释放数据的力量

40%17.1%1.1B 美元研究统计数据零售数据变现2023年市场成交量在本文中，我们详细阐述了零售商和消费品公司为何能利用其数据做得更多。我们分析了此类公司可以采用的五种数据变现方法，并探讨了现实案例。最后，我们讨论了制定有效数据战略时应关注的关键要素。随着零售业越来越多地向数字平台转型，数据成为一项宝贵的资产，可以显著提升收入来源。据最新研究，到2027年，数据驱动战略预计将为领先零售商贡献高达25%的总收入，这反映了数据在塑造零售成功中的日益重要性。通过采用数据变现，零售商不仅获得竞争优势，而且还与客户创造更有意义和更吸引人的互动，从而提高忠诚度和销售额。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者在当今竞争激烈的零售环境中，数据变现已成为零售商保持领先地位的关键策略。通过利用大量的消费者数据，零售商可以解锁强大的洞察力，推动个性化营销、优化库存管理并提升客户体验。数据是公司频繁使用的术语，从其收集和分析方式到将其转化为商业洞察力的方式。虽然理解这些流程至关重要，但另一个关键主题仍然被忽视：数据货币化.44%零售高管将在2024年优先投资数据分析零售高管报告称已经植入广泛的分析功能零售和消费品中的数据货币化：为什么它很重要2023-2032年预计零售数据货币化市场CAGR零售和消费品公司可以从数据变现中获益匪浅。鉴于这类公司通常收集的数据量（例如客户数据），它能够开辟新的收入来源、加强合作伙伴关系，并提升竞争优势。 3例如，通过检查消费者支出的数据，人们可以识别销售管道中的模式和趋势。这种洞察力使企业能够更准确地预测未来销售，从而进行更好的规划和战略决策。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者客户数据指零售和消费品公司通过各种渠道收集的关于买家的信息。这些数据可以通过直接销售（D2C/B2C、B2B）、订阅模式以及线上和线下互动收集。这些数据包括但不限于人口统计资料、个人偏好、消费行为和购物历史。已建立的零售和消费品领导者在外销售商品领域拥有显著优势，但这优势并非完全显而易见：您的数据实现您数据资产带来的额外价值可能是一个决定性的战略差异化因素。在线销售或通过销售点自然地积累三种类型的数据：客户数据,产品数据，和辅助数据.此外，客户数据还可以用于特定的零售领域之外。例如，了解人口统计数据以及他们在某些地点所感兴趣的内容，可以帮助调整这些地点提供的广告和服务类型。然后它也可以应用于帮助其他公司，例如酒店、娱乐、医疗保健、汽车和其他提供服务的企业，以定位其服务的提供并增加市场份额。 4数据货币化战略直接货币化间接货币化数据即服务产品洞察力即服务产品分析即服务-产品运行卓越外部产品和服务一个产品数据的例子包括跟踪特定商品的需求模式，以将此信息用于调整制造商或分销商向市场提供的商品供应。这些类型的数据可以有效地进行商业化，开辟新的收入来源和商业机会。它表明为什么全面的数据战略应成为您整体公司战略的有机组成部分。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者产品数据另一方面，是多个渠道销售的商品信息。它展示了特定商品的供需模式和趋势，以及客户反馈和评价。这类洞察使企业能够调整其基于其他相关商品卖家收集的大量信息，进行商品组合、定价和促销政策的制定。那么，零售和消费品公司如何才能最大化这些机会，并充分发挥这些数据资源的全部潜力呢？继续阅读，了解来自实际 SoftServe 客户的五个主要数据变现方法，以及成功案例。辅助数据是指组织内部用于分析目的收集和使用的信息，除客户和产品或商品数据之外。它可能包括用于构建相关预测模型的天气状况历史记录，或用于评估与特定供应商和配送路线相关的交付风险的供应链中断统计数据。它还可以评估服务客户所需的平均时间，以优化服务水平，或分析店内顾客流动情况，用于计划布局和货架/搁板补货及品类管理。 1 产品即数据这种方法的优势它是什么数据货币化的5种主要方法白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者这种方法可能是听到“数据变现”一词时首先想到的。本质上，这是零售和消费品企业销售其数据访问权限的地方，可以是直接销售，也可以通过类似AWS数据交换或Databricks市场这样的数据市场销售。领先市场的零售和消费品公司将从使用这种数据变现方法中获益最大。这里的价值与您的数据所代表的市场份额成正比，因此较小的参与者可能会发现难以看到价值。然而，即使没有广泛的数据覆盖范围，小型组织也可以通过参考更成熟公司的数据集来获益。针对不同的客户群体或使用场景分析数据，可以让任何公司增强其市场覆盖范围和灵活性。 5 数据产品化方法的主要缺点有两方面：克服缺点的办法2.披露数据资产后失去对其控制权的风险。1. 在数据本身之外增加巨大价值的挑战。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者它也能在竞争激烈的环境中使您脱颖而出，同时从您的数据资产中提取最大价值。通过将数据作为独立产品出售来引入新的收入来源，有助于实现更稳定和盈利的财务前景。失去数据资产控制的第二个挑战可以通过一种名为数据净化室的数据共享方法得到很大程度的缓解。这种方法提供了一个安全的环境，数据提供者和数据使用者可以在其中协作并分析数据，而无需直接暴露原始或敏感信息。数据产品也具有产生长期持续收入流的潜力。一旦得到有效开发、维护和推广，它们可以持续提供价值并产生持续收入。您需要将您的数据产品与其他产品区分开来，这样它们才具有价值。因为许多数据提供商通常会提供标准化数据集，找到一个相关的利基意味着提供定制选项。直接针对特定挑战或需求提供的个性化产品至关重要，否则潜在客户可能难以证明他们的投资价值。第一个问题可以通过专注于你组织与众不同的地方来解决。对数据进行匿名化和聚合，而不是共享原始版本，能够增强隐私保护。实施严格的访问控制和使用策略，确保只有授权用户才能访问数据，这将进一步降低数据被滥用的可能性。 6 •• 在此评估之后，该供应商随后提供：公司：供应链风险管理供应商软服务客户使用洁净室示例价值增值与差异化• 一个反映累积风险的供应链风险综合评分。针对客户量身定制的风险缓解策略独特的供应链挑战。这种变现方式不仅克服了对他们数据失去控制权的潜在风险，还抵消了提供附加价值的其他挑战。将每个供应商的重要性整合到整体风险计算中意味着该供应链风险管理供应商的客户能够深入了解他们的潜在脆弱性。这为供应商的客户提供了高度具体、可操作的风险缓解建议。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者变现方式：使用数据清洁室解决方案，授予现有客户对供应商数据库及其相关风险评分的特殊访问权限。数据资产：一个包含实时风险评估的全球供应商数据库，这些评估基于对企业、政治、天气和其他相关事件的持续分析得出。• 对供应商在供应链中的角色进行详细分析，以及每个供应商对客户运营的重要性。通过为客户提供反映其独特供应链结构的定制评估，这家供应链风险管理供应商明确地区分了其数据产品与其他产品的不同。 这种方法的优势它是什么2 洞察力即产品这种数据变现的两个具体例子是：由于将原始数据处理成具有战略价值所增加的价值，数据提供者可以与标准的数据即产品方法相比收取溢价。这种方法最大的好处之一是建立品牌权威，将自己定位为行业思想领袖，使公司在竞争激烈的零售和消费品企业中提升一步。洞察力即产品将数据产品化方法进一步推进。它允许企业内部分析其庞大的数据储备，然后将其发现的分析洞察提供给其他公司。如同数据产品化方法一样，这种方法允许企业最大化数据的价值，通过新的收入流实现收入多样化，并在竞争激烈的市场环境中实现差异化。2. 比较特定业务与其平均竞争对手的基准测试报告。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者1. 市场分析报告，整合数据以提供全面的概述。通过提供高质量洞察，公司可以提升其信誉，使其不仅成为客户的优选企业，更能引领行业的数据分析。这不仅仅是提供原始数据——它关乎利用深度分析来提供有价值洞见以驱动战略决策。有些公司将其作为一项高级服务来出售，通常采用订阅模式。而其他人则将研究发现作为补充分析共享，以提升品牌认知和潜在客户生成。 8 该方法的缺点及其克服方法第三个问题可能是解读的定制限制。为了吸引广泛的客户群体，通常来自不同行业，数据提供者可能因此不得不提供更通用的洞察。然而，如果这些观点不能解决个别客户的需求或挑战，他们可能再次难以得出可操作的启示。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者可能出现的一个问题是洞察力的复杂性。如果结论过于技术化，并且需要专门的专业知识来解释和有效应用，这可能会限制其吸引力。以洞察力为产品的模式面临的重大障碍比以数据为产品的模式更少。由于洞察力是内部生成的，原始数据不会被暴露，从而避免了其中一些最大的问题。值得庆幸的是，通过帮助客户做出明智的决策并推动积极的结果，这些问题是可以克服的。专注于推荐、最佳实践和实用指南，为终端用户提供切实的价值。通过采用这些策略，数据提供者可以微调和提升他们的产品服务。没有必要技能或知识的客户也可能难以得出可操作的见解，从而降低感知价值和使用率。 变现方式：使用此方法的软服务器客户端示例2. 价值不在于数据本身，而在于从中得出的战略情报。增值与差异化 –公司：医疗责任保险公司• 提供一份仅限订阅者可见的季度洞察报告。• 举办年度会议，并突出年度成果和行业趋势。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者采用这种方法有助于这家医疗责任保险公司脱颖而出，并确立了其行业领导地位。除了在竞争激烈的市场中脱颖而出之外，该公司还通过订阅和参与活动增加了额外的收入来源。1. 通过将全面的医疗健康责任索赔数据转换为季度分析报告，并提供年度会议以讨论趋势和预测，该公司提供的内容远不止原始数据。数据资产：一个全面的医疗责任索赔数据库，包含相关的原始医疗服务提供者数据和额外的编码。 10 3 分析即服务它是什么这种方法可能需要比其他方法更多的工作，因为它需要一个能够管理所需的分析和解释的专业分析或服务团队。如果公司计划承担这些请求以提供定制分析或自定义数据提取，他们将需要建立其员工的专长。总体而言，数据分析即服务模式为零售和消费品公司提供了多种数据变现的好处，包括新的收入来源、增值服务、差异化、可扩展性和改进的客户洞察。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者虽然“洞察即产品”模式侧重于基于内部数据回答行业范围内的通用问题，但“分析即服务”方法利用客户数据提供针对特定问题的定制化答案。 11 13缺点与克服方法规模扩展可能会带来一些问题，因为大规模提供定制分析具有挑战性。虽然扩大分析团队以增强智力会有所帮助，但企业还需要利用云计算和可扩展的基础设施解决方案来增强工作流程和数据模型。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者这种灵活性也使其对具有不同数据需求和预算的客户具有吸引力。通过利用这些分析服务，客户可以优化他们的运营，识别机会，并更有效地降低风险。最大的优势之一是这种方法允许进行更广泛的定制选项。客户可以指定他们的偏好、优先事项和目标，并为他们的独特公司获取相关且可操作的洞察。投资扩大人手和基础设施可能会让一些供应商觉得成本过高。但如果这能创造在市场上脱颖而出的机会，那么额外的支出是值得的。企业将希望确保客户和交易数据得到安全管理、符合道德规范，并遵守相关法规。为每位客户的独特需求提供定制化分析也可能既复杂又耗费资源，因此企业在将其推向市场之前，需要具备执行这项分析的手段和知识。当分析针对每个客户进行定制时，客户的数据决定了您范围中的参数。虽然这有助于避免许多潜在的法律法规问题，但在管理来自多个客户的多样化数据集时，可能会存在数据治理、隐私和合规方面的担忧。 变现方式：使用此方法的软服务器客户端示例公司：为抵押贷款第三方发起人提供合规监控服务。• 自建数据服务团队，开辟了新的收入来源。数据资产：放款人数据库，合规要求，TPOs，以及合规状态。白皮书5个被验证的数据变现方法，面向SaaS领导者• 该专业服务团队利用公司的庞大数据库和分析能力，