비즈니스를 혼란에 빠뜨리는 4가지 새로운 데이터 수익 창출 모델 

데이터 수익화는 기업의 경제 환경을 혼란에 빠뜨리고 있습니다. 이 기사에서는 이익을 위해 개인 정보를 수집, 구매 및 판매하는 것과 관련된 문제와 조직이 이러한 장애물을 극복하기 위해 사용하는 전략을 살펴봅니다.

게시일: 17년 2022월 XNUMX일

비즈니스를 혼란에 빠뜨리는 4가지 새로운 데이터 수익 창출 모델

개인 데이터는 특히 소프트웨어 산업에서 점차 디지털 자산으로 인식되고 있습니다. XNUMX년 전으로 거슬러 올라가면, 세계 경제 포럼 (World Economic Forum) 는 개인 데이터를 "경제 및 사회적 가치 창출을 위한 새로운 기회의 물결을 생성하는 자산 등급"으로 설명했습니다.

개인 데이터는 업계가 데이터 기반 의사 결정을 통해 수익을 증대할 수 있는 엄청난 기회를 제공하지만, 데이터 소유권, 개인 정보 보호 규정 및 데이터 보호는 도전 과제입니다.

이 기사에서는 두 가지 주요 과제를 살펴봅니다. 데이터 수익 창출, 비즈니스를 재편하는 XNUMX가지 새로운 데이터 모델도 있습니다.

데이터 수익 창출에 대한 과제

데이터 소유권

데이터는 무형자산이며 그 소유권은 논란의 여지가 있는 주제입니다. 데이터가 원시 형태, 즉 정리되지 않은 정보로 존재하는 경우 누구든지 이에 대한 소유권을 주장하기가 어렵습니다. 그러나 데이터가 있을 때 지적재산권 자산으로 보호됩니다., 예를 들어 데이터베이스의 저작권 등록 등의 경우 이용에 제한이 있을 수 있습니다.

따라서 데이터 소유권은 데이터의 사용 및 분석에 제한이 있습니다. 이 문제를 피하기 위해 조직은 고객으로부터 원시 데이터를 수집합니다.

데이터 보호 및 개인 정보

데이터 보호, 개인 정보 보호 및 수익 창출은 상충되는 이해 관계로 보입니다. 많은 기업들이 그 사이에 얇은 선을 걷는 것보다 하나를 선택합니다. 애플의 CEO인 팀 쿡(Tim Cook)은 한번은, "우리는 기술을 최대한 활용하는 것이 프라이버시에 대한 권리를 포기한다는 변명을 거부합니다."

적절한 데이터 보호 모델을 선택하면 소비자 데이터를 이해하고 수익을 창출하는 회사의 능력이 향상됩니다.

사용 약관 또는 사용자 계약과 같은 법적 메커니즘은 조직이 고객으로부터 수집한 데이터의 용도를 명확히 하는 데 도움이 됩니다. 권한 관리 또는 액세스 제어와 같은 기술 메커니즘은 조직이 수집된 데이터를 보호하여 내부 및 외부 이해 관계자가 의도한 목적으로 사용할 수 있도록 합니다. 조직 메커니즘은 또한 조직의 올바른 사람이 데이터에 액세스하고 데이터가 조직 전체의 안전한 플랫폼에서 공유되도록 합니다.

또한 조직은 기업이 디지털 자산을 보호하고 협업하고 혁신할 수 있도록 하는 데이터 관리 정책을 개발할 수 있습니다. 많은 조직이 회사가 내부 및 외부에서 혁신하고 협업할 수 있도록 하는 데이터 관리 정책 또는 거버넌스 프레임워크의 필요성을 간과하면서 규정 준수에 중점을 둡니다. 정책에서 기업이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 되는 방식으로 데이터를 분석하는 것을 허용하지 않는다면 기회를 놓친 것입니다. 따라서 데이터 관리 정책은 데이터 침해로부터 회사를 보호하기 위해 철저하고 혁신과 협업을 가능하게 하기 위해 유연해야 합니다.

마지막으로, 조직은 시장에서의 자신의 위치를 ​​이해하고 다양한 유형의 데이터에 대한 보호 장치를 개발해야 합니다. 예를 들어, IP 보호 자료가 포함된 데이터를 사용하는 조직 라이선스의 범위와 그러한 보호의 영토적 특성을 고려해야 합니다. 이는 자신이 운영하는 부문과 시장의 규칙 및 규정도 고려해야 하는 글로벌 기업의 경우 특히 중요합니다.

새로운 데이터 수익 창출 모델 비즈니스 재편

위에 나열된 문제를 극복하기 위해 조직에서는 점점 더 새로운 데이터 수익 창출 모델을 채택하여 데이터를 보호하고 비공개로 유지하고 있습니다.

모델 #1: 집계 모델

이 모델에는 여러 소스의 데이터 집계가 필요합니다. 이 모델의 예는 DAAS(Developers-as-a-Service)를 제공하거나 개발자에게 데이터 액세스를 제공하는 조직입니다. 백엔드에서 규정 준수를 보장하면서 개발자가 데이터를 추출할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이 모델을 통해 개발자는 개인 정보 보호 규정을 위반할 염려 없이 자유롭게 데이터를 분석할 수 있습니다. 또한 여러 데이터 소스를 통해 개발자는 의사 결정을 위한 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

모델 #2: 구독 모델

구독 기반 비즈니스 모델은 고객에게 제품 또는 서비스에 대한 액세스에 대한 반복 구독 수익을 청구합니다. 팬데믹 기간 동안 구독 기반 모델은 소프트웨어 비즈니스 사이에서 급증하고 인기가 높아져 많은 SaaS(Software-as-a-Service) 비즈니스가 탄생했습니다.

구독 기반 비즈니스는 개인 데이터를 사용하여 각 고객에게 맞는 맞춤형 경험을 생성합니다. 예를 들어 Netflix는 사용자가 시청하는 프로그램을 추적하여 선호도에 따라 다른 콘텐츠를 추천합니다.

모델 #3: 프리미엄(Freemium) 모델

이름에서 알 수 있듯이 프리미엄(Freemium) 비즈니스 모델은 기능이 제한된 무료 제품 또는 서비스를 제공하고 추가 기능에 대해 프리미엄을 부과합니다. 데이터로 수익을 창출하는 부분 유료화 비즈니스 모델의 예로는 Spotify가 있습니다. Spotify는 고객 데이터를 활용하여 사용자 경험을 맞춤화하고 사용자가 프리미엄 버전을 구독하도록 권장합니다. XNUMX%의 스포티파이의 매출 프리미엄 구독에서 나옵니다.

Spotify의 전 수직 부문 글로벌 책임자인 Khartoon Weiss는 데이터 활용의 중요성 강조 더 나은 고객 경험을 구축합니다. 그는 "데이터, 사용 및 행동은 우리가 가치를 제공하고 사람들에게 봉사하는 방식으로 봉사하기 위해 말 그대로 제품을 만들고 행동을 따르는 데 도움이 되는 모든 풍부함을 제공합니다."라고 말했습니다.

모델 #4: 광고 모델

광고 모델에서 조직은 소비자에게 무료로 서비스를 제공합니다. 그러나 소비자의 데이터는 백엔드에서 광고를 통해 제XNUMX자에게 판매됩니다. 광고 모델은 메타, 알파벳 등 글로벌 테크놀로지 기업들이 가장 많이 사용하는 데이터 수익화 모델이다. 그것은 여러 조사와 규정의 대상이었습니다. 미국 연방통신위원회 전 위원장인 톰 휠러는 이를 디지털 형식으로 '오즈의 마법사'라고 표현했다. 그는 그것을 "우리의 개인 정보를 기업 자산으로 바꾸는 수학"이라고 불렀습니다. 따라서 조직은 광고 수익화 모델을 신중하게 구현해야 합니다.

전통 산업의 디지털화는 디지털 자산으로서 데이터의 중요성을 강조해왔다. 조직이 경쟁력을 유지하려면 사용자 데이터를 안전하게 활용하여 가치를 창출하고 정보에 입각한 결정을 내려야 합니다.

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