数据货币化的解析与应用
数据货币化是一种企业增加营收、推动创新、提高生产力、优化决策以及为客户提供有价值产品和服务的有效策略。
鉴于数据已成为企业的重要资产，合理利用数据能够改变企业的运营模式并带来更高的利润。
数据货币化是实现这一目标的关键途径。
诸如谷歌、脸书和亚马逊等科技巨头率先将高价值数据转化为商业利益，并发展成为市值万亿美元的企业。
全球数据货币化市场预计在2023年至2030年间将以17.2%的复合年增长率增长，市场规模将从29.9亿美元增至91亿美元。
看到这些企业的成功，全球各行各业的公司也在纷纷效仿，利用数据创造新的商机。
本文将探讨数据货币化的定义、优势、方法和类型，以及它如何为您的企业带来价值。
让我们开始吧！
什么是数据货币化？
数据货币化是一种商业策略，企业利用其原始数据，将其转化为有价值的产品、服务或洞察，从而产生额外的收入来源。
通过数据货币化，企业不仅可以增加营收，还可以降低运营成本。此外，企业还可以利用自身数据与第三方公司合作，以获得诸如改善供应商条款、建立新的合作关系等额外收益。
哪些数据可以货币化？
可用于货币化的数据类型包括：
- 人口统计数据
- 历史数据
- 联系信息
- 位置数据
- 内部指标
- 用户数据
- 天气模式
- 市场调查
- 交通路线
- 未来预测
- 客户洞察
所有这些数据类型都必须是可量化的，以便从中产生可衡量的收入。上述数据必须用于了解最终用户、合作伙伴等的需求，并利用这些数据找到解决方案，从而为他们创造价值。
此外，根据结构的不同，数据还可以分为三种类型。
- 结构化数据：此类数据经过完整组织，准确且及时更新。企业对其数据进行汇总并提炼，按照特定方式组织，并以给定格式呈现，以便更容易理解和使用，从而产生价值。
- 非结构化数据：企业还可以利用其原始数据进行货币化，无需进行任何提炼或预处理。这种类型的数据没有特定的结构、排列或格式。
- 半结构化数据：此类数据可能已经进行了一些预处理，以保持其最新或完整。鉴于原始数据可能不完整、过时或难以理解，企业可能会进行一些处理，使其更具实用性。
数据货币化的类型
数据货币化主要分为两种类型：
1. 间接/内部数据货币化
这是常见的一种数据货币化方式，企业在内部使用数据，以在经济上产生可衡量的效益。这种方式旨在提升业务表现，并做出更明智的决策。
通过数据分析，企业可以发现有价值的见解，增加利润，降低成本，并最大程度地减少风险。这种方法对知识产权、法律预防措施和安全性的要求较低。然而，由于它依赖于企业当前的状况和内部结构，企业通过这种类型产生的利润可能受到限制。
2. 直接/外部数据货币化
这种方式涉及企业共享信息以获取利益。
企业可以通过与业务伙伴合作获利，也可以通过独立或直接通过经纪人向第三方出售数据获利。此外，企业还可以通过利用数据创建和提供数据产品和服务来增加收入。
这种货币化类型并不常见。此外，将数据分发给客户、第三方或其他潜在买家可能需要多种方法。同时，这种方式可能涉及一定的风险、费用和安全问题。
数据货币化的好处
更好的决策
对于每个组织而言，做出有利可图的商业决策至关重要。企业必须评估决策的积极和消极因素，然后决定是否实施该决策。
为此，企业需要完整、准确、及时、一致且相关的高质量数据。通过提取和处理业务数据，企业可以获得有用的见解，从而实时做出更明智的业务决策。
定向营销
通过使用分析进行内部数据货币化，企业可以了解客户的痛点、偏好和期望，从而优化产品和服务，并使营销工作更贴合客户需求。
增加收入
数据货币化可以直接或间接地帮助增加收入。企业可以通过数据分析来衡量业务表现，发现问题，寻找解决方案并作出决策。这间接地有助于增加利润。
同时，数据货币化会带来更多的收入来源。企业可以直接将数据出售给第三方，从而增加收入。
新的合作伙伴
健康的合作关系对于企业的发展、保持竞争力以及在市场中留下更深刻的印象至关重要。企业可以与第三方公司合作，向其提供有价值的数据，从而建立互惠互利的合作关系。
例如，企业可以与银行合作，向其提供有价值的业务数据，并获得某些优惠作为回报。这种安排对双方都有利。
运营效率
数据货币化不仅可以影响利润，还可以帮助简化运营，并提高流程效率。企业可以利用数据分析查找操作中的错误，找出根本原因，并提出解决方案，从而提高运营效率，最大程度地减少浪费和费用。
竞争优势
通过数据货币化，企业可以获得有价值的业务数据和见解，例如趋势、客户行为、偏好等。
当企业利用这些见解制定更佳策略或优化产品时，相比竞争对手，将占据更大的优势，因为企业是通过了解客户的需求、喜好和厌恶来提供他们实际需要的产品和服务。
此外，这还可以创造出色的客户体验和满意度，并提高企业的市场声誉。
如何进行数据货币化
以下是企业在数据货币化过程中可以遵循的一些步骤。
1. 规划
在直接进入数据货币化之前，企业必须进行规划。为此，获得认可至关重要。组织中的每个人（从领导层到高管和其他员工）都必须意识到执行数据货币化的必要性，并共同努力以确保计划成功。
此外，企业必须设定执行数据货币化的目标。许多企业这样做是为了提高业务表现、降低开支、向第三方出售数据以建立合作关系，或者只是为了创建有针对性的产品和服务。
同时，企业需要考虑受众，并进行市场调研和数据分析，以了解计划或项目是否有效。受众可以是客户、合作伙伴、第三方或企业自身的利益相关者。
2. 识别和收集数据
在此过程中，企业需要确定当前可用于货币化的高质量数据。这还可能包括来自外部来源的数据，这些数据可以增强当前可用的数据。
企业可以从数据库、计算机文件、注册表、技术堆栈和其他来源获取数据。一旦确定，企业就需要收集所有这些数据并对其进行处理。
3. 数据处理
从多个来源收集数据后，企业需要对其进行处理和提炼，以增加其价值。为此，企业需要确保其完整、一致、准确、及时且相关。
然而，在许多情况下，原始数据未经处理或提炼就直接用于数据变现。
接下来，企业需要将其聚合和集中，这意味着将其保存在一个位置。这将使企业更容易执行数据分析并生成高质量的数据。这些数据还需要按明确的顺序组织，以便任何人都可以轻松理解。
此外，企业必须验证和校验数据，以确保组织的完整性。一切完成后，将其存储在安全、易于访问的位置，以便可以快速与内部团队或外部公司共享。
4. 选择盈利类型和模式
在这个阶段，企业需要根据自己的目标选择数据变现的类型和模式。在继续外部或直接货币化之前，最好先从内部或间接货币化开始。
同时，根据所选类型选择货币化模型。如果选择外部数据货币化，将数据出售给第三方或使用数据创建产品或服务，可以选择按使用付费、基于订阅或免费增值模式。
5. 设定定价和条款
为销售的数据或创建的产品/服务设置货币化条款和定价。这样可以建立明确的期望，避免模糊不清和冲突。
在确定产品和服务的价格时，企业必须分析行业和竞争对手的定价，以便设定有竞争力的价格，并增加转化的机会。
6. 货币化
一切就绪后，企业就可以开始通过数据获利。以下是执行此操作的不同方法：
数据即服务
企业可以以订阅或一次性产品的形式提供数据。在直接数据货币化下，这是最简单的实施模型，适用于企业对客户 (B2C) 模型。它可以利用原始的、非结构化的数据来获得更高层次的概览。如果数据包含个人用户信息，企业可能需要对其进行匿名化处理。
洞察即服务
与使用原始数据的数据即服务相反，洞察即服务处理汇总的分析数据，例如客户行为、竞争洞察等。这也属于直接数据货币化。
企业可以以嵌入式分析应用程序或一次性报告的形式出售这些数据。它需要更多的数据生成和可视化工作，并且必须符合买方的业务需求。它还为买家提供了更大的价值，同时也为卖家创造了更多的收入。
分析即服务
通过这种方法，客户可以通过付费轻松访问数据和见解。这与洞察即服务类似，但分析功能和数据访问的范围有所不同。它属于直接货币化，并且涉及买方的零维护和设置。
数据提供商可以期望从这种方法中获得最大的回报，但同时也需要承担更多的管理和维护负担。
数据驱动的数据货币化
它属于间接数据货币化，允许企业利用每个可用的数据源，对其进行分析，并使用它来提高生产力和效率。
7. 确保数据安全性和合规性
鉴于网络攻击和数据隐私问题日益增多，企业有必要在流程中启用高级安全机制。
这有助于企业向合作伙伴、第三方和内部数据分析团队提供优质且安全的数据。他们也会因此更加信任企业，并愿意继续合作，使用企业的数据、产品和服务。
企业必须使用多重身份验证 (MFA)、防病毒软件、VPN、单点登录 (SSO) 等技术和技巧来保护数据。此外，企业必须遵守 GDPR、HIPAA 等监管机构的规定，以确保数据隐私。
不同的盈利模式
企业可以通过数据网络商店或数据市场出售数据。数据货币化模型有多种类型，企业可以根据自身的目标和需求进行选择。
- 免费增值：企业免费提供产品或服务。这是通过提供富含用户可以免费访问的有用功能的产品或服务来进入竞争市场的最佳方式。如果用户想要解锁高级功能，企业还可以创建一些定价等级。
- 即用即付：用户仅为他们使用的服务或产品付费。这种模式不产生任何承诺或合同，因此付款和使用更加灵活。当用户需要使用产品或服务时，可以付费并使用直至结束，并且可以自行决定是否再次使用。
- 基于订阅：企业为产品或服务设置每月或每年的价格。付款后，用户可以在整个月内使用。企业还可以设置不同的级别，并根据级别提供不同的功能。这种模式可以以个人订阅或团体订阅的形式提供。
数据货币化的挑战
与数据货币化相关的一些挑战包括：
- 与第三方出售或共享数据可能涉及安全、隐私和合规风险。关于公司如何管理其业务和客户数据，有许多严格的数据治理法律，如果被发现有罪，可能会受到惩罚。
- 在陌生的市场中进行数据货币化可能很困难。
- 该过程需要新的、现代的技能和专业知识，但并非每个组织都具备。
- 货币化利用数据分析和预测来做出数据驱动的决策，但这些决策可能并不总是正确的。
- 许多企业可能会因大量数据而不知所措，并且不知道如何充分利用这些数据。
实例探究
来自多个行业的企业都在利用数据货币化，从 IT、数字营销、网络安全和电子商务到金融、农业、教育等。
印孚瑟斯： 印孚瑟斯 通过与航空公司共享事件数据和飞机维护信息，帮助一家跨国飞机制造公司创造更多收入。
脸书：这家社交媒体公司利用数据货币化构建了完整的商业模式。它收集关于用户及其在线行为、位置等的大量数据，以便为公司提供有针对性的广告。
美国运通： 美国运通 金融服务提供商进行数据变现，通过分析交易信息、消费者行为等，为商家提供量身定制的营销服务。
现在，我们来看看一些数据货币化工具：
1. 塔希尔
塔希尔 将帮助企业通过安全、有效和实时的平台将客户数据货币化。借助这个强大的平台，企业可以利用实时数据，将其转化为可操作的见解，并获得更高的收入。
塔希尔可以加快上市时间、个性化通信并轻松与企业数据同步，同时保护数据及其隐私。
2. 卡托
利用卡托推动数据货币化工作，它为所有客户提供基于位置的引人注目的解决方案，并为企业转售数据提供渠道。
卡托是一个地理空间全栈平台，企业可以在其上托管和构建数据货币化流程。
3. 普里维塔尔
使用普里维塔尔，企业可以克服信任障碍，并自信地与他人共享数据并进行协作。
该平台的来源和隐私功能为企业提供了寻找丰富见解并将其转化为利润丰厚收入流的工具。它还有助于降低数据暴露的风险。
结论
数据货币化为企业创造了更多收入、建立新合作关系和发展业务的机会。企业可以根据自身的需求和目标选择多种数据货币化类型和方法。同时，还可以利用上述工具来简化数据货币化工作。
企业还可以探索一些订阅计费软件，以协助和管理定期付款。