von Big Dataangetrieben wird.