Vom Datenmanagement zur Monetarisierung: So nutzen Unternehmen Ihre Daten als Unternehmenswerte
Stellen Sie sich die Frage, welchen Wert Ihre Daten haben? Verfügt Ihr Unternehmen bereits über eine große Menge an Daten, aber Sie stehen vor der Herausforderung, diese gewinnbringend zu nutzen? Diese Fragen kennen wir. In der digitalen Ära stellt sich für viele Unternehmen die Frage: Wie können wir Daten als wertvolles Gut nicht nur sammeln, sondern auch gewinnbringend nutzen? Genau hier setzt Novemcore an. Wir unterstützen Sie, von der Datentrategie bis zur Umsetzung.
Welche sind die Schritte zur erfolgreichen Datenmonetarisierung?
1) Datenquellen identifizieren
Der erste Schritt ist die Identifikation relevanter Datenquellen. Dies umfasst nicht nur interne Daten, wie Verkaufszahlen und Kundenfeedback, sondern auch externe Quellen, die als Ergänzung zu den eigenen Daten genutzt werden können. Interne und externe Datenquellen und die Daten selbst können in einer 2x2-Matrix kategorisiert werden. Hierbei differenzieren wir nach Kenntnis und Nutzung der Datenquellen bzw. Daten. Die Herausforderung ist insbesondere, die Quellen und Daten zu identifizieren, die aktuell unentdeckt sind.
2) Wert der Daten einschätzen
Der Wert von Daten bemisst sich an ihrem Nutzen. Dieser Nutzen kann für Ihr Unternehmen bestehen, z.B. durch besseres Kundenverständnis, Erkenntnisse über interne Prozesse oder Produkterweiterung. Der Nutzen kann jedoch auch für externe, mögliche Partner bestehen. Umso wichtiger ist es, out-of-the-box zu denken und ein Verständnis für andere Geschäftsmodelle zu haben.
3) Sicherstellung der Datenqualität
Je nach Nutzung können bestimmte Anforderungen an die Art und Form, wie Daten gesammelt und gespeichert werden, bestehen. Es ist daher wichtig, bereits zum Zeitpunkt der Datenerhebung zu berücksichtigen, wie die Daten genutzt werden sollen. Hierbei spielen Kriterien wie Datenintegrität, Konsistenz und Aktualität eine entscheidende Rolle.
4) Datenaufbereitung
Bereiten Sie Ihre Daten so auf, dass eine Verarbeitung für den vorgesehenen Zweck möglich ist. Dies beinhaltet die Bereinigung von Daten, das Zusammenführen unterschiedlicher Datenquellen und die Normalisierung von Datenformaten. Für mögliche Kunden ist es relevant zu wissen, dass gut aufbereitete Daten die Basis für präzise Analysen und fundierte Entscheidungen darstellen. Beispielsweise können wir durch den Einsatz von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) sicherstellen, dass Ihre Daten in der gewünschten Form vorliegen.
5) Geschäftsmodell definieren
Die Wahl eines geeigneten Geschäftsmodells ist essenziell für die erfolgreiche Monetarisierung. Hierbei stellt sich unter anderem die Frage, ob die Daten an sich vermarktet werden oder diese Teil eines Produkts sind. Mögliche Beispiele für Geschäfrtsmodelle sind:
- Direkter Datenverkauf: Rohdaten oder aggregierte Daten an Drittanbieter verkaufen.
- Datenbasierte Produkte: Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen basierend auf den gesammelten Daten.
- Datenanalyse-Dienstleistungen: Anbieten von Analysen und Reports als Service.
Beispielsweise könnte ein E-Commerce-Unternehmen seine Verkaufsdaten nutzen, um maßgeschneiderte Marktforschung für seine Lieferanten anzubieten.
6) Kontinuierliche Optimierung
Im Zusammenhang mit der Datenmonetarisierung und data-based Products gibt es eine Vielzahl an Stellschrauben für die kontinuierliche Optimierung. Beispiele sind:
- Datenqualität verbessern: Regelmäßige Datenprüfungen und Updates.
- Analytische Modelle verfeinern: Einsatz von Machine Learning und AI zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.
- Kundennutzen steigern: Ständige Anpassung der Produkte und Dienstleistungen basierend auf Kundenfeedback und Marktanforderungen.
Praxisbeispiel: Erfolgreiche Datenstrategie eines Kunden
Ein schnell wachsendes SAAS hat Novemcore beauftragt, eine Datenmonetarisierungsstrategie zu entwickeln. Wir identifizierten bisher nicht erhobene Nutzerdaten als wertvolle Quelle und entwickelten ein Konzept, um diese Daten zu sammeln und zu analysieren. Durch die Implementierung einer Zusatzfunktion in der Software konnten die gesammelten Daten in aufbereiteter Form den Kunden des Softwareunternehmens zur Verfügung gestellt werden. Dies führte zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit und eröffnete neue Einnahmequellen durch Premium-Abonnements für die erweiterten Analysefunktionen.
Fazit: Der Weg zur erfolgreichen Datenmonetarisierung
Die Digitalisierung bietet Unternehmen immense Chancen, ihre Datenstrategien zu optimieren und zu monetarisieren. Mit der Expertise von Novemcore in den Bereichen Datenanalyse, Data Intelligence und Datenmonetarisierung können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch neue, profitable Geschäftsmodelle entwickeln. Wenn auch Sie die Potenziale Ihrer Daten voll ausschöpfen möchten, zögern Sie nicht, ein kostenfreies Beratungsgespräch mit unseren Experten zu vereinbaren. Novemcore ist Ihr Partner auf dem Weg zu einer erfolgreichen, datengestützten Zukunft.
Fragen und Antworten
1. Was ist Datenmonetarisierung und warum ist sie wichtig?
Datenmonetarisierung ist der Prozess, bei dem Unternehmen ihre gesammelten Daten in wertvolle Ressourcen umwandeln, um Einnahmen zu generieren. Sie ist wichtig, weil sie neue Einnahmequellen erschließt, die Effizienz steigert und strategische Entscheidungen auf Basis fundierter Daten ermöglicht.
2. Wie identifiziert man relevante Datenquellen für die Datenmonetarisierung?
Relevante Datenquellen werden durch eine gründliche Analyse sowohl interner als auch externer Daten identifiziert. Dies umfasst Verkaufszahlen, Kundenfeedback und externe Marktinformationen. Eine 2x2-Matrix hilft dabei, die Kenntnis und Nutzung der Datenquellen zu kategorisieren und unentdeckte Quellen aufzudecken.
3. Welche Faktoren bestimmen den Wert von Daten?
Der Wert von Daten wird durch ihren Nutzen bestimmt. Nutzen entsteht durch besseres Kundenverständnis, Optimierung interner Prozesse und Entwicklung neuer Produkte. Daten können auch externen Partnern wertvolle Einblicke bieten, wodurch sie für Partnerschaften und Kooperationen interessant werden.
4. Welche Schritte sind notwendig, um die Qualität der Daten sicherzustellen?
Zur Sicherstellung der Datenqualität müssen Datenintegrität, Konsistenz und Aktualität gewährleistet werden. Dies beginnt bei der Datenerhebung, wobei berücksichtigt werden muss, wie die Daten genutzt werden sollen. Moderne Technologien und Methoden der Datenvalidierung sind dabei essenziell.
5. Welche Geschäftsmodelle eignen sich zur Datenmonetarisierung?
Geeignete Geschäftsmodelle zur Datenmonetarisierung umfassen den Verkauf von Roh- oder aggregierten Daten an Drittanbieter, die Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen basierend auf den gesammelten Daten und das Anbieten von Analysen und Reports als Service. Beispielsweise kann ein E-Commerce-Unternehmen seine Verkaufsdaten nutzen, um maßgeschneiderte Marktforschung für seine Lieferanten anzubieten.