Monetyzacja danych, czyli analityka danych jako sposób zwiększania Twoich przychodów

W dzisiejszych czasach dane stają się coraz cenniejszym aktywem i są zbierane niekiedy nawet jako produkt uboczny w rezultacie działań w podstawowym modelu biznesowym. Świadome tego organizacje szukają różnych możliwości wykorzystania tych danych, które zbierają. Jeśli są to dane wewnętrzne, starają się opracować i wdrożyć strategię na analitykę oraz raportowanie wewnętrzne, aby napędzać swoje decyzje w oparciu o fakty. Niektóre z nich opracowują modele prognostyczne, które pozwalają im na podejmowanie prób przewidzenia, co wydarzy się w przyszłości. Bez cienia wątpliwości wpływa to na to, że osiągają coraz lepsze wyniki finansowe. Niemniej jednak, ciekawym przypadkiem są także firmy, które gromadzą dane swoich partnerów biznesowych, klientów, dostawców, podwykonawców. Mogą to być np. agencje marketingowe, marketplace, dostawcy indywidualnych rozwiązań systemowych, platform itp. Jest to dla nich ogromna szansa na stworzenie nowej wartości dodanej w postaci produktów opartych na analityce danych. Przeczytaj niniejszy artykuł i dowiedz się, na czym polega monetyzacja danych i dlaczego dane mogą pomóc zwiększyć Twoje przychody.

Monetyzacja analityki – definicja

O co w ogóle chodzi? Poprzez monetyzację danych rozumie się proces wykorzystywania danych w celu uzyskania wymiernych korzyści finansowych. Metody wewnętrzne obejmują wykorzystanie danych do poprawy wydajności biznesowej i uzyskiwania rzetelnych informacji do podejmowania decyzji wewnątrz danej organizacji. Metody zewnętrzne z kolei obejmują np. sprzedaż danych na zewnątrz lub oferowanie produktów i usług informacyjnych (np. włączanie informacji pozyskanej w wyniku analityki danych jako składnika wartości dodanej do istniejącej oferty). Udostępnianie wiedzy wynikającej z analityki danych partnerom biznesowym takim jak dostawcy, podwykonawcy i inni, pozwala na stworzenie unikatowego doświadczenia ze współpracy oraz wzrost i poprawę zaufania.

Monetyzacja analityki danych – od czego zacząć?

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to, ile warte są dane i analityka danych. Im więcej sposobów na wykorzystanie danych i analityki, obróbkę danych, narzędzia i systemy to ułatwiające, tym zwiększają się szanse na wzrost ich wartości. Aby maksymalizować wartość analityki danych należy zacząć od zrozumienia źródła Twoich danych, ich rolę, a także wiedzę i informacje, które mogą się pojawić w wyniku ich analityki. Inteligentne zarządzanie danymi to przede wszystkim świadomość gdzie się znajdują i skąd pochodzą dane oraz jakie jest ich znaczenie dla poszczególnych interesariuszy. Dane należy uporządkować – wielu organizacjom brakuje danych o danych, czyli informacji o ich jakości, miejsca przechowywania, procesów generujących dane, a także tego, co oznaczają. Aby monetyzować analitykę danych należy najpierw rozpocząć proces wewnętrzny polegający na analityce tego, jakiego rodzaju dane posiadamy na temat swoich partnerów biznesowych, klientów, produktów, aktywów lub transakcji. Poza analizowaniem własnych zasobów nie należy zapominać o przeanalizowaniu publicznie dostępnych baz. Często takie dane mogą zwiększyć wartość tych zastrzeżonych, zbieranych wewnątrz organizacji.

Sprawdź naszą ofertę Google Ads!

Kliknij tutaj

Wzrost wartości analityki danych – co dalej?

W momencie zmapowania wszystkich obecnych i potencjalnych źródeł danych, następnym krokiem w celu zwiększania wartości analityki jest ustalenie, które dane mają wartość wewnętrzną, a które zewnętrzną. Wartość wewnętrzna może być rozumiana jako obniżenie kosztów, usprawnienie operacji lub poprawę procesów. W celu pełnego zrozumienia wartości danych, kierownictwo powinno także ocenić swoje kluczowe cele biznesowe, inicjatywy strategiczne oraz portfolio produktowe/usługowe przez pryzmat tego, w jaki sposób dane mogą je wspierać. Możemy wyróżnić kilka głównych celów, które dobrze postawiona analityka może pomóc skutecznie realizować:

• identyfikowanie lub ograniczanie kosztów, które nie przynoszą wystarczająco dużego zwrotu lub nie sprzyjają efektywnemu rozwojowi organizacji,
• zmniejszanie ryzyka biznesowego związanego z decyzjami strategicznymi,
• optymalizacja łańcuchów dostaw, procesu zamówień lub innych procesów,
• zwiększenie efektywności kampanii reklamowych oraz konwersji ze sprzedaży,
• poprawa obsługi klienta,
• identyfikacja nowych potencjalnych klientów lub rynków zbytu,
• umacnianie relacji biznesowych i lojalności stałych klientów.

Monetyzacja danych jako dodatkowy strumień przychodu

Chcąc bezpośrednio zarabiać na danych, należy przede wszystkim pamiętać o bezpośrednim wkładzie klientów i partnerów biznesowych. Wiąże się to ze zrozumieniem, jakie korzyści widzą oni w danych, które można im udostępnić. Jednak w erze big data, surowe dane to za mało, należy rozmawiać z partnerami o tym, jaką wartość związaną z analityką danych oraz jaką wiedzę możemy im dostarczyć. Coraz popularniejsze staje się przełożenie swojej eksperckiej wiedzy w danej branży i analiza danych branżowych, a następnie sprzedaż dostępu do zdobytych w tej sposób insightów. Jednym z przykładów takiego modelu mogą być agencje marketingowe, które najczęściej swoją wartość biznesową dla klientów opierają na najwyższej efektywności prowadzonych kampanii. Każdy klient ceni sobie pełen wgląd do informacji i lubi mieć wiedzę na temat prowadzonych dla niego usług. Szczegółowa analiza takich danych, a dodatkowo dostęp do raportów w czasie rzeczywistym, w dowolnym momencie, staje się niepowtarzalną wartością dodaną we współpracy z taką agencją marketingową. Klient zyskuje bezpośrednią informację na temat efektywności poszczególnych kampanii i kanałów komunikacji, co pozwala zarówno mu, jak i agencji marketingowej na podejmowanie racjonalnych decyzji o dalszych działaniach, a w efekcie uzyskiwania jeszcze lepszych efektów ze wspólnej współpracy.

Analityka danych – ogromna szansa

Analityka i dane mogą być wykorzystywane jednocześnie do wielu celów, co sprawia, że potencjał na czerpanie z nich korzyści jest ogromny. Mówi się, że są to aktywa nierywalizacyjne, niewyczerpujące i regenerujące się. Kiedy korzystamy z danych jako ich “konsument”, nie zużywają się one, a kiedy wykorzystuje się je do szczegółowych analiz, niekiedy generują jeszcze więcej kolejnych danych. Co więcej, aktywa oparte na danych lub informacji płynącej z danych mają stosunkowo niskie koszty utrzymywania tzw. “zapasów” i koszty przenoszenia w porównaniu z innymi aktywami, co sprawia, że ich spieniężenie może w konsekwencji zaoferować organizacji wysoką marżę w długim terminie. Na początek trzeba liczyć się z przeznaczeniem na stworzenie produktu opartego na danych odpowiednich nakładów inwestycyjnych. Jednakże coraz więcej organizacji decyduje się na wykorzystanie gotowego narzędzia do wizualizacji danych np. Tableau, zamiast budować własne, ponieważ jest to zdecydowanie tańsze i nie wymaga tak wielu dodatkowych zasobów ludzkich w postaci programistów. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, w jaki sposób możesz zbudować produkt oparty na danych w ramach działalności biznesowej Twojej organizacji, zapoznaj się z tymi 6 krokami.