Sådan laver du dataindtægtsgenerering på den rigtige måde

Dataindtægtsgenerering er en lukrativ strategi for organisationer til at øge deres omsætning, booste innovation og produktivitet, træffe bedre beslutninger og levere værdifulde produkter og tjenester til deres kunder.

Da data er blevet et værdifuldt aktiv for organisationer, kan korrekt brug af dem transformere din organisation og give større overskud.

Dataindtægtsgenerering er en fantastisk måde at gøre det på.

Virksomheder som Google, Facebook og Amazon er sandsynligvis blandt de første til at tjene penge på deres højværdidata og vokse deres trillion-dollar-forretning.

Det globale marked for dataindtægtsgenerering forventes at vokse med 17,2 % CAGR i perioden 2023-2030 og nåede 9,10 milliarder US$ fra 2,99 milliarder.

Når man ser på deres succes, følger andre virksomheder fra hele kloden og sektorer også deres vej og udnytter deres data til at skabe muligheder.

I denne artikel vil jeg diskutere, hvad dataindtægtsgenerering er, dets fordele, metoder og typer, og hvordan det kan hjælpe dig.

Lad os begynde!

Hvad er dataindtægtsgenerering?

Dataindtægtsgenerering er en indtægtsgenereringsstrategi, hvor en organisation udnytter sine rådata og konverterer dem til værdifulde produkter, tjenester eller indsigt for at generere yderligere indtægtsstrømme.

Som et resultat af indtægtsgenerering af data kan virksomheder opleve øgede indtægter og reducerede udgifter. Virksomheder bruger også deres data og deler dem med tredjepartsvirksomheder for at generere andre fordele som at forbedre leverandørvilkår og indgå nye partnerskaber.

Hvilken type data kan du tjene penge på?

De typer data, du kan tjene penge på, omfatter:

• Demografiske data
• Historiske data
• Kontakt information
• Placeringsdata
• Interne målinger
• Brugerdata
• Vejrmønstre
• Markedsundersøgelse
• Transportveje
• Fremtidige fremskrivninger
• Kundeindsigt

Alle disse datatyper skal være målbare, så du kan generere kvantificerbar indtjening fra dem. Ovenstående data skal bruges til at skabe værdi for slutbrugere, partnere osv. ved at forstå deres problemer og finde løsninger ved hjælp af disse data.

Desuden kan data også kategoriseres i tre typer baseret på strukturen.

• Struktureret: Denne type data er fuldt organiseret, fuldstændig, nøjagtig og opdateret. Virksomheden samler sine data til indtægtsgenerering, forfiner dem, organiserer dem på en bestemt måde og præsenterer dem derefter i et givet format. Dette gør det lettere for andre at forstå dataene og bruge dem til at skabe værdi.
• Ustruktureret: Virksomheder kan også udnytte deres data til indtægtsgenerering i dens rå, faktiske form uden at forfine eller forbehandle dem. Denne type data vil ikke have nogen særlig struktur, arrangement eller format.
• Semistrukturerede data: Denne type data kan have gennemgået en vis forbehandling for at gøre dem ajourførte eller fuldstændige. Da rådata kan være ufuldstændige, forældede eller svære at forstå, kan en virksomhed træffe nogle foranstaltninger for at gøre dem mere nyttige.

Type af dataindtægtsgenerering

Dataindtægtsgenerering er primært af to typer:

#1. Indirekte/interne dataindtægtsgenerering

Dette er en almindelig form for dataindtægtsgenerering, hvor en organisation bruger sine data internt til at producere målbare fordele i sin økonomi. Det har til formål at forbedre virksomhedens ydeevne og træffe informerede beslutninger.

Her kan du bruge dataanalyse til at opdage indsigt og øge din fortjeneste, spare omkostninger og minimere risici. Det kræver færre intellektuelle ejendomsrettigheder, juridiske forholdsregler og sikkerhed. Imidlertid kan en virksomhed generere en begrænset mængde overskud fra denne type, da den afhænger af dens nuværende scenarier og interne struktur.

#2. Direkte/ekstern dataindtægtsgenerering

Dette indebærer, at en organisation deler deres oplysninger for at opnå fordele.

Du kan tjene penge fra dine forretningspartnere eller ved at sælge dine data uafhængigt eller direkte via en mægler til tredjeparter. Du kan også generere omsætning ved at bruge data til at skabe og tilbyde dataprodukter og -tjenester.

Denne type indtægtsgenerering er ikke så udbredt. Desuden kan det kræve flere metoder til datadistribution til kunder, tredjeparter eller andre potentielle købere. Det kan også involvere visse risici, udgifter og sikkerhedsproblemer.

Fordele ved dataindtægtsgenerering

Bedre beslutningstagning

At træffe profitable forretningsbeslutninger er afgørende for enhver organisation. Du skal vurdere de positive og negative sider af en beslutning og derefter konkludere, om du vil implementere den eller ej.

Til dette har du brug for kvalitetsdata, der er fuldstændige, nøjagtige, opdaterede, konsistente og relevante. Du kan udtrække dine virksomhedsdata og behandle dem for at få nyttig indsigt, der kan hjælpe dig med at træffe bedre forretningsbeslutninger i realtid.

Målrettet markedsføring

Med intern dataindtægtsgenerering ved hjælp af analyser vil du kende dine kunders smertepunkter og deres præferencer og forventninger. Dette vil hjælpe dig med at forme dine produkter og tjenester og målrette din marketingindsats i en retning, som kunderne ønsker.

Øget omsætning

Dataindtægtsgenerering kan hjælpe med at øge omsætningen direkte eller indirekte. Du kan udnytte dataanalyse til at måle din virksomheds ydeevne, opdage problemer, finde løsninger og træffe beslutninger. Dette hjælper indirekte med at øge dit overskud.

På samme måde genererer dataindtægtsgenerering flere indtægtsstrømme. Du kan direkte sælge dine data til tredjeparter og øge din fortjeneste.

Nye partnerskaber

Sunde partnerskaber er vigtige for, at en organisation kan vokse, forblive relevant og skabe et stærkere indtryk på markedet. Du kan samarbejde med tredjepartsvirksomheder og forsyne dem med værdifulde data. Dette vil skabe gensidigt gavnlige partnerskaber.

For eksempel kan du samarbejde med en bank for at give dem værdifulde forretningsdata og modtage visse tjenester til gengæld. Denne type arrangement er til gavn for begge parter.

Operationel effektivitet

Dataindtægtsgenerering kan ikke kun påvirke din bundlinje, men også hjælpe med at strømline dine operationer og gøre processen mere effektiv. Du kan udnytte dataanalyse til at finde fejl i dine operationer, nå hovedårsagen og komme med en løsning. Dette forbedrer din driftseffektivitet og minimerer spild og udgifter.

Konkurrencefordel

Med dataindtægtsgenerering får du adgang til nyttige forretningsdata og indsigt som trends, kundeadfærd, præferencer osv.

Når du bruger disse indsigter til at skabe en bedre strategi eller et bedre produkt, vil det give dig et overtag over dine konkurrenter, da du giver kunderne det, de faktisk har brug for, ved at måle deres krav, løgne og antipatier.

Derudover skaber dette en vidunderlig kundeoplevelse og -tilfredshed og forbedrer dit markedsomdømme.

Sådan laver du dataindtægtsgenerering

Her er nogle trin, du kan følge i din rejse med dataindtægtsgenerering.

#1. Planlægning

Før du går direkte ind i dataindtægtsgenerering, skal du planlægge det. Til dette er det vigtigt at få buy-in. Behovet for at udføre dataindtægtsgenerering skal mærkes af alle i din organisation, fra ledelsesniveau til ledere og andre medarbejdere, som skal arbejde sammen og få initiativet til at lykkes.

Derudover skal du opsætte dine mål for at udføre dataindtægtsgenerering. Mange organisationer gør det kun for at forbedre deres forretningsresultater, reducere omkostninger, sælge data til tredjeparter til partnerskaber eller simpelthen for at skabe målrettede produkter og tjenester.

Overvej også dit publikum og lav markedsundersøgelser og dataanalyse for at vide, om din plan eller dit projekt vil fungere. Dit publikum kan være dine kunder, partnere, en tredjepart eller interessenter fra din egen virksomhed.

#2. Identificere og indsamle data

I denne proces skal du identificere kvalitetsdata, der i øjeblikket er tilgængelige for dig at tjene penge på. Det kan også omfatte data fra eksterne kilder, der kan forbedre de aktuelt tilgængelige data.

Du kan tage det fra din database, computerfiler, registre, teknisk stak og andre kilder. Når du er identificeret, skal du indsamle alle disse data og arbejde på dem.

#3. Databehandling

Efter at have indsamlet data fra flere kilder, bliver du nødt til at behandle og forfine dem for at øge deres værdi. Til dette skal du sikre dig, at den er komplet, konsistent, nøjagtig, opdateret og relevant.

Men i mange tilfælde bruges rådata direkte til indtægtsgenerering af data uden at behandle eller forfine dem.

Dernæst skal du samle dette og centralisere det, hvilket betyder at holde det på et enkelt sted. Dette vil gøre det lettere for dig at udføre dataanalyse og producere kvalitetsdata. Disse data skal også organiseres i en bestemt rækkefølge, så alle nemt kan forstå dem.

Derudover skal du validere og autentificere data for at sikre din organisations integritet. Når alt er færdigt, skal du opbevare det på et sikkert, let tilgængeligt sted, som du hurtigt kan dele med dit interne team eller eksterne virksomheder.

#4. Vælg indtægtsgenereringstype og model

I denne fase skal du vælge typen og modellen for dataindtægtsgenerering baseret på dine mål. Det er en god praksis at starte med intern eller indirekte indtægtsgenerering, før du går videre med ekstern eller direkte indtægtsgenerering.

Vælg desuden en monetiseringsmodel baseret på den valgte type. Hvis du vælger ekstern dataindtægtsgenerering for at sælge dine data til en tredjepart eller oprette et produkt eller en tjeneste ved hjælp af dine data, kan du vælge en model – pay-per-use, abonnementsbaseret eller freemium.

#5. Indstil priser og vilkår

Indstil vilkårene for indtægtsgenerering og priserne for de data, du sælger, eller det produkt/den tjeneste, du opretter. Dette skaber realistiske forventninger i stedet for at blive vage og skabe konflikter.

Når du fastsætter prisen for dine produkter og tjenester, skal du analysere branchens og konkurrentens prissætning. Det vil hjælpe dig med at fastsætte konkurrencedygtige priser og øge dine chancer for konverteringer.

#6. Indtægtsgenerering

Når alt er på plads, kan du begynde at tjene penge på dine data. Her er forskellige metoder til at gøre det:

Data-som-en-tjeneste

Du kan give dine data i form af et abonnement eller engangsprodukt. Kommer under direkte dataindtægtsgenerering, dette er den enkleste model at implementere og anvendelig til en business-to-customer (B2C) model. Det kan kræve rå, ustruktureret data at få et overblik på et højere niveau. Hvis dataene har personlige brugeroplysninger, skal du muligvis anonymisere dem.

Insights-as-a-Service

I modsætning til data-as-a-service med rådata omhandler insight-as-a-service opsummerede, analytiske data som kundeadfærd, konkurrenceindsigt osv. Dette kommer også under direkte dataindtægtsgenerering.

En organisation kan sælge disse data i form af indlejrede analyseapps eller en enkeltstående rapport. Det har brug for mere arbejde til datagenerering og visualisering og skal tilpasse sig køberens forretningskrav. Det giver også større køberværdi, men også mere indtægtsgenerering for sælgeren.

Analytics-som-en-tjeneste

I denne tilgang kan kunder nemt få adgang til data og indsigt ved at betale for dem. Dette ligner indsigt som en tjeneste, men adskiller sig i omfanget af analysefunktionalitet og dataadgang. Det kommer under direkte indtægtsgenerering og involverer nul vedligeholdelse og opsætning for den køber, der køber.

Dataudbydere kan forvente det maksimale afkast fra denne metode, men det medfører flere administrations- og vedligeholdelsesbelastninger for dem.

Datadrevet dataindtægtsgenerering

Det kommer under indirekte dataindtægtsgenerering og giver en organisation mulighed for at bruge alle tilgængelige datakilder, analysere dem og bruge dem til at øge produktiviteten og effektiviteten.

#7. Sikre datasikkerhed og overholdelse

Da cyberangreb og problemer med databeskyttelse er stigende, er det nødvendigt at aktivere avancerede sikkerhedsmekanismer i dine processer.

Dette hjælper dig med at levere kvalitet og sikker data til dine partnere, tredjeparter og interne dataanalyseteam. De vil også finde dig troværdig til at fortsætte forretninger med dig og bruge dine data, produkter og tjenester.

Du skal beskytte dine data med teknologier og teknikker som multifaktorautentificering (MFA), antivirussoftware, VPN’er, single sign-on (SSO) og mere. Derudover skal du overholde tilsynsorganer som GDPR, HIPAA osv. for at sikre databeskyttelse.

Forskellige indtægtsgenereringsmodeller

Du kan sælge data gennem en datawebbutik eller datamarkedsplads. Dataindtægtsmodeller er af forskellige typer, som du kan vælge baseret på dine mål og behov.

• Freemium: Det er her, en organisation tilbyder sine produkter eller tjenester gratis. Dette er den bedste måde at komme ind på et konkurrencepræget marked ved at tilbyde et produkt eller en tjeneste beriget med nyttige funktioner, som brugerne kan få gratis adgang til. Du kan også oprette nogle prisniveauer, hvis en bruger ønsker at låse op for premium-funktioner.
• Pay-as-you-go: Dette kræver, at brugerne kun betaler nogle penge for de tjenester eller produkter, de bruger. Det pådrager sig ingen forpligtelser eller kontrakter, og dermed større fleksibilitet i betalinger og brug. Når som helst brugeren skal bruge produktet eller tjenesten, kan de betale for det og bruge det, indtil det varer. De kan beslutte, om de vil vende tilbage til det eller ej.
• Abonnementsbaseret: I denne model kan en organisation indstille en månedlig eller årlig pris for et produkt eller en tjeneste. Så når du først har betalt for det, har du hele måneden til at bruge det. Du kan også indstille forskellige niveauer og tilbyde funktioner baseret på det. Det kan tilbydes enten i individuelle abonnementer eller for en gruppe.

Udfordringer i dataindtægtsgenerering

Nogle udfordringer forbundet med dataindtægtsgenerering er:

• Salg eller deling af data med tredjeparter kan involvere sikkerheds-, privatlivs- og overholdelsesrisici. Der er mange strenge love om dataforvaltning omkring, hvordan en virksomhed administrerer sine forretnings- og kundedata, og de kan straffe dig, hvis du bliver fundet skyldig.
• Indtægtsgenerering af data på et ukendt marked kan være svært.
• Processen kræver nye, moderne færdigheder og ekspertise, som ikke alle organisationer har.
• Indtægtsgenerering bruger dataanalyse og forudsigelser til at træffe datadrevne beslutninger, som måske ikke altid er korrekte.
• Mange virksomheder kan blive overvældet med en enorm mængde data og finde ud af, hvordan man udnytter dem bedst muligt.

Casestudier

Virksomheder fra flere brancher udnytter dataindtægtsgenerering, fra IT, digital marketing, cybersikkerhed og e-handel til finansiering, landbrug, uddannelse og meget mere.

Infosys: Infosys hjalp en multinational flyfabrikant med at generere flere indtægter ved at dele begivenhedsdata og flyvedligeholdelsesoplysninger med flyselskaber.

Facebook: Denne sociale medievirksomhed har udnyttet dataindtægtsgenerering til at bygge sin komplette forretningsmodel. Den indsamler massive datamængder om brugerne og deres onlineadfærd, placering osv. for at tilbyde målrettede annoncer til virksomheder.

American Express: Den American Express finansiel tjenesteudbyder laver dataindtægtsgenerering for at tilbyde skræddersyede marketingtjenester til handlende ved at analysere transaktionsoplysninger, forbrugeradfærd osv.

Lad os nu se på nogle af dataindtægtsværktøjerne:

#1. Tasil

Tasil vil hjælpe dig med at tjene penge på kundedata via en sikker, effektiv og realtidsplatform. Med denne kraftfulde platform kan du udnytte realtidsdata, konvertere dem til handlingsorienteret indsigt og opnå højere indtjening.

Tasil fremskynder time-to-market, personlig kommunikation og synkroniserer nemt med dine virksomhedsdata. Det sikrer også dine data og dets privatliv.

#2. Carto

Drev din indsats for at tjene penge på data med Carto, som giver en lokationsbaseret overbevisende løsning til alle dine kunder. Det giver også en kanal, hvor du kan videresælge dine virksomhedsdata.

Carto er en geospatial platform med fuld stack, hvorpå du kan hoste og opbygge din dataindtægtsgenereringsproces.

#3. Privitar

Brug Privitar og overvind dine tillidsbarrierer, så du trygt kan dele data med andre og samarbejde.

Platformens oprindelses- og privatlivsfunktioner giver dig værktøjerne til at finde rig indsigt og konvertere dem til lukrative indtægtsstrømme. Det hjælper også med at mindske risici for dataeksponering.

Konklusion

Dataindtægtsgenerering kan skabe muligheder for virksomheder til at generere mere omsætning, indgå nye partnerskaber og vækste deres forretning. Der er mange typer og metoder til indtægtsgenerering af data, som du kan vælge baseret på dine behov og mål. Du kan også udnytte ovenstående værktøjer til at lette din indsats for at tjene penge på data.

Du kan også udforske nogle abonnementsfaktureringssoftware til at hjælpe og administrere tilbagevendende betalinger.