Монетизация данных , форма монетизации , может относиться к процессу получения измеримой экономической выгоды из доступных источников данных (аналитика). Реже это может также относиться к акту монетизации услуг передачи данных. [1] В случае аналитики, как правило, эти выгоды накапливаются в виде экономии доходов или расходов, но могут также включать увеличение доли рынка или увеличение рыночной стоимости компании. Монетизация данных использует данные, полученные в ходе бизнес-операций, доступные экзогенные данные или контент, а также данные, связанные с отдельными участниками, например данные, собранные с помощью электронных устройств и датчиков, участвующих в Интернете вещей . Например, повсеместное распространение Интернета вещей порождаетданные о местоположении и другие данные с датчиков и мобильных устройств с постоянно увеличивающейся скоростью. Когда эти данные сопоставляются с традиционными базами данных, ценность и полезность обоих источников данных возрастает, что приводит к огромному потенциалу извлечения данных для общественного блага, исследований и открытий, а также для достижения бизнес-целей. С монетизацией данных тесно связаны новые модели данных как услуги для транзакций, включающих данные по элементу данных.
В монетизации данных задействованы три этических и нормативных вектора из-за иногда конфликтующих интересов субъектов, участвующих в цифровой цепочке поставок . Индивидуальный создатель данных, который создает файлы и записи своими собственными усилиями или владеет таким устройством, как датчик или мобильный телефон, который генерирует данные, имеет право собственности на данные. Бизнес-субъект, который генерирует данные в ходе своей деятельности, такой как транзакции с финансовыми учреждениями или факторы риска, обнаруженные в результате обратной связи с клиентами, также имеет право собственности на данные, полученные через их системы и платформы. Однако лицо, предоставившее данные, также может иметь законные права на эти данные. Интернет-платформы и поставщики услуг, такие как Google или Facebook, которые требуют, чтобы пользователь отказался от некоторой доли владения своими данными в обмен на использование платформы, также имеют законные права на данные. Таким образом, практика монетизации данных, распространенная с 2000 года, в настоящее время привлекает все большее внимание регулирующих органов. Европейский союз и Конгресс Соединенных Штатов приступили к решению этих проблем. Например, в сфере финансовых услуг, нормативные акты , связанные с данными, включены в Закон Грамма-Лича-Bliley и Додда-Франка . Некоторые отдельные создатели данных переходят к использованию хранилищ личных данных [2] и внедрению концепций управления взаимоотношениями с поставщиками, что является отражением растущего сопротивления их объединению или агрегированию и перепродаже без компенсации. Такие группы, как консорциум персональных данных экосистем, [3] пациента на конфиденциальность прав , [4] и другие, также сложные корпоративные кооптации данных без компенсации.
Компании, предоставляющие финансовые услуги, являются относительно хорошим примером отрасли, ориентированной на получение дохода за счет использования данных. Эмитенты кредитных карт и розничные банки используют данные о транзакциях клиентов для улучшения таргетинга предложений перекрестных продаж . Партнеры все чаще продвигают программы вознаграждения для продавцов , которые используют данные банка и одновременно предоставляют скидки клиентам.
Типы монетизации данных
- Монетизация внутренних данных - данные организации используются для внутренних целей, что дает экономическую выгоду. Обычно это происходит в организациях, использующих аналитику для получения информации, что приводит к увеличению прибыли, экономии затрат или предотвращению рисков. Монетизация внутренних данных в настоящее время является наиболее распространенной формой монетизации, требующей гораздо меньше безопасности, интеллектуальной собственности и юридических мер предосторожности по сравнению с другими типами. Потенциальные экономические выгоды от этого типа монетизации данных ограничены внутренней структурой и ситуацией в организации.
- Монетизация внешних данных - лицо или организация предоставляет данные, которыми они владеют, на платной основе внешним сторонам или в качестве брокера для них. Этот тип монетизации менее распространен и требует различных методов для распространения данных среди потенциальных покупателей и потребителей. Однако экономическая выгода от сбора, упаковки и распространения данных может быть довольно большой.
Шаги
- Идентификация доступных источников данных - сюда входят данные, доступные в настоящее время для монетизации, а также другие внешние источники данных, которые могут повысить ценность того, что в настоящее время доступно.
- Подключение, агрегирование, атрибут, проверка, проверка подлинности и обмен данными - это позволяет напрямую преобразовывать данные в полезные или приносящие доход аналитические данные или услуги.
- Устанавливайте условия и цены и упрощайте торговлю данными - методы проверки, хранения и доступа к данным. Например, многие глобальные корпорации заблокировали и изолировали инфраструктуры хранения данных, что препятствует эффективному доступу к данным и совместному обмену в режиме реального времени.
- Выполнение исследований и аналитики - извлекайте прогнозные данные из существующих данных в качестве основы для использования данных с целью снижения риска , улучшения разработки или производительности продукта или улучшения качества обслуживания клиентов или результатов бизнеса.
- Действия и использование - последний этап монетизации данных включает определение альтернативных или улучшенных продуктов, идей или услуг, ориентированных на данные. Примеры могут включать в себя запускаемые уведомления в реальном времени или расширенные каналы, такие как веб- или мобильные механизмы ответа.
Ценовые переменные и факторы
- Плата за
- использование платформы для связи покупателей и продавцов
- использование платформы для настройки, организации и другой обработки данных, включенных в обмен данными
- подключение или включение устройства или датчика в цепочку передачи данных
- подключение и идентификация создателя источника данных и покупателя данных - часто через федеративное удостоверение
- подключение источника данных к другим источникам данных для включения в цепочку поставки данных
- использование интернет-сервиса или других сервисов передачи для загрузки и выгрузки данных - иногда для отдельных лиц через персональное облако
- использование зашифрованных ключей для обеспечения безопасной передачи данных
- использование алгоритма поиска, специально разработанного для маркировки источников данных, которые содержат точки данных, представляющие ценность для покупателя данных
- привязка создателя или генератора данных к протоколу или форме сбора данных
- действия сервера, такие как уведомление, инициируемые обновлением элемента данных или источника данных, включенных в цепочку поставки данных
- Цена, обменная или другая торговая стоимость
- назначается создателем или генератором данных элементу данных или источнику данных
- предлагается покупателем данных создателю данных
- назначается покупателем данных для элемента данных или источника данных, отформатированного в соответствии с критериями, установленными покупателем данных
- Дополнительная плата, назначаемая покупателем данных за элемент данных или набор данных, масштабируемая с учетом репутации создателя данных.
Преимущества
- Улучшение процесса принятия решений, которое приводит к краудсорсинговым исследованиям в режиме реального времени , увеличению прибыли, снижению затрат, снижению рисков и улучшению соблюдения нормативных требований
- Более эффективные решения (например, принятие решений в режиме реального времени)
- Более своевременные (с меньшей задержкой) решения (например, поставщик дает рекомендации по покупке, пока клиент все еще разговаривает по телефону или в магазине, клиент подключается к нескольким поставщикам, чтобы узнать лучшую цену, запускает уведомления при достижении пороговых значений для значений данных)
- Более детальные решения (например, локальные ценовые решения на уровне отдельного человека, устройства или датчика по сравнению с более крупными агрегатами).
- Целевой маркетинг (например, поставщики, имеющие доступ к большим данным, могут делать целевую рекламу конкретным клиентам в рамках установленного пула данных, снижая затраты для рекламодателя и достигая наиболее заинтересованных клиентов) [5]
Каркасы
Существует множество отраслей, фирм и бизнес-моделей, связанных с монетизацией данных. Следующие структуры были предложены, чтобы помочь понять типы используемых бизнес-моделей:
Роджер Эренберг из IA Ventures, венчурной компании, инвестирующей в этот сектор, определил три основных типа фирм, выпускающих информационные продукты:
Дополнительные базы данных . Магия этих предприятий заключается в том, что заказчик предоставляет свои собственные данные в обмен на получение более надежного набора агрегированных данных обратно, что дает представление о более широком рынке или предоставляет средство для выражения мнения. Дайте немного, получите взамен много - довольно убедительное ценностное предложение, которое часто приводит к выплате от лица, предоставляющего данные, в обмен на получение обогащенных агрегированных данных. Как только эти вспомогательные базы данных будут разработаны и клиенты станут полагаться на их идеи, они станут чрезвычайно ценными и постоянными активами данных.
Платформы обработки данных . Эти предприятия создают препятствия за счет сочетания сложных архитектур данных, запатентованных алгоритмов и обширной аналитики, чтобы помочь клиентам потреблять данные в любой форме, которая им нравится. Часто у этих предприятий есть особые отношения с ключевыми поставщиками данных, которые в сочетании с другими данными и обрабатываются как единое целое, создают ценную дифференциацию и конкурентные барьеры. Bloomberg - пример мощной платформы обработки данных. Они извлекают данные из широкого спектра источников (включая собственные данные), интегрируют их в единый поток, делают их доступными через панель управления или через API и предлагают надежный набор аналитики для ошеломляющего числа вариантов использования. Излишне говорить, что их масштабы и прибыльность - предмет зависти всей отрасли.
Платформы для создания данных . Эти компании решают неприятные проблемы для большого числа пользователей и по своей природе собирают широкий спектр данных от своих клиентов. По мере роста этих наборов данных они становятся все более ценными, поскольку позволяют компаниям лучше адаптировать свои продукты и функции и направлять клиентов с помощью контекстных и актуальных предложений. Клиенты не подписываются на прямую выгоду от актива данных; продукт настолько ценен, что им просто нужны готовые функции. По мере того, как продукт со временем становится лучше, он просто укрепляет блокировку того, что уже является успешной платформой. Монетный двор был примером такого рода бизнеса. Люди видели ценность в основном продукте. Но продукт продолжал совершенствоваться по мере сбора и анализа большего количества данных о клиентах. По сути, сетевых эффектов не было, но сам масштаб созданного актива данных был важным элементом улучшения продукта с течением времени » [6].
Селванатан и Зук [7] предлагают структуру, которая включает «методы монетизации, выходящие за рамки традиционных систем захвата стоимости, используемых на предприятии ... настроенных в соответствии с контекстом и моделями потребления для целевого потребителя». Они предлагают примеры «четырех различных подходов: платформы, приложения, данные как услуга и профессиональные услуги».
Примеры
- Упаковка данных (с аналитикой) для перепродажи клиентам для таких вещей, как доля кошелька, доля рынка и сравнительный анализ
- Интеграция данных (с аналитикой) в новые продукты в качестве дополнительных преимуществ, таких как On-Star для автомобилей General Motors.
- Смартфоны с поддержкой GPS
- Предложения на основе геолокации и скидки на местоположение, например, предлагаемые Facebook [8] и Groupon [9], являются другими яркими примерами монетизации данных с использованием новых появляющихся каналов.
- Таргетинг рекламы на основе CRM и атрибуция в СМИ, например, предлагаемые Circulate
- Маркетинговые кампании на основе больших данных, подобные тем, которые предлагает Instarea. [10]
- Данные о местоположении в мобильной сети в качестве триггера для маркетинговых кампаний, подобных тем, которые предлагают TASIL [11] и Omantel .
Пейзаж интеллектуальной собственности
Некоторые из патентов, выданных с 2010 года ВПТЗ США для монетизации данных, генерируемых физическими лицами, включают: 8 271 346, 8 612 307, 8 560 464, 8 510 176 и 7 860 760. Обычно они относятся к классу 705, связанному с электронной торговлей, обработкой данных и определением затрат и цен. В некоторых из этих патентов используется термин «цепочка поставок данных», чтобы отразить появляющуюся технологию для объединения и агрегирования данных в реальном времени от многих людей и устройств, связанных между собой через Интернет вещей . Еще один новый термин - информационный банкинг .
Неисследованной, но потенциально опасной ареной для монетизации данных является использование микроплатежей Биткойн для транзакций с данными. Поскольку биткойны становятся конкурентами платежных сервисов, таких как Visa или PayPal, которые могут легко включать и сокращать или устранять транзакционные издержки, транзакции всего лишь для одного элемента данных могут быть упрощены. Потребители, а также предприятия, желающие монетизировать свое участие в цепочке поставок данных, вскоре могут получить доступ к биржам и платформам Биткойн с поддержкой социальных сетей. [12] Clickbait и захват данных могут исчезнуть, поскольку микроплатежи за данные повсеместны и активны. Потенциально можно обойти даже текущую потребность в создании обменов данными, управляемыми брокером данных. Стэнли Смит [13], который представил понятие цепочки поставки данных, сказал, что простые микроплатежи для монетизации данных являются ключом к эволюции повсеместного внедрения конфигурируемых пользователем схем предоставления данных, позволяя монетизировать данные в универсальном масштабе для всех создателей данных. , включая бурно развивающийся Интернет вещей.
Смотрите также
- Бизнес-аналитика
- Капитализм данных
Рекомендации
- ^ https://inform.tmforum.org/digital-transformation-and-maturity/2018/02/four-models-data-monetization/
- ^ «Система и метод, контролируемые пользователем для сбора, цен и торговых данных» . Freepatentsonline.com . Проверено 24 августа 2017 года .
- ^ [1] Архивировано 14 мая 2014 г. в Wayback Machine.
- ^ «Права пациентов на конфиденциальность - конфиденциальность - это ваше право. Мы помогаем это осуществить» . Patientprivacyrights.org . Проверено 24 августа 2017 года .
- ^ «Тенденции рынка: способы использования CSP данных о местоположении» . Gartner.com . Проверено 24 июля 2018 .
- ^ Эренберг, Роджер. «Создание конкурентного преимущества с помощью данных» . Блог IA Ventures. Архивировано из оригинала 3 декабря 2013 года . Проверено 23 ноября 2013 года .
- ^ Реализация больших данных: разработка новых продуктов и услуг на основе данных для повышения перспективы роста
- ^ Поцелуй, Джемайма (31 января 2011 г.). "Facebook Places Deals для таргетинга рекламы местных предприятий в Великобритании и Европе" . Хранитель . Проверено 24 августа 2017 года .
- ^ Парр, Бен. «Передай привет Groupon сейчас и прямо здесь, прямо сейчас дела» . Mashable.com . Проверено 24 августа 2017 года .
- ^ «Тенденции рынка: способы использования CSP данных о местоположении» . www.gartner.com . Проверено 24 июля 2018 .
- ^ «Узнайте больше о платформе для маркетинга в реальном времени» . tasil.omantel.om . Проверено 2 марта 2021 .
- ↑ Ломас, Наташа, Techcrunch, 18 августа 2014 г.
- ^ [2]