Forse non lo sai, ma con la tua azienda o startup puoi monetizzare i dati raccolti dai clienti e dai processi e creare nuovi flussi di reddito. Questa guida dedicata alla data monetization ti aiuterà a farlo.
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sono Nicola Zanetti, fondatore di B-PlanNow, l’acceleratore che aiuta startup e imprenditori a trasformare idee in business scalabili, redditizi e finanziabili con strategie mirate ed innovative, business model efficaci, pitch deck persuasivi, business plan concreti e funding plan per attrarre capitali.
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Data monetization cos’è: definizione e significato
Iniziamo da cos’è la data monetization: il primo passo per scoprire come sfruttare al meglio questa pratica, infatti, è partire dalla sua definizione.
Data monetization definizione: interno vs esterno
Il termine data monetization fa riferimento alla possibilità di trasformare i dati dei clienti in ricavi per l’azienda. Questa possibilità può tradursi in realtà in due contesti, uno “interno” e uno “esterno”: nel primo caso ciò avviene tramite lo sviluppo di progettualità di Data Analytics, mentre monetizzare i dati esternamente significa in termini pratici vendere, scambiare o condividere i dati con soggetti esterni all’azienda.
Perché ora: big data monetization e maturità delle aziende
La monetizzazione dei dati “interna” è una pratica già ampiamente diffusa tra le aziende mentre il secondo ambito è meno maturo, sebbene le opportunità, anche in questo secondo caso, siano molteplici.
A tal proposito, è bene che tu sappia che non solo i classici Information Provider possono vendere, cambiare o condividere dati. Al contrario: aziende con core business anche molto differenti possono sfruttare questa possibilità per cogliere nuove opportunità di mercato.
Data monetization business model
In termini concreti, la data monetization può tradursi in più di un modello di business.
Modelli diretti: vendita dati, licenze, data-as-a-service (DaaS)
Tra i modelli diretti di monetizzazione dei dati rientra, ovviamente, la vendita diretta di essi. Ma non solo: è possibile anche vendere le licenze (ossia autorizzare all’uso di dati o software).
Un’altra possibilità è il cosiddetto Data-as-a-service (DaaS), che prevede la fornitura di dati e relative analisi in modalità on-demand e cloud-based e che permette quindi alle aziende di avere accesso a queste informazioni senza bisogno di infrastrutture complesse o di una gestione dati interna particolarmente estesa.
Modelli indiretti: wrapping dei prodotti e insight-driven decisioni
I modelli indiretti di data monetization utilizzano i dati raccolti dall’azienda per migliorare l’efficienza e la redditività interna e ottenere così un vantaggio competitivo.
Un esempio concreto è il wrapping dei prodotti, che consiste nell’integrare le informazioni e le analisi nei prodotti e nei servizi offerti ai clienti, così da migliorare la loro esperienza d’acquisto e dar vita a nuovi flussi di ricavi.
Per migliorare i processi aziendali attraverso la data monetization è possibile poi adottare decisioni insight-driven, cioè guidate dall’analisi dei dati per lo sviluppo e l’innovazione di prodotti e servizi.
Ecosistemi e partnership per scambio/condivisione dati
Oltre ai modelli diretti e indiretti, la terza via è rappresentata dalla creazione di ecosistemi e forme di partnership aziendali per lo scambio e la condivisione dei dati allo scopo di raggiungere obiettivi comuni, come la creazione di nuovi prodotti o servizi o il miglioramento dell’efficienza operativa.
Data monetization, le fasi: dal discovery alla scalabilità
Il processo di data monetization si compone di più fasi. Scopriamole insieme.
Identificazione dei dati
La prima fase del processo è quella in cui identificare i dati di valore, cioè quelli che – siano essi interni o esterni – possono essere utilizzati per generare dei benefici economici in base alle aspettative e alle esigenze.
Valutazione dei dati
Nella seconda fase, devi valutare la qualità dei dati: in particolar modo, devi tener conto della loro completezza e consistenza, senza trascurare però l’aspetto legato alla sicurezza e alla conformità. Puoi applicare specifiche tecniche per pulire, integrare e proteggere i dati a tua disposizione.
Definire il modello di business
Un altro passaggio fondamentale è quello che riguarda la definizione del modello di business, sulla base delle caratteristiche dei dati e del mercato, tra domanda, concorrenza e valore aggiunto che puoi apportare. Tra gli aspetti che devi definire in questa fase rientra calcolare il prezzo di vendita.
Gestire i dati
Per gestire i dati a cui la tua startup ha accesso devi sviluppare le competenze e le tecnologie giuste, ma anche utilizzare le piattaforme e gli strumenti più adeguati. Ricorda le parole di Ronald H. Coase:
“Tortura i dati abbastanza a lungo e confesseranno qualsiasi cosa”.
Tra le risorse a tua disposizione è possibile menzionare il già citato cloud computing, ma anche il machine learning e le API.
Monitorare i risultati
L’ultima fase è quella dedicata al monitoraggio e alla misurazione dei risultati, attraverso l’individuazione dei KPI di marketing giusti, ma anche sulla base dei feedback di clienti e partner e delle analisi di mercato.
Data monetization: esempi e casi reali
Nel paragrafo precedente abbiamo iniziato ad approcciare in modo più pratico al processo di monetizzazione dei dati. Alcuni esempi e casi reali di data monetization possono aiutarti a capire ancora più concretamente ciò di cui stiamo parlando.
Telco e mobilità: dataset geospaziali e smart cities
Puoi trovare vari esempi di data monetization negli ambiti telco e mobilità. Per quanto riguarda il primo caso, tieni conto che i fornitori di telecomunicazioni hanno la possibilità di accedere a una grande mole di dati grazie alle loro reti. Tra questi spiccano i dati geospaziali, la cui analisi permette – tra le varie opportunità – di identificare le aree in cui c’è più domanda di servizi.
Per quanto concerne, invece, il settore della mobilità, una menzione particolare la meritano le smart cities, che sfruttano i dati per migliorare l’offerta di servizi ai cittadini, supportare le decisioni politiche pubbliche e perfezionare il funzionamento dei processi interni.
Cloud provider: pay-as-you-go per dataset/analytics embedded
Una delle innovazioni più interessanti nell’ambito della gestione dei dati è quella che riguarda i cosiddetti embedded analytics, che permettono alle aziende di rendere i dati accessibili e utilizzabili in ogni momento, in modalità cloud, da parte di tutti i livelli aziendali. Gli strumenti di business intelligence sono integrati direttamente all’interno delle applicazioni software, così da evitare che ci sia il bisogno di cambiare piattaforma per accedere a report sui dati e funzionalità analitiche.
Retail/Finance: condivisione dati con partner per nuovi ricavi
La condivisione dei dati con aziende partner permette di ottenere nuovi ricavi in vari ambiti, tra cui spiccano Retail e Finanza.
Nel primo caso, un retailer che condivide i dati con brand e marketplace può, per esempio, comprendere meglio il comportamento dei clienti e offrire esperienze d’acquisto personalizzate.
Nel secondo caso, la condivisione dei dati – tra le altre cose – facilita la creazione di prodotti e servizi diversificati e personalizzati e permette anche di migliorare la cosiddetta inclusione finanziaria.
Benefici, rischi e barriere all’adozione
Per comprendere ancora meglio le opportunità e i rischi legati all’adozione della data monetization è opportuno soffermarci ora sui vantaggi e sui limiti di questo approccio.
Vantaggio competitivo e nuove linee di ricavo
I benefici che la data monetization offre alle aziende sono legati, innanzitutto, la creazione di nuove linee di ricavo, attraverso la vendita diretta dei dati o la loro integrazione nei prodotti o servizi. Con essa è possibile ottimizzare i processi interni, arricchire l’offerta e, in questo modo, assicurarsi un vantaggio competitivo.
Rischi: qualità dati, fiducia, compliance, cannibalizzazione
I principali limiti della data monetization sono legati, innanzitutto, alla qualità dei dati ma anche (e, in alcuni casi, soprattutto) alla conformità normativa: le aziende devono rispettare normative stringenti in materia di protezione dei dati personali. Un uso improprio dei dati, oltre a esporre l’azienda a rischi legali, mina la fiducia che i clienti ripongono in essa.
Un altro rischio è legato al cosiddetto cannibalismo digitale: raccogliere dati in modo tradizionale richiede un lavoro complesso e lungo ed è per questo che, negli ultimissimi anni, si è diffusa la pratica di creare (e vendere) dati “artificiali” creati da algoritmi, su cui poi vengono costruiti altri dati.
Tecnologie e trend emergenti
Prima di concludere questa guida è opportuno dare uno sguardo alle tecnologie e ai trend emergenti.
Dati come prodotto (DaaP) e MDM a supporto
Il DaaP (Data as a Product, dati come prodotto) è un approccio moderno alla gestione e all’analisi dei dati in cui i dataset sono considerati prodotti autonomi e sono creati e gestiti pensando agli utenti finali.
Il Master Data Management (MDM) è una disciplina che ha lo scopo di fornire all’azienda una singola versione affidabile, completa e coerente dei dati più importanti a sua disposizione, eliminando i dati errati o ridondanti e migliorando così l’efficienza operativa.
AI per la monetizzazione: dai dati “grezzi” a risposte contestuali”
L’Intelligenza Artificiale ha trovato terreno fertile anche nella data monetization: in questo ambito, l’AI può essere di grande aiuto trasformando i dati grezzi in informazioni più preziose e dando la possibilità di scoprire rapidamente modelli nascosti nella grande mole di dati disponibili.
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