A Exploração do Potencial Lucrativo dos Dados
A prática de monetização de dados emerge como uma estratégia rentável para organizações que almejam não apenas o incremento de suas receitas, mas também o estímulo à inovação e ao aumento da produtividade. Ao adotar essa abordagem, as empresas posicionam-se para tomar decisões mais assertivas e disponibilizar produtos e serviços que agregam valor substancial aos seus clientes.
Em um cenário onde os dados se consolidaram como um ativo de grande importância, sua correta aplicação pode catalisar uma verdadeira transformação organizacional, pavimentando o caminho para lucros mais expressivos.
A monetização de dados surge como um meio eficaz para concretizar esse potencial.
Empresas de renome como Google, Facebook e Amazon, pioneiras nesse campo, souberam rentabilizar seus vastos repositórios de dados, alavancando seus negócios para patamares bilionários.
As projeções indicam um crescimento vigoroso do mercado global de monetização de dados, com uma taxa de crescimento anual composta de 17,2% entre 2023 e 2030, saltando de US$ 2,99 bilhões para impressionantes US$ 9,10 bilhões.
Inspiradas por esses casos de sucesso, inúmeras empresas ao redor do globo, em diversos setores, estão seguindo esse caminho, explorando o potencial de seus dados para gerar novas oportunidades de negócio.
Este artigo visa elucidar o conceito de monetização de dados, seus benefícios, métodos e tipologias, além de como essa prática pode impulsionar o seu negócio.
Vamos adentrar nesse universo!
O que é Monetização de Dados?
A monetização de dados configura-se como uma estratégia onde uma organização transforma seus dados brutos em produtos, serviços ou insights de valor, gerando, assim, novas fontes de receita.
Através da monetização de dados, as empresas podem alcançar tanto um aumento nas receitas como uma redução nas despesas. Além disso, a prática de compartilhar dados com empresas terceirizadas abre portas para uma série de benefícios, como o fortalecimento de relações com fornecedores e o estabelecimento de novas parcerias estratégicas.
Quais Dados Podem ser Monetizados?
A gama de dados que podem ser monetizados é vasta e engloba:
- Dados demográficos
- Dados históricos
- Informações de contato
- Dados de localização
- Métricas internas
- Dados do usuário
- Padrões climáticos
- Pesquisa de mercado
- Rotas de transporte
- Projeções futuras
- Percepções dos clientes
Para que a monetização seja eficaz, todos esses tipos de dados devem ser mensuráveis, possibilitando a geração de receitas quantificáveis. A chave reside na utilização desses dados para criar valor para os usuários finais, parceiros e outros stakeholders, compreendendo seus problemas e oferecendo soluções embasadas nos insights gerados.
Adicionalmente, os dados podem ser categorizados em três tipos com base em sua estrutura:
- Estruturados: Dados totalmente organizados, completos, precisos e atualizados. As empresas que optam por monetizar esse tipo de dado, geralmente o refinam e o organizam de forma específica, apresentando-o em um formato que facilite sua compreensão e utilização por terceiros.
- Não Estruturados: Dados que são aproveitados em sua forma bruta, sem qualquer tipo de refinamento ou pré-processamento. Este tipo de dado não possui uma estrutura, organização ou formato específico.
- Semiestruturados: Dados que passaram por algum tipo de pré-processamento, visando torná-los mais completos e atualizados. O objetivo é tornar dados brutos, que podem ser incompletos, desatualizados ou difíceis de entender, mais úteis e acessíveis.
Tipos de Monetização de Dados
A monetização de dados se divide em duas modalidades principais:
#1. Monetização Indireta/Interna de Dados
Este modelo comum de monetização de dados envolve a utilização interna dos dados pela organização para gerar benefícios mensuráveis em sua economia, com foco no aprimoramento do desempenho dos negócios e na tomada de decisões mais informadas.
Neste caso, a análise de dados é usada para descobrir insights que possam impulsionar lucros, reduzir custos e mitigar riscos. Essa abordagem requer menos preocupação com propriedade intelectual, questões legais e segurança. No entanto, o potencial de lucro pode ser limitado, pois depende da estrutura interna da empresa e de seus cenários atuais.
#2. Monetização Direta/Externa de Dados
Este tipo de monetização envolve o compartilhamento de informações por uma organização para gerar benefícios.
A empresa pode monetizar seus dados ao compartilhar informações com parceiros comerciais, vendê-los de forma independente ou através de um corretor, ou mesmo criando produtos e serviços baseados nesses dados.
Esta modalidade de monetização é menos comum, podendo envolver métodos mais complexos de distribuição de dados a clientes, terceiros ou outros compradores potenciais. Além disso, pode trazer consigo riscos, custos e questões de segurança mais elevados.
Benefícios da Monetização de Dados
Tomada de Decisões Aprimorada
A tomada de decisões de negócios assertivas é fundamental para o sucesso de qualquer organização. Para isso, é essencial avaliar os pontos positivos e negativos de cada decisão, concluindo sobre sua viabilidade.
A chave para decisões eficazes reside na qualidade dos dados, que devem ser completos, precisos, atualizados, consistentes e relevantes. Ao extrair e processar dados de negócios, é possível obter insights valiosos que apoiam a tomada de decisões em tempo real.
Marketing Direcionado
A monetização de dados internos, através da análise, permite que as empresas compreendam as necessidades, preferências e expectativas de seus clientes. Este conhecimento possibilita o desenvolvimento de produtos e serviços mais adequados e o direcionamento de esforços de marketing de forma mais eficaz, maximizando o impacto das campanhas.
Aumento da Receita
A monetização de dados impulsiona o crescimento da receita de forma direta e indireta. A análise de dados permite que as empresas avaliem seu desempenho, identifiquem problemas e implementem soluções, impactando positivamente os lucros. Além disso, a venda direta de dados a terceiros gera novas fontes de receita.
Novas Parcerias
O estabelecimento de parcerias saudáveis é vital para o crescimento e a consolidação de uma organização no mercado. A troca de dados com empresas terceirizadas cria oportunidades de colaboração mutuamente benéficas.
Por exemplo, uma empresa pode estabelecer uma parceria com um banco, fornecendo dados de negócios valiosos e recebendo benefícios em troca, um arranjo vantajoso para ambas as partes.
Eficiência Operacional
A monetização de dados não apenas melhora os resultados financeiros, mas também contribui para a otimização das operações, tornando os processos mais eficientes. A análise de dados permite identificar falhas, descobrir suas causas e implementar soluções, minimizando desperdícios e despesas.
Vantagem Competitiva
Ao adotar a monetização de dados, as empresas ganham acesso a informações valiosas sobre tendências de mercado, comportamento do cliente e suas preferências. Esse conhecimento permite o desenvolvimento de produtos e estratégias que atendem às necessidades dos clientes, conferindo uma vantagem competitiva.
Além disso, a atenção às demandas dos clientes aumenta a sua satisfação e melhora a reputação da empresa no mercado.
Como Implementar a Monetização de Dados
A seguir, apresentamos as etapas para iniciar sua jornada de monetização de dados:
#1. Planejamento
O planejamento é um passo crucial antes de iniciar a monetização de dados. É fundamental que todos na organização, desde a liderança até os colaboradores, compreendam a importância da monetização de dados e trabalhem em conjunto para alcançar o sucesso.
É importante definir os objetivos da monetização de dados, como melhorar o desempenho dos negócios, reduzir despesas, vender dados para parcerias ou criar produtos e serviços direcionados. Além disso, é crucial considerar o público-alvo, realizando pesquisas de mercado e análises de dados para avaliar a viabilidade do plano.
#2. Identificação e Coleta de Dados
Nesta etapa, é necessário identificar os dados de qualidade disponíveis para monetização, incluindo dados de fontes externas que possam agregar valor. Esses dados podem ser obtidos em bancos de dados, arquivos de computador, registros e outras fontes. Após a identificação, é preciso coletar todos os dados para iniciar o processo.
#3. Processamento de Dados
Após a coleta, os dados precisam ser processados e refinados para aumentar seu valor. Isso envolve garantir que os dados sejam completos, consistentes, precisos, atualizados e relevantes. Em alguns casos, os dados brutos podem ser utilizados diretamente para a monetização, sem necessidade de processamento adicional.
É fundamental agregar e centralizar os dados, reunindo-os em um único local para facilitar a análise e a geração de dados de qualidade. Além disso, os dados devem ser organizados de forma lógica para facilitar a compreensão. Por fim, é necessário validar e autenticar os dados, armazenando-os em um local seguro e de fácil acesso.
#4. Escolha do Tipo e Modelo de Monetização
Nesta etapa, é preciso escolher o tipo e modelo de monetização de dados com base nos objetivos da organização. Recomenda-se iniciar com a monetização interna ou indireta antes de avançar para a monetização externa ou direta.
A escolha do modelo de monetização deve ser baseada no tipo escolhido. No caso da monetização externa, os modelos de pagamento por uso, assinatura ou freemium podem ser considerados.
#5. Definição de Preços e Termos
É fundamental definir os termos de monetização e os preços dos dados ou produtos/serviços criados, evitando ambiguidades e conflitos. Ao precificar produtos e serviços, é importante analisar o setor e os preços dos concorrentes para estabelecer preços competitivos.
#6. Monetização
Após a preparação, é hora de iniciar a monetização dos dados. Os métodos mais comuns são:
Dados como Serviço
Nesta abordagem, os dados são fornecidos sob assinatura ou como um produto único. Este modelo, comum na monetização direta de dados, é aplicável a um modelo business-to-customer (B2C). Dados brutos e não estruturados podem ser usados para oferecer uma visão geral em nível superior. Se os dados contiverem informações pessoais, é fundamental anonimizá-las.
Insights como Serviço
Diferentemente dos dados brutos, o modelo de insights como serviço lida com dados analíticos resumidos, como comportamento do cliente e insights competitivos. Esses dados podem ser vendidos na forma de aplicativos analíticos incorporados ou relatórios únicos. Essa abordagem exige mais trabalho na geração e visualização de dados, mas também oferece maior valor para o comprador e maior receita para o vendedor.
Análise como Serviço
Nesta abordagem, os clientes têm acesso facilitado a dados e insights mediante pagamento. Semelhante aos insights como serviço, este modelo difere em termos de funcionalidade analítica e acesso aos dados. Esta forma de monetização direta não exige que o comprador se preocupe com manutenção e configuração.
Embora os provedores possam esperar um retorno financeiro maior, a gestão e manutenção da plataforma exigem mais atenção e recursos.
Monetização de Dados Baseada em Dados
Essa forma de monetização, incluída na monetização indireta, permite que a organização utilize todas as fontes de dados disponíveis, analise-as e as use para aumentar a produtividade e a eficiência.
#7. Segurança e Conformidade dos Dados
Com o aumento dos ataques cibernéticos e das preocupações com a privacidade dos dados, é crucial implementar mecanismos de segurança avançados nos processos. Ao garantir a segurança dos dados, as empresas demonstram confiabilidade aos parceiros, terceiros e equipe interna, incentivando a continuidade das relações comerciais.
A segurança dos dados pode ser reforçada com tecnologias como autenticação multifator (MFA), softwares antivírus, VPNs e logon único (SSO). Além disso, é fundamental seguir as regulamentações de privacidade, como a GDPR e HIPAA.
Modelos de Monetização
Dados podem ser vendidos através de um armazenamento de dados na web ou marketplace de dados. Os modelos de monetização são diversos e podem ser escolhidos de acordo com os objetivos e necessidades:
- Freemium: Neste modelo, a organização oferece produtos ou serviços gratuitamente. Esta estratégia é eficaz para ingressar em um mercado competitivo, oferecendo um produto ou serviço com funcionalidades úteis que os usuários podem acessar gratuitamente. Além disso, podem ser criados níveis de preços com recursos premium para quem busca funcionalidades avançadas.
- Pagamento Conforme o Uso: Neste modelo, os usuários pagam apenas pelos serviços ou produtos utilizados. Sem contratos ou compromissos, oferece flexibilidade de pagamento e utilização. O usuário pode decidir se volta a usar o serviço ou não.
- Baseado em Assinatura: Neste modelo, a empresa define um preço mensal ou anual para seus produtos ou serviços. Após o pagamento, o usuário pode utilizar o serviço durante todo o período. Diferentes níveis de assinatura podem ser criados, oferecendo recursos variados. Este modelo pode ser oferecido em assinaturas individuais ou em grupo.
Desafios na Monetização de Dados
A monetização de dados também apresenta desafios, como:
- A venda ou o compartilhamento de dados com terceiros pode envolver riscos de segurança, privacidade e conformidade. A legislação sobre governança de dados exige que as empresas gerenciem os dados de seus clientes de forma adequada, sob pena de penalidades.
- A monetização de dados em um mercado desconhecido pode ser complexa.
- O processo requer novas habilidades e conhecimentos que nem todas as organizações possuem.
- A tomada de decisões com base em análises de dados e previsões pode não ser sempre precisa.
- A gestão de grandes volumes de dados pode ser desafiadora para muitas empresas.
Estudos de Caso
Empresas de diversos setores têm aproveitado a monetização de dados, desde TI, marketing digital, segurança cibernética e comércio eletrônico até finanças, agricultura e educação.
Infosys: Infosys ajudou uma fabricante multinacional de aeronaves a gerar mais receita ao compartilhar dados de eventos e informações de manutenção de aeronaves com companhias aéreas.
Facebook: Esta empresa de mídia social construiu seu modelo de negócios sobre a monetização de dados. Coletando grandes volumes de informações sobre usuários, comportamento online e localização, o Facebook oferece anúncios direcionados a empresas.
American Express: A American Express, fornecedora de serviços financeiros, utiliza a monetização de dados para oferecer serviços de marketing personalizados a comerciantes, analisando informações de transações e comportamento do consumidor.
Agora, vejamos algumas ferramentas para monetização de dados:
#1. Tasil
Tasil auxilia na monetização de dados de clientes por meio de uma plataforma segura, eficaz e em tempo real. Com essa ferramenta, você pode transformar dados em insights acionáveis e aumentar as receitas.
Tasil acelera o tempo de lançamento no mercado, personaliza as comunicações e se integra facilmente aos dados da sua empresa, protegendo seus dados e sua privacidade.
#2. Carto
Impulsione seus esforços de monetização de dados com Carto, que oferece soluções baseadas em localização. Além disso, fornece um canal para revenda de dados.
Carto é uma plataforma geoespacial completa para hospedar e construir o processo de monetização de dados.
#3. Privitar
Com a ajuda de Privitar, supere os desafios da privacidade e compartilhe dados com segurança para colaboração.
Os recursos de privacidade da plataforma permitem gerar insights e transformá-los em fluxos de receita, além de mitigar os riscos de exposição de dados.
Conclusão
A monetização de dados oferece às empresas oportunidades para aumentar receitas, construir parcerias e expandir negócios. A escolha do tipo e método de monetização deve ser feita de acordo com as necessidades e objetivos. As ferramentas apresentadas acima podem auxiliar a simplificar a implementação da monetização.
Considere também explorar softwares de faturamento para auxiliar no gerenciamento de pagamentos recorrentes.