Монетизация данных

Форма монетизации

Монетизация данных , форма монетизации , может относиться к получению измеримых экономических выгод из доступных источников данных (аналитики). Реже это может также относиться к монетизации услуг передачи данных. ^[1] В случае аналитики, как правило, эти выгоды возникают в виде экономии доходов или расходов, но могут также включать увеличение доли рынка или рыночной стоимости компании. Монетизация данных использует данные, полученные в результате бизнес-операций, доступные экзогенные данные или контент, а также данные, связанные с отдельными субъектами, например, собранные с помощью электронных устройств и датчиков, участвующих в Интернете вещей . Например, повсеместное распространение Интернета вещей приводит к тому , что данные о местоположении и другие данные с датчиков и мобильных устройств генерируются с постоянно растущей скоростью. Когда эти данные сопоставляются с традиционными базами данных, ценность и полезность обоих источников данных возрастают, что открывает огромный потенциал для использования данных для общественного блага, исследований и открытий, а также достижения бизнес-целей. С монетизацией данных тесно связаны новые модели данных как услуги для транзакций, включающих данные по элементу данных.

Существует три этических и нормативных вектора монетизации данных из-за иногда противоречивых интересов участников, участвующих в цифровой цепочке поставок . Отдельный создатель данных, который создает файлы и записи своими собственными усилиями или владеет таким устройством, как датчик или мобильный телефон, генерирующим данные, имеет право собственности на данные. Коммерческое предприятие, которое генерирует данные в ходе своей деятельности, например, в ходе операций с финансовыми учреждениями или факторов риска , обнаруженных в результате отзывов клиентов, также имеет претензии в отношении данных, собранных через их системы и платформы. Однако лицо, предоставившее данные, также может иметь законные претензии в отношении данных. Интернет-платформы и поставщики услуг, такие как Google или Facebook , которые требуют от пользователя отказаться от некоторой доли владения своими данными в обмен на использование платформы, также имеют законные права на данные. Таким образом, практика монетизации данных, хотя и распространенная с 2000 года, сейчас привлекает все больше внимания со стороны регулирующих органов. Европейский Союз и Конгресс США приступили к решению этих вопросов. Например, в сфере финансовых услуг правила, касающиеся данных, включены в Закон Грэма-Лича-Блайли и Закон Додда-Франка . Некоторые отдельные создатели данных переходят на использование хранилищ личных данных ^[2] и внедряют концепции управления взаимоотношениями с поставщиками, что отражает растущее сопротивление объединению или агрегированию их данных и перепродаже без компенсации. Такие группы, как Консорциум экосистемы персональных данных, ^[3] Права пациентов на конфиденциальность , ^[4] и другие, также выступают против корпоративной 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, чтобы улучшить таргетинг предложений перекрестных продаж . Партнеры все чаще продвигают программы вознаграждений на основе торговых точек , которые используют данные банка и одновременно предоставляют скидки клиентам.

Виды монетизации данных

1. Монетизация внутренних данных. Данные организации используются внутри компании, что приводит к экономической выгоде. 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 мер безопасности, интеллектуальной собственности и юридических мер по сравнению с другими типами. Потенциальные экономические выгоды от этого типа монетизации данных ограничены внутренней структурой и ситуацией в организации.
2. Монетизация внешних данных. Лицо или организация предоставляет данные, которыми они располагают, на платной основе сторонним сторонам или в качестве их посредника. Этот тип монетизации менее распространен и требует различных методов распространения данных среди потенциальных покупателей и потребителей. Однако экономическая выгода от сбора данных, их упаковки и распространения может быть весьма значительной.

Шаги

1. 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 доступно в настоящее время.
2. Подключайте, агрегируйте, атрибутируйте, проверяйте, аутентифицируйте и обменивайтесь данными — это позволяет напрямую преобразовывать данные в полезные или приносящие доход идеи или услуги.
3. Установите условия и цены и облегчите торговлю данными — методы проверки, хранения и доступа к данным. Например, многие глобальные корпорации заблокировали и разрознили инфраструктуры хранения данных, что препятствует эффективному доступу к данным и совместному обмену в режиме реального времени.
4. Выполняйте исследования и аналитику — извлекайте прогнозную информацию из существующих данных в качестве основы для использования данных для снижения рисков , улучшения разработки или производительности продуктов, а также улучшения качества обслуживания клиентов или результатов бизнеса.
5. Действия и использование — последний этап монетизации данных включает в себя определение альтернативных или улучшенных продуктов, идей или услуг, ориентированных на данные. Примеры могут включать в себя активируемые уведомления в режиме реального времени или расширенные каналы, такие как механизмы ответа через Интернет или мобильные устройства.

Ценовые переменные и факторы

• Плата за ​
  • использование платформы для соединения покупателей и продавцов
  • использование платформы для настройки, организации и иной обработки данных, включенных в обмен данными
  • подключение или включение устройства или датчика в цепочку передачи данных
  • подключение и аутентификация создателя источника данных и покупателя данных – часто через федеративную идентификацию
  • подключение источника данных к другим источникам данных для включения в цепочку поставок данных
  • использование интернет-сервиса или других услуг передачи для загрузки и скачивания данных – иногда для отдельных лиц через личное облако
  • использование зашифрованных ключей для обеспечения безопасной передачи данных
  • использование алгоритма поиска, специально разработанного для маркировки источников данных, содержащих данные, имеющие 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, включенного в цепочку поставок данных.
• Цена или обменная или другая торговая стоимость
  • назначен создателем или генератором данных элементу данных или источнику данных
  • предлагается покупателем данных создателю данных
  • назначенный покупателем данных для элемента данных или источника данных, отформатированного в соответствии с критериями, установленными покупателем данных
• Дополнительная плата, взимаемая покупателем данных за элемент данных или набор данных, масштабируемая в зависимости от репутации создателя данных.

Преимущества

• Улучшение процесса принятия решений, что приводит к краудсорсинговым исследованиям в режиме реального времени , увеличению прибыли, снижению затрат, снижению рисков и улучшению соблюдения требований.
• Более эффективные решения (например, принимайте решения в режиме реального времени)
• Более своевременные (с меньшей задержкой) решения (например, продавец дает рекомендации по покупке, пока покупатель все еще разговаривает по телефону или в магазине, клиент связывается с несколькими поставщиками, чтобы узнать лучшую цену, активируются уведомления при достижении пороговых значений значений данных)
• Более детальные решения (например, решения по локализованному ценообразованию на уровне отдельного человека, устройства или датчика по сравнению с более крупными агрегатами).
• Целевой маркетинг (например, поставщики, имеющие доступ к большим данным, могут показывать таргетированную рекламу конкретным клиентам в пределах установленного пула данных, снижая затраты рекламодателя и охватывая наиболее заинтересованных клиентов) ^[5]

Рамки

Существует множество отраслей, фирм и бизнес-моделей, связанных с монетизацией данных. Следующие концепции 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, производящих данные:

Вкладские базы данных . Магия этих предприятий заключается в том, что клиент предоставляет свои собственные данные в обмен на получение более надежного набора агрегированных данных, которые дают представление о более широком рынке или предоставляют средство для выражения мнения. Дайте немного, получите взамен много – довольно привлекательное ценностное предложение, которое часто приводит к оплате от поставщика данных в обмен на получение обогащенных, агрегированных данных. Как только эти дополнительные базы данных будут разработаны и клиенты начнут полагаться на их знания, они станут чрезвычайно ценными и постоянными информационными активами.

Платформы обработки данных . Эти предприятия создают барьеры за счет сочетания сложных архитектур данных, собственных алгоритмов и богатой аналитики, чтобы помочь клиентам использовать данные в любой форме, которую они пожелают. Часто эти предприятия имеют особые отношения с ключевыми поставщиками данных, которые в сочетании с другими данными и их обработка в целом 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 для использования через панель управления или через API и предлагают надежный пакет аналитики для ошеломляющего количества вариантов использования. Излишне говорить, что их масштабы и прибыльность являются предметом зависти всей отрасли.

Платформы создания данных . Эти компании решают неприятные проблемы 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, позволяя компаниям лучше адаптировать свои продукты и функции и нацеливаться на клиентов с помощью контекстуальных и релевантных предложений. Клиенты не регистрируются для получения прямой выгоды от ресурса данных; продукт настолько ценен, что им просто нужны функции, предлагаемые «из коробки». По мере того, как продукт со временем становится лучше, он лишь укрепляет фиксацию того, что уже является успешной платформой. Mint 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. Сетевых эффектов как таковых не было, но сам масштаб созданного информационного актива был важным элементом улучшения продукта с течением времени». ^[6]

Сельванатан и Зук ^[7] предлагают структуру, включающую «методы монетизации, выходящие за рамки традиционных систем получения прибыли, используемых предприятием... настроенных так, чтобы соответствовать контексту и моделям потребления 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 целей, как доля кошелька, доля рынка и сравнительный анализ.
• Интеграция данных (с аналитикой) в новые продукты в качестве дополнительного преимущества, например, On-Star для автомобилей General Motors .
• Смартфоны с поддержкой GPS
• Предложения на основе геолокации и скидки за местоположение, например, предлагаемые Facebook ^[8] и Groupon ^[9], являются другими яркими примерами монетизации данных с использованием новых развивающихся каналов.
• Таргетинг рекламы и атрибуция СМИ на основе CRM, например, предлагаемые Circulate.
• Маркетинговые кампании на основе больших данных, подобные тем, которые предлагает Instarea. ^[10]
• Данные о местоположении в мобильной сети как триггер для маркетинговых кампаний, подобных тем, которые предлагают TASIL ^[11] и Omantel .

Ландшафт интеллектуальной собственности

Некоторые из патентов, выданных с 2010 года USPTO для монетизации данных, генерируемых отдельными лицами, включают: 8 271 346, 8 612 307, 8 560 464, 8 510 176 и 7 860 760. Обычно они относятся к классу 705 и связаны с электронной коммерцией, обработкой данных и определением затрат и цен. В некоторых из этих патентов используется термин «цепочка поставок данных», чтобы отразить новую технологию объединения и агрегирования данных в реальном времени от многих людей и устройств, связанных между собой через Интернет вещей . Еще один новый термин – информационный банкинг.

Неизведанная, но потенциально революционная сфера монетизации данных — это использование микроплатежей в биткойнах для транзакций данных. Поскольку биткойны становятся конкурентами платежных сервисов, таких как Visa или PayPal, которые могут легко включить, снизить или устранить транзакционные издержки, могут быть облегчены транзакции даже для одного элемента данных. Потребители, а также предприятия, желающие монетизировать свое участие в цепочке поставок данных, вскоре могут получить доступ к биржам и платформам биткойнов с поддержкой социальных сетей. ^[12] Кликбейт и хищение данных могут исчезнуть, поскольку микроплатежи за данные становятся повсеместными и доступны. Потенциально можно обойти даже текущую необходимость создания управляемых брокерами данных бирж для торговли данными. Стэнли Смит ^[13] , который представил понятие цепочки поставок данных, сказал, что простые микроплатежи для монетизации данных являются ключом к развитию повсеместной реализации настраиваемых пользователем схем предоставления данных, обеспечивающих монетизацию данных в универсальном масштабе для всех создателей данных. , включая растущий Интернет вещей.

Смотрите также

• Бизнес-аналитика
• Информационный капитализм
• Оценка данных

Рекомендации

1. «Четыре модели монетизации данных». 16 февраля 2018 г.
2. «Управляемая пользователем система и метод сбора, ценообразования и торговых данных» . Freepatentsonline.com . Проверено 24 августа 2017 г.
3. http://personaldataecosystem.org. Архивировано 14 мая 2014 г. на Wayback Machine.
4. «Права пациентов на конфиденциальность. Конфиденциальность — ваше право. Мы помогаем воплотить это в жизнь» . Patientprivacyrights.org . Проверено 24 августа 2017 г.
5. «Тенденции рынка: способы, которыми поставщики услуг связи могут использовать данные о местоположении» . Gartner.com . Проверено 24 июля 2018 г.
6. Эренберг, Роджер. «Создание конкурентного преимущества с помощью данных». Блог IA Ventures. Архивировано из оригинала 3 декабря 2013 года . Проверено 23 ноября 2013 г.
7. Реализация больших данных: разработка новых продуктов и услуг на основе данных для стимулирования перспектив роста
8. Поцелуй, Джемайма (31 января 2011 г.). «Предложения Facebook Places по таргетированию местной бизнес-рекламы в Великобритании и Европе» . Хранитель . Проверено 24 августа 2017 г.
9. Парр, Бен (10 мая 2011 г.). «Передайте привет Groupon прямо сейчас и прямо здесь, прямо сейчас». Mashable.com . Проверено 24 августа 2017 г.
10. «Тенденции рынка: способы, которыми поставщики услуг связи могут использовать данные о местоположении» . www.gartner.com . Проверено 24 июля 2018 г.
11. «Узнайте больше о маркетинговой платформе реального времени» . tasil.omantel.om . Проверено 02 марта 2021 г.
12. Ломас, Наташа, Techcrunch, 18 августа 2014 г.
13. "Стэн Смит | LinkedIn" . www.linkedin.com . Архивировано из оригинала 31 августа 2014 года . Проверено 27 января 2022 г.