Блог

Повернутися до всіх статей

Основні шляхи монетизації корпоративних даних

|

Хоча дані є основним активом сучасного бізнесу, питання про їхню монетизацію залишається актуальним. Власники та керівники бізнесу чітко розуміють, що дані – це ключ до ефективної діяльності та успіху в цілому. Однак, вони не мають уявлення які можливості монетизації існують.

Розглянемо 3 основні варіанти монетизації даних для підвищення ефективності бізнесу.

  1. Прозорість і розуміння

Перший спосіб монетизації даних – використовувати їх для кращого розуміння ринку, тенденцій, поведінки та потреб клієнта. Дані є ключовим інструментом для визначення поточних і майбутніх бажань клієнта.

Регулярна робота з даними про клієнта допомагає створювати більш релевантні, якісні та персоналізовані продукти та послуги. Клієнт отримує бажаний продукт – бізнес збільшує свій прибуток.

Результатом такого підходу є вибудовування довгострокових відносин з клієнтами, встановлення їхньої лояльності, що, зі свого боку, збільшує довічну цінність кожного клієнта.

  1. Скорочення витрат

Будь-яка компанія прагне збільшити дохід і скоротити витрати. Дані можуть використовуватися для: оптимізації бізнес-процесів, автоматизації робочих місць за допомогою ШІ, скорочення транспортних, логістичних, тимчасових і фінансових витрат, оптимізації маркетингових витрат та ін. Важливо дослідити дані, якими володіє компанія. Це допоможе точно зрозуміти, як і для чого можна використовувати їх аби оптимізувати всі процеси, витрати та збільшити прибуток.

  1. Оренда та продаж даних

Продаж або передача в оренду даних може бути відмінним варіантом монетизації. Унікальність або важкодоступність даних буде перевагою у цьому випадку. Дані є самостійним активом підприємства, вартість яких включається до загальної вартості компанії при її продажу.

Для реалізації такого способу монетизації необхідно відповісти на декілька запитань:

Ґрунтуючись на відповідях та ідеях, можна скласти ефективну стратегію монетизації.

Цей метод можуть використовувати компанії різного профілю. Наприклад, американська машинобудівна компанія John Deere створила інтелектуальну систему ведення сільського господарства. Таким чином, система збирає дані про погоду, клімат, стан ґрунту для формування рекомендацій фермерам що і коли краще висаджувати, які добрива використовувати та ін. Щорічний дохід компанії від продажу даних фермерам становить близько 1 млрд доларів.

Ще одним прикладом використання такого методу монетизації є американська корпорація фінансових послуг Visa. Компанія займається продажем даних роздрібному бізнесу, який потребує інформацію про моделі купівельної поведінки. Роздрібні компанії не завжди можуть побачити всю купівельну історію свого клієнта, що робить неможливим отримати коректне уявлення про купівельну поведінку. Visa, володіючи цією цінною інформацією, продає її компаніям і отримує додатковий дохід у розмірі понад 1 млрд доларів на рік.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat