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Was ist Datenmonetarisierung?

Bei der Datenmonetarisierung handelt es sich um den Prozess der Nutzung von Daten, um wirtschaftliche Vorteile zu erzielen. Direkte oder externe Datenmonetarisierung umfasst den unabhängigen Verkauf von Daten an Dritte oder über einen Broker, die gemeinsame Nutzung von Daten, um günstige Geschäftsbedingungen zu erhalten, und das Angebot von Informationsdienstleistungen oder Produkten.

Beispiel für Datenmonetarisierung

Daten können in ihrer Rohform oder in einer Form verkauft werden, die bereits Erkenntnisse und Analysen beinhaltet. Ein einfaches Beispiel für direkte Datenmonetarisierung sind Kontaktlisten potenzieller Geschäftskunden, die die Geschäfte oder den Handel der Käufer beeinflussen. Indirekte oder interne Datenmonetarisierung umfasst messbare Verbesserungen der Geschäftsleistung und fundierte Entscheidungen unter Verwendung von Daten.

Diese Methode konzentriert sich auch darauf, herauszufinden, wie Kunden erreicht werden können, und das Kundenverhalten zu verstehen, um den Umsatz zu steigern. Das zeigt auch, wo und wie Kosten gespart, potenzielle Risiken vermieden und Betriebsabläufe optimiert werden können.

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Verwendung der Datenmonetarisierung: Anwendungsfälle und Beispiele

Wenn die Datenmonetarisierung von einem Unternehmen effizient genutzt wird, erhöht sich der Spielraum und die Flexibilität, sodass Big Data das Beste aus verschiedenen Quellen liefert. Da das Unternehmen jedoch wächst, müssen Business-Anwender entscheiden, welcher Monetarisierungsansatz am besten zu ihrer Datenstrategie passt. Das bedeutet, verschiedene Methoden in Betracht zu ziehen, die für aktuelle und zukünftige Geschäftsanforderungen am geeignetste zu bestimmen und welche Plattform die richtigen Tools zur Datenmonetarisierung für Ihre Geschäftsanforderungen mitbringt.

Data as a Service

Data-as-a-Service (DaaS) ist die einfachste und unkomplizierteste Methode zur Datenmonetarisierung. Die Daten werden entweder aggregiert oder unformatiert direkt an Zwischenhändler oder Kunden verkauft. Die Käufer können dann Data Mining auf die Daten anwenden, um für sie relevante Daten zu finden. Diese Datenkäufer erhalten keine Erkenntnisse oder Analysen aus den Daten, sondern leiten diese Informationen stattdessen selbst ab.

Erkenntnis als Service

Das Unternehmen führt externe und interne Datenquellen zusammen und wendet Analytik zur Gewinnung von Erkenntnissen an. Diese Erkenntnisse können direkt verkauft oder transformiert und in verschiedenen Formaten verkauft werden. Sie beschränken sich auf den Kontext, die Datensätze und die gekauften spezifischen Informationen.

Analysefähige Plattform als Service

Dies ist eine der flexibelsten Arten der Datenmonetarisierung, die Kunden einen erheblichen Wert bieten kann. Hier wird eine Business-Intelligence- und Analytik-Plattform installiert und implementiert, über die Kunden skalierbare und äußerst vielseitige Datenanalysen in Echtzeit erhalten.

Eingebettete Analysen

Das ist die fortschrittlichste und oft ansprechendste Art der Datenmonetarisierung. Sie liefert den größten Wert für Ihre Kunden. Einfach ausgedrückt: Eingebettete Analytik beinhaltet das Hinzufügen von Funktionen, die mit Business Intelligence-Software verbunden sind, wie Analytik-Tools, Dashboard-Berichte und Datenvisualisierung zu bestehenden Anwendungen. Mit dieser Technik können Produktteams maßgeschneiderte, umsetzbare Analytik-Apps in großem Umfang erstellen, implementieren und sie in andere im Unternehmen verwendete Anwendungen integrieren. Das eröffnet neue Einnahmequellen und einen starken Wettbewerbsvorteil.

Anwendungsfälle zur Datenmonetarisierung

Daten sind für jedes Unternehmen wertvoll. Aber wie bestimmt man ihren Wert? Der Datenwert eines Unternehmens kann hauptsächlich auf drei Arten wachsen:

  • Mehr Erkenntnisse über Kunden, mit denen sich der Umsatz steigern lässt
  • Verkauf dieser Erkenntnisse an Dritte
  • Mehr Daten generieren

Die Datenmonetarisierung zahlt sich unabhängig von der Domäne des Unternehmens aus. Es gibt viele Beispiele dafür, wie Unternehmen ihren Umsatz durch Datenwert-Analysen steigern können.

Monetarisierung von E-Commerce-Daten

Insbesondere E-Commerce-Unternehmen sind dafür bekannt, ihren Kunden das Einkaufserlebnis zu erleichtern. Aber das ist auch eine Möglichkeit, mehr Kundendaten zu gewinnen. Nutzer speichern ihre Adressen, andere Kontaktinformationen, die Artikel, nach denen sie gesucht haben, und ihre bevorzugten Zahlungsmethoden. Diese Funktionen sind für den Nutzer hilfreich und für das Unternehmen wertvoll.

Diese Unternehmen optimieren ihre Plattformen weiterhin anhand von Kundendaten, die sie wieder in ihre Plattform investieren. Suchvorschläge wie „Kunden, die das gekauft haben, haben auch das gekauft“ und „Sie könnten auch daran interessiert sein“ sind für Kunden hilfreich und generieren gleichzeitig mehr Umsatz.

Sie sorgen dafür, dass Kunden ihre Plattform häufiger besuchen, wenn sie hilfreiche, personalisierte Funktionen einrichten.

Standortbasierte Analytik

Die Datenmonetarisierung kann auch standortbezogen für Services wie Mitfahrgelegenheiten erfolgen. Mit Zustimmung der Kunden verkaufen viele Mitfahrgemeinschaften standortbezogene Daten an andere Unternehmen. Andere Unternehmen nutzen diese Daten dann, um standortbezogene Rabatte, Gutscheine und Werbung anzubieten.

Telekommunikation

Telekommunikationsunternehmen verwenden in der Regel externe Methoden zur Monetarisierung von Daten durch Partnerschaftsmodelle in B2B- und B2C-Segmenten. In einigen Fällen haben Unternehmen auch Startups für die Zusammenarbeit und Unterstützung übernommen. Die erhobenen Daten ermöglichen Promotern und Werbetreibenden, ihre Botschaften besser auf bestimmte Nutzer auszurichten.

Warum Datenmonetarisierung wichtig ist

Durch Investitionen in die Datenerfassung eines Unternehmens können Unternehmen höhere Einnahmen erzielen. Gute Strategien zur Datenmonetarisierung garantieren, dass Unternehmen sowohl intern als auch extern den größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten ziehen. Sie können die Daten extern verkaufen und so die Gewinne steigern, die Kosten intern minimieren und die Geschäftschancen für das Unternehmen optimieren.

Schafft neue Kundenpotenziale

Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert ihrer Daten. Mit einem angemessenen Datenvolumen nutzen sie den erschlossenen und unerschlossenen Markt, um neue Einnahmequellen zu erschließen. Durch die weitere Verfeinerung der Marktsegmente können sie ihre idealen Kunden besser ansprechen.

Erhöht den Datenwert

Technologie-Giganten und Social-Media-Plattformen erfassen alle Aktivitäten eines Nutzers. Das bedeutet, dass sie viele Merkmale ihrer Nutzer identifizieren, wie z. B. ihre Interessen, Einkaufspräferenzen und ihr Einkommensniveau. Diese Attribute verbessern interne Daten und maximieren den Wert der von ihnen erhobenen Daten.

Liefert Marktinformationen auf breiter Ebene

Kundendaten liefern Unternehmen Einblicke in Markttrends, geografische Nachfragemuster, Auswirkungen des Wettbewerbs und die Nutzbarkeit von Kundendaten. Sind die Daten in sechs Monaten genauso viel wert, oder sind sie bis dahin veraltet und nutzlos?

Steigert die interne Produktivität

Daten können sowohl die Produktivität maximieren als auch die Abfallmenge oder übermäßigem Konsum reduzieren.

Schafft einen Wettbewerbsvorteil

Erfolgreiche Unternehmen monetarisieren Daten, indem sie die Präferenzen ihrer Kunden verstehen. Das hilft ihnen, Produkte oder Services anzubieten, die für ihre Kunden sehr relevant sind, und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen.

Steigert die Rentabilität

Daten sind im Grunde wertvoll, aber es ist das Verständnis, das aus Daten gewonnen wird, das Wert für ein Unternehmen schafft. Das kann Kunden segmentieren, um sie besser anzusprechen, die Nachfrage vorherzusagen, den Preis zu optimieren und die Kosten zu verwalten — was zu einer Gesamtrentabilität führt.

Verbessert das Kundenerlebnis und stärkt die Kundenbindung

Die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden zu verstehen, verbessert das Kundenerlebnis. Dadurch bleibt der Kunde dem Produktangebot gegenüber loyaler und die Kundenabwanderung wird reduziert.

Erhöht die Einnahmequellen

Die Datenmonetarisierung hilft, die Kundendatenbank nach Geschlecht, Branche, Präferenzen, Demografie und einer Reihe anderer sozioökonomischer Gruppen zu segmentieren. Diese Klassifizierungen ermöglichen Unternehmern, maßgeschneiderte Nachrichten bereitzustellen, eine bessere Nutzererfahrung zu bieten und den Umsatz zu steigern.

Stärkt Partnerschaften

Der Kauf und Verkauf von Daten findet auf einem Datenmarktplatz statt. Datenbesitzer können Datenpreise festlegen und Verbraucher können wählen, von wem sie Daten kaufen möchten. Das verbessert die Zusammenarbeit und den Datenaustausch zwischen internen und externen Stakeholdern.

Optimiert die Entscheidungsfindung und Planung

Der Datenmarkt trennt Zielgruppen und bietet die richtigen Verbraucher für die richtigen Daten an. Der Datenmarkt bietet fundierte Erkenntnisse, die Entscheidungsträgern ermöglichen, ihr Geschäft besser zu verstehen, Marktveränderungen zu antizipieren und Risiken besser zu managen.

Identifiziert und mindert Risiken und verbessert die Einhaltung von Vorschriften

Daten sind heute ein wichtiger Vermögenswert für jedes Unternehmen. Die Daten dürfen jedoch nur gemäß den individuellen Datenschutzrechten genutzt werden. Die Datenmonetarisierung setzt voraus, dass ein Unternehmen seine Daten organisiert, legal erworben, verwaltet und geschützt hat. Wenn ein Unternehmen seine Daten verkaufen möchte, muss es die Vorschriften vollständig einhalten.

Herausforderungen bei der Datenmonetarisierung

Jedes Unternehmen generiert potenziell wertvolle Inhalte und Daten. Wie bei allen neuen Technologien reagieren Unternehmen auf neue Möglichkeiten — aber nicht immer erfolgreich. Mit der Datenmonetarisierung stehen Unternehmer oft vor einigen strategischen, organisatorischen und technologischen Herausforderungen:

Strategische Herausforderungen: Neue Möglichkeiten in unbekannten Märkten

Für Unternehmen, die außerhalb der Informationsdienstleistungsbranche tätig sind, sind verarbeitete Daten in der Regel ein Nebenprodukt ihres Kerngeschäfts. In diesem Fall stellt die Monetarisierungsmöglichkeit einen neuen Geschäftsbereich mit Produktangeboten, Umsatzmodellen und gesetzlichen Einschränkungen dar, mit denen das Unternehmen möglicherweise nicht vertraut ist.

Strategische Herausforderungen: So viele Möglichkeiten, so wenig Zeit

Bei so vielen Informationsressourcen müssen Unternehmen entscheiden, wo sie in der Datenwertschöpfungskette eine Rolle spielen wollen, was wiederum zahlreiche Fragen zum Datenwert, zu Produkten, Dienstleistungen, internen Ressourcen und Technologieoptionen aufwirft. Mit unterschiedlichen Implikationen und Optionen besteht das Problem häufig darin, schnell herauszufinden, welche Produkte oder Dienstleistungen in Anspruch genommen werden sollen, solange man noch Gelegenheit dazu hat. Ohne die richtige Priorisierung erzielen Unternehmen möglicherweise nicht das gewünschte Ergebnis.

Organisatorische Herausforderungen: Technologiegestützte Entscheidungen

Aufgrund technologiegestützter Entscheidungen oder Möglichkeiten werden neue Produkte oft mit unnötigen oder komplizierten Funktionen ausgestattet und es stellt sich heraus, dass sie die tatsächlichen Anforderungen oder Bedürfnisse der Endanwender nicht erfüllen. Wenn das passiert, befinden sich Unternehmer oder Führungskräfte, die versuchen, Daten zu monetarisieren, in einer schwierigen Situation: Sie entdecken ein Problem mit der Lösung, die sie gerade entwickelt haben.

Organisatorische Herausforderungen: Erfordert neue Fähigkeiten und Fachkenntnisse

Für viele Datenanbieter bedeuten neue Möglichkeiten, in der Wertschöpfungskette aufzusteigen. Das beinhaltet den Aufbau vorhandener Daten und die Umstellung auf Produktivitätstools und Workflow-Lösungen, die stärker in die Unternehmen der Kunden integriert sind. Eine solche Migration sorgt für neue Einnahmequellen, längerfristige Beziehungen und höhere Margen. Dieser Prozess erfordert jedoch in der Regel anspruchsvollere Fähigkeiten, Technologien und Fachkenntnisse.

Organisatorische Herausforderungen: Datenethik

Werden diese Daten legal erhoben? Richtig gespeichert? Dürfen sie verkauft oder in der vorgesehenen Weise verwendet werden? Dies ist der sich ständig verändernde und anspruchsvolle Bereich der Einhaltung von Vorschriften.

Technologische Herausforderungen: Daten und Inhalte sind gesperrt

In Unternehmen, die bereits in Technologie der vorherigen Generation investiert haben, sind Daten oft so konzipiert, dass sie in der Firewall des Unternehmens sozusagen eingeschlossen sind. Die Umwandlung dieser Inhalte in umsatzgenerierende Produkte kann sich jedoch als teuer erweisen und mehrere technische und betriebliche Probleme mit sich bringen.

Technologische Herausforderungen: Mangelnde Skalierbarkeit

Unternehmen, die mit dem Inhalt oder Datenraum noch nicht vertraut sind, haben in der Regel eine traditionelle Infrastruktur, der es an Skalierbarkeit mangelt. Für jedes Unternehmen sind Flexibilität und Skalierbarkeit entscheidend, um Self-Service-Abonnements zu unterstützen und die Geschäftsgeschwindigkeit zu erhöhen.

Dinge, die bei der Implementierung der Datenmonetarisierung zu beachten sind

Obwohl Unternehmen viele Merkmale und Anforderungen gemeinsam haben, hat jedes Unternehmen seine eigenen Anforderungen an Funktionen. Als Unternehmer gibt es bei der Auswahl eines Datenmonetarisierungssystems einige Dinge zu beachten:

Ist die Wahl der Analytik- und Business Intelligence-Plattform zukunftssicher?

Ihre bevorzugte Analytik- und Business-Intelligence-Plattform muss in der Lage sein, sowohl aktuelle als auch zukünftige Daten zu verarbeiten. Das liegt daran, dass in jedem Unternehmen die Geschwindigkeit der Datengenerierung schnell zunimmt. Einige große Unternehmen könnten täglich Dutzende Petabyte Daten generieren.

Ist die Datenmonetarisierung umfassend?

Wenn ein Geschäftsbereich mehr Daten erhebt, wird es auch mehr Formate geben. Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Datenmonetarisierungsplattform eine Vielzahl von Formaten unterstützt, darunter Excel, JSON, XML, EBCDIC und andere. Außerdem muss das Tool Ihrer Wahl zur Datenmonetarisierung Eingaben aus einer Vielzahl von Unternehmenssoftware verarbeiten.

Ist sie skalierbar und flexibel?

Wenn Ihr Unternehmen wächst und sich verändert, sollte es Spielraum geben, die Möglichkeit des Unternehmens zur Datenmonetarisierung zu skalieren. Ihre Plattform zur Datenmonetarisierung sollte auch in der Lage sein, mit anderen Veränderungen umzugehen, die das Unternehmen im Laufe der Zeit durchlaufen könnte.

Erfüllt die Analytik- und BI-Plattform die Bedürfnisse der Datenmonetarisierung?

Im Idealfall sollte eine Analytik- und Business-Intelligence-Plattform spezifische Bedürfnisse erfüllen, also sollten Sie erwägen, sie entsprechend anzupassen. Stellen Sie außerdem sicher, dass die Plattform speziell für Entwickler geschaffen wurde, um die Entwicklungszeit zu reduzieren. Darüber hinaus sollten Sie in der Lage sein, Analytik überall einzubetten und sie in die Services und Produkte Ihres Unternehmens zu integrieren.

Ist die Funktion zur Datenmonetarisierung benutzerfreundlich?

Um den Nutzen Ihrer Business Intelligence-Plattform zu erhöhen, sollte sie es mehr Nutzern im gesamten Unternehmen ermöglichen, Geschäftsdaten zu visualisieren, zu analysieren und darauf zu reagieren. Die Datenmonetarisierung sollte auch sich wiederholende Aufgaben automatisieren und Drag-and-Drop-Funktionen ohne Programmierung bieten, sodass Nutzer ohne technische Kenntnisse Daten einfach transformieren können.

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Die Datenmonetarisierung ist komplex, lohnt sich aber

Richtig erhoben, gespeichert und verwendet, können Daten eine unschätzbare Ressource sein. Sie sind eine weitere Einnahmequelle Ihres Unternehmens und belegen ihren Wert im Unternehmen durch den Wert der gewonnenen Erkenntnisse.

Es gibt jedoch erhebliche Herausforderungen bei der Implementierung von Datenerfassung, Speicherung und dem Verkauf, und es sollte keine Ad-hoc-Entscheidung sein. Zeit und Ressourcen sollten genutzt werden, um sicherzustellen, dass alles korrekt und zum Vorteil des Unternehmens durchgeführt wird.

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