Monetizzazione dei dati- una guida dettagliata
Le aziende sono costantemente alla ricerca di modi innovativi per utilizzare i propri dati per generare ricavi. L'ampia disponibilita di dati significa che coloro che ne derivano valore hanno un vantaggio competitivo.
Le organizzazioni possono generare nuovi ricavi vendendo i dati dei propri clienti a proprietari di siti web esterni che desiderano trovare nuovi potenziali clienti. In alternativa, i dati possono essere utilizzati internamente per generare informazioni dettagliate che semplificano i processi aziendali. Se venduti esternamente o utilizzati internamente, i dati hanno un valore monetario.
L' utilizzo delle best practice per sfruttare i dati a vantaggio finanziario puo contribuire ad aggiungere nuovi flussi di ricavi e a migliorare la soddisfazione dei clienti. Ecco una guida dettagliata su come realizzare questo.
Che cos'e la monetizzazione dei dati?
La monetizzazione dei dati e l'atto di generare benefici economici quantificabili dalle fonti di dati disponibili. Poiche il volume dei dati disponibili continua a crescere ogni anno, man mano che le informazioni vengono raccolte dalle piattaforme digitali, le aziende stanno diventando piu adatte a utilizzarle per un guadagno finanziario.
Una volta che l'origine dati grezza e stata raccolta, puo essere analizzata per generare informazioni dettagliate sui processi di vendita e marketing. Questo e chiamato dati del modulo di analisi.
Proprietari di siti web, marketing e agenzie pubblicitarie sono interessati ad ottenere sia dati grezzi che di analisi da altre aziende perche possono essere utilizzati per pubblicizzare per trovare nuovi clienti potenziali.
I dati possono anche essere monetizzati indirettamente tramite-
le aziende di ottimizzazione basate sui datipossono analizzare i propri dati interni (finanze, vendite, ecc.) per rivelare informazioni dettagliate che possono migliorare le loro prestazioni. Utilizzando queste informazioni per soddisfare le metriche chiave delle prestazioni, ottimizzare i processi aziendali e aumentare i ricavi, i dati vengono monetizzati.
Data-Driven Business Modelli
Le origini dati interne vengono utilizzate per saperne di piu su un mercato di destinazione e scoprire nuove opportunita di business. L'analisi puo essere integrata nei prodotti e nei servizi come funzionalita aggiuntiva che genera ricavi e consente ai clienti di ottenere ulteriori informazioni sul prodotto/servizio acquistato.
Quali sono i vantaggi della monetizzazione dei dati?
Alcuni dei vantaggi della monetizzazione dei dati includono-
Miglioramento della soddisfazione dei clienti
Le aziende possono utilizzare le proprie fonti interne ed esterne, ad esempio sondaggi online sui clienti, siti Web, social media, app o monitoraggio e-mail. Queste informazioni possono essere sfruttate per saperne di piu sul comportamento dei clienti in modo che possano offrire i servizi/prodotti che i clienti desiderano.
Aiuta a rafforzare le partnershipdi
acquisto e vendita dei dati avviene nel mercato dei dati o negozio online dove i dati possono essere acquistati. L'azienda che vende i propri dati puo impostare i propri prezzi e poi venderlo a marketer/inserzionisti/proprietari di siti web che desiderano le informazioni per i propri scopi commerciali. Cio migliora la condivisione dei dati e la collaborazione tra diverse organizzazioni.
Aumenta l'analisi dei dati di redditivita
o il processo di analisi dei dati per saperne di piu sulle prestazioni di un'azienda, puo essere utilizzato per aiutare le organizzazioni a trovare inefficienze operative o finanziarie. L'analisi puo sfruttare i big data per prevedere gli eventi futuri in base alle informazioni storiche, consentendo ai responsabili delle decisioni di sapere cosa e andato storto/giusto e come risolverlo in futuro.
E possibile generare report che riepilogano se l'azienda sta rispettando o meno le metriche chiave delle prestazioni e le aziende possono adattare nuove strategie per superare eventuali inefficienze esistenti.
Aumenta il flusso dei ricavi
Qualsiasi azienda puo guadagnare denaro vendendo i propri dati grezzi interni o i dati dei moduli di analisi a un proprietario di un sito Web esterno che ha un pubblico di destinazione simile. Il proprietario del sito esterno/marketer desidera che queste informazioni trovino nuove prospettive che hanno caratteristiche simili ai propri clienti. Ad esempio, un rivenditore online di scarpe da donna puo vendere i nomi dei propri clienti a un negozio di abbigliamento online femminile sotto forma di set di dati grezzi . Oppure, possono segmentare il set di dati in acquisti effettuati per fascia di eta e venderlo in forma di analisi. Sia l'acquirente che l'acquirente prendono di mira le donne, e scarpe e vestiti si completano a vicenda. Pertanto, ha senso per il rivenditore di abbigliamento acquistare i dati dei clienti dal rivenditore di scarpe.
Metodi
Come il mondo basato sui dati ha cambiato il modo in cui le aziende acquisiscono informazioni sui loro clienti, cosi hanno i metodi di monetizzazione. Ecco alcune delle best practice-
Vendi direttamente dati grezzi interni
Il modo piu semplice per monetizzare i dati consiste nel venderli direttamente alle aziende in forma grezza o aggregata (dati segmentati in categorie). Gli acquirenti possono quindi analizzare ulteriormente i dati stessi per generare informazioni dettagliate.
Vendi analisi interna dei dati direttamente L'analisi
dei dati puo essere utilizzata per ottenere informazioni dettagliate sui dati e poi vendere tali informazioni a organizzazioni esterne. Le informazioni dettagliate possono essere limitate a set di dati specifici che sono rilevanti per le esigenze aziendali dell'acquirente.
Vendere Analytics-Embedded Platform as a Service
I fornitori di software di analisi dei dati vendono piattaforme integrate di analisi, o software di analisi dei dati, come prodotto principale. Le organizzazioni possono acquistare piattaforme embedded di analisi da queste aziende e utilizzare le proprie origini dati interne ed esterne per generare informazioni dettagliate per scopi aziendali. L'azienda che vende la piattaforma sta facendo soldi vendendo il software al cliente, e la societa che lo acquista puo semplificare il loro processo aziendale utilizzando esso.
Regole chiave da tenere a mente
1. La monetizzazione dei dati deve essere completa
Dalle piattaforme di social media ai siti web ai sistemi di gestione delle relazioni con i clienti, le aziende hanno a loro disposizione molti dati preziosi. I dati vengono formattati (il modo in cui le informazioni vengono codificate per l'archiviazione in un file di computer) in modo diverso a seconda della loro origine. I formati di file includono SQL, Excel, XML o JSON. Gli strumenti di monetizzazione dei dati, come il software di analisi dei dati, dovrebbero essere in grado di supportare un'ampia gamma di formati al fine di utilizzare una varieta di origini dati diverse.
2. Concentrati sulla qualita dei dati
E importante sapere quali origini dati interne ed esterne sono preziose per implementare una strategia di monetizzazione efficace. Quali fonti di dati fornirebbero valore ad altre aziende e perche? Per scopi interni, considera quali fonti interne portano a informazioni dettagliate che semplificheranno i processi aziendali e aumenteranno la produttivita.
Se i dati provengono da una fonte online, utilizzare una serie di linee guida per la credibilita per determinare quanto siano affidabili. Considerare dove e stato pubblicato e chi ha finanziato il sito per determinare se i dati possono essere o meno distorti e inaffidabili.
Se e interno, assicurarsi che i dati siano convertiti e caricati correttamente in un sistema di analisi dei dati tramite uno strumento Estrai, Trasforma, Carica. Cio garantira che i dati vengano puliti, duplicati e formattati prima di essere caricati nel sistema di analisi.
3. Formare la struttura aziendale giusta per promuovere la monetizzazione dei dati I
dirigenti dovrebbero valutare in che modo la monetizzazione dei dati puo essere incorporata in una strategia aziendale piu ampia. Una volta che la qualita dei dati e compresa e legata a una strategia aziendale, e possibile impostare la giusta struttura aziendale per fare soldi. Cio comporta l'implementazione di un team interfunzionale che include analisti di gestione dei dati, dirigenti di vendita, il team di marketing e manager operativi che possono tutti riunirsi per sviluppare una piattaforma aziendale alimentata dalla potenza dei big data.
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