O que é monetização de dados?

A monetização de dados é o processo de utilização de dados para obter benefícios econômicos. A monetização de dados direta ou externa envolve vender dados a terceiros de forma independente ou por meio de um corretor, compartilhar dados para obter termos e condições comerciais benéficos e oferecer serviços ou produtos de informação.

Os dados podem ser vendidos em sua forma bruta ou em uma forma que já incorpore informações e análises. Um exemplo simples de monetização de dados direta são as listas de contatos de possíveis clientes potenciais que influenciam os negócios ou ofícios dos compradores. A monetização de dados indireta ou interna envolve a realização de melhorias mensuráveis no desempenho dos negócios e decisões informadas usando dados.

Este método também se concentra em identificar como alcançar os clientes e compreender seu comportamento para impulsionar as vendas. Também destaca onde e como economizar nos custos, evitar riscos potenciais e otimizar as operações.

Como usar a monetização de dados: casos de uso e exemplos

Quando a monetização de dados é usada de forma eficiente por uma empresa, ela aumenta o escopo e a flexibilidade para obter o máximo do big data de diversas fontes. No entanto, à medida que o negócio cresce, os usuários empresariais precisam decidir qual a abordagem de monetização que melhor se adapta à sua estratégia de dados. Isto significa que é essencial considerar diferentes métodos, estabelecer quais são os mais adequados às necessidades de negócio atuais e futuras e qual plataforma fornece as ferramentas de monetização de dados adequadas às suas necessidades de negócio.

Dados como Serviço

Dados como serviço (DaaS) é o método de monetização de dados mais simples e direto. Os dados são vendidos diretamente a intermediários ou clientes, de forma agregada ou bruta. Os compradores podem então explorar os dados em busca de informações relevantes para eles. Esses compradores de dados não obtêm informações ou análises a partir dos dados, mas, em vez disso, conseguem eles próprios essas informações.

Informações como serviço

A organização mescla fontes de dados externas e internas e aplica análises para obter informações. Essas informações podem ser vendidas diretamente ou transformadas e vendidas em diferentes formatos. Essas informações são limitadas ao contexto, aos conjuntos de dados e às informações específicas adquiridas

Plataforma como serviço habilitada para análise

Este é um dos tipos mais flexíveis de monetização de dados e pode agregar um valor significativo aos clientes. Aqui, uma plataforma de business intelligence e análise é instalada e implementada para fornecer aos clientes análises de dados escaláveis e altamente versáteis em tempo real.

Análise incorporada

Esta é a forma mais avançada e muitas vezes a mais atraente de monetização de dados. Ela fornece o maior valor para os clientes. Em palavras simples, a análise incorporada envolve adicionar recursos associados ao software de business intelligence, como ferramentas analíticas, relatórios de painel e visualização de dados aos aplicativos existentes. Usando essa técnica, as equipes de produto podem criar e implementar aplicativos analíticos personalizados e úteis em escala e integrá-los a outros aplicativos que a empresa usa. Isso abre novos fluxos de receita e proporciona um forte benefício competitivo.

Casos de uso de monetização de dados

Para qualquer empresa, os dados são preciosos. Mas como descobrir o seu valor? O valor dos dados de uma empresa pode crescer de três maneiras principais:

• Obtenha mais informações sobre os clientes para criar vendas de maior valor
• Venda informações para terceiros
• Gere mais dados

Independentemente do domínio da empresa, a monetização de dados compensa. Existem muitos exemplos de como as empresas podem aumentar a receita a partir da análise do valor dos dados.

Monetização de dados de comércio eletrônico

As empresas de comércio eletrônico, em particular, são conhecidas por facilitar a experiência de compra dos clientes. Mas esta também é uma forma de aumentar os dados dos clientes. Os usuários salvam seus endereços, outras informações de contato, os itens que pesquisaram e seus métodos de pagamento preferidos. Embora todas essas funções sejam úteis para o usuário, elas também são dados valiosos para a organização.

Estas empresas continuam a otimizar as suas plataformas através dos dados dos clientes, que reinvestem na sua plataforma. Sugestões de pesquisa como “Clientes que compraram isto também compraram aquilo” e “você também pode estar interessado em” são úteis para os clientes e, ao mesmo tempo, geram mais receita.

Eles garantem que os clientes visitem sua plataforma com mais frequência, criando recursos úteis e personalizados.

Análise baseada em localização

A monetização de dados também pode ser baseada na localização para serviços como viagens compartilhadas. Com a permissão dos clientes, muitos veículos compartilhados vendem dados relacionados à localização para outras empresas. Outras empresas usam esses dados para oferecer descontos, vouchers e publicidade com base na localização.

Telecomunicações

Os players de telecomunicações normalmente adotam métodos externos de monetização de dados por meio de modelos de parceria nos segmentos B2B e B2C. Em alguns casos, as empresas também adquiriram startups para colaboração e assistência. Os dados coletados permitem que promotores e anunciantes direcionem melhor as mensagens para usuários específicos.

Por que a monetização de dados é importante

Ao investir na coleta de dados de uma empresa, as organizações podem obter receitas maiores. Boas estratégias de monetização de dados garantem que as organizações obtenham o máximo valor dos seus dados, tanto interna como externamente. Eles podem vender os dados externamente e aumentar os lucros, minimizar custos internamente e otimizar oportunidades para a organização.

Cria novas oportunidades para clientes

Várias organizações estão reconhecendo o valor dos seus dados. Com um volume de dados adequado, aproveitam o mercado explorado e inexplorado para criar novas fontes de receitas. Ao refinar ainda mais os segmentos de mercado, eles podem atingir melhor seus clientes ideais.

Aumenta o valor dos dados

Os gigantes da tecnologia e as plataformas de redes sociais coletam todas as atividades associadas a um usuário. Isso significa que eles identificam muitas características de seus usuários, como interesses, preferências de compra e nível de renda. Esses atributos aprimoram os dados internos e maximizam o valor dos dados coletados.

Fornece informações de mercado em ampla escala

Os dados do cliente fornecem às empresas informações como tendências de mercado, padrões de demanda geográfica, impacto da concorrência e prazo de validade dos dados do cliente. Os dados valem o mesmo em seis meses ou já estarão obsoletos e inúteis?

Aumenta a produtividade interna

Os dados podem maximizar a produtividade e também diminuir a quantidade de desperdício ou consumo excessivo.

Cria vantagem competitiva

Empresas de sucesso monetizam dados ao compreender as preferências de seus clientes. Isso os ajuda a oferecer produtos ou serviços altamente relevantes para seus clientes e a criar uma vantagem competitiva no mercado.

Aumenta a lucratividade

Os dados são essencialmente valiosos, mas é a compreensão derivada dos dados que agrega valor para uma organização. Isso pode ajudar a segmentar os clientes para permitir melhor direcionamento, prever demandas, otimizar preços e gerenciar custos – resultando em lucratividade geral.

Melhora a experiência do cliente e aumenta a fidelidade

Compreender as necessidades e preferências do cliente melhora a experiência para ele. Isso estimula a fidelidade do cliente e reduz a rotatividade.

Aumenta os fluxos de receita

A monetização de dados ajuda a segmentar a base de dados de clientes com base no gênero, indústria, preferências, demografia e numa série de outros grupos socioeconômicos. Essas classificações permitem que os proprietários de empresas forneçam mensagens personalizadas, proporcionem uma melhor experiência ao usuário e aumentem as receitas.

Fortalece parcerias

O processo de compra e venda de dados acontece em um mercado de dados. Os proprietários dos dados podem definir o preço, e os consumidores podem escolher de quem desejam comprar os dados. Isso melhora a colaboração e o compartilhamento dos dados entre stakeholders internos e externos.

Agiliza a tomada de decisões e o planejamento

O mercado de dados divide públicos e oferece o conjunto certo de consumidores para o tipo certo de dados. Isso fornece uma visão profunda que permite aos tomadores de decisão compreender melhor seus negócios, antecipar mudanças no mercado e gerenciar melhor os riscos.

Identifica e mitiga riscos e melhora a conformidade

Os dados são um ativo fundamental para qualquer organização no mundo de hoje. No entanto, precisam ser usados de acordo com os direitos de privacidade individuais. A monetização de dados exige que os dados de uma organização tenham sido obtidos legalmente e que estejam organizados, gerenciados e protegidos. Se uma empresa quiser vender seus dados, ela precisa estar em total conformidade com os regulamentos.

Desafios da monetização de dados

Cada empresa gera conteúdo e dados potencialmente valiosos. Tal como acontece com todas as novas tecnologias emergentes, as empresas estão reagindo a novas oportunidades – mas nem sempre com sucesso. Com a monetização de dados, os proprietários de empresas muitas vezes enfrentam alguns desafios estratégicos, organizacionais e tecnológicos:

Desafios estratégicos: novas oportunidades em mercados desconhecidos

Para as empresas que operam fora do setor de serviços de informação, os dados processados são geralmente um subproduto da sua atividade principal. Neste caso, a oportunidade de monetização representa uma nova área de negócio, com ofertas de produtos, modelos de receitas e restrições regulamentares com as quais a empresa pode não estar familiarizada.

Desafios estratégicos: tantas possibilidades em tão pouco tempo

Com tantos ativos de informação, as organizações devem decidir onde querem atuar na cadeia de valor dos dados, o que, por sua vez, levanta inúmeras questões sobre o valor dos dados, produtos, serviços, ativos internos e escolhas tecnológicas. Assim, com diferentes implicações e opções, o problema muitas vezes reside em encontrar rapidamente quais os produtos ou serviços a buscar antes que a janela de oportunidade se feche. Sem a priorização adequada, as empresas podem não alcançar o resultado desejado.

Desafios organizacionais: decisões orientadas pela tecnologia

Com decisões ou capacidades orientadas pela tecnologia, os novos produtos muitas vezes apresentam funcionalidades desnecessárias ou complicadas e não atendem as exigências ou necessidades reais do usuário final. Quando isto acontece, os empresários ou executivos que tentam rentabilizar os dados encontram-se numa situação difícil: encontrar um problema para a solução que acabaram de desenvolver.

Desafios organizacionais: requer novas habilidades e conhecimentos

Para muitos fornecedores de dados, novas oportunidades significam subir na cadeia de valor. Isto envolve construir a partir dos dados existentes e mudar para ferramentas de produtividade e soluções de fluxo de trabalho mais integradas nos negócios dos clientes. Essa migração garante novos fluxos de receitas, relacionamentos de longo prazo e margens mais elevadas. No entanto, esse processo normalmente requer habilidades, tecnologia e conhecimentos mais sofisticados.

Desafios organizacionais: ética de dados

Esses dados são coletados legalmente? Estão armazenados corretamente? Podem ser vendidos? São usados da maneira pretendida? Esta é uma área de conformidade regulatória desafiadora e em constante mudança.

Desafios tecnológicos: dados e conteúdo estão bloqueados

Nas empresas que já investiram em tecnologia de geração anterior, os dados são muitas vezes concebidos para serem bloqueados dentro do firewall da empresa. No entanto, transformar estes conteúdos em produtos geradores de receitas pode ser caro e apresentar vários problemas técnicos e operacionais.

Desafios tecnológicos: falta de escalabilidade

Empresas com pouca experiência em conteúdo ou espaço de dados normalmente possuem infraestrutura tradicional que carece de escalabilidade. Para qualquer empresa, a flexibilidade e a escalabilidade são essenciais para atender a assinaturas de autoatendimento e aumentar a velocidade dos negócios.

O que considerar ao implementar a monetização de dados

Embora as organizações compartilhem muitos atributos e requisitos, cada empresa tem seu próprio conjunto de necessidades de recursos. Um proprietário de empresa deve considerar alguns fatores ao escolher um sistema de monetização de dados:

A plataforma de análise e business intelligence escolhida está preparada para o futuro?

A plataforma de análise e business intelligence escolhida deve ter o escopo para lidar com dados atuais e futuros. Isso ocorre porque, em qualquer negócio, a taxa de geração de dados cresce rapidamente. Algumas grandes empresas podem gerar dezenas de petabytes de dados diariamente.

A monetização de dados é abrangente?

Se a entidade empresarial coletar mais dados, também haverá mais formatos. Você deve garantir que sua plataforma de monetização de dados tenha suporte para uma ampla variedade de formatos, incluindo Excel, JSON, XML, EBCDIC e outros. Além disso, a ferramenta de monetização de dados escolhida deve lidar com entradas de uma ampla variedade de softwares empresariais.

É escalável e flexível?

À medida que sua empresa cresce e muda, deve haver espaço para dimensionar a capacidade de monetização de dados da empresa. Sua plataforma de monetização de dados também deve ser capaz de lidar com outras mudanças que a empresa possa enfrentar ao longo do tempo.

A plataforma de análise e BI atende às necessidades de monetização de dados?

Idealmente, uma plataforma de análise e business intelligence deve atender a necessidades específicas; portanto, você deve considerar personalizá-la de acordo. Além disso, certifique-se de que a plataforma seja desenvolvida especificamente para desenvolvedores, a fim de reduzir o tempo de desenvolvimento. Além disso, você deve ser capaz de incorporar análises em qualquer lugar e integrá-las aos serviços e produtos da sua empresa.

A capacidade de monetização de dados é fácil de usar?

Para aumentar o valor derivado da sua plataforma de business intelligence, ela deve permitir que mais usuários em toda a organização visualizem, analisem e atuem com base nos dados de negócios. Ela também deve automatizar tarefas repetitivas e oferecer funcionalidade de arrastar e soltar sem codificação, para que usuários não técnicos possam transformar dados facilmente.

A monetização de dados é complexa, mas gratificante

Coletados, armazenados e usados corretamente, os dados podem ser um recurso inestimável. Eles oferecem outro fluxo de receita para o seu negócio, além de comprovar valor dentro da organização por meio do valor das informações.

No entanto, existem desafios significativos na implementação da coleta, do armazenamento e da venda de dados, e esta não deve ser uma decisão ad hoc. Tempo e recursos devem ser usados para garantir que tudo seja feito corretamente e em benefício da organização.

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