データマネタイゼーションはブランドにとって次の大きな収益源として注目されており、企業はすでにあるデータを活用してビジネスと顧客の価値を最大化することが可能になっています。
データ収益化が組織にどのような利益をもたらすのか、データ収益化戦略を高めるために顧客データプラットフォーム（CDP）がどのような役割を果たせるのか、疑問に思っているかもしれません。 ここでは、いくつかの具体的な戦略と、顧客データ・プラットフォームがどのようにスタートアップに必要な基盤を提供するのに役立つかについて説明します。
データ収益化の基本
データ収益化には、直接的なデータ収益化と間接的なデータ収益化の2つのカテゴリーがあります。
直接的なデータ収益化には、顧客に販売する前のデータの収集と保存が含まれ、 間接的なデータの収益化には、ビジネス上の洞察を生み出すために企業内部でデータを利用することが含まれます。
データの直接収益化
直接的なデータ収益化には3つのタイプがあります。Data-as-a-Service、Insight-as-a-Service、Analytics-as-a-Serviceです。
- Data-as-a-Service：Data-as-a-Serviceは生データへのアクセスを提供する。 データは加工、集計、要約されることはありません。 リレーショナルデータベースの特定の行や列にアクセスするようなものだと思ってください。 この生データを活用するためには、顧客は独自の分析機能を提供する必要がある。
- Insight-as-a-Service：Insight-as-a-Serviceは、生データの上に処理のレイヤーを追加する。 洞察には、要約されたデータ、分析的洞察、予測的洞察が含まれる。
- Analytics-as-a-Service：Analytics-as-a-Serviceは、Insight-as-a-Serviceで利用可能な機能に加えて、さらに多くの機能を提供します。 あらかじめ決められたダッシュボード、レポート、チャートによるデータ可視化ツールを含むことができる。 また、顧客がカスタマイズしたレポートやダッシュボードを作成できるビジネス・インテリジェンス・ツールも提供できる。
間接的なデータ収益化
間接的なデータ収益化には、特定のカテゴリーで明確に定義されない、より広範なユースケースが含まれます。
いくつかの例を考えてみましょう。
- 患者ケアの改善 カイザー・パーマネンテは患者データを分析し、医師やスタッフの支援方法を改善した。 パンデミックの間、彼らの遠隔医療システムの利用率は過去最高を記録した。 患者の25％が遠隔医療を利用している医療システムは4社に1社しかなく、競合他社より際立っていた。
- B2Cブランドの商品改善：ある日本の小売業者は、消費者向けの日用品サイトのデータを活用したいと考えていた。 小売業者はマーケティング・ラボを立ち上げ、B2Cウェブサイトで販売するCPGパートナーがデータを利用できるようにした。 この研究所では、顧客の認識、関心、購買習慣をよりよく理解するために、ファースト・パーティとセカンド・パーティの接続データを使用した。 これにより、ブランド・パートナーは、パッケージング、価格設定、製品拡張の面で製品を改善する方法を理解することができる。
- ショッピングデータを加盟店やサプライヤーと共有する：小売大手のウォルマートは、ウォルマート・ルミネイトと呼ばれるデータ・プラットフォームを持っている。 買い物客のパターンを収集・特定し、そのパターンを加盟店やサプライヤーに伝える。 ルミネートを利用して以来、ウォルマートはeコマースの収益が75％増加し、取引するサプライヤーの数も50％増加した。
データ収益化の課題を克服する
さて、基本を理解したところで、どうすればいいのでしょうか？
データ基盤の確立
最初のステップは、データ基盤（データ戦略、設計、技術的アーキテクチャ）を整えることです。 この基盤は、データ収益化をサポートするために必要なテクノロジー・プラットフォームの詳細を含む、社内のビジネス・ケースを構築するのに役立ちます。
CDPは、ファーストソース、セカンドソース、サードパーティソースにまたがるデータソースを統合することで、企業がデータマネタイゼーションを成功させるのに役立ちます。 ウェブサイト、アプリ、ソーシャルメディアサイトなど、さまざまな顧客接点に分散している場合、ファーストパーティデータにアクセスすることは困難です。 CDPは、システム間でサイロ化された情報を統合できるだけでなく、しばしば複雑で泥沼化するプライバシー規制を管理することもできる。 このデータを信頼できるパートナーと共有することで、利益を生み出し、所有するデータを収益化し、ビジネス関係を改善することができます。
反復的アプローチの開発
テクノロジーにおいては、”完璧 “は “良い “の敵になりうることを認識すること。 テクノロジー関連の課題は、データ収益化イニシアチブを開始する前に破滅させる可能性がありますが、これらの課題はあなたのビジネスに特有のものではないことを認識してください。
データ収益化戦略を成功させるために、技術的な課題に邪魔されないようにしましょう。 データのマネタイズは反復的なプロセスであるべきで、それは大きな飛躍ではなく、小さなステップで測定されるものである。 段階的なアプローチを検討し、まず間接的なデータ収益化でテストします。 これは、直接的なデータ収益化を通じて社外にサービスを開始する前に、社内の顧客データ活用事例を テストする場として役立ちます。
適切なパートナーを見つける
次に、データ・エコシステムで競合しないパートナーを探します。 パートナーは補完的なアプリケーションやツールを提供することができます。 専門のデータ・プロバイダーは、現在では入手できない独自のデータ・セットへのアクセスを提供することが可能です。 あなたが提供するデータを補強し、強化し、充実させる手助けをしてくれる既存の顧客やパートナーの存在も忘れてはいけません。
データ収益化を始める
CDPは、ファースト、セカンド、サードパーティーのデータソースを統一することができます。 CDPは、データをクレンジングし、統合された顧客プロファイルにエンリッチし、新しいデータソースに対応した俊敏で拡張しやすいプラットフォームを提供することができます。
テクノロジーだけでなく、データ収益化の成功は、適切な組織と人材を持つこと、データとアナリティクスの文化を確立すること、適切なパートナーを見つけることにもかかっています。
