Tudo o que você precisa saber sobre monetização de dados.
Embora esse conceito não seja totalmente novo, as vantagens da monetização de dados estão sendo percebidas agora mais do que nunca. As empresas estão sempre tentando identificar novas fontes de receita, trazer mais medidas de corte de custos ou expandir seu portfólio. Uma coisa que eles devem ter em mente, além das condições de mercado e pesquisas, é pensar nos dados que já possuem.
Muitas organizações se concentram em fatores externos e informações quando podem resolver a maioria de seus problemas com uma mina de ouro em que estão sentados, dados internos. Ao alavancar técnicas de monetização de dados nos dados internos, maravilhas podem ser criadas. A monetização de dados está usando dados para obter benefícios econômicos quantificáveis. Pode ser classificado como direto, vendendo dados a terceiros ou indireto, realizando melhorias no desempenho dos negócios com os dados.
Caso você queira saber sobre métodos indiretos e diretos ou métodos baseados em partes interessadas internas, ou externas, continue lendo para descobrir.
Por que as empresas devem considerar a monetização de dados
Simplificando, é devido aos benefícios comerciais que ele oferece. Empresas com vários níveis de maturidade analítica ou níveis de adoção tecnológica receberiam diferentes benefícios dos dados.
Se você está pensando em monetização de dados ou em como os dados estão sendo efetivamente aproveitados em sua organização, você está no lugar certo. Para começar, aqui estão algumas perguntas.
- Você está procurando oportunidades de redução de custos?
- Quer melhorar algum dos recursos de produtos ou serviços existentes?
- Você tem uma compreensão clara dos sistemas de receita?
- Em que nível de produtividade operacional você está? Você quer melhorá-lo?
- Existe a possibilidade de adicionar novos recursos para gerar mais receita?
- Qual é o nível de compreensão sobre seus clientes, recursos e partes interessadas?
Se houve pelo menos uma pergunta que fez você pensar, isso é algo que quero saber mais, ou isso é algo que devemos fazer, então você começou a pensar em monetização de dados.
Como abordar a monetização de dados
Agora, você pode querer obter o melhor de seus dados e fazer com que os processos atinjam seu potencial. Mas a questão se resume a onde podemos começar. A resposta seria a mesma: Dados.
Quais são os dados que estão sendo coletados, são adequados para sua pergunta, a qualidade dos dados, a quantidade de dados e a arquitetura básica? A força da fundação calcula a força de um edifício. Da mesma forma, a sutileza da monetização de dados está no gerenciamento de dados. Somente com um gerenciamento de dados eficaz é que a monetização pode ser alcançada.
Uma vez classificada a camada de arquitetura ou gerenciamento de dados, você pode dar o próximo passo com a estratégia de dados. Cada unidade de negócios, cada função e cada organização tem um objetivo diferente com os mesmos dados. Executivos de alto escalão querem visões gerais, gerentes querem atualizações e executivos querem tendências. Portanto, uma estratégia de dados forte, coerente e consolidada com diretrizes sobre o uso é essencial.
Continuaremos construindo um exemplo por um tempo; se a base for o gerenciamento de dados, as vigas e pilares que os sustentam seriam a estratégia e, finalmente, as paredes seriam a camada de análise de dados, decidindo qual espaço pode ser criado com os dados, ou seja, quais técnicas de análise e casos de uso podem ser criados.
Em resumo, gerenciamento de dados, estratégia de dados e análise de dados formam os três pilares principais da monetização de dados. Além desses, também é essencial identificar as áreas que se adequariam ao seu negócio conforme o setor e os níveis de análise. Aqui está um exemplo de como as práticas de negócios e setores podem ser afetados pelos dados.
Como tornar a monetização de dados um diferencial para o seu negócio
Ainda que os pilares básicos e os níveis de utilização dos dados possam ser estabelecidos, a implantação e a “visibilidade” da implantação recaem sobre as condições de mercado. De acordo com uma pesquisa da McKinsey, mais de 70% dos entrevistados acreditam que os aplicativos de análise de dados têm uma mudança mais do que moderada como a concorrência, dos quais 26% acreditam que mudou significativamente.
Algumas das principais aplicações que trouxeram mudanças na natureza da competição incluem:
- Novos entrantes lançando propostas que minam as propostas de valor tradicionais;
- Concorrentes tradicionais melhoram suas operações melhorando seus negócios principais com análise;
- Concorrentes lançando novos produtos e serviços;
- Formação de parcerias relacionadas a dados ao longo da cadeia de valor, etc.
Portanto, é importante analisar o estado atual e criar estratégias com base em requisitos internos e estudar as tendências subjacentes do setor e as proposições de valor dos concorrentes para criar a melhor solução possível para o seu negócio.
Exemplos de monetização de dados
Cada empresa pode monetizar seus dados de maneira diferente com base nos dados que possui. Mas daremos alguns exemplos de como os dados podem ser utilizados. Um dos exemplos recentes que vieram à tona foi o da Tesla oferecendo seguro com base apenas em seu comportamento de direção “observável” em tempo real. Com essa média, os motoristas poderiam economizar de 20% a 40% em seus prêmios; essas ofertas podem atrair mais clientes para seus produtos.
Exemplos de monetização de dados com dados da cadeia de suprimentos convencionais podem ser para a indústria de manufatura. Com modelos de dados de informações da planta, você pode prever falhas de máquinas e programar manutenções, ou seja, manutenções preditivas. Pode-se ter um planejamento mais preciso com base na geolocalização dos produtos e na demanda, combinar isso com a fabricação de gêmeos digitais, e você pode ter controle de qualidade contínuo e potencial de realização.
Ao monetizar seus dados, você pode ter acesso a análises de dados escaláveis, ágeis e flexíveis, que, ajudarão sua organização a se adaptar a novos requisitos e reduzir o tempo de insights.
