Data omzetten in geld: 5 voorbeelden van datamonetisatie

Dat data helpt om je business te optimaliseren en te laten groeien, is waarschijnlijk niet aan je ontgaan. In dit decennium draait alles om data. Echter blijft data voor veel mensen een abstract begrip, met als resultaat dat vruchten niet worden geplukt of die voor het oprapen liggen wegrotten. Uiteindelijk gaat het er natuurlijk ook om wat jouw bedrijf eraan heeft, maar dat kan uitdagend zijn als je niet werkt in het data domein. Er zijn verschillende manieren om data om te zetten in geld. Dat noemen we met een mooi woord ‘datamonetisatie’. Om je een idee te geven hoe bedrijven data met succes opnemen in hun strategie hebben we vijf voorbeelden, uit diverse branches, van datamonetisatie beschreven:

Voorbeeld 1: e-commerce

Internetbedrijven, zoals Coolblue, Bol.com en Amazon, genereren aanzienlijke inkomsten door het verzamelen en analyseren van klantgegevens. Daardoor kunnen ze gepersonaliseerde aanbevelingen doen, gerichte advertenties tonen en producten optimaliseren op basis van het koopgedrag van hun klanten. Personalisatie en optimalisatie zijn relevant voor je klanten, je helpt ze daarmee verder. Daarmee creëer je herhalingsaankopen.

Voorbeeld 2: telecommunicatie

Telecombedrijven hebben waardevolle gegevens over het belgedrag, internetgebruik en locaties van hun klanten. Met deze data kunnen ze inzicht krijgen in het gedrag van hun klanten, trends analyseren en deze waardevolle informatie geanonimiseerd (dus binnen de kaders van privacywetten) doorverkopen aan adverteerders of marktonderzoekbureaus. Zo weten deze bijvoorbeeld in welke regio er meer vraag is naar een bepaald product of dienst. De kennis over gedrag is hier dus een extra verdienmodel. Wie dat nog meer goed begrijpen? Facebook en Google natuurlijk…

Voorbeeld 3: landbouw

In de landbouwsector worden steeds meer beslissingen datagedreven genomen. Sensoren en drones worden gebruikt om gegevens te verzamelen over de bodemgesteldheid, weersomstandigheden en weersinvloeden, maar ook de aanwezigheid van insecten of bacteriën. Allemaal bedoeld om een gezonde gewasgroei te optimaliseren. Deze data worden geanalyseerd om betere landbouwtechnieken te ontwikkelen, advies te geven aan boeren en waardevolle inzichten te verkopen aan agrotechnologiebedrijven. Kennis is macht om iets te laten groeien.

Voorbeeld 4: gezondheidszorg

Medische instellingen, zoals ziekenhuizen, en zorgverzekeraars verzamelen enorme hoeveelheden gezondheidsgegevens. Hiermee verkrijgen ze inzicht in ziektepatronen en behandelingsresultaten, waardoor ze een gepersonaliseerde gezondheidszorg kunnen bieden. Het juiste medicijn of de juiste behandeling levert bovendien geld op. Dit soort gegevens kunnen geanonimiseerd verkocht worden aan farmaceutische bedrijven en onderzoeksinstellingen. Bijvoorbeeld voor klinische studies en medicijnontwikkeling. Data betekent in dit geval vooruitgang naar een volgende wetenschappelijke fase.

Voorbeeld 5: financiële dienstverlening

Banken en financiële instellingen beschikken over enorme hoeveelheden klantgegevens. Data dus. Denk daarbij aan transactiegeschiedenis, kredietwaardigheid en uitgavenpatronen. Deze gegevens kunnen worden gebruikt voor het identificeren van fraude, het verbeteren van risicobeoordelingen en het aanbieden van gepersonaliseerde financiële producten. In de financiële wereld wordt met data geld verdiend door het snel signaleren van verkoopkansen en het vooraf uitsluiten van risico’s.

De vraag die overblijft

Zou jouw bedrijf ook extra geld kunnen verdienen door personalisatie en inzicht in koopgedrag? Of door trendanalyses en het uitsluiten van risico’s? Wil je weten wie je (beste) klanten zijn en steeds preciezere voorspellingen kunnen doen? Ook voor jouw bedrijf is dat allemaal mogelijk.

Wil je ontdekken hoe datamonetisatie jouw business stimuleert?

Schroom dan niet om contact met ons op te nemen.