Negli ultimi anni sentiamo sempre più spesso parlare di Data Monetization e di come è possibile trasformare i dati in una fonte di profitto. Ma cosa è la Data Monetization e per quali aziende rappresenta un’alternativa percorribile?
Dal dato grezzo alla Data Monetization
“I dati sono il nuovo petrolio”, sosteneva nel 2006 Clive Humby, l’artefice del successo della Clubcard di Tesco, la carta fedeltà della nota catena di supermercati del Regno Unito. Non tutti, però, conoscono il seguito di questa frase, che recita così: “Crea valore, ma allo stato grezzo non può essere utilizzato. Deve essere trasformato in benzina, plastica e prodotti chimici per creare profitto. Allo stesso modo, i dati devono essere scomposti e analizzati per generare valore”. Il dato di per sé, quindi, non è utile se non si riesce a estrarre da quel dato l’informazione che permette di impostare attività valorizzabili o, meglio, monetizzabili. Proprio questa è l’essenza della Data Monetization: la capacità di trasformare i dati in asset di valore, che portino all’azienda un guadagno sotto forma diretta o indiretta.
La Data Monetization diretta è la vendita dei dati di proprietà dell’azienda ai soggetti interessati, sotto forma di dati grezzi (raw), oppure di dati rielaborati e arricchiti. La rielaborazione dei dati potrà essere attuata attraverso diverse tecnologie sia descrittive – che illustrano in modo puntuale un fenomeno, per esempio cosa succede sui social oppure quali sono le performance di una campagna marketing – sia prescrittive – che anticipano possibili scenari futuri, grazie all’applicazione ai dati di algoritmi di Machine Learning e Artificial Intelligence.
La Data Monetization indiretta, invece, è la valorizzazione dei dati operata internamente all’azienda. I dati potranno creare valore migliorando i processi operativi e sostenendo in modo più efficace i percorsi decisionali (si parla, infatti, di decision making data driven). Ma potranno anche arricchire i prodotti e i servizi con esperienze nuove, migliorare la qualità e l’usabilità dell’offerta, modificare i modelli di erogazione o crearne di nuovi per venire incontro alle esigenze dei clienti, aumentare le vendite e fidelizzare.
La Data Monetization nella Data Economy
La possibilità di estrarre valore dai dati sugli individui, le loro abitudini, le loro passioni, preferenze, interessi, valori e comportamenti è già stata compresa da tempo. La riprova sono i successi dei nomi che caratterizzano il panorama di quella che gli economisti definiscono Data Economy: Google, Facebook, Uber, AirBNB e Amazon, solo per citarne alcuni. Sbaglia, però, chi pensa che questa attitudine “magica” a trasformare i record in fatturato sia una prerogativa esclusiva delle grandi corporation. E sbaglia chi parla di Data Monetization solo in ambito marketing. I campi di applicazione delle tecnologie di monetizzazione dei dati sono, infatti, ben più numerosi. Dall’Internet of Things in tutte le sue declinazioni alla sentiment analysis di post e tweet sui social… le aziende sono ormai consapevoli del fatto che nei loro sistemi informativi giacciono enormi quantità di dati sottoutilizzati che, opportunamente rielaborati, potrebbero produrre un valore enorme. Come? Riducendo i cicli di sviluppo dei nuovi prodotti e il time-to-market. O, ancora, aumentando il Customer Lifetime Value, ovvero il fatturato che un cliente ingaggiato e fidelizzato può portare al brand nel corso della sua vita. O perché no, ottimizzando i processi interni per renderli più efficaci ed efficienti.
Il futuro della Data Monetization
Secondo uno studio IDC dello scorso anno (“IDC PlanScape: Data Monetization”), nel 2025 verranno creati nel mondo 180 Zettabyte di dati e la Data Monetization rappresenterà una delle principali fonti di fatturato per le aziende. Un report di MarketsandMarkets dello stesso anno (“Data Monetization Market: Global Forecast to 2023″) evidenzia poi come il giro d’affari legato alla monetizzazione dei dati crescerà a un tasso medio annuo composto del 17,1% nel prossimo quinquennio, passando dai 1,42 miliardi di dollari del 2018 ai 3,12 miliardi del 2023.
Data Monetization diretta e indiretta
Le condizioni per la monetizzazione dei dati in azienda sono, oggi, quelle ideali. La competizione sui mercati
nazionali e internazionali è sempre più accesa e la corsa verso la riduzione del time-to-market si fa sempre più serrata. Le tecnologie IoT, il web, i social network, le applicazioni CRM e una connettività adeguata permettono di acquisire facilmente e velocemente grosse quantità di record, strutturati e non. Le soluzioni di Big Data Analytics, AI e Machine Learning, disponibili in cloud e in modalità As a Service, sono alla portata delle aziende di qualunque dimensione e settore. Proprio la possibilità di sfruttare tecnologie digitali di ultima generazione per integrare fonti dati eterogenee, sia interne sia esterne all’azienda, e ottenere dati consistenti e di qualità rappresenta il principale driver di crescita della Data Monetization, accanto alla maggior diffusione in azienda degli approcci decisionali data driven. La possibilità di prendere decisioni strategiche informate, basate su proiezioni veritiere e fondate su dati sempre aggiornati, rende i C-level più proattivi e le strategie di business più accurate e puntuali, aumentandone le probabilità di successo.
Olivetti e la Data Monetization
Olivetti, polo digitale del Gruppo Telecom Italia, da anni aiuta le aziende a semplificare il percorso digitale verso la Data Monetization. Olivetti mette a disposizione di amministrazioni e aziende una suite completa di soluzioni per la raccolta, l’analisi e la valorizzazione dei dati, completando l’offerta di tecnologie digitali all’avanguardia con l’expertise maturata in anni di lavoro su uno dei dataset più grandi al mondo, quello di TIM. I dati raccolti dalla rete di terminali mobili TIM, debitamente aggregati e anonimizzati (per tutelare al massimo la privacy degli utenti) possono essere facilmente integrati con i dati di comportamento della folla letti attraverso altri sensori quali telecamere, wi-fi, black-box veicolari, e beacon e rielaborati con tecniche di advanced analysis dalla piattaforma weXplore di Olivetti. Le informazioni così ottenute sono informazioni arricchite, potenziate con elementi di intelligenza che le trasformano in preziosissime risorse per il progresso delle città e il miglioramento delle performance delle aziende. Queste informazioni, di fatto una vera e propria Data Monetization, vengono messe a disposizione dei clienti Olivetti TIM attraverso diversi servizi. Servizi pensati per le imprese come Data Retail Analysis, che offre insight e proiezioni basate sull’analisi del passaggio e delle presenze nell’area del punto vendita clusterizzate per genere, età, nazionalità… Olivetti offre anche l’analisi integrata del comportamento della folla all’esterno del punto vendita (outdoor) con quello all’interno del negozio (indoor). Sarà così possibile comprendere il bacino potenziale di clienti tra gli avventori di un centro commerciale o i presenti nell’area e affinare le strategie in store, migliorando l’engagement a tutto vantaggio dello scontrino. GDO e retail potranno contare anche sull’offerta Spend Index Analysis, un servizio che integra gli indicatori economici di speso con i dati sui comportamenti ricavati dalle rilevazioni di presenza e mobilità della rete TIM. Altri profili di offerta (Smart Maintenance) prevedono l’integrazione di fonti dati in ambito Industry 4.0 con algoritmi di Intelligenza Artificiale e autopprendimento, con lo scopo di migliorare la qualità della produzione, ottimizzare la gestione degli impianti e attuare la manutenzione predittiva.
Le soluzioni Olivetti permettono poi alle amministrazioni locali e centrali di governare in modo più efficace i fenomeni che avvengono sul territorio. City Forecast Data Tourism, per esempio, è un servizio che permette di analizzare e correlare la presenza di persone e turisti in una certa area magari in occasione di eventi con il parlato e il sentiment online sulla manifestazione, identificando i segnali di probabili emergenze e gestendole in maniera proattiva. Il profilo Data Flow Analysis, che include anche il modulo relativo al traffico veicolare, è un servizio pensato per le amministrazioni locali che analizza il comportamento di una determinata area geografica dettagliando percorsi, tempi di percorrenza, frequenza dei viaggi… Gli amministratori pubblici potranno quindi ottimizzare facilmente tutti i servizi orientati alla mobilità (ZTL, trasporti pubblici e parcheggi).
Olivetti Data Angels una task force di data scientist
Non sempre aziende ed enti hanno al proprio interno personale competente e adeguatamente formato per sfruttare al meglio le potenzialità nascoste nei dati disponibili. Ecco perché Olivetti ha creato Data Angels, una task force di data scientist, Big Data engineer, esperti di data visualization e digital strategist. I Data Angels sanno perfettamente quali dati trattare e quale output fornire per soddisfare le esigenze puntuali di diverse industry, dalla manifattura alla PA, dal finance al retail. Tutti insieme lavorano per rendere più fruibili i dati, arricchendoli di intelligence, così da supportare in modo concreto gli approcci decisionali data driven e le strategie di Data Monetization anche nelle aziende più piccole.
