Guida alla data monetization: dalla definizione, alla strategia, ai modelli di business

Lo scenario attuale si caratterizza per una quantità sempre crescente di dati disponibili, di pressioni interne al business per la competizione ed esterne per i prezzi delle materie prime e dell’energia. In questo contesto l’utilizzo efficace dei dati costituisce un imperativo per un numero sempre più elevato di aziende. La data monetization consente ad un’impresa di generare maggiori ricavi, aggiungere nuovi servizi e limitare costi o rischi.

Contents

• Che cos’è la data monetization?
• Il processo per monetizzare i dati
• Come impostare una data monetization strategy?
• Come ottenere ricavi dai dati?
• Quali sono i benefici della data monetization?
• Alcuni modelli di business ed esempi concreti

Che cos’è la data monetization?

Gartner la definisce come il processo di impiego dei dati per ottenere un beneficio economico quantificabile. Si tratta, in altre parole, di generare vantaggi economici misurabili dalle fonti di dato disponibili. L’aspetto della misurabilità suggerisce da un lato il legame individuabile tra il vantaggio ottenuto e l’impiego dei dati e dall’altro la connessione con la capacità di analisi necessaria a valorizzare questa risorsa. Le aziende più reattive hanno già sviluppato la loro offerta integrando i dati nello sviluppo di data monetization strategies di successo. I benefici conseguibili variano in base al modo con cui ogni azienda sceglie di monetizzare i dati. I metodi diretti includono la vendita all’esterno dei dati, delle analisi basate su di essi oppure lo scambio con altri partner per ottenere un mutuo beneficio. In generale il fine è quello di ottenere una fonte di ricavo aggiuntiva. Al contrario, i metodi indiretti si basano sul valore del dato che deve rimanere all’interno dell’azienda per essere impiegato al fine di migliorare significativamente le performance. Ciò è ottenuto aumentando i ricavi o riducendo costi e rischi, migliorando l’esperienza del cliente oppure, nei casi di maggiore successo, modificando il modello di business in ottica servitizzazione.

Il processo per monetizzare i dati

Ogni azienda individua un processo diverso per ottenere benefici concreti dai dati in base alle proprie specificità e agli obiettivi strategici. Tuttavia è possibile descrivere alcuni passaggi fondamentali del processo di monetizzazione, integrando i suggerimenti di alcuni guide come quella di Wikipedia. Il processo si articola di 5 fasi:

1. Identificazione delle fonti di dato disponibili in azienda, inclusi potenziali contenuti esterni che potrebbero incrementarne significativamente il valore;
2. Connessione, aggregazione, validazione, autenticazione e scambio dei dati tra le varie funzioni o dipartimenti aziendali agendo sull’infrastruttura interna per rendere i dati totalmente al servizio della strategia aziendale. In questa fase si ragiona nell’ottica del cliente interno o esterno preparando i sistemi per poter rendere i dati disponibili nella maniera più efficace;
3. Definizione di condizioni e prezzi per lo scambio finale verso il cliente andando a proporre un’offerta completa e accattivante rispetto ai bisogni reali del mercato. Questo aspetto caratterizza la monetizzazione diretta e deve necessariamente includere considerazioni sulla fruizione del dato o delle analisi, sullo storage e sull’infrastruttura necessaria.
4. Se invece si persegue una strategia di data monetization indiretta dopo la seconda fase si avvia un percorso approfondito di ricerca e analisi predittiva per ottenere insights preziosi da utilizzare, ad esempio, nella riduzione dei rischi aziendali, nello sviluppo o nella performance del prodotto, nella consumer experience o nell’efficienza di impiego delle risorse.
5. Azione e sfruttamento degli insights ottenuti determinando alternative al modello di business attuale, nuovi prodotti data-driven o nuove modalità di servire il cliente, arrivando in certi casi ad una trasformazione radicale del business aziendale con benefici in termini di differenziazione e creazione di vantaggio competitivo.

La figura di seguito sintetizza il processo presentato:

Il processo di data monetization, elaborazione Eyes4Innovation

I due metodi interi ed esterni non sono però esclusivi: le aziende di maggiore successo integrano i dati nel loro modello di business a tal punto da conseguire entrambe le strategie con tutti i vantaggi che ne conseguono percorrendo tutti gli step del processo.

Come impostare una data monetization strategy?

La data monetization strategy è parte della più ampia data strategy aziendale. Occorre quindi considerare le principali metodologie stabilendo la più adatta in base ai requisiti aziendali presenti e futuri. In seguito, vengono scelte le soluzioni di analytics e business intelligence più adeguate per sfruttare i dati in base ai bisogni.

Il primo passo è sicuramente di cultura aziendale: come indicato da KPMG, bisogna riconoscere il dato come elemento centrale, che ha vita propria nel contesto aziendale e si evolve con esso.

In modo contro-intuitivo una strategia efficace affronta le questioni pratiche sui dati solo alla fine. Si inizia con quella che Sisense definisce “left to right strategy”, vale a dire occorre focalizzarsi prima di tutto sugli obiettivi e i risultati aziendali desiderati. Questi obiettivi di solito si riconducono all’aumento dei ricavi, all’incremento dell’utile o della consumer satisfaction. Dopodiché si individua il modello di business, inteso come monetizzazione diretta o indiretta, più adeguato per raggiungere quegli obiettivi. Solo alla fine si valutano i dati aziendali, che sono uno strumento e non il fine. Andranno valutati la raccolta, l’archiviazione, l’integrazione, l’accesso e la disponibilità dei dati. Durante l’elaborazione delle soluzioni andrà posta attenzione a temi come la capacità dei sistemi rispetto ai dati attuali e futuri, l’accessibilità da un crescente numero di dispositivi, la scalabilità delle soluzioni, il supporto dei formati diversi, la flessibilità e l’agilità fino all’esperienza utente finale.

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La rete Eyes4Innovation offre un’intera linea di servizio dedicata alla data strategy, fornendo tramite le sue imprese, il supporto e le competenze a qualunque azienda senta il bisogno di sfruttare maggiormente i propri dati. Sul nostro sito potrai trovare tutte le nostre attività e i nostri contatti per avviare insieme il tuo percorso di impiego profittevole dei dati.

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Come ottenere ricavi dai dati?

Definito il concetto della strategia, è necessario approfondire le modalità con cui si possono monetizzare i dati. La distinzione più utile per orientarsi tra le varie metodologie è quella di Gartner tra monetizzazione diretta e indiretta. Ad ognuna sono poi associati specifici modelli di business che possono essere adottati.

Con la monetizzazione diretta, o esterna, viene fornito l’accesso ai dati aziendali ottenendo un ricavo addizionale in cambio. A fronte di questo beneficio è necessario fare alcune considerazioni su eventuali rischi legali legati alla privacy, sul metodo migliore per mettere i dati a disposizione del cliente e sul matchmaking necessario per trovare clienti effettivamente disposti a riconoscere valore nei dati forniti. Si configurano due opzioni:

1. Vendita di dati grezzi tramite piattaforme centralizzate o decentralizzate. L’alternativa è di condividere un dataset oppure fornire l’accesso tramite API, utile soprattutto se sono necessari accessi in real time da vari dispositivi oppure fornire dei dati che si aggiornano;
2. Vendita di analisi e insights aumentando il valore aggiunto con un servizio di qualità, magari sotto forma di analytics o dashboard, a cui è associato un maggiore prezzo praticabile. Salgono anche i potenziali fruitori in quanto avvicina aziende che non hanno capacità interna per analizzare e quindi non comprerebbero dati grezzi. Questi servizi possono essere offerti su marketplaces esterni oppure direttamente sul sito aziendale;
   Un’ultima via di monetizzare i dati direttamente è quella di condividerli con dei partner dentro o fuori l’ecosistema di business in cambio di altri dati oppure di visibilità. In alternativa la condivisione può avvenire nell’ottica di una collaborazione per creare valore con un’analisi più approfondita di quella realizzabile all’interno così da avere migliori insights a disposizione o creare nuovi prodotti congiuntamente.

Con la monetizzazione indiretta, o interna, vengono analizzati i dati raccolti all’interno del business (ad esempio produzione, servizi, clienti) per efficientarlo oppure arrivare a modelli completamente nuovi. In questo caso i dati interni sono considerati troppo preziosi per essere venduti fuori dato che possono costituire un asset strategico fonte di vantaggio competitivo. Si tratta della forma più comune di monetizzazione in quanto richiede minori complicazioni legate a sicurezza, proprietà intellettuale e privacy rispetto alla condivisione all’esterno. Anche in questo caso si hanno due opzioni principali:

1. Data-based optimization, dove si utilizza l’analisi dei dati per trovare insights per un miglioramento della performance aziendale, ad esempio riducendo i costi e rischi, aumentando l’efficienza dei processi, risolvendo business challenges. Viene impiegata anche nel product design, nel testing, nello studio del cliente per incrementare le vendite.
2. Data-driven business models, dove si utilizzano i dati per scoprire nuove opportunità di business, tipi di consumatori o nicchie di mercato. Consentono un netto miglioramento qualitativo con lo sviluppo di nuovi prodotti/servizi basati sui dati e sulle analytics, migliorando sostanziale quelli esistenti. L’impatto è anche sulla personalizzazione e l’esperienza del cliente. Utili per diversificare le revenue streams, diventano nei migliori casi, un modo di evolvere completamente il modello di business verso spazi di mercato incontrastati anticipando la concorrenza.

Ad alti livelli di efficienza è possibile anticipare i bisogni del mercato basandosi non solo sui propri dati ma acquistando dall’esterno dati di altri mercati che avranno valore per i clienti target.

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Non si deve necessariamente scegliere una sola delle metodologie presentate ma anzi le aziende più performanti, soprattutto quelle organizzate sul modello piattaforma, come Google e Amazon, sono in grado continuamente di acquisire dati pertinenti dall’esterno, fornire alcuni dati interessanti ad altri soggetti clienti e usarne altri ancora per continuare a migliorarsi e anticipare il mercato.

Quali sono i benefici della data monetization?

I vantaggi che hanno reso dominanti le aziende che adottano modelli di data monetization sono moltissimi, è possibile presentarli divisi in categorie.

Dal punto di vista strategico la monetizzazione dei dati consente di creare un vantaggio competitivo differenziandosi rispetto ai concorrenti che ancora si devono adeguare. La differenziazione è un aspetto decisivo secondo l’analisi di Mckinsey. Inoltre Tasil riporta una previsione di crescita media annuale (CAGR) del 48% per il valore di mercato della data monetization dal 2019 al 2025. Si tratta quindi di un fattore chiave per primeggiare sui competitor tradizionali oppure fronteggiare nuovi entranti. Consente poi di identificare nuove opportunità di crescita su cui focalizzarsi. Si tratta di un avanzamento nella cultura aziendale che spinge a collaborare meglio dentro e fuori l’azienda. Infine può rafforzare le partnership strategiche, come nell’esempio dello scambio di dati per produrre valore congiuntamente.

Per quanto riguarda i clienti, l’utilizzo dei dati porta a comprenderli meglio e migliorare la loro esperienza, fino ad offrire prodotti perfetti che soddisfano esattamente i loro bisogni. Questo si traduce in maggiore fedeltà verso il brand. Inoltre si può agire rendendo il marketing più mirato verso i target maggiormente interessati.

Anche la performance ha benefici notevoli dovute ad un migliore decision making che può contare su valutazioni più granulari, con maggiore tempestività e con impatto superiore. I dati possono aiutare a ridurre i costi operativi, evitare gli sprechi, migliorare la compliance con gli standard, ridurre i tempi e mitigare i rischi lungo tutto il processo di produzione così come su tutta la supply chain.

Alcuni modelli di business ed esempi concreti

Basandosi sui tipi di monetizzazione definiti, è possibile mappare alcuni dei modelli più noti presenti sul mercato in base alla maturità dell’organizzazione, riprendendo alcune classificazioni di Tasil e Sisense.

1. Data as-a-service: il modello di condivisione diretta più semplice con dati, aggregati e resi anonimi, venduti ad aziende intermedie o ai consumatori finali. Ad esempio alcuni operatori Telco forniscono dati di geolocalizzazione ai city planner per consentire di disegnare sistemi di gestione del traffico più efficienti o sviluppare soluzioni di smart cities.
2. Insight as-a-service: vengono combinate fonti di dato interne ad esterne per fornire insights di valore con forme di abbonamento, newsletters, oppure modelli freemium con una versione gratuita base e una completa a pagamento. In questo modo i dati sono mantenuti dentro l’azienda e si cede solo la parte più fruibile e a maggiore valore aggiunto.
3. Analytics-enabled platform as-a-service: per rendere gli insights disponibili real time attraverso una piattaforma basata sul cloud. Clienti e partner accedono tramite API e possono creare dei trigger. Inoltre è implementata una componente di analytics e business intelligence per fornire agli utenti una soluzione versatile per creare analisi, visualizzare tramite dashboard e ottenere report in tempo reale. Ad esempio alcune società energetiche mettono a disposizione una piattaforma per sviluppare sistemi di efficienza energetica. Fornendo dati real time e analisi prescrittive sugli usi, consentono un miglior decision making, una semplificazione dei processi e una riduzione costi al cliente/utente.
4. Data creation platforms: risolvono problemi comuni ad un vasto numero di utenti, dai quali catturano, per loro natura, una grande mole di dati. Con il crescere dei loro dataset diventano via via di maggior valore consentendo alle aziende che le usano di personalizzare e contestualizzare maggiormente i loro prodotti e le loro offerte verso i rispettivi clienti target. Inoltre sono in grado di scalare con grande facilità. Offrono un servizio che si rinnova sempre e diventa più efficace perché si sviluppa con i nuovi dati via via raccolti. Validi esempi sono tutte le piattaforme delle principali aziende tecnologiche mondiali.

Come ampiamente analizzato, la data monetization è parte di una più ampia strategia aziendale verso i dati che deve tener conto necessariamente di componenti sia manageriali, nella definizione di obiettivi, nello studio dei clienti e nella progettazione dei business model, sia di aspetti tecnologici, legati alla progettazione delle infrastrutture e alle analytics per sfruttare al meglio i dati. Eyes4Innovation raccoglie queste due componenti nella sua offerta integrata e si pone come un partner ideale per le PMI che vogliono accedere a queste opportunità, sempre più alla portata delle aziende di qualsiasi dimensione.