แปลงข้อมูลเป็นรายได้ : กลยุทธ์ Data Monetization ที่คุณไม่ควรพลาด

ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพย์สินที่มีค่าอย่างมาก การทำ Data Monetization หรือการเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นรายได้ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไปสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ (Enterprise) ที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันในตลาดที่เต็มไปด้วยความท้าทาย ในขณะที่ธุรกิจต่าง ๆ พยายามหาทางเลือกใหม่ ๆ สำหรับการสร้างรายได้และขยายฐานลูกค้า การนำข้อมูลที่มีอยู่มาใช้ให้เกิดมูลค่า จึงกลายเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญในการขับเคลื่อนการเติบโตและผลักดันธุรกิจให้ก้าวหน้าต่อไปได้อย่างมั่นคง

จากข้อมูลที่สะสมในแต่ละวัน ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลลูกค้า พฤติกรรมการซื้อ หรือข้อมูลการดำเนินงานต่าง ๆ ถ้าหากสามารถนำมาวิเคราะห์และประยุกต์ใช้ให้เหมาะสม จะสามารถสร้างรายได้ได้หลายช่องทาง รวมถึงการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของตลาดได้ดีขึ้น ในบทความนี้เราจะมาพูดถึงกลยุทธ์การทำ Data Monetization สำหรับองค์กรใหญ่ที่สามารถเพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจของคุณได้

Data Monetization คืออะไร มีกี่ประเภท และมีประโยชน์อย่างไร

Data Monetization คือกระบวนการที่องค์กรนำข้อมูลที่มีอยู่มาใช้เพื่อสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจ โดยสามารถทำได้ทั้งการสร้างรายได้โดยตรงและการใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน หรือสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน

ประเภทของ Data Monetization

1. การสร้างรายได้จากข้อมูลโดยตรง
   คือการขายข้อมูลที่องค์กรเก็บสะสม เช่น ข้อมูลลูกค้า หรือข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์ ให้กับบุคคลหรือธุรกิจภายนอก เพื่อสร้างรายได้โดยตรง เช่น การขายข้อมูลทางการตลาดหรือข้อมูลการวิจัย
2. การสร้างรายได้จากข้อมูลทางอ้อม
   เป็นการใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อปรับปรุงการทำงานภายในองค์กร เช่น การพัฒนาและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ บริการ หรือกระบวนการต่างๆ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน หรือเพิ่มความพึงพอใจให้กับลูกค้า โดยที่ไม่จำเป็นต้องขายข้อมูลโดยตรง

ประโยชน์ของ Data Monetization

1. การเติบโตและการสร้างรายได้
   การทำ Data Monetization ช่วยเพิ่มแหล่งรายได้ใหม่ ทำให้ธุรกิจเติบโตได้เร็วขึ้น และเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน
2. การปรับปรุงประสิทธิภาพและการควบคุมต้นทุน
   ข้อมูลที่นำมาใช้ช่วยปรับปรุงกระบวนการภายใน ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
3. ความสัมพันธ์กับลูกค้าและความได้เปรียบทางการแข่งขัน
   การใช้ข้อมูลช่วยให้เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น มอบประสบการณ์ที่ดีขึ้น และสร้างผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความต้องการของตลาด ทำให้มีความได้เปรียบทางการแข่งขัน
4. การใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มผลกำไร
   ใช้ข้อมูลเพื่อหาวิธีเพิ่มผลกำไร เช่น การใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพและสามารถสร้างรายได้ใหม่จากข้อมูลที่มี

หลักการพื้นฐานในการทำ Data Monetization

หลักการพื้นฐานในการทำ Data Monetization หรือการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นรายได้ มีดังนี้

1. การกำหนดตลาดและสร้างแผนธุรกิจ
   ขั้นตอนแรกที่สำคัญคือการกำหนดกลุ่มตลาดสำหรับข้อมูลของคุณ และสร้างแผนธุรกิจเพื่อรองรับตลาดนั้นๆ โดยต้องเข้าใจว่ามีใครที่สามารถใช้ข้อมูลของคุณ และจะทำอย่างไรให้ข้อมูลนั้นมีคุณค่าและสามารถส่งมอบได้ในรูปแบบที่เป็นประโยชน์
2. การมองข้อมูลเป็นสินทรัพย์ทางธุรกิจ
   ควรมองข้อมูลธุรกิจของคุณเป็นสินทรัพย์ชนิดหนึ่ง เช่นเดียวกับสินทรัพย์ทางกายภาพ เช่น เครื่องจักร หรือเงินสดในบัญชี การปรับมุมมองนี้จะช่วยให้คุณเห็นคุณค่าของข้อมูลที่คุณเก็บรวบรวม
3. การทำความเข้าใจข้อมูลที่มี
   การทำการค้นพบข้อมูล (data discovery) เป็นขั้นตอนสำคัญในการระบุข้อมูลที่มีและความสามารถในการนำไปสร้างรายได้ ซึ่งหมายถึงการทำความเข้าใจว่าคุณมีข้อมูลอะไรบ้าง มาจากไหน และมีคุณภาพอย่างไร
4. การสร้างวัฒนธรรมที่ใช้ข้อมูลในองค์กร
   การสร้างวัฒนธรรมภายในองค์กรที่ให้ความสำคัญและใช้งานข้อมูลจะช่วยให้การทำ Data Monetization ประสบความสำเร็จ ซึ่งหมายถึงการสื่อสารคุณค่าของข้อมูลไปทั่วทั้งองค์กร
5. การพัฒนากลยุทธ์การทำ Data Monetization
   กลยุทธ์นี้จะเป็นการวางแผนวิธีการที่จะสร้างรายได้จากข้อมูลที่มีอยู่ เช่น การพัฒนาแอปพลิเคชันที่เพิ่มมูลค่าให้กับผู้ใช้งาน การเพิ่มความภักดีของลูกค้า หรือการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในองค์กร
6. การพิจารณาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
   กลยุทธ์ในการทำ Data Monetization ต้องคำนึงถึงปัจจัยด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เช่น การปฏิบัติตามกฎหมายที่เกี่ยวข้อง
7. การสร้างข้อเสนอที่มีคุณค่าสำหรับลูกค้า
   การสร้างข้อเสนอที่มีคุณค่า (Value Proposition) สำหรับลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้ผลิตภัณฑ์จากข้อมูลได้รับการยอมรับ การเข้าใจว่าผลิตภัณฑ์ข้อมูลของคุณให้ “ปัญญา” อย่างไร และสามารถตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างไร
8. การปรับเปลี่ยนโมเดลการดำเนินงาน
   การสร้างธุรกิจจากข้อมูลอาจต้องปรับองค์กรให้เข้ากับการคาดหวังใหม่ๆ เช่น การตั้งราคา การขาย และการลงทุนในทักษะทางเทคนิคใหม่ๆ
9. การปรับปรุงเทคโนโลยีข้อมูลให้ทันสมัย
   การมีสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ทันสมัยเป็นสิ่งจำเป็นในการขยายและทำให้ธุรกิจข้อมูลมีความยั่งยืน รวมถึงการให้ประสบการณ์ลูกค้าที่ดี
10. การเข้าใจสิทธิในข้อมูลและการกำกับดูแลข้อมูล
    การเข้าใจสิทธิที่คุณมีเกี่ยวกับข้อมูลที่คุณครอบครอง และการพัฒนาหลักการปกป้องข้อมูลที่ชัดเจน รวมถึงการสร้างมาตรการการกำกับดูแลและความปลอดภัยของข้อมูลอย่างแข็งแกร่ง

Data Monetization ที่ประสบความสำเร็จจะต้องมีการวางแผนเชิงกลยุทธ์ที่ครอบคลุมการระบุข้อมูลที่มีค่า การเข้าใจความต้องการของตลาด การสร้างข้อเสนอที่มีคุณค่า การสร้างความสามารถที่จำเป็น และการจัดการข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบและสอดคล้องกับข้อกำหนดทางกฎหมาย. การมองข้อมูลเป็นสินทรัพย์และการผสมผสานการทำ Data Monetization เข้าไปใน DNA ของธุรกิจก็เป็นหลักการที่สำคัญเช่นกัน

กลยุทธ์ในการแปลงข้อมูลเป็นรายได้ที่ใช้ได้จริง

กลยุทธ์เฉพาะในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นรายได้ คือ วิธีการที่ชัดเจนและตรงไปตรงมาในการนำข้อมูลไปใช้เพื่อสร้างรายได้ทันที เช่น

1.การพัฒนาแอปพลิเคชันที่เพิ่มมูลค่าให้กับลูกค้า

การพัฒนาแอปพลิเคชันที่นำข้อมูลมาสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับลูกค้า เป็นวิธีที่รวดเร็วและได้ผลในการสร้างรายได้จากข้อมูล (Data Monetization) ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ การขายข้อมูลหรือข้อมูลเชิงลึกให้กับลูกค้าผ่านโมเดลการสมัครสมาชิก เช่น แอปพลิเคชันที่ให้ข้อมูลตลาดหรือข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการดำเนินธุรกิจที่ลูกค้าสามารถใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจ

เปรียบเทียบเหมือนกับการให้ลูกค้าเช่าเครื่องมือที่ช่วยให้พวกเขาทำงานได้ดีขึ้น โดยเครื่องมือนี้มีข้อมูลและฟังก์ชันที่ช่วยเพิ่มผลลัพธ์ให้ดียิ่งขึ้น เช่น แอปการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่ตรงกับกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น

2. การใช้ข้อมูลเพื่อเสริมสร้างความภักดีของลูกค้าและการซื้อซ้ำ

การใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อเข้าใจพฤติกรรมและการซื้อของลูกค้า ช่วยให้ธุรกิจสามารถพัฒนากลยุทธ์ในการเพิ่มความภักดีและการซื้อซ้ำจากลูกค้าได้ ซึ่งการใช้ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าจะทำให้ธุรกิจสามารถรู้จักลูกค้าแต่ละคนมากขึ้นและสามารถนำเสนอบริการหรือสินค้าที่ตรงใจได้

เปรียบเทียบเหมือนกับการที่คุณไปซื้อสินค้าบนออนไลน์ และระบบแนะนำสินค้าที่คุณน่าจะสนใจจากข้อมูลการซื้อก่อนหน้า การใช้ข้อมูลเหล่านี้ช่วยทำให้คุณรู้สึกว่าบริการมีความเฉพาะเจาะจงและน่าพึงพอใจมากขึ้น

3. การใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

การวิเคราะห์ข้อมูลจากการดำเนินงานภายในองค์กรจะช่วยให้ธุรกิจสามารถหาจุดที่มีประสิทธิภาพต่ำและทำการปรับปรุงได้ การใช้ข้อมูลเพื่อค้นหาความไม่เหมาะสมในกระบวนการทำงานต่างๆ เช่น การจัดสรรทรัพยากร การควบคุมต้นทุน หรือการปรับปรุงสายการผลิต จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพขององค์กรและลดค่าใช้จ่าย

เปรียบเทียบการใช้ข้อมูลเหมือนกับการที่ธุรกิจทำการตรวจสอบการผลิตเพื่อหาจุดที่การผลิตมีการขัดข้องหรือเกิดความล่าช้า และทำการปรับเปลี่ยนกระบวนการให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดการสูญเสียและช่วยให้บริษัททำกำไรได้มากขึ้น

กลยุทธ์ที่ใช้สร้างธุรกิจข้อมูลที่มีกำไร

กลยุทธ์ที่กว้างขึ้นในการสร้างธุรกิจข้อมูลที่มีกำไร คือ แนวทางระยะยาวที่ครอบคลุมหลายด้านในการทำให้ธุรกิจข้อมูลเติบโตและทำกำไรจากข้อมูล เช่น

1.การสร้างมาตรฐานในอุตสาหกรรม

การสร้างมาตรฐานในอุตสาหกรรมหมายถึงการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากในตลาดหรือพื้นที่เฉพาะและพยายามเป็นแหล่งข้อมูลหลักที่ผู้คนและองค์กรต่างๆ หันมาใช้ เพื่อให้กลายเป็นผู้ที่มีอิทธิพลในอุตสาหกรรมนั้น ๆ ตัวอย่างเช่น การสร้างฐานข้อมูลที่รวมข้อมูลที่ทุกบริษัทในอุตสาหกรรมต้องใช้ ซึ่งอาจมีความได้เปรียบจากการที่บริษัทนั้นมีการเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้ได้เร็วและครบถ้วน

เปรียบเทียบเหมือนกับการที่ Amazon หรือ Google เป็นแหล่งข้อมูลหลักของธุรกิจออนไลน์ ซึ่งทำให้พวกเขามีอิทธิพลในตลาดออนไลน์เพราะพวกเขาคือแหล่งที่ข้อมูลจากลูกค้าหรือคู่แข่งจะต้องมุ่งหน้าไป

2. การใช้ข้อมูลจากผู้ใช้ที่มีส่วนร่วม

การใช้ข้อมูลจากผู้ใช้ที่มีส่วนร่วมคือการใช้ข้อมูลจากลูกค้าหรือผู้ใช้ที่มีการติดต่อหรือมีปฏิสัมพันธ์กับบริการหรือผลิตภัณฑ์ของเราเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก ซึ่งจะช่วยให้เราเข้าใจสิ่งที่ลูกค้าต้องการมากขึ้น การใช้ข้อมูลนี้ยังสามารถสร้าง “ผลกระทบแบบฟลายวีล” หรือการทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้นจากการขายข้อมูลหรือข้อเสนอแนะที่ดึงดูดลูกค้าใหม่ๆ ซึ่งจะมีผลในระยะยาว

เปรียบเทียบเช่นเดียวกับ Netflix ที่สามารถใช้ข้อมูลจากผู้ใช้งานมาสร้างซีรีส์หรือภาพยนตร์ที่ตรงกับความสนใจของผู้ชม ซึ่งเป็นการเพิ่มยอดสมัครสมาชิกและการขายบริการเพิ่มขึ้นในระยะยาว

3. การเปลี่ยนความรู้ภายในองค์กรให้กลายเป็นผลิตภัณฑ์

การใช้ข้อมูลหรือเครื่องมือที่พัฒนาภายในองค์กรและทำให้มันกลายเป็นผลิตภัณฑ์ที่สามารถทำกำไรได้คือการนำความรู้หรือข้อมูลภายในที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อใช้งานในองค์กร มาแปรสภาพเป็นผลิตภัณฑ์ที่สามารถขายหรือให้บริการได้ ซึ่งบางครั้งการนำไปขายให้ภายนอกองค์กรอาจสร้างรายได้มากกว่าการเก็บไว้ใช้ภายใน

เปรียบเทียบตัวอย่างเช่น Google ที่พัฒนาเครื่องมือภายในบริษัท เช่น Google Analytics หรือ Google Ads ซึ่งเดิมทีถูกสร้างขึ้นเพื่อใช้ภายในบริษัท แต่นำออกมาขายให้กับธุรกิจอื่นๆ ใช้ในการโฆษณาและวิเคราะห์ข้อมูล และกลายเป็นแหล่งรายได้มหาศาลให้กับ Google

การทำ Data Monetization ที่ประสบความสำเร็จจะต้องเป็นส่วนหนึ่งของ DNA ของธุรกิจ โดยมุ่งเน้นการวางแผนกลยุทธ์อย่างต่อเนื่องและการมีความมุ่งมั่นจากฝ่ายบริหาร สื่อสิ่งพิมพ์และนักวิเคราะห์ต่างๆ ต่างเห็นพ้องกันว่า Data Monetization เป็นกุญแจสำคัญในการเพิ่มผลกำไรและการเติบโตในตลาด

สรุป การนำ Data Monetization ไปใช้งานจริงในองค์กร

การนำ Data Monetization มาใช้ในองค์กรนั้นต้องมีขั้นตอนที่ชัดเจนและการพิจารณาปัจจัยหลายอย่าง โดยการมองข้อมูลเป็นสินทรัพย์ที่มีมูลค่าเหมือนสินทรัพย์ทางธุรกิจอื่น ๆ เช่น เงินสด หรือทรัพย์สินทางกายภาพ

กระบวนการ 6 ขั้นตอนในการสร้างรายได้จากข้อมูล

1.การค้นหาข้อมูล

ระบุและประเมินข้อมูลที่สามารถทำให้เกิดมูลค่า เช่น ในธุรกิจธนาคาร การค้นหาข้อมูลที่มีมูลค่าจะเริ่มจากข้อมูลที่ลูกค้าใช้บริการ เช่น ข้อมูลการทำธุรกรรม ข้อมูลการใช้งานบัตรเครดิต หรือข้อมูลการฝากเงินและการกู้ยืม ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาใช้ในการสร้างการบริการใหม่ๆ หรือเสนอบริการที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละรายได้

ตัวอย่าง ธนาคารสามารถนำข้อมูลการทำธุรกรรมของลูกค้าหรือข้อมูลจากบัตรเครดิตมาวิเคราะห์เพื่อสร้างโปรแกรมพิเศษ เช่น การเสนอสินเชื่อส่วนบุคคลที่ตรงตามพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้า

2.การเก็บข้อมูล

ทำความสะอาดข้อมูลและกำหนดกฎธุรกิจ ข้อมูลที่ได้จะถูกเก็บอย่างมีระเบียบ โดยใช้ระบบที่สามารถจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การทำ Data Cleansing เพื่อขจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อน หรือไม่ถูกต้อง และการกำหนด กฎธุรกิจ สำหรับการเก็บข้อมูล เช่น การจัดเก็บข้อมูลการทำธุรกรรมที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าทั้งหมด รวมถึงข้อมูลการยืนยันตัวตนของลูกค้า เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ

ตัวอย่าง ธนาคารจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่เก็บมีความถูกต้อง เช่น การเก็บข้อมูลจากการโอนเงินหรือการสมัครบัตรเครดิต จะต้องมีการตรวจสอบข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับบัญชีและผู้รับโอนให้ครบถ้วนและถูกต้อง เพื่อไม่ให้เกิดข้อผิดพลาดในการประมวลผล

3.การจัดเก็บข้อมูล

ปรับปรุงระบบจัดเก็บข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ ข้อมูลจะถูกจัดเก็บในระบบที่มีความสามารถในการขยายตัวได้ เช่น Cloud Storage หรือ Data Warehouse ซึ่งจะช่วยให้ธนาคารสามารถเก็บข้อมูลได้ในปริมาณมาก และสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัย ระบบเหล่านี้ยังช่วยในการจัดการข้อมูลหลายรูปแบบ เช่น ข้อมูลการทำธุรกรรม ข้อมูลลูกค้า หรือข้อมูลทางการเงิน

ตัวอย่าง:
การใช้ระบบ Cloud Storage หรือ Data Warehouse จะช่วยให้ธนาคารสามารถเก็บข้อมูลจากหลายๆ แหล่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ข้อมูลจากแอปพลิเคชันมือถือ ข้อมูลจากตู้ ATM หรือข้อมูลจากการทำธุรกรรมออนไลน์

4.การรวมข้อมูล

เชื่อมโยงข้อมูลกับกระบวนการภายในธุรกิจ ข้อมูลที่ได้รับการเก็บและทำความสะอาดแล้วจะถูกรวมเข้ากับระบบภายในของธนาคาร เช่น ระบบบริหารลูกค้าสัมพันธ์ (CRM), ระบบการจัดการสินเชื่อ หรือระบบการตรวจสอบความเสี่ยง (Risk Management System) เพื่อให้สามารถสร้างข้อมูลที่มีมูลค่า เช่น การคาดการณ์สินเชื่อที่เหมาะสมกับลูกค้า หรือการประเมินความเสี่ยงในการให้บริการทางการเงิน

ตัวอย่าง:
ข้อมูลจากการทำธุรกรรมอาจถูกรวมเข้ากับข้อมูลประวัติการเงินของลูกค้า เพื่อให้สามารถประเมินความสามารถในการชำระหนี้ของลูกค้าได้ โดยใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อเสนอสินเชื่อที่เหมาะสมกับลูกค้าหรือการปรับปรุงการให้บริการ

5.การวิเคราะห์ข้อมูล

ใช้เทคโนโลยี BI อัตโนมัติเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล

ตัวอย่าง:
ธนาคารสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ลูกค้าที่อาจจะต้องการสินเชื่อในอนาคต โดยการดูพฤติกรรมการใช้จ่ายหรือการเก็บเงินในบัญชี เช่น หากลูกค้ามีการใช้จ่ายสูงในช่วงเทศกาลหรือมีการฝากเงินจำนวนมาก ธนาคารอาจเสนอสินเชื่อส่วนบุคคลหรือบัตรเครดิตใหม่ๆ ตามพฤติกรรมการใช้จ่ายเหล่านี้

6.การเผยแพร่ข้อมูล

กำหนดวิธีการและเวลาในการเผยแพร่ข้อมูล รวมถึงการรักษาความปลอดภัย ข้อมูลที่ได้รับการวิเคราะห์แล้วจะถูกนำไปใช้ในการพัฒนาบริการใหม่ๆ หรือการติดต่อสื่อสารกับลูกค้า เช่น การเสนอผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เหมาะสมกับลูกค้าในช่องทางต่างๆ

ตัวอย่าง:
หากระบบวิเคราะห์พบว่า ลูกค้าที่มีการใช้จ่ายสูงในช่วงต้นปีหรือช่วงเทศกาลสามารถได้รับข้อเสนอพิเศษจากธนาคาร เช่น การเสนอบัตรเครดิตพิเศษ หรือข้อเสนอสินเชื่อที่เหมาะสมกับลูกค้าตามลักษณะการใช้จ่ายเหล่านี้ ผ่านทางการส่งข้อความในแอปธนาคาร หรือการแจ้งเตือนผ่านอีเมล์

การเริ่มต้นทำ Data Monetization:

วิธีการเริ่มต้นที่รวดเร็วสำหรับการทำ Data Monetization คือการมองหาวิธีที่สามารถใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในองค์กรเพื่อสร้างมูลค่าและสร้างรายได้ เช่น การทำให้ข้อมูลมีความสะอาดและสามารถเข้าถึงได้ง่าย ซึ่งช่วยให้สามารถนำข้อมูลมาใช้ในการปรับปรุงการดำเนินงาน การตัดสินใจทางธุรกิจ หรือการพัฒนาโซลูชันที่มีมูลค่าสำหรับลูกค้า

การเริ่มต้นทำ Data Monetization สามารถทำได้หลากหลายวิธี เช่น

1. การขายข้อมูล: ถ้าคุณมีข้อมูลที่มีค่าและเฉพาะเจาะจง เช่น ข้อมูลการใช้บริการ หรือพฤติกรรมของผู้บริโภค คุณสามารถขายข้อมูลเหล่านี้ให้กับธุรกิจอื่นๆ ที่ต้องการ
2. การใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนาโซลูชัน: ใช้ข้อมูลในการพัฒนาเครื่องมือหรือบริการที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานหรือการตลาด
3. การปรับปรุงกระบวนการภายในองค์กร: นำข้อมูลมาช่วยในการตัดสินใจที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดต้นทุน หรือพัฒนากระบวนการภายในให้ดีขึ้น
4. การใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มมูลค่า:ข้อมูลสามารถใช้เพิ่มความภักดีของลูกค้า เช่น การใช้ข้อมูล CRM เพื่อต่อยอดการซื้อซ้ำ และใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน เช่น การลดต้นทุนหรือปรับปรุงกระบวนการภายใน

การผสมผสาน Data Monetization เข้ากับวัฒนธรรมองค์กร:

การทำ Data Monetization ให้ได้ผลต้องเป็นส่วนหนึ่งของ DNA ของธุรกิจ ซึ่งต้องมีการสนับสนุนจากผู้บริหาร การจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ และการวางแผนกลยุทธ์อย่างรอบคอบ

ปัจจัยสำคัญในการประสบความสำเร็จ:

การทำ Data Monetization ให้ประสบความสำเร็จต้องมี:

1. การกำหนดคุณค่าของข้อมูลที่ชัดเจน
2. การปรับเปลี่ยนโมเดลการดำเนินงาน
3. การอัปเกรดเทคโนโลยีข้อมูล
4. การบริหารจัดการข้อมูลอย่างปลอดภัยและมีความเป็นส่วนตัว

การทำ Data Monetization ช่วยให้บริษัทสามารถเติบโตและเพิ่มรายได้ได้ แต่ต้องการความพยายามจากทั้งองค์กรในการวางแผนและดำเนินการอย่างมีระเบียบ

อยากสร้างธุรกิจใหม่จากข้อมูลและเพิ่มยอดขายให้กับองค์กรของคุณด้วย Data Monetization?
ติดต่อ Predictive เพื่อเริ่มต้นการเดินทางสู่การใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุดและขยายธุรกิจของคุณวันนี้

ที่มา mckinsey , kashtechllc