La monétisation des données décrit le processus par lequel une entreprise utilise des données pour obtenir un avantage économique. Essentiellement, la monétisation des données est le processus d'utilisation des données pour augmenter les revenus. Selon la société de gestion McKinsey & Company, une part croissante des entreprises les plus performantes au monde intègrent des données et des analyses pour alimenter leur .
Aspect
Explication
Définition
La monétisation des données fait référence au processus de génération de revenus ou d'extraction de valeur à partir des données qu'une organisation collecte ou possède. Cela implique d'identifier les opportunités d'exploiter les actifs de données pour obtenir un gain financier, soit en vendant des données directement, en utilisant les données pour améliorer les produits et services existants, ou en créant de nouvelles offres basées sur les données. La monétisation des données est devenue de plus en plus importante à l'ère numérique, car les organisations reconnaissent la valeur des données en tant qu'actif stratégique. Il englobe diverses approches, notamment la vente de données, les services d'analyse de données, la publicité basée sur les données, etc. Une monétisation réussie des données nécessite une stratégie claire, le respect de la confidentialité des données et la capacité d'extraire des informations significatives à partir des données.
Concepts clés
- Actifs de données: Les organisations possèdent des actifs de données qui peuvent être transformés en ressources précieuses. – Chaîne de valeur des données: Le processus de collecte, de stockage, d’analyse et d’application des données pour créer de la valeur. – Modèles de monétisation: Divers modèles, tels que la vente de données, les licences de données, les modèles d'abonnement et les services d'analyse de données. – Confidentialité des données: Conformité aux réglementations sur la confidentialité des données pour protéger les informations des consommateurs. – Innovation axée sur les données: Exploiter les données pour le développement de nouveaux produits, une prise de décision améliorée et une expérience client améliorée. – Marché de données: Plateformes ou échanges facilitant l’achat et la vente de données.
Caractéristiques
- Variété des données: La monétisation des données englobe les données structurées, non structurées et semi-structurées. – Capacités d'analyse: La capacité à extraire des informations à partir des données est essentielle. – Gouvernance des données: Une bonne gestion, un contrôle qualité et le respect de la confidentialité sont essentiels. – Diversité des modèles économiques: Différentes organisations adoptent divers modèles de monétisation des données en fonction de leurs secteurs et objectifs. – La création de valeur: La monétisation des données crée de la valeur non seulement grâce aux ventes, mais également grâce à l'amélioration des opérations et de la prise de décision.
Implications
- Production de recettes: La monétisation des données peut être une source de revenus importante pour les organisations. – Avantage concurrentiel: L’exploitation efficace des actifs de données peut offrir un avantage concurrentiel. – Expériences client améliorées: Les informations basées sur les données conduisent à une expérience client améliorée. – innovation: Les données peuvent alimenter l’innovation et le développement de nouveaux produits et services. – Confidentialité des données: Les organisations doivent donner la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données pour éviter les risques juridiques et de réputation.
Avantages
- Production de recettes: La monétisation des données offre des opportunités de générer des flux de revenus au-delà des activités commerciales principales. – Informations améliorées: Extraire des informations à partir des données peut conduire à une prise de décision plus éclairée. – Avantage concurrentiel: Une monétisation efficace des données peut offrir un avantage concurrentiel sur le marché. – innovation: L'innovation basée sur les données peut conduire au développement de nouveaux produits et services. – La création de valeur: La monétisation des données peut créer de la valeur non seulement pour l'organisation mais aussi pour les clients et les partenaires.
Inconvénients
- Risques liés à la confidentialité des données: Une mauvaise gestion des données peut entraîner des violations de la confidentialité des données et des conséquences juridiques. – Problèmes de qualité des données: Une mauvaise qualité des données peut entraîner des informations et des décisions inexactes. – Coûts de monétisation des données: Développer des capacités de monétisation des données peut être coûteux. – Saturation du marché: Dans certains secteurs, les marchés des données peuvent devenir saturés, ce qui rend difficile de se démarquer. – Considérations éthiques: Équilibrer la monétisation des données avec une utilisation éthique des données clients est crucial pour la réputation et la confiance.
Cas d’usage
La monétisation des données est appliquée dans divers secteurs, notamment la finance, la santé, le commerce électronique, la publicité, etc. Il est utilisé à des fins telles que le marketing ciblé, l'évaluation des risques, les recommandations personnalisées et l'analyse prédictive.
Cas d'usage
- Ventes de données: les organisations vendent leurs données à d'autres entreprises, chercheurs ou courtiers en données tiers. – Services d'analyse de données: Fournir des services d'analyse de données à d'autres organisations cherchant des informations sur leurs données. – Publicité basée sur les données: Utiliser les données pour cibler la publicité sur des publics spécifiques. – Modèles d'abonnement: Offrant un accès aux données via des services par abonnement. – Amélioration du produit: Utiliser les données pour améliorer des produits existants ou en créer de nouveaux. – Évaluation des risques : Dans des secteurs comme l’assurance, les données sont utilisées pour l’évaluation des risques et la tarification. – Analyse de santé: Analyser les données de santé pour améliorer les résultats pour les patients et réduire les coûts. – Les Villes Intelligentes: Exploiter les données pour la planification urbaine et améliorer les services de la ville.
Table des matières
Comprendre la monétisation des données
Les données deviennent de plus en plus omniprésentes à mesure que l'adoption généralisée des systèmes de mégadonnées et des appareils de l'Internet des objets (IoT) permet aux consommateurs et aux entreprises de collecter des données sur tout et n'importe quoi. En fait, on estime que le monde crée environ 2.5 millions de téraoctets de données chaque jour, avec plus de 90% créés au cours des deux dernières années.
Malgré la relative facilité avec laquelle les données peuvent être collectées et analysées, la pratique de la monétisation des données reste relativement rare. Des recherches en Allemagne ont découvert que moins d'une entreprise sur cinq avait mis en place des initiatives de monétisation des données et à peine 0.5 % utilisent les données dans la prise de décision. Au lieu de cela, la plupart des entreprises consacrent beaucoup de temps et d'argent à stocker leurs données au lieu de déterminer comment elles peuvent en tirer de l'argent.
Les données ont une valeur intrinsèque incontestable, mais la plus grande valeur est obtenue lorsque l'entreprise démontre sa capacité à tirer des enseignements de ces données et à les monétiser en conséquence.
Comment les données sont-elles monétisées ?
Différentes méthodes de monétisation des données conviendront à différentes entreprises en fonction de leurs stratégies commerciales particulières, scène ou industrie.
Voici quelques façons de monétiser les données :
Les données en tant que service – la méthode la plus simple où les données sont vendues aux clients sous une forme brute, anonyme ou agrégée. Le client est responsable de l'analyse des données pour faciliter un gain financier.
Activé pour l'analyse plateforme en tant que service – il s'agit de plates-formes vendues aux clients qui fournissent des analyses de données évolutives et polyvalentes en temps réel. Ils peuvent être basés sur le cloud ou installés sur site et peuvent intégrer un large éventail de formats de données.
Aperçu en tant que service – où les sources de données internes et externes sont combinées et analysées pour générer des informations. Cette méthode a tendance à se limiter à des contextes et à des ensembles de données spécifiques. Par exemple, John Deere a combiné des données externes sur le sol et la météo avec des données internes sur le calendrier des cultures et l'utilisation des engrais pour créer un système agricole intelligent qui est vendu aux agriculteurs.
Comment les entreprises peuvent-elles intégrer avec succès la monétisation des données ?
Pour comprendre comment une entreprise peut intégrer la monétisation des données, tenez compte de ces conseils :
Comprendre le rôle et la valeur des données
En théorie, les données devraient faciliter les performances de l'entreprise, réduire les risques et prouver la conformité. Cependant, cela ne peut se produire que lorsque l'entreprise comprend la pertinence de ses données et leur valeur. Certaines entreprises ne s'en rendent pas compte car elles ne considèrent pas les données comme un atout.
La monétisation des données doit être intégrée à la stratégie
Business doit toujours être étayé par des initiatives de gestion des données et vice versa. Il est important que la direction comprenne comment les données sont connectées à avant de mettre en place des structures pour le monétiser.
Cela oblige l'entreprise à constituer une équipe interfonctionnelle et multidisciplinaire composée de membres des ventes, marketing, les opérations et la gestion des données.
Communiquer la valeur des données pour faciliter la croissance
Comme l'ont démontré les études mentionnées dans les sections précédentes, la monétisation des données reste un mystère dans certaines organisations. Même lorsque la pratique est en place, les employés peuvent ne pas comprendre les raisons sous-jacentes de son succès.
Communiquer la valeur de la monétisation des données aux parties prenantes internes et externes deviendra primordial pour assurer la compétitivité du marché, entre autres.
Principales sorties:
La monétisation des données décrit le processus par lequel une entreprise utilise des données pour obtenir un avantage économique. Malgré la relative facilité avec laquelle les données peuvent désormais être collectées, la pratique reste relativement rare.
La monétisation des données peut être monétisée de différentes manières. Il s'agit notamment des données en tant que service, activées par l'analyse plateforme en tant que service et l'insight en tant que service.
Pour s'assurer que les entreprises tirent le meilleur parti de leurs données, il est important qu'elles comprennent d'abord leur rôle et leur valeur. Données et stratégie d'entreprise doivent également se soutenir mutuellement et la valeur des données doit être comprise par les parties prenantes internes et externes.
Un efficace modèle d'affaires doit se concentrer sur deux dimensions : la dimension humaine et la dimension financière. La dimension humaine vous permettra de construire un produit ou service 10 fois meilleur que ceux existants et une solide récemment conçus. La dimension financière vous aidera à développer canaux de distribution en identifiant les personnes qui sont prêtes à payer pour votre produit ou service et à le rendre financièrement viable à long terme.
Business modèleinnovation consiste à accroître le succès d'une organisation avec des produits et des technologies existants en créant un proposition de valeur capable de propulser un nouveau modèle d'affaires pour augmenter la clientèle et créer un avantage concurrentiel durable. Et tout commence par la maîtrise des clients clés.
Numérique et technologie modèles d'affaires peuvent être classés selon quatre niveaux de transformation en technologies numériques, améliorées numériquement, technologiques ou plateforme les modèles commerciaux et les plateformes/écosystèmes commerciaux.
Un numérique modèle d'affaires peut être défini comme un modèle qui tire parti des technologies numériques pour améliorer plusieurs aspects d'une organisation. De la façon dont l'entreprise acquiert des clients, au produit/service qu'elle fournit. Un numérique modèle d'affaires est tel lorsque le numérique contribue à améliorer son proposition de valeur.
Une technologie modèle d'affaires est composé de quatre composants principaux : modèle de valeur (propositions de valeur, mission, vision), modèle technologique (gestion R&D), distribution modèle (ventes et marketingstructure organisationnelle) et modèle financier (modélisation des revenus, structure des coûts, rentabilité et génération/gestion de trésorerie). Ces éléments réunis peuvent servir de base pour construire un modèle commercial technologique solide.
Une plateforme modèle d'affaires génère de la valeur en permettant des interactions entre les personnes, les groupes et les utilisateurs en tirant parti effets de réseau. Plate-forme modèles d'affaires comportent généralement deux volets : l'offre et la demande. Lancer les interactions entre ces deux parties est l'un des éléments cruciaux pour une plate-forme modèle d'affaires succès.
Un modèle commercial Blockchain est composé de quatre composants principaux : modèle de valeur (philosophie fondamentale, valeur fondamentale et propositions de valeur pour les principales parties prenantes), modèle Blockchain (règles de protocole, forme du réseau et couche/écosystème d'applications), modèle de distribution (les canaux clés amplifiant le protocole et ses communautés), et le modèle économique (la dynamique par laquelle les acteurs du protocole gagnent de l'argent). Ces éléments réunis peuvent servir de base pour construire et analyser un solide modèle commercial Blockchain.
En asymétrique d'affairesmodèle, organisation ne monétise pas directement l'utilisateur, mais il exploite les données fournies par les utilisateurs couplées à la technologie, permettant ainsi à un client clé de payer pour maintenir l'actif principal. Par exemple, Google gagne de l'argent en exploitant les données des utilisateurs, combinées à ses algorithmes vendus aux annonceurs pour la visibilité.
En asymétrique d'affairesmodèle, organisation ne monétise pas directement l'utilisateur, mais il exploite les données fournies par les utilisateurs couplées à la technologie, faisant ainsi payer un client clé pour maintenir l'actif principal. Par exemple, Google gagne de l'argent en exploitant les données des utilisateurs, combinées à ses algorithmes vendus aux annonceurs pour la visibilité. C'est ainsi que les marchands d'attention font monétiser leur d'affaires .
Alors que le terme a été inventé par Andrew Lampitt, open-core est une évolution de l'open-source. Lorsqu'une partie essentielle du logiciel/plateforme est offert gratuitement, tandis que des fonctionnalités premium ou des modules complémentaires sont intégrés, qui sont monétisés par la société qui a développé le logiciel / la plate-forme. Un exemple du noyau ouvert GitLab modèle, où le service hébergé est gratuit et ouvert, tandis que le logiciel est fermé.
le cloud modèles d'affaires sont tous construits sur le cloud computing, un concept qui a pris le relais vers 2006 lorsque l'ancien PDG de Google, Eric Schmit, l'a mentionné. La plupart basés sur le cloud modèles d'affaires peut être classé comme IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service) ou SaaS (Software as a Service). Alors que ces modèles sont principalement monétisés via des abonnements, ils sont monétisés via des modèles de revenus à la carte et des modèles hybrides (abonnements + paiement à l'utilisation).
L'open source est concédé sous licence et généralement développé et maintenu par une communauté de développeurs indépendants. Alors que le freemium est développé en interne. Ainsi le freemium donne à l'entreprise qui l'a développé, un contrôle total sur son distribution. Dans un open-source modèle, le pour-profitez l'entreprise doit distribuer sa version premium conformément à sa licence open source modèle.
Le freemium - à moins que toute l'organisation ne soit alignée autour de lui - est un stratégie plutôt qu'un modèle d'affaires. Un service gratuit est fourni à la majorité des utilisateurs, tandis qu'un petit pourcentage de ces utilisateurs se convertit en clients payants via l'entonnoir de vente. Les utilisateurs gratuits aideront à diffuser le récemment conçus par le bouche à oreille.
Une entreprise libre est une combinaison de libre et d'entreprise où les comptes professionnels gratuits sont conduits dans l'entonnoir via le produit gratuit. Au fur et à mesure que l'opportunité est identifiée, l'entreprise attribue le compte gratuit à un vendeur au sein de l'organisation (ventes internes ou ventes sur le terrain) pour le convertir en un compte B2B/entreprise.
Une place de marché est un plateforme où les acheteurs et les vendeurs interagissent et effectuent des transactions. Le plateforme agit comme une place de marché qui générera des revenus sous forme de frais d'une ou de toutes les parties impliquées dans la transaction. Habituellement, les places de marché peuvent être classées de plusieurs manières, comme celles qui vendent des services par rapport aux produits ou celles qui connectent les acheteurs et les vendeurs au niveau B2B, B2C ou C2C. Et ces places de marché connectant deux acteurs principaux, voire plus.
B2B, qui signifie business-to-business, est un processus de vente de produits ou de services à d'autres entreprises. D'autre part, un B2C vend directement à ses consommateurs.
Un B2B2C est un type particulier de modèle d'affaires où une entreprise, plutôt que d'accéder directement au marché des consommateurs, le fait via une autre entreprise. Pourtant, les consommateurs finaux reconnaîtront la récemment conçus ou le service fourni par le B2B2C. L'entreprise offrant le service pourrait avoir un accès direct aux consommateurs au fil du temps.
Direct-to-consumer (D2C) est un modèle d'affaires où les entreprises vendent leurs produits directement au consommateur sans l'aide d'un grossiste ou d'un détaillant tiers. De cette manière, l'entreprise peut s'affranchir des intermédiaires et augmenter ses marges. Cependant, pour réussir, l'entreprise de vente directe aux consommateurs doit créer sa propre distribution, qui à court terme peut être plus cher. Pourtant, à long terme, crée un avantage concurrentiel.
Le C2C modèle d'affaires décrit un environnement de marché où un client achète à un autre sur un tiers plateforme qui peut également gérer la transaction. Dans le modèle C2C, le vendeur et l'acheteur sont considérés comme des consommateurs. Client à client (C2C) est donc un modèle d'affaires où les consommateurs achètent et vendent directement entre eux. Le consommateur à consommateur est devenu une pratique courante modèle d'affaires d'autant plus que le Web a aidé à désintermédier diverses industries.
Un commerce de détail modèle d'affaires suit une approche directe au consommateur, également appelée B2C, où l'entreprise vend directement aux clients finaux un produit transformé/fini. Cela implique une modèle d'affaires qui est principalement basée localement, elle génère des marges plus élevées, mais aussi des coûts et distribution des risques.
Le modèle de gros est un modèle de vente où les grossistes vendent leurs produits en gros à un détaillant à un prix réduit. Le détaillant revend ensuite les produits aux consommateurs à un prix plus élevé. Dans le modèle de gros, un grossiste vend des produits en vrac à des points de vente au détail pour les revendre. Parfois, le grossiste vend directement au consommateur, le géant des supermarchés Costco étant l'exemple le plus évident.
Le terme « crowdsourcing » a été inventé pour la première fois par le rédacteur en chef de Wired Magazine, Jeff Howe, dans un article de 2006 intitulé Rise of Crowdsourcing. Bien que la pratique existe sous une forme ou une autre depuis des siècles, elle a pris de l'importance lorsque le commerce électronique, les médias sociaux et la culture des smartphones ont commencé à émerger. Le crowdsourcing est l'acte d'obtenir des connaissances, des biens, des services ou des opinions d'un groupe de personnes. Ces personnes soumettent des informations via les médias sociaux, des applications pour smartphone ou des plateformes de crowdsourcing dédiées.
Dans un modèle d'entreprise franchained (une chaîne à court terme, une franchise à long terme), l'entreprise a délibérément lancé ses opérations en gardant une propriété étroite sur les principaux actifs, le temps que ceux-ci soient établis, choisissant ainsi un modèle de chaîne. Une fois les opérations lancées et établies, l'entreprise cède sa propriété et opte plutôt pour un modèle de franchise.
Entreprises employant le courtage modèle d'affaires gagner de l'argent via les services de courtage. Cela signifie qu'ils sont impliqués dans la facilitation, la négociation ou l'arbitrage d'une transaction entre un acheteur et un vendeur. Le courtage modèle d'affaires implique une entreprise mettant en relation des acheteurs avec des vendeurs pour percevoir une commission sur la transaction qui en résulte. Par conséquent, agir en tant qu'intermédiaire dans une transaction.
Le dropshipping est un commerce de détail modèle d'affaires où le dropshipper externalise la fabrication et la logistique et se concentre uniquement sur distribution et l'acquisition de clients. Par conséquent, le dropshipper collecte les commandes des clients finaux et les envoie à des fournisseurs tiers, qui les expédient directement à ces clients. De cette manière, grâce au dropshipping, il est possible de gérer une entreprise sans coûts opérationnels ni gestion logistique.
Gennaro est le créateur de FourWeekMBA, qui a atteint environ quatre millions d'hommes d'affaires, comprenant des cadres de niveau C, des investisseurs, des analystes, des chefs de produit et des entrepreneurs numériques en herbe rien qu'en 2022 | Il est également directeur des ventes pour une mise à l'échelle de haute technologie dans l'industrie de l'IA | En 2012, Gennaro a obtenu un MBA international avec un accent sur la finance d'entreprise et la stratégie commerciale.
