Data monetization là gì? Hướng dẫn kiếm tiền từ dữ liệu

Data monetization là gì?

Data monetization là quá trình sử dụng dữ liệu để thu được lợi ích kinh tế, có thể dưới hình thức trực tiếp hoặc thông qua trung gian để bán dữ liệu cho bên thứ ba. Dữ liệu có thể được bán ở dạng thô hoặc dạng đã tích hợp thông tin chi tiết (insight) và phân tích. 

Data monetization cũng tập trung vào việc xác định cách tiếp cận khách hàng và hiểu hành vi của khách hàng để thúc đẩy doanh số bán hàng. Nó cũng nêu bật vị cách tiết kiệm chi phí, tránh rủi ro và hợp lý hóa hoạt động.

Phương pháp triển khai data monetization

Khi doanh nghiệp sử dụng hiệu quả data monetization, nó sẽ tăng phạm vi và tính linh hoạt để tận dụng tối đa big data (dữ liệu lớn) từ nhiều nguồn khác nhau. Tuy nhiên, khi doanh nghiệp phát triển, họ cần quyết định phương pháp kiếm tiền nào phù hợp nhất với chiến lược dữ liệu, tức là cần phải xem xét nhiều phương pháp khác nhau, thiết lập phương pháp phù hợp nhất với yêu cầu kinh doanh hiện tại và trong tương lai cũng như nền tảng nào cung cấp công cụ data monetization phù hợp với nhu cầu kinh doanh của họ. Một số phương pháp bao gồm:

Data as a Service

Data as a Service (DaaS) là phương pháp kiếm tiền từ dữ liệu đơn giản và dễ hiểu nhất. Dữ liệu được bán trực tiếp cho người trung gian hoặc khách hàng, ở dạng tổng hợp hoặc dạng thô. Người mua có thể khai thác dữ liệu phục vụ nhu cầu của họ, tức là họ sẽ tự tìm thông tin insight hoặc phân tích dữ liệu từ dữ liệu đã mua.

Insight as a Service

Doanh nghiệp hợp nhất các nguồn dữ liệu bên ngoài và nội bộ, đồng thời áp dụng các phân tích để thu thập thông tin insight. Những thông tin insight này có thể được bán trực tiếp hoặc chuyển đổi và bán ở các định dạng khác nhau. Chúng được giới hạn trong ngữ cảnh, bộ dữ liệu và thông tin cụ thể đã mua.

Analytics-Enabled Platform as a Service

Đây là một trong những phương pháp kiếm tiền từ dữ liệu linh hoạt nhất và có thể cung cấp lượng giá trị đáng kể cho khách hàng.

Embedded Analytics

Đây là cách kiếm tiền từ dữ liệu tiên tiến nhất và hấp dẫn nhất, cung cấp nhiều giá trị nhất cho khách hàng. Nói một cách đơn giản, Embedded Analytics liên quan đến việc thêm các tính năng như công cụ phân tích, báo cáo bảng điều khiển, và trực quan hóa dữ liệu vào các ứng dụng hiện có. Sử dụng những kỹ thuật này, các bộ phận phát triển sản phẩm có thể tạo và triển khai các ứng dụng phân tích tùy chỉnh, hoạt động trên quy mô lớn và tích hợp chúng vào các ứng dụng khác. Điều này mở ra nguồn doanh thu mới và mang lại lợi ích cạnh tranh mạnh mẽ cho doanh nghiệp.

Cách kiếm tiền từ dữ liệu

Đối với bất kỳ công ty nào, dữ liệu là tài sản quý giá. Nhưng làm thế nào để tìm thấy giá trị đó? Giá trị dữ liệu của một công ty có thể tăng lên theo ba cách chính:

• Có thêm thông tin insight về khách hàng để tạo ra doanh số cao hơn
• Bán thông tin insight cho bên thứ ba
• Tạo thêm dữ liệu

Có rất nhiều ví dụ về cách các công ty có thể tăng doanh thu từ việc phân tích giá trị dữ liệu.

Kiếm tiền từ dữ liệu thương mại điện tử

Các công ty thương mại điện tử được biết đến với vai trò giúp khách hàng có trải nghiệm mua sắm dễ dàng hơn. Nhưng đây lại chính là cách tăng dữ liệu khách hàng của họ. Khi sử dụng các sàn thương mại điện tử, người dùng lưu địa chỉ, thông tin liên hệ, lịch sử tìm kiếm sản phẩm và phương thức thanh toán ưa thích của họ. Đây là những dữ liệu giá trị đối với một tổ chức.

Các sàn thương mại điện tử sẽ tiếp tục tối ưu nền tảng của họ thông qua những dữ liệu khách hàng này với các đề xuất tìm kiếm như "Mọi người đã mua cái này" hay "Bạn cũng có thể quan tâm" vừa hữu ích cho khách hàng vừa tạo thêm doanh thu cho doanh nghiệp. Họ đảm bảo khách hàng truy cập vào nền tảng của họ thường xuyên hơn bằng cách tạo các tính năng hữu ích, được cá nhân hóa.

Kiếm tiền từ phân tích dựa trên vị trí

Ví dụ như rideshare (chia sẻ xe). Với sự cho phép của khách hàng, rideshare bán dữ liệu liên quan đến vị trí cho các doanh nghiệp. Sau đó, các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu đó để cung cấp mã giảm giá, phiếu thưởng và quảng cáo dựa trên vị trí.

Viễn thông

Các công ty viễn thông thường áp dụng các phương pháp data monetization bên ngoài thông qua các mô hình hợp tác trong phân khúc B2B (Doanh nghiệp với doanh nghiệp) và Doanh nghiệp với khách hàng. Dữ liệu được thu thập cho phép người quảng bá và nhà quảng cáo nhắm mục tiêu thông điệp đến người dùng cụ thể tốt hơn.

Tại sao data monetization quan trọng?

Bằng cách đầu tư vào việc thu thập dữ liệu, các tổ chức có thể đạt được doanh thu cao hơn. Các chiến lược kiếm tiền từ dữ liệu tốt đảm bảo rằng các tổ chức nhận được nhiều lợi nhuận nhất từ ​​dữ liệu của họ. Họ có thể bán dữ liệu ra bên ngoài để tăng lợi nhuận, giảm thiểu chi phí nội bộ và tối ưu hóa các cơ hội cho tổ chức. Một số lợi ích doanh nghiệp có thể đạt được thông qua data monetization là:

• Nhắm mục tiêu khách hàng tiềm năng tốt hơn
• Nâng cao dữ liệu nội bộ và tối đa hóa giá trị dữ liệu đã thu thập.
• Cung cấp thông tin thị trường trên quy mô rộng như xu hướng thị trường 
• Tối đa hóa năng suất nội bộ - giảm lãng phí hay tiêu thụ quá mức.
• Tạo lợi thế cạnh tranh
• Tăng khả năng sinh lời
• Nâng cao trải nghiệm và củng cố sự gắn kết với thương hiệu của khách hàng
• Nâng cao dòng doanh thu
• Tăng cường quan hệ đối tác
• Ra quyết định và lập kế hoạch hợp lý
• Xác định và giảm thiểu rủi ro

Thách thức của data monetization

Mọi doanh nghiệp đều tạo ra những dữ liệu có giá trị tiềm năng. Như với tất cả các công nghệ mới nổi, các công ty đang đáp ứng các cơ hội mới, nhưng không phải lúc nào họ cũng thành công. Với data monetization, doanh nghiệp thường phải đối mặt với một số thách thức về chiến lược, về tổ chức và về công nghệ:

Thách thức chiến lược

Cơ hội mới ở những thị trường xa lạ

Đối với các công ty hoạt động ngoài ngành dịch vụ thông tin, dữ liệu đã xử lý là sản phẩm phụ của họ. Trong trường hợp này, data monetization đại diện cho một lĩnh vực kinh doanh mới với các sản phẩm  dịch vụ, mô hình doanh thu và các quy định mà công ty cần phải làm quen.

Nhiều cơ hội nhưng ít thời gian

Với rất nhiều tài sản thông tin, các tổ chức phải quyết định nơi họ muốn phát triển trong chuỗi giá trị dữ liệu, từ đó đặt ra những câu hỏi về giá trị dữ liệu, sản phẩm, dịch vụ, tài sản nội bộ và công nghệ. Do đó, vấn đề thường là phải nhanh chóng tìm ra sản phẩm hoặc dịch vụ nào để phát triển trước khi cơ hội đóng lại. Nếu lựa chọn không phù hợp, các công ty có thể không đạt được kết quả như mong muốn.

Thách thức tổ chức 

Quyết định dựa trên công nghệ

Đối với công nghệ, các sản phẩm mới thường cung cấp các tính năng phức tạp, thậm chí là không cần thiết hoặc không phù hợp với nhu cầu thực của người dùng. Khi tình trạng này xảy ra, các doanh nghiệp đang cố gắng kiếm tiền từ dữ liệu sẽ rơi vào một tình huống khó khăn, đó là tìm ra vấn đề của giải pháp họ vừa phát triển.

Yêu cầu kỹ năng và chuyên môn mới

Đối với nhiều nhà cung cấp dữ liệu, cơ hội mới đồng nghĩa với việc nâng cao chuỗi giá trị. Điều này liên quan đến việc xây dựng dữ liệu hiện có, chuyển sang các công cụ và giải pháp cho quy trình công việc năng suất hơn. Quá trình này thường cần các kỹ năng, công nghệ và chuyên môn phức tạp.

Thách thức về công nghệ

Dữ liệu và nội dung bị khóa

Ở những công ty đã đầu tư vào công nghệ thế hệ trước, dữ liệu thường được thiết kế khóa trong tường lửa của công ty. Tuy nhiên, việc biến những nội dung này thành các sản phẩm tạo ra doanh thu có thể tốn kém và gây ra một số vấn đề về kỹ thuật và vận hành.

Thiếu khả năng mở rộng

Các công ty chưa quen với không gian dữ liệu thường có cơ sở hạ tầng gốc thiếu khả năng mở rộng. Đối với bất kỳ doanh nghiệp nào, tính linh hoạt và khả năng mở rộng là rất quan trọng để tăng tốc độ kinh doanh.

Những lưu ý khi triển khai kiếm tiền từ dữ liệu

Một số cân nhắc khi chọn hệ thống data monetization là:

Nền tảng phân tích và kinh doanh thông minh đã chọn có phù hợp trong tương lai không?

Nền tảng phân tích và kinh doanh thông minh mà bạn lựa chọn phải xử lý được dữ liệu của cả hiện tại và tương lai. Điều này là do tốc độ tạo dữ liệu trong mọi doanh nghiệp đều liên tục tăng nhanh. Một số doanh nghiệp lớn có thể tạo ra hàng chục petabyte dữ liệu hàng ngày.

Data monetization có thể mở rộng và linh hoạt không?

Khi doanh nghiệp phát triển, phạm vi kiếm tiền từ dữ liệu cũng sẽ mở rộng. Nền tảng kiếm tiền từ dữ liệu của bạn phải thành thạo trong việc đối phó với những thay đổi có thể gặp phải theo thời gian.

Data monetization có thân thiện với người dùng không?

Để tăng giá trị thu được từ nền tảng kinh doanh thông minh, một data monetization thân thiện sẽ cho phép nhiều người dùng hơn phân tích và làm việc trên dữ liệu kinh doanh. Nó cũng sẽ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và cung cấp chức năng kéo và thả không cần mã hóa để người dùng không có kỹ thuật cũng có thể biến đổi dữ liệu một cách dễ dàng.

Kết luận

Dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sử dụng đúng cách có thể là nguồn tài nguyên vô giá. Nó cung cấp nguồn doanh thu song song cho doanh nghiệp của bạn.

Tuy nhiên, có những thách thức đáng kể khi data monetization. Để kiếm tiền từ dữ liệu, bạn cần đầu tư thời gian và nguồn lực nhằm đảm bảo mọi thứ được thực hiện một cách chính xác và đem lại lợi ích cho tổ chức.