SOCIETY | 27 Apr

Caro dato, ma quanto vali?

Come monetizzare i dati secondo quanto emerso dalla Conferenza Outsell sul DataMoney

Oggi la maggior parte delle aziende ha ancora difficoltà a valutare concretamente costi e benefici dei dati: gli sforzi di monetizzazione di bit e byte  non presentano un’opportunità tangibile per le imprese così come evidenziato invece nel corso dell’ultima conferenza internazionale di Outsell sul DataMoney.

Già nel report dello scorso anno di Outsell si evidenziava che la monetizzazione dei dati avrebbe rappresentato la prima opportunità di crescita da parte delle aziende nel 2017. Infatti Anthea Stratigos, co-fondatore e CEO di Outsell Inc, nel corso dell’ultima conferenza di settore, ha stimato il valore dei dati nei vari settori, individuando solo per il 2016 un valore del mercato dell’informazione di 1,6 trilioni di dollari. Il peso maggiore sul mercato è rappresentato dai media consumer pari a 627 miliardi di dollari e dal settore marketing e comunicazione con 463 miliardi di dollari. Il settore creditizio, finanziario e fiscale ha raggiunto quota 157 miliardi di dollari, mentre l’istruzione, la formazione e la gestione del capitale umano hanno raggiunto quota 149 miliardi di dollari.  

I dati sono diventati un “potenziatore” e il Chief Data Officer e l’Emerging Chief Analytics Officer sono produttori di denaro. La consapevolezza nello sviluppo di applicazioni e capacità di analisi che sfruttano i dati è un vantaggio competitivo per le aziende e un indicatore importante per le prestazioni complessive delle imprese. Combinando i big data con l’intelligenza artificiale, l’internet delle cose, l’apprendimento automatico e la robotica, settori interi come food e agricoltura si stanno reinventando.

Come capitalizzare i dati? Il processo Agile

La valutazione dei costi e dei benefici per la valorizzazione dei dati inizia con due domande fondamentali: qual è l’offerta da costruire e mantenere nel tempo? E quali i prezzi accettati dai clienti?

Le aziende che vogliono commercializzare i propri dati o creare soluzioni efficaci di data driven possono seguire un ciclo di processo Agile caratterizzato da 4 fasi:

  • Concettualizzazione e definizione dell’offerta del prodotto ovvero l’identificazione e la segmentazione del mercato di riferimento, il dimensionamento del mercato, l’identificazione delle esigenze degli utenti finali, la valutazione della concorrenza, la verifica del concetto e la definizione dell’architettura top-level.
  • Quando l’offerta è stata definita e il mercato di destinazione è stato determinato, il processo di business si sposta per la valutazione della fattibilità e la prototipazione. A questo punto le aziende dovrebbero identificare e selezionare architettura di contenuto e tecnologia; negoziare se costruire o acquistare i dati e le tecnologie da utilizzare nell’offerta; valutare i prodotti che verranno utilizzati per ottenere l’offerta sul mercato; definire le interazioni utente; sviluppare piani di prova e lancio; rivedere il prototipo con gli utenti.
  • Distribuzione e marketing tattico, in cui il prodotto è realmente prodotto, il prezzo è finalizzato, vengono stabiliti canali di vendita e vengono valutate le prestazioni di vendita rispetto ai concorrenti.
  • Misurazione delle prestazioni, ovvero analisi delle statistiche web, valutazione della redditività, misurazione del ROI e della fedeltà dei clienti, esecuzione del benchmark e decisione sul rivedere o interrompere l’offerta.

La catena del valore: il modello a piramide

Secondo il modello Outsell sul DataMoney la catena di valore è una struttura piramidale, in cui i bassi livelli della piramide offrono la soluzione più applicabile ad una vasta gamma di potenziali clienti.

Al di sotto della piramide vengono messi i cosiddetti dati di comodity, che costituiscono il blocco di costruzione di altri servizi di dati. Le aziende che si occupano solo di dati sono di solito posizionate nella parte più bassa della piramide perché sono più facili da replicare rispetto agli strumenti e alle analisi che invece sono posizionate in cima alla piramide.  Il livello successivo della piramide è il contenuto a valore aggiunto, ovvero i cosiddetti “dati intelligenti”, che ad esempio vengono categorizzati o indicizzati. Il livello ancora successivo è costituito dagli strumenti di accesso e rilevazione quali ricerca, mappatura e visualizzazione. Questi strumenti servono da punti di accesso che facilitano la scoperta, dimostrano relazioni e contribuiscono a creare significato.

Cosa serve per monetizzare i dati?

Una considerazione importante per le aziende che cercano di monetizzare i propri dati è la frequenza di aggiornamento di tali dati. È molto importante considerare la necessità di velocità, soprattutto in alcuni settori come per esempio quello legato ai servizi finanziari.

Fattore determinante la scelta di creare o meno una propria piattaforma di business sui dati, visto che sono da considerare potenziali limiti eventuali meccanismi di licenza nell’uso di piattaforme di terzi che possono portare a ritardi e difficoltà.