Monetização de dados – como reduzir custos e aumentar a receita

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05 de maio de 2019
Última modificação: 05 de maio de 2019

Autor: Paula Louzada
Categorias: Análise de dados, Blog, Liderança, Melhoria de Processos

Monetização de dados – como reduzir custos e aumentar a receita

Toda empresa que opera hoje é uma empresa de dados. A maioria tem acesso a uma série de dados em suas cadeias de suprimentos, operações, parceiros estratégicos, clientes e concorrentes. No entanto, a maioria das empresas está deixando dinheiro na mesa, com apenas uma em 12 realizando a monetização de dados em toda a sua extensão. Os dados por si só têm valor, mas os insights derivados dos dados aumentam substancialmente esse valor. Esses insights podem ser usados ​​para direcionar atividades tão variadas quanto segmentação de clientes, previsão de demanda e churn, otimização de preços, marketing de retenção e gerenciamento de custos – e também podem obter margens ainda maiores quando vendidos externamente.

Existem dois caminhos principais para a monetização de dados:

  • O primeiro é interno e se concentra em alavancar dados para melhorar as operações, a produtividade e os produtos e serviços de uma empresa, além de permitir diálogos personalizados e contínuos com os clientes.
  • O segundo caminho é externo e envolve a criação de novos fluxos de receita, disponibilizando dados a clientes e parceiros.

Preparando-se para a monetização de dados

Aumentando o valor dos dados – Nem todos os dados são valiosos ou vendáveis ​​em sua forma bruta – normalmente, exigem a harmonização com outras fontes para produzir informações valiosas. A maioria das empresas que entram no negócio de monetização de dados identifica parceiros que podem aprimorar os dados criados internamente.

Dimensionamento do mercado – É importante não apenas entender a gama completa de clientes em potencial (internos e externos), mas também todas as maneiras pelas quais eles podem usar e se beneficiar dos dados de uma empresa. Esses casos de uso incluem uma ampla gama de possibilidades, como alavancar dados de uma unidade de negócios para uso por outra parte da empresa para otimizar um sistema mais amplo ou ajudar um cliente externo com a capacidade de tomar decisões melhores usando soluções baseadas em dados. embalados pela empresa.

Maximizando o potencial de valor: quanto valem os dados de uma empresa? – A resposta depende de fatores como demanda de mercado, prazo de validade dos dados, ofertas competitivas e como os clientes em potencial usarão esses dados. Para alcançar o potencial máximo de valor, as empresas precisam identificar tendências e insights a partir dos dados que não são facilmente replicados ou disponibilizados pelos concorrentes. Automatizar o processo de geração de insights usando análise avançada de dados aumentará o valor.

Caminhos para a monetização de dados

Internamente, existem duas maneiras principais pelas quais as empresas podem monetizar seus dados:

  • Redução de custos – usando dados para aumentar a produtividade ou reduzir o consumo e o desperdício (seja de matérias-primas ou atividades de baixo valor).
  • Crescimento de receita – usando dados para melhorar o desempenho de vendas ou reduzir o atrito com clientes.

As empresas estão monetizando dados para otimizar suas operações, reduzindo os custos operacionais e aumentando a produtividade. À medida que essas empresas trabalham para atender às crescentes demandas globais de energia, os desafios externos geralmente surgem de seu ambiente operacional. Aumento dos custos de produção desafiam seus resultados e os preços flutuantes desafiam as linhas de cima. Essas margens fortemente espremidas aumentam a dependência das empresas no poder dos dados e da análise. Usando dados, os operadores podem tomar decisões melhores de maneira proativa, máquinas e equipamentos podem ser monitorados digitalmente e a análise pode prever e diagnosticar problemas no início.

Disruptores nativos digitais, como Amazon, Netflix e Airbnb, monetizam dados internamente, obtendo uma compreensão íntima de seus clientes. Eles analisam aspectos como demografia, necessidades especiais, compras e interações históricas, comportamentos de compra e eventos cruciais, oferecendo produtos e serviços altamente personalizados em uma experiência de ponta a ponta, encantando os clientes em cada ponto de contato – da descoberta e compra até pós-compra e reengajamento. Essa centralização no cliente permite a monetização interna de dados, criando vantagem competitiva.

O caminho externo para a monetização de dados oferece as maiores oportunidades. Os três principais modelos de negócios de monetização de dados externos incluem dados como um serviço, insight como um serviço e plataforma ativada por análise como um serviço. Os três variam de acordo com o potencial de receita, o valor para os clientes e o grau de análise de dados e sofisticação de negócios necessários.

Espectro do modelo de negócios

Os modelos de monetização de dados externos variam de acordo com o impacto do valor para os clientes, a sofisticação da análise e o potencial de receita.

Dados como um serviço – Também  é conhecido como distribuição de dados, esse é o mais simples dos três modelos de negócios. Os dados anônimos e agregados são vendidos a empresas intermediárias ou a clientes finais que coletam dados para insights.

Insight como um serviço – As empresas também podem combinar fontes de dados internas e externas, aplicando análises avançadas para fornecer insights acionáveis.

Plataforma ativada pelo Analytics como um serviço – Este é o mais complexo dos três modelos de negócios e oferece o maior valor para os clientes. As empresas usam algoritmos sofisticados e proprietários para gerar dados em tempo real personalizados, enriquecidos e altamente transformados, fornecidos aos clientes por meio de plataformas de autoatendimento baseadas em nuvem. O modelo permite acesso a novos mercados, às vezes criando um negócio totalmente novo.

Configurando uma “fábrica de dados”

Para maximizar o potencial de monetização interna e externa, as empresas devem criar uma “fábrica de dados” que automatize o processo de coleta, enriquecimento, transformação e obtenção de insights a partir de dados. É um empreendimento complexo que exige um conjunto de princípios de design que abordam o pensamento de design, a inicialização enxuta e as metodologias ágeis para o sucesso.

Crie uma plataforma de dados – A arquitetura e o conjunto de tecnologias que suportam um modelo de negócios de monetização de dados normalmente envolvem uma estratégia robusta de dados corporativos e uma “plataforma de dados” com uma interface intuitiva para permitir análise, síntese, modelagem e interação com os dados em um nível mais alto e visual. O objetivo é criar uma “fonte única de verdade” por meio de armazenamento, harmonização e processamento de dados. Isso permite que os dados sejam usados ​​por partes internas e externas. Construir a plataforma de dados correta pode exigir o compartilhamento de dados em larga escala e multipartes e a computação escalonável, normalmente ativada por opções de nuvem pública ou privada.

Opções da plataforma de dados

Ativar análises, insights e resultados – A arquitetura da plataforma deve fornecer análises interativas de autoatendimento, interfaces de usuário interativas e visualização de dados.

Adote um modelo operacional – Não existe uma estrutura organizacional de tamanho único para orientar uma estratégia de monetização de dados. As empresas mais bem sucedidas adaptam a estrutura para cada fase da jornada. Independentemente do modelo de negócio adotado por uma empresa, todos os modelos operacionais devem atender a toda a gama de requisitos operacionais de monetização de dados, incluindo tecnologia, infraestrutura, análise e plataformas, além de supervisão do gerenciamento, estrutura organizacional, principais indicadores de desempenho e, é claro, lucro.

Prepare-se para governança e conformidade – A operacionalização de uma estratégia de monetização de dados requer um modelo de governança robusto que considere normas, diretrizes e políticas de conformidade apropriadas entre as equipes. As empresas precisam estar particularmente atentas aos requisitos de conformidade externos, impulsionados por reguladores do governo ou parceiros externos que contribuem para o modelo de negócios de monetização de dados. Em ambos os casos, os conselhos jurídicos e técnicos precisam moldar a política e garantir a conformidade.

Demonstrar segurança cibernética e privacidade – Embora os líderes apontem a segurança cibernética como uma de suas maiores preocupações, muitas vezes é uma reflexão tardia quando se trata do design da solução. À medida que as empresas mudam seus modelos de negócios e montam fábricas de dados, a segurança cibernética deve se tornar uma de suas principais competências, e elas precisam ser capazes de demonstrar que os dados sensíveis estão sendo adequadamente protegidos. Se as operações de monetização de dados envolverem o enriquecimento, a transformação e a venda de dados contribuídos por uma parte externa, as empresas também precisarão cumprir os requisitos de seus fornecedores de dados externos.

Transformando dados em um ativo estratégico

Existem três componentes principais para complementar e até mesmo transformar um modelo de negócios com um data factory:

  • Identificar possíveis oportunidades de monetização interna e externa.
  • Avalie seus dados, identifique quaisquer oportunidades ocultas para enriquecê-los e aumente o valor do insight.
  • Desenvolver uma estratégia de monetização forte e avaliar oportunidades de negócios, dependências e lacunas de capacidade.

As empresas podem aumentar seus “ganhos por byte” reimaginando um futuro em que não apenas maximizam a criação de valor internamente, mas também criam um mercado para seus dados e insights altamente valiosos. Essa abordagem significará que eles não apenas estão mudando o campo de jogo, mas reinventando o jogo e assegurando o domínio do mercado desde o início.

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