5 consigli per trasformare i dati aziendali in nuove fonti di reddito

Le aziende di tutto il mondo conservano enormi quantità di dati che, sebbene siano sempre accumulate in modo naturale, come risultato della crescente attività dei consumatori e delle imprese, la loro crescita sta aumentando in modo esponenziale, aprendo opportunità di monetizzare quantità di informazioni senza precedenti.

I dati possono essere capitalizzati in modo efficace trasformandoli in un prodotto o servizio apprezzato dal mercato, osserva Kathy Rudy [in inglese], Chief Data and Analytics Officer di ISG, società di ricerca e consulenza tecnologica. Rudy sottolinea che la sua azienda lavora con una vasta gamma di clienti che dispongono di grandi quantità di dati. “Nel corso del nostro lavoro, con il permesso dei nostri clienti, raccogliamo dati e li inseriamo nei nostri database. Successivamente, trasformiamo questi dati in prodotti che li aiutano a confrontarsi con i loro pari e a capire quali fornitori sono più adatti a supportare le loro iniziative strategiche”.

L’interesse per la trasformazione dei dati aziendali in nuove fonti di reddito è in forte aumento. Secondo lo studio State of the CIO 2025 [in inglese], il 38% dei responsabili IT sostiene che la monetizzazione dei dati aziendali sarà l’iniziativa commerciale più significativa nel guidare i loro investimenti IT nel corso di quest’anno: l’iniziativa numero uno, più del doppio rispetto al 16% che lo aveva affermato lo scorso anno.

Se siete tra i leader IT che desiderano trasformare i dati della vostra azienda in nuove fonti di reddito, ecco alcuni suggerimenti e approfondimenti-chiave da parte di esperti di dati che ci sono riusciti.

Enfatizzate i fondamenti dello sviluppo dei prodotti

“La monetizzazione dei dati non è diversa dalla creazione e dalla vendita di altri prodotti”, spiega Adam Yong, fondatore di Agility Writer, generatore di contenuti basato sull’intelligenza artificiale. “Richiede ideazione, ricerche di mercato, analisi dei prezzi e piani di commercializzazione”.

Ecco perché Young suggerisce di creare prima un processo strutturato di sviluppo del prodotto.

Rudy di ISG concorda: “È necessario definire che cos’è il vostro prodotto o il vostro servizio basato sui dati, perché il mercato dovrebbe sapere ciò che vendete, chi sono i vostri concorrenti e perché ciò che vendete è unico. Dopo esservi convinti di avere un prodotto o un servizio di dati che il mercato vuole, definite la tecnologia necessaria per gestirli, mantenerli e governarli”.

Rick Young, responsabile dei dati e dell’intelligenza artificiale della società di servizi professionali Sikich, raccomanda di effettuare analisi semplici utilizzando sistemi che si integrano facilmente con i prodotti esistenti e di mantenere gestibili i progetti iniziali di monetizzazione dei dati, raccogliendo il feedback dei clienti e comprendendo le opportunità prima di espandersi.

“Le imprese dovrebbero dare priorità alle soluzioni in linea con il loro attuale stack di dati/tecnologie e con il ciclo di vita dei prodotti per garantire un’implementazione senza intoppi”, afferma.

Assicuratevi che i vostri dati abbiano un valore utilizzabile

I tipi di dati più monetizzabili forniscono informazioni che non si trovano altrove, sottolinea Rudy di ISG. “Questi includono dati di riferimento per il confronto con i concorrenti, al fine di promuovere cambiamenti attuabili, informazioni competitive specifiche, analisi predittive per aiutare a prendere decisioni basate sui fatti e approfondimenti basati sull’intelligenza artificiale che attingono da più fonti tipicamente isolate”.

I dati sul comportamento degli utenti sono uno dei tipi di dati più monetizzabili, tiene a precisare Yong di Agility Writers, citando Google Analytics come esempio. “Tracciano le interazioni degli utenti, che le aziende possono poi utilizzare per ottimizzare il proprio sito web o le proprie attività di marketing”, spiega. Anche dati più approfonditi, come le intenzioni di acquisto o i tassi di abbandono, possono essere venduti a terzi o utilizzati per il marketing mirato, rendendoli estremamente preziosi.

I tipi di dati che non vale la pena monetizzare includono dati obsoleti, dati di terze parti accessibili a chiunque, dati per i quali la vostra organizzazione non dispone dei diritti specifici di utilizzo (il che potrebbe portare a potenziali cause legali) o dati incoerenti o parziali che potrebbero portare a decisioni sbagliate, commenta Rudy.

I dati obsoleti o privi del contesto necessario per essere utilizzabili non producono alcun valore reale, afferma Yong. “I dati grezzi sul traffico privi di segmentazione o contesto comportamentale non forniscono informazioni utili quanto i dati personalizzati sul coinvolgimento”, osserva.

Iliyan Paskalev, fondatore di MyHumanoid, un sito web di informazioni sulla robotica e gli umanoidi, afferma che la chiave sta nella selezione accurata dei dati che possono aiutare i clienti a trasformare le informazioni in valore reale. A tal fine, afferma, è importante individuare con precisione il problema che i dati risolvono.

“I set altamente granulari e utilizzabili, come i modelli di comportamento degli utenti, i dati sulle transazioni e le informazioni sulla geolocalizzazione, sono in genere i più facili da monetizzare”, consiglia. ‘Questi set di dati aiutano direttamente le aziende a perfezionare le loro operazioni, prevedere i cambiamenti del mercato o comprendere meglio le preferenze dei consumatori’.

I dati generici, come i dettagli demografici di ampio respiro, i set di dati eccessivamente anonimizzati o le informazioni storiche che diventano rapidamente obsolete, raramente giustificano gli sforzi di monetizzazione, aggiunge Paskalev. “Non solo queste informazioni non offrono un vantaggio competitivo, ma i costi di conformità e i rischi per la privacy spesso superano i profitti”.

Non sottovalutate i potenziali rischi

La monetizzazione dei dati [in inglese] può essere rischiosa, in particolare per le aziende che non sono abituate a gestire transazioni finanziarie. C’è un aumento del rischio di violazioni della sicurezza quando altre parti vengono a conoscenza del fatto che siete in possesso di informazioni preziose, dichiara Rudy di ISG. Un altro rischio è quello di utilizzare involontariamente dati che non avete il diritto di utilizzare o di scoprire che quelli destinati a una monetizzazione sono di scarsa qualità o non sono integrabili tra i diversi set. In definitiva, il rischio maggiore è che nessuno voglia acquistare ciò che vendete.

Una sicurezza forte è essenziale, rileva Yong di Agility Writer. “Se non si presta attenzione, si potrebbe finire per dover pagare multe salate per aver gestito i dati in modo errato o per non aver ottenuto il consenso corretto dagli utenti”, avverte. Se si verifica una violazione dei dati, la reputazione di un’azienda può essere gravemente danneggiata. “Mantenere i dati al sicuro ed essere trasparenti con gli utenti su come vengono utilizzate le loro informazioni può essere molto utile per evitare questi errori costosi”.

Anche il mancato rispetto della conformità normativa può essere costoso. “Se non si presta attenzione, il GDPR [in inglese], il CCPA [in inglese] e le normative simili comportano sanzioni pesanti che potrebbero azzerare qualsiasi profitto sperato”, avvisa Paskalev. “È consigliabile allocare fin dall’inizio risorse generose agli esperti di sicurezza dei dati e conformità”, raccomanda.

Selezionate un modello di redditività adeguato

Sfruttate approcci basati su abbonamenti e strategie di commercializzazione per la vendita diretta ad aziende, istituti di ricerca o enti governativi, consiglia Young di Sikich.

“Il Data-as-a-Service, in cui le aziende compilano e confezionano set di dati di valore, è il modello di base per monetizzare da essi”, osserva. Tuttavia, l’Insights-as-a-Service, in cui i clienti forniscono capacità di modellazione prescrittiva/predittiva, può richiedere una valutazione più elevata. Un’altra considerazione è quella di offrire una piattaforma in cui gli abbonati possono integrare in modo sicuro i propri dati nella piattaforma di insight del fornitore.

Young aggiunge che è anche possibile migliorare l’offerta con analisi integrate per aumentare il valore e la fidelizzazione dei clienti.

“Ciò include l’utilizzo dei dati per migliorare le operazioni interne, ottimizzare l’esperienza dei clienti e creare offerte personalizzate”, afferma. ‘Le analisi avanzate basate sull’intelligenza artificiale consentono ora la personalizzazione dei prodotti e la generazione di informazioni in tempo reale che possono trasformare le offerte di base dell’azienda, mantenendo al contempo i vantaggi competitivi’.

Reinvestire in modo intelligente

Paskalev di MyHumanoid consiglia di reinvestire una parte dei proventi della monetizzazione dei dati nel perfezionamento dei metodi di raccolta dei dati, nel miglioramento delle garanzie di privacy e nell’ottimizzazione delle analisi. “Questo crea un ciclo autosufficiente, garantendo una crescita a lungo termine piuttosto che guadagni a breve termine”, dice.

Non sono soltanto i dati in sé, ma il modo in cui li si utilizza a fare la differenza, conclude Yong di Agility Writer. “Che si tratti di creare contenuti, personalizzare il marketing o ottimizzare le vendite, è fondamentale utilizzarli in modo intelligente e responsabile”.