데이터 수익 화의 혜택을받을 수있는 상위 5 개 산업

데이터 수익화는 기업과 부문이 수익을 늘리고 소비자를 만족시킬 수 있도록 돕는 효과적인 도구가 될 수 있습니다. 데이터 수익화 전략이 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 XNUMX가지 산업은 다음과 같습니다.

음악

음악 산업은 스트리밍 서비스의 인기로 인해 장기간의 격변을 겪었습니다. 스트리밍으로의 전환과 실제 음악에서 벗어나 처음에는 많은 업계 경영진이 준비가 되어 있지 않아 변화에 대처하기 위해 안간힘을 썼습니다.

특히 코로나19 팬데믹으로 인해 더 많은 사람들이 스트리밍 콘서트에 익숙해지는 데 도움이 되었기 때문에 이제는 더욱 익숙해졌습니다. 그래미상을 수상한 아티스트 Brandi Carlile은 티켓을 구매한 라이브 스트리밍 콘서트를 여러 차례 개최했으며, 수익금은 전염병으로 인해 직장을 잃은 그녀의 크루 멤버들에게 전달되었습니다. Carlile은 또한 발생한 수입을 지원하기 위해 여러 자선 단체를 선택했습니다.

아마도 아티스트는 라이브 스트림의 시청자 수 또는 이벤트 며칠 또는 몇 주 전에 티켓을 구매하는 사람들의 비율을 추적할 수 있습니다. 그러면 인터넷 기반 콘서트가 수익성이 있는지 여부를 판단하는 것이 더 쉽습니다.

또한 스트리밍 서비스인 Spotify는 플랫폼을 사용하는 아티스트에게 상당한 양의 데이터를 제공합니다. 예를 들어 음악가는 새 릴리스가 출시된 첫 주 동안 스트림 수 업데이트를 볼 수 있습니다. 수 XNUMX초마다 업데이트 아티스트에게 정확한 관점을 제공합니다.

Spotify는 또한 재생 목록 믹스나 기타 수단을 통해 트랙을 검색하여 청취자가 트랙을 어떻게 발견하는지 보여줍니다.

자동차

오늘날의 자동차는 점점 더 발전하고 있으며 이는 일반적으로 기업이 수익을 창출할 수 있는 더 많은 데이터를 수집한다는 것을 의미합니다.

통계에 따르면 자동차 제조업체가 데이터를 수집하더라도 많은 소비자는 신경 쓰지 않습니다. 2020년 McKinsey & Company 연구에 따르면 소비자의 37%가 다음으로 전환할 것입니다. 향상된 연결성을 제공하는 자동차 브랜드.

데이터로 수익을 창출할 수 있는 방법 중 하나는 특정 모델, 색상 선택 또는 특정 시장의 기타 기능과 관련된 추세를 추적하는 것입니다. 그런 다음 제조업체는 대리점이 판매 가능성이 가장 높은 자동차를 보유하도록 보장할 수 있습니다.

제너럴모터스(GM) 대표는 다음과 같이 확인했다. 수집하는 데이터는 일반적으로 관련이 있습니다. 자동차의 위치, 운전자 행동, 차량 성능에 따라 달라집니다. 그러나 그들은 회사가 많은 데이터를 특정 개인에게 연결할 수 없다고 말했습니다.

성공적인 데이터 수익화 전략을 실행하려는 브랜드는 개인 정보 침해로부터 보호해야 합니다. 소비자가 기업이 너무 많은 것을 알고 있다고 느끼면 데이터 공유 기능을 사용하는 데 점진적인 의지가 없음을 나타낼 수 있습니다.

소매

산업 전반에 걸쳐 데이터 수익화에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 한 연구에 따르면 91% 이상의 임원이 설문조사에 참여했습니다. 관련 투자가 증가한 것으로 나타났다. 예를 들어 회사 담당자가 데이터 분석 플랫폼 구독을 구매하면 간과될 수 있는 통찰력을 볼 수 있습니다.

소매 부문은 데이터 수익화로 이익을 얻을 수 있는 엄청난 잠재력을 가진 산업입니다. 예를 들어, 브랜드는 특정 소셜 미디어 캠페인과 관련된 할인 코드를 사용하는 전자상거래 쇼핑객 수를 추적할 수 있습니다. 이러한 통계는 노력이 원하는 결과를 얻었는지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.

또는 실제 매장 데이터로 수익을 창출하려면 가장 바쁜 쇼핑 시간을 추적해야 합니다. 아마도 관리자는 사람들이 붐비는 매장이나 긴 줄을 보고 구매하지 않고 떠나는 사람이 많다는 것을 깨달았을 것입니다. 그렇다면 해결책은 증가하는 수요에 대처하기 위해 더 많은 직원을 채용하는 것일 수 있습니다.

일반적인 데이터 수익화 문제는 브랜드가 너무 많은 정보를 수집하고 이를 철저하게 분석할 시간이 충분하지 않을 때 발생합니다. 따라서 혜택을 극대화하려는 소매업체는 몇 가지 원하는 목표를 선택하고 이를 달성하는 데 어떤 종류의 데이터가 가장 도움이 되는지 결정해야 합니다.

의료

의료 산업에 종사하는 사람들은 가장 적절한 치료 결정을 내리기 위해 이용 가능한 데이터를 사용하는 데 익숙합니다. 환자의 실험실 결과나 활력징후에 따라 어떤 치료를 언제 제공할지 결정하는 경우가 많습니다. 그러나 조직은 수익성을 지원하기 위해 데이터를 사용할 수도 있습니다.

한 가지 예는 놓친 약속 뒤에 숨은 문제를 탐색하는 것입니다. 사람들이 나타나지 않으면 그 문제로 인해 시설에서는 준비가 되어 있고 기꺼이 가져갈 사람에게 슬롯을 열 수 없습니다. 데이터를 자세히 살펴보면 대부분의 노쇼 환자가 약속이 잡혀 있는지 몰랐다고 주장하는 것을 알 수 있습니다.

개인의 약속을 디지털 달력에 자동으로 추가하는 문자 메시지를 사용하면 문제가 줄어들 것입니다. 또한 데이터 수익화 전략은 많은 환자가 실시간 방문 외에도 필요한 치료를 받을 수 있음을 나타낼 수 있습니다.

뉴멕시코의 장로교 의료 서비스는 몇 년 전부터 비동기 통신 시스템을 사용하기 시작했습니다. 2020년에는 직원들이 현장에 투입되었습니다. 저급성 진료 문의 50,000건, 각각 완료하는 데 평균 15분이 소요됩니다. 환자들은 대개 XNUMX분 이내에 텍스트 기반 콘텐츠에 대한 응답을 받았습니다.

이 접근 방식은 데이터 수익화 노력 중에 추적할 수 있는 몇 가지 측정항목을 강조합니다. 예를 들어, 환자는 답변을 얼마나 오래 기다려야 합니까? 서비스 제공자가 직접 방문 또는 영상 기반 방문 없이 처리할 수 있는 사례의 비율은 얼마나 됩니까?

마케팅

데이터 수익화는 이미 마케팅 부문에서 일반적인 관행입니다. 그러나 연구에 따르면 이러한 추세는 계속될 것입니다.

2021년 XNUMX월 연구에 따르면 마케팅 담당자의 88%가 우선순위를 정하려고 합니다. 자사 데이터를 수집하고 저장합니다. 응답자의 58%가 이를 높은 우선순위로 생각했지만, 30%는 향후 6~12개월 동안 가장 큰 관심사로 꼽았습니다.

그러나 연구를 수행한 회사는 제로파티 데이터의 중요성이 커지고 있음을 지적했습니다. 자사 데이터는 고객의 상호 작용을 통해 생성되지만 백그라운드에서 수집되는 경우가 많습니다. 제로파티 데이터는 해당 사람들이 의도적으로 기업에 제공하는 정보입니다.

데이터를 통해 수익을 창출하면 다양한 방식으로 마케팅 결과를 개선할 수 있습니다. 많은 기업에서는 캠페인을 계획하거나 특정 고객에게 사용할 광고 채널을 선택할 때 데이터를 살펴봅니다.

마케팅 전문가는 데이터 분석을 적용하여 어떤 홍보 방법이 특정 대상에게 가장 큰 공감을 불러일으킬지 결정할 수도 있습니다. 전략을 수립하는 동안 회사 대표는 알려진 문제와 증가된 정보를 통해 이를 어떻게 극복할 수 있는지 평가해야 합니다.

데이터 수익화는 의미가 있습니다

이는 데이터 수익화 이니셔티브로 가장 큰 이익을 얻을 수 있는 부문입니다. 그러나 다른 업계에서도 마찬가지로 긍정적인 결과를 볼 수 있습니다. 특히 담당자가 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해 주의를 기울이는 경우 더욱 그렇습니다.

출처: https://dataconomy.com/2021/04/top-5-industries-benefit-data-monetization/