ビジネスを混乱させる 4 つの新しいデータ収益化モデル 

データの収益化は、ビジネスの経済状況を混乱させています。 この記事では、利益のために個人情報を収集、購入、および販売することに関連する課題と、これらのハードルを克服するために組織が使用している戦略について説明します。

17年2022月XNUMX日に投稿

ビジネスを混乱させる 4 つの新しいデータ収益化モデル

特にソフトウェア業界では、個人データがデジタル資産としてますます認識されるようになっています。 XNUMX 年前にさかのぼると、 は、個人データを「経済的および社会的価値創造の機会の新しい波を生み出す資産クラス」と説明しました。

個人データは、データ駆動型の意思決定を通じて業界が収益を伸ばす大きな機会を提供しますが、データの所有権、プライバシー規制、およびデータ保護が課題となっています。

この記事では、次の XNUMX つの主な課題について説明します。 データ収益化、ビジネスを再構築する XNUMX つの新たなデータ モデルも同様です。

データ収益化への課題

データ所有権

データは無形資産であり、その所有権については議論の余地があります。 データが未整理の情報として生の形式で存在する場合、誰もその所有権を主張するのは困難です。 ただし、データが 知的財産資産として保護される、例えばデータベースの著作権登録などにより、利用制限が設けられる場合があります。

したがって、データの所有権は、データの使用と分析に制限をもたらします。 この課題を回避するために、組織は顧客から生データを収集します。

データ保護とプライバシー

データ保護、プライバシー、収益化は相反する利益のようです。 多くの企業は、その間の細い線を歩くよりも、どちらかを選択したいと考えています。 アップルのCEO、ティム・クックとして、 かつて言いました、「テクノロジーを最大限に活用することは、プライバシーの権利を犠牲にすることを意味するという言い訳を拒否します。」

適切なデータ保護モデルを選択することで、消費者データを理解して収益化する企業の能力が向上します。

利用規約やユーザー契約などの法的メカニズムは、組織が顧客から収集したデータの使用目的を明確にするのに役立ちます。 権利管理やアクセス制御などの技術的メカニズムは、組織が収集したデータを保護し、内部および外部の利害関係者が意図した目的で使用できるようにするのに役立ちます。 また、組織メカニズムにより、組織内の適切な人物がデータにアクセスできるようになり、データは組織全体の安全なプラットフォームで共有されます。

さらに、組織は、ビジネスがデジタル資産を保護し、協力し、革新できるようにするデータ管理ポリシーを策定する場合があります。 多くの組織はコンプライアンスに重点を置いている一方で、企業が社内外でイノベーションを起こし、協力できるようにするためのデータ管理ポリシーやガバナンス フレームワークの必要性を見失っています。 ポリシーにより、企業が顧客により良いサービスを提供し、ビジネス目標を達成するのに役立つ方法でデータを分析することが許可されていない場合、それは機会を逃したことになります。 したがって、データ管理ポリシーは、企業をデータ侵害から保護するために水密である必要があり、イノベーションとコラボレーションを可能にする柔軟性が必要です。

最後に、組織は市場における自社の立場を理解し、さまざまな種類のデータに対する保護手段を開発する必要があります。 例えば、 IP で保護されたマテリアルを含むデータを使用する組織 ライセンスの範囲とそのような保護の領土性を考慮する必要があります。 これはグローバル企業にとって特に重要であり、事業を展開しているセクターや市場の規則や規制も考慮する必要があります。

新たなデータ収益化モデル ビジネスの再形成

上記の課題を克服するために、組織はますます新しいデータ収益化モデルを採用して、データの保護とプライバシーを確​​保しています。

モデル #1: 集約モデル

このモデルには、複数のソースからのデータの集約が必要です。 このモデルの例は、Developers-as-a-Service (DAAS) を提供したり、開発者にデータ アクセスを提供したりする組織です。 バックエンドでのコンプライアンスを確保しながら、開発者がデータを抽出するためのプラットフォームを提供します。 このモデルにより、開発者はプライバシー規制に違反する恐れなく、自由にデータを分析できます。 また、複数のデータ ソースにより、開発者は意思決定のためのより優れた洞察を得ることができます。

モデル #2: サブスクリプション モデル

サブスクリプション ベースのビジネス モデルでは、製品やサービスへのアクセスに対して定期的なサブスクリプション収益を顧客に請求します。 パンデミックの間、サブスクリプション ベースのモデルはソフトウェア ビジネスの間で急増し、その人気が高まり、その結果、多くのサービスとしてのソフトウェア (SaaS) ビジネスが生まれました。

サブスクリプション ベースのビジネスでは、個人データを使用して、各顧客に合わせたカスタム エクスペリエンスを作成します。 たとえば、Netflix は視聴した番組を追跡して、好みに基づいて他のコンテンツを推奨します。

モデル #3: フリーミアム モデル

その名前が示すように、フリーミアム ビジネス モデルは、機能が制限された無料の製品またはサービスを提供し、追加機能には割増料金を請求します。 データを収益化するフリーミアム ビジネス モデルの例として、Spotify があります。 Spotify は、顧客データを活用してユーザー エクスペリエンスをカスタマイズし、ユーザーにプレミアム バージョンへの登録を促しています。 の XNUMX% Spotifyの収益 プレミアムサブスクリプションから来ています。

Spotify の元バーティカル部門のグローバル責任者である Khartoon Weiss は、 データ活用の重要性を強調 より良い顧客体験を構築するために。 彼は次のように述べています。「データ、使用法、および行動は、文字通り製品を構築し、価値を提供し、人々に奉仕する方法でサービスを提供するための行動に従うのに役立つすべての豊かさを私たちに与えてくれます。」

モデル #4: 広告モデル

広告モデルでは、組織は消費者に無料でサービスを提供します。 しかし、消費者のデータはバックエンドで広告を通じて第三者に販売されます。 広告モデルは、Meta や Alphabet などのグローバル テクノロジー企業が使用する最も一般的なデータ収益化モデルです。 それはいくつかの審問と規制の対象となっています。 米国連邦通信委員会の元委員長であるトム・ウィーラーは、それをデジタル形式の「オズの魔法使い」と表現しました。 彼はそれを「私たちの個人情報を取得して企業資産に変える数学」と呼んだ. したがって、組織は広告収益化モデルを慎重に実装する必要があります。

従来の産業のデジタル化は、デジタル資産としてのデータの重要性を強調してきました。 組織が競争力を維持するには、ユーザー データを安全に活用して価値を創造し、情報に基づいた意思決定を行う必要があります。

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