4 nouveaux modèles de monétisation des données qui bouleversent les entreprises
La monétisation des données bouleverse le paysage économique des entreprises. Dans cet article, nous explorons les défis liés à la collecte, à l'achat et à la vente d'informations personnelles à des fins lucratives, ainsi que les stratégies mises en œuvre par les organisations pour surmonter ces obstacles.
4 nouveaux modèles de monétisation des données qui bouleversent les entreprises
Les données personnelles sont de plus en plus reconnues comme un actif numérique, en particulier dans le secteur des logiciels. Il y a déjà dix ans, le Forum économique mondial décrivait les données personnelles comme une « classe d'actifs générant une nouvelle vague d'opportunités pour la création de valeur économique et sociétale ».
Si les données personnelles offrent aux industries une formidable opportunité d'augmenter leurs revenus grâce à la prise de décision fondée sur les données, la propriété des données, les réglementations en matière de confidentialité et la protection des données constituent un défi.
Dans cet article, nous explorons les deux principaux défis liés à la monétisation des données, ainsi que les quatre nouveaux modèles de données qui transforment les entreprises.
Les défis liés à la monétisation des données
Propriété des données
Les données sont un actif incorporel, et leur propriété est un sujet controversé. Lorsque les données existent sous forme brute, en tant qu'informations non organisées, il est difficile pour quiconque d'en revendiquer la propriété. Cependant, lorsque les données sont protégées en tant qu'actif de propriété intellectuelle, par exemple par l'enregistrement du droit d'auteur d'une base de données, leur utilisation peut être soumise à des restrictions.
Par conséquent, la propriété des données impose une limitation à leur utilisation et à leur analyse. Pour contourner cette difficulté, les organisations collectent des données brutes auprès de leurs clients.
Protection des données et confidentialité
La protection des données, la confidentialité et la monétisation semblent être des intérêts contradictoires. De nombreuses entreprises préfèrent choisir l'un plutôt que de marcher sur la corde raide entre les deux. Comme l'a dit un jour Tim Cook, PDG d'Apple : « Nous rejetons l'excuse selon laquelle tirer le meilleur parti de la technologie signifie renoncer à son droit à la vie privée. »
Le choix d'un modèle de protection des données adapté améliorera la capacité d'une entreprise à comprendre et à monétiser les données des consommateurs.
Les mécanismes juridiques, tels que les conditions d'utilisation ou les accords d'utilisation, aident les organisations à clarifier l'utilisation prévue des données collectées auprès des clients. Les mécanismes techniques, tels que la gestion des droits ou le contrôle d'accès, aident les organisations à protéger les données collectées afin que les parties prenantes internes et externes puissent les utiliser aux fins prévues. Les mécanismes organisationnels garantissent également que les bonnes personnes au sein de l'organisation ont accès aux données et que celles-ci sont partagées sur des plateformes sécurisées dans toute l'organisation.
En outre, les organisations peuvent élaborer des politiques de gestion des données permettant à l'entreprise de protéger ses actifs numériques, de collaborer et d'innover. De nombreuses organisations se concentrent sur la conformité tout en perdant de vue la nécessité de disposer de politiques de gestion des données ou d'un cadre de gouvernance permettant à l'entreprise d'innover et de collaborer en interne et en externe. Si les politiques ne permettent pas à l'entreprise d'analyser ses données de manière à mieux servir ses clients et à atteindre ses objectifs commerciaux, c'est une occasion manquée. Par conséquent, les politiques de gestion des données doivent être rigoureuses afin de protéger l'entreprise contre les violations de données, tout en étant suffisamment souples pour permettre l'innovation et la collaboration.
Enfin, les organisations doivent comprendre leur position sur le marché et mettre en place des mesures de protection pour différents types de données. Par exemple, les organisations qui utilisent des données comprenant des éléments protégés par des droits de propriété intellectuelle doivent tenir compte de la portée de leur licence et de la nature territoriale de cette protection. Cela est particulièrement important pour les entreprises internationales, qui doivent également tenir compte des secteurs dans lesquels elles opèrent et des règles et réglementations de leurs marchés.
Les nouveaux modèles de monétisation des données redéfinissent les entreprises
Pour surmonter les défis énumérés ci-dessus, les organisations adoptent de plus en plus de nouveaux modèles de monétisation des données afin de garantir la protection et la confidentialité des données.
Modèle n° 1 : Modèle d'agrégation
Ce modèle nécessite l'agrégation de données provenant de plusieurs sources. Les organisations proposant des services DAAS (Developers-as-a-Service) ou fournissant un accès aux données aux développeurs en sont un exemple. Elles fournissent une plateforme permettant aux développeurs d'extraire des données tout en garantissant la conformité au niveau du backend. Ce modèle permet aux développeurs d'analyser librement les données, sans craindre d'enfreindre les réglementations en matière de confidentialité. La multiplicité des sources de données garantit également aux développeurs une meilleure compréhension pour la prise de décision.
Modèle n° 2 : Modèle d'abonnement
Un modèle commercial basé sur un abonnement facture aux clients des revenus d'abonnement récurrents pour l'accès à des produits ou services. Pendant la pandémie, le modèle basé sur l'abonnement a connu un essor fulgurant et a gagné en popularité parmi les entreprises de logiciels, donnant naissance à de nombreuses entreprises de logiciels en tant que service (SaaS).
Une entreprise fonctionnant par abonnement utilise les données personnelles pour créer une expérience personnalisée, adaptée à chaque client. Par exemple, Netflix suit les programmes que vous regardez afin de vous recommander d'autres contenus en fonction de vos préférences.
La couverture médiatique mondiale sur les services de streaming vidéo a augmenté de manière unanime en 2020 avec le début de la pandémie de COVID-19.
Modèle n° 3 : Modèle Freemium
Comme son nom l'indique, un modèle commercial freemium vous offre un produit ou un service gratuit avec des fonctionnalités limitées et facture un supplément pour les fonctionnalités supplémentaires. Spotify est un exemple de modèle commercial freemium qui monétise les données. Spotify exploite les données clients pour personnaliser l'expérience utilisateur et encourager les utilisateurs à s'abonner à sa version premium. Quatre-vingt-dix pour cent des revenus de Spotify proviennent de ses abonnements premium.
L'ancien directeur mondial des marchés verticaux de Spotify, Khartoon Weiss, a souligné l'importance d'exploiter les données pour améliorer l'expérience client. Il a déclaré : « Les données, l'utilisation et le comportement nous apportent toute la richesse qui nous aide à créer des produits et à suivre le comportement afin d'offrir un service qui apporte de la valeur et répond aux besoins des utilisateurs. »
La capitalisation boursière de Spotify (la valeur marchande de ses actions en circulation) a connu une croissance spectaculaire en 2020, reflétant l'augmentation des investissements.
Modèle n° 4 : Modèle publicitaire
Dans un modèle publicitaire, une organisation offre gratuitement des services aux consommateurs. Cependant, les données des consommateurs sont vendues en arrière-plan à des tiers par le biais de la publicité. Le modèle publicitaire est le modèle de monétisation des données le plus couramment utilisé par les entreprises technologiques mondiales, telles que Meta et Alphabet. Il a fait l'objet de plusieurs enquêtes et réglementations. Tom Wheeler, ancien président de la Commission fédérale des communications des États-Unis, l'a décrit comme le « Magicien d'Oz » au format numérique. Il l'a qualifié de « calcul mathématique qui transforme nos informations privées en actifs d'entreprise ». Les organisations doivent donc mettre en œuvre avec prudence un modèle de monétisation publicitaire.
La numérisation des industries traditionnelles a mis en évidence l'importance des données en tant qu'actifs numériques. Pour rester compétitives, les organisations doivent exploiter les données des utilisateurs en toute sécurité afin de créer de la valeur et de prendre des décisions éclairées.
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