Для монетизации своих данных компании могут использовать три основных подхода: совершенствование внутренних бизнес-процессов и решений; привязку дополнительной информации к основным продуктам и слугам («обертку»); продажу информационных продуктов на новых и существующих рынках. Эти подходы существенно различаются по типам возможностей и необходимых гарантий, но любой из них становится шансом для того, чтобы компания смогла занять уникальное место на рынке.
Теоретически можно одновременно использовать несколько основных способов монетизации данных. На практике же в случае принятия той или иной концепции руководству компании придется осуществить соответствующие организационные изменения, а также целенаправленное обновление технологий и систем управления данными. Поэтому, наверное, лучше всего выделить наиболее перспективное направление и начать с него. При этом вы сможете улучшить свои данные таким образом, чтобы облегчить последующие действия, связанные с другими концепциями. Еще важнее, что таким образом вы сможете создать в компании потенциал для монетизации ее данных.
Самый очевидный способ монетизации данных – это использование их для совершенствования рабочих процессов и повышения качества принятия решений. Руководители часто недооценивают финансовую отдачу, которую может принести этот метод для повышения эффективности работы. Если данные и аналитика передаются сотрудникам, способным и уполномоченным принимать решения, например тем, которые взаимодействуют с клиентами, контролируют разработку продуктов или запускают производственные процессы, результаты обычно оказываются положительными. Располагая полученными выводами, сотрудники могут предоставлять клиентам более значимые услуги, точнее оценивать и удовлетворять их потребности, а также оптимизировать производство.
Когда в феврале 2014 г. Сатья Наделла стал генеральным директором корпорации Microsoft, он призвал сотрудников найти способы оптимизировать процессы в компании, опираясь на данные. Руководители полагали, что таким образом они смогут повысить производительность труда продавцов на 30 %. Для этого в Microsoft внедряли инструменты, которые позволили менеджерам тратить больше времени на взаимодействие с клиентами, причем более эффективными способами. Речь идет, в частности, об использовании важных расчетных данных, таких как вероятность и предполагаемое время закрытия сделки.
Чтобы предлагать достойные реализации идеи, менеджеры по продажам сначала должны были определить некоторые исходные общие понятия (например, кто такие «лиды» – lead). Кроме того, им нужно было найти источники данных, которые бы использовались для расчета производительности. Скоро стало понятно, что данные о продажах хранятся слишком во многих разных системах, чтобы можно было без проблем сформировать полную картину бизнеса у конкретного продавца. В течение года в компании создали новую интегрированную систему, которая обеспечила максимально полное представление об отношениях Microsoft с корпоративными клиентами: что они покупали, с какими проблемами сталкивались, какие решения предлагались в этих случаях.
Новая система позволяла экономить 10–15 минут на каждой возможной продаже, избавляя продавцов Microsoft от необходимости искать и подготавливать данные вручную. Она также помогала руководителям более точно управлять своими цепочками продаж, используя прогностическую аналитику и машинное обучение для расчетов вероятности успешного завершения каждой возможной сделки на основе данных, предоставленных продавцом. Например, покупка и внедрение корпоративного программного обеспечения – это сложный процесс, который часто требует участия партнера. Значит, если у клиента уже есть партнеры, система прогнозирует более высокую вероятность успеха. Информация о возможности успеха для данной сделки, о продвижении обязательств по каналам продаж помогала менеджерам правильно определять приоритеты и выбирать действия, с наибольшей вероятностью обеспечивающие достижение поставленных целей. Со временем в Microsoft научились делать еще более точные расчеты (так, точность прогнозов для глобальных пользователей выросла с 55 до 70 %), что привело к повышению качества данных о каналах продаж и, в свою очередь, улучшило управление этими каналами.