Monetização de dados pessoais: como funciona e quais os benefícios?

A partir da utilização de ciências de dados, é possível capturar insights valiosos para dentro da empresa ou para os clientes

Danielle Franklin ^(*)

A monetização de dados pessoais é uma abordagem cada vez mais comum entre as empresas que buscam potencializar sua receita e explorar as informações que foram coletadas por sua própria experiência ou com foco na geração de receita. Esta prática se baseia na utilização de dados pessoais e informações fidedignas para gerar renda de vários modos.

A monetização de dados pode trazer diversos benefícios como o aumento da receita e de sua eficiência operacional. A monetização de dados ocorre quando uma empresa utiliza seus dados a fim de gerar algum tipo de ganho econômico, ou seja, para construir alguma fonte de receita.

Para essa prática ser possível, é necessário organizá-los de maneira que eles sejam confiáveis e tenham qualidade antes de pensar em vendê-los. Isso é essencial para que os dados transmitam informações relevantes para quem decidiu adquiri-los. Após concluir essa etapa de preparação, é factível comercializá-los como um serviço, ou seja, a empresa entrega ao cliente o dado bruto como serviço. Além disso, ela também sugere que é possível agregar valor por meio da venda de insights que podem ser extraídos de um amplo conjunto de dados.

Agora que você já sabe como as informações coletadas no mercado apresentam um grande valor, é hora de entender como aumentar o retorno sobre esse tipo de esforço. E uma das melhores formas de fazer isso é por meio da utilização de ciências de dados com o intuito de tirar insights valiosos para dentro da empresa ou aos clientes.

Além disso, é necessário compreender quais as principais demandas do mercado na intenção de entender que conjunto de dados oferece ao seu negócio uma vantagem competitiva. Depois, vale a pena mostrar como esses dados podem gerar valor para os clientes potenciais a fim de elevar seu preço no mercado.

O aumento da competitividade é visível na maioria dos setores. Isso significa que há margens decrescentes para erros. Por isso, contar com dados é a melhor forma de substituir a tomada de decisão intuitiva por uma abordagem pautada em inteligência nos negócios que é proveniente do uso de dados em diversas atividades internas. Portanto, a melhor maneira de se tomar uma decisão é tendo a maior quantidade de informações confiáveis possível.

Logo, além de garantir um bom volume de informações a fim de evitar que impactos sazonais possam gerar alguma conclusão precipitada, é necessário assegurar que eles sejam confiáveis e atualizados no intuito de oferecer o devido suporte à tomada de decisão empresarial.

Trago aqui um bom exemplo de como a monetização de dados acontece, ou seja, ocorre quando uma empresa coleta dados públicos de um determinado setor, como o varejo, por exemplo, e vende esses dados para corporações do setor varejista que podem usar esse tipo de insight com a intenção de ampliar sua vantagem competitiva. Relevante também checar quais informações geralmente são comercializadas. Entre elas, o preço do produto, frete e a disponibilidade em uma determinada praça podem trazer diversas conclusões relevantes.

Além de gerar uma renda adicional para a empresa, esse tipo de prática pode inaugurar um novo tipo de serviço B2B em sua corporação. Desse modo, o trabalho na coleta de dados pode trazer vantagens diretas para sua empresa — tais como a melhora na tomada de decisão, geração de insights e ajustes em processos internos — assim como as vantagens indiretas que são provenientes das vendas.

Portanto, vale a pena investir em tecnologias que valorizem o trabalho de sua equipe na geração e organização desses registros. Assim, você garante a confiabilidade e a procedência desse tipo de informação para as empresas interessadas. Também é fundamental investir em ferramentas que sejam capazes de simplificar a obtenção de insights, a geração de inteligência por meio desse tipo de registro e a geração de dados confiáveis para a venda. 

É possível, por meio de soluções robustas existentes no mercado, obter desde a definição da estratégia de dados, passando pela escolha de uma arquitetura de dados — na nuvem ou on-premises — auxiliando com a ingestão, a qualidade e a segurança dos dados, até o desenvolvimento de algoritmos preditivos e prescritivos para auxiliar na captura de insights importantes para aumentar o valor desse conjunto de informações e alcançar excelentes resultados com a monetização de dados.

^(*) Danielle Franklin é diretora comercial da Scala, empresa do Grupo Stefanini com foco na implantação de abordagens tecnológicas que exigem alto grau de especialização em negócios, como Analytics, Inteligência Artificial, Hiperautomação, Integração e Cloud.