Como a monetização de dados está redefinindo o sucesso empresarial

No ambiente corporativo e na era da informação, a monetização de dados cria oportunidades ilimitadas para inovação e geração de valor. 

Já ouviu dizer que os dados são como o novo petróleo? De fato, é impossível negar como esse recurso se tornou valioso e altamente cobiçado.  

Não à toa, empresas em todo o mundo estão percebendo seu potencial econômico e buscando maneiras de transformá-los em lucro.   

Quando analisados e interpretados corretamente, os dados podem revelar insights importantes sobre comportamento do consumidor, tendências de mercado e eficiência operacional, por exemplo.

Mas aqui há um ponto de atenção: o verdadeiro valor só existe quando eles são adequadamente monetizados.  

O conceito de monetização de dados, ou Data Monetization, significa transformar dados brutos em valor tangível. Seja por meio da venda direta, do seu uso estratégico para aprimorar produtos e serviços, ou mesmo da criação de novos modelos de negócios.  

O objetivo, no fim das contas, é gerar receita, aumentar a eficiência operacional e melhorar a tomada de decisões.   

E é por isso que, neste artigo, exploro os diversos métodos de monetização de dados, além dos benefícios e dos desafios associados a eles.

Sem clichês. Com a monetização, seus dados são ativos valiosos!

Os dados se estabeleceram como um recurso inestimável para as empresas em todos os setores. Mais do que nunca, o sucesso empresarial está intrinsecamente ligado à capacidade de coletá-los, analisá-los e, crucialmente, monetizá-los de maneira eficaz.

Se você ainda não se familiarizou com o termo “monetização de dados”, lhe darei um exemplo.

Sabe o “Open Finance“? Então. Esse sistema financeiro aberto permite aos bancos compartilhar dados de clientes entre si – claro, com a devida permissão do titular da conta.

Assim, podem ter uma visão mais detalhada da vida financeira do cliente e todo mundo sai ganhando:

• Os bancos podem acessar dados como:
  • linhas de crédito disponíveis para clientes da concorrência;
  • comportamentos de pagamentos e recebimentos;
  • produtos e serviços contratados, entre outras informações.

Com isso, conseguem identificar oportunidades de inovar e de oferecer produtos mais atrativos para o público. E, quem sabe, captar clientes em potencial.

• Do lado dos clientes, eles ganham flexibilidade e facilidade em encontrar ofertas e benefícios hiperpersonalizados para definir com qual banco fechará negócio.

A monetização de dados é, portanto, uma via contundente para gerar valor monetário para empresas e para todos prestarem serviços melhores.

Um estudo global da Deloitte, realizado em 2023, mostrou que 36% dos executivos já estão gerando receita com o aproveitamento de seus dados ou com serviços centrados em tecnologia. Nos próximos anos, outros 16% planejam se aventurar na estratégia.   

Mas por que exatamente os dados têm ainda mais valor com a monetização?  

Separei alguns tópicos para exemplificar.

Seus dados guiam o futuro ou só registram o passado?

Vá além das análises tradicionais e faça seus dados gerarem novas fontes de receita com Niteo Data Monetization.

Saiba mais

Tomada de decisão aprimorada

Os dados fornecem uma visão abrangente e detalhada do comportamento do cliente, de seus padrões de compra, das preferências e das tendências de mercado.  

O que você já sabe é que ao analisá-los, é possível tomar decisões mais estratégicas em prol do seu sucesso. Isso em todos os aspectos das operações: desde o desenvolvimento de produtos até o atendimento ao cliente e o marketing.  

No entanto, na monetização de dados você transforma como as decisões são tomadas porque a estratégia promove insights em tempo real, que refletem a realidade atual da sua empresa.

Isso contrasta diretamente com o BI tradicional, que, apesar de útil, geralmente analisa dados passados e pode não captar mudanças rápidas no mercado ou no comportamento dos clientes.

Com Data Monetization, sua empresa tem a oportunidade de interpretar dados ao vivo e responder de forma ágil às tendências emergentes para ajustar suas estratégias de forma proativa.

Hiperpersonalização e experiência do cliente

A personalização de experiências já se consolidou como um elemento crucial para a satisfação do cliente e a fidelidade à marca. No entanto, com a monetização de dados, avançamos para a hiperpersonalização.

Hiperpersonalização significa usar tecnologias avançadas, como modelos de inteligência artificial sofisticados e análises profundas de dados, para criar comunicações, produtos e serviços altamente específicos para cada cliente.

Enquanto a personalização tradicional foca em segmentações amplas, a monetização de dados vai além, pois permite uma abordagem granular e em tempo real para adaptar-se às necessidades de cada consumidor à medida que elas surgem.

A grande diferença está no poder dos dados enriquecidos pela monetização.

Em vez de apenas reunir informações e aplicar regras gerais, a monetização de dados transforma esses insights em ativos de valor, fornecendo às empresas a capacidade de entregar experiências verdadeiramente únicas, que se destacam por serem baseadas em dados dinâmicos e contextuais.

Isso resulta em uma experiência do cliente muito mais precisa e diferenciada, com impacto direto na lealdade e nos resultados.

Eficiência operacional  

A análise estratégica dos ativos de dados também pode revelar insights importantes sobre a eficiência operacional da sua empresa. E a monetização de dados leva essa prática a um novo patamar.

Enquanto as abordagens tradicionais de análise de dados se concentram em identificar padrões passados e realizar melhorias pontuais, a monetização de dados transforma esses insights em ativos contínuos de valor.

Isso significa que, ao invés de uma única otimização de processos, os dados monetizados geram um ciclo constante de melhorias, permitindo que sua empresa ajuste as operações em tempo real.

Essa abordagem é fundamental para identificar padrões de uso de recursos, otimizar cadeias de suprimentos e aprimorar processos internos de maneira dinâmica e contínua.

Além disso, a monetização de dados vai além da redução de custos: ela cria novas oportunidades de receita ao identificar áreas inexploradas de eficiência e gerar mais valor financeiro a partir dos próprios dados​. 

Identificação de novas oportunidades de receita 

Os dados também podem revelar novas oportunidades de receita que de outra forma passariam despercebidas.  

Ao identificar lacunas no mercado, necessidades não atendidas dos clientes ou tendências emergentes, você consegue desenvolver produtos e serviços inovadores.  

No entanto, muitas organizações ainda estão subutilizando ou até mesmo descartando informações valiosas sem perceber seu potencial completo.  

Isso pode ocorrer devido à falta de recursos para analisá-las, à desconscientização sobre seu valor, ou ainda simplesmente à incapacidade de acessar e integrar dados dispersos em diferentes sistemas e fontes.  

Com a monetização de dados, essa realidade muda. Através de tecnologias avançadas e modelos de análise contínua, a monetização transforma dados brutos em ativos de valor, pois permite à sua empresa identificar oportunidades inexploradas de forma proativa.

Em vez de apenas reagir a insights passados, o Data Monetization revela novos fluxos de receita, transformando dados subutilizados em crescimento tangível e inovação.​

Sua empresa ainda se prende ao BI tradicional?

Não se limite a olhar para o passado. Com Niteo Data Monetization seus dados ganham uma nova perspectiva de valor.

Saiba mais

Desafios na monetização de dados 

Embora a monetização de dados ofereça oportunidades significativas para as empresas, também apresenta uma série de desafios que podem dificultar sua implementação.   

Ainda segundo o relatório da Deloitte que mencionei antes, líderes tecnológicos veem oportunidades em dados e tecnologia, mas seus ambientes e capacidades são muitas vezes rudimentares.  

A seguir, compartilho alguns números relevantes da pesquisa:  

• apenas 52% afirmam que suas iniciativas de dados e insights estão alinhadas com as prioridades de negócios e têm resultados claramente definidos;  
• apenas 43% afirmam que sua estratégia de gestão de dados e seus processos de governança são coordenados e alinhados em toda a empresa;  
• apenas 54% concordam que a capacidade de dados e insights da sua empresa lhes permitirá gerar receitas ou oferecer vantagem competitiva.  

Esses números mostram uma dicotomia entre as vantagens percebidas e os obstáculos enfrentados pelas empresas.  

Enquanto a monetização oferece benefícios significativos, os desafios destacados sugerem que muitas organizações estão lutando para capitalizar plenamente tais oportunidades. 

Privacidade e conformidade

Uma das preocupações mais urgentes na monetização de dados é a privacidade e a conformidade com regulamentações. Vale destacar o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na União Europeia e a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil. 

As empresas devem garantir que estão coletando, armazenando e compartilhando dados de maneira ética e legalmente correta. Isso pode exigir investimentos significativos em políticas de privacidade, tecnologias de segurança e conformidade regulatória.  

Sugiro também esta leitura para aprimorar seu conhecimento: Governança de dados: da definição aos desafios e às estratégias de negócio.

Qualidade dos dados 

A qualidade dos dados é fundamental para a eficácia da monetização. Dados imprecisos, incompletos ou desatualizados podem levar a análises falhas e a tomada de decisões equivocadas.  

Garantir a qualidade requer processos robustos de coleta, limpeza, validação dos dados e comunicação de insights, além do uso de ferramentas e tecnologias avançadas, como Machine Learning e Inteligência Artificial para identificar e corrigir problemas.  

Impulsione uma abordagem de Data Analytics acessível e :eficaz 8 cuidados essenciais para alcançar uma visualização de dados confiável.

Acesso e integração  

Muitas empresas enfrentam desafios ao acessar e integrar dados dispersos em diferentes sistemas e fontes.  

A falta de interoperabilidade entre plataformas e a incompatibilidade de formatos dificultam a criação de uma visão unificada das informações.  

Isso pode exigir investimentos em infraestrutura de TI moderna, integração de sistemas e interoperabilidade a fim de facilitar o acesso e a análise de dados em toda a organização.  

Segurança

A segurança é uma preocupação constante na era digital, especialmente com o aumento das ameaças cibernéticas e violações.  

As empresas que monetizam dados devem implementar medidas robustas de segurança cibernética para protegê-los contra acesso não autorizado, roubo ou comprometimento.  

Isso inclui criptografia, controle de acesso granular e monitoramento contínuo de ameaças.  

Cultura organizacional e capacitação

A monetização eficaz requer uma mudança cultural dentro da organização, onde os dados são vistos como um ativo estratégico e a inovação como pilar central das estratégias de negócio.

Além disso, os funcionários devem ser capacitados para entendê-los e usá-los de maneira mais inteligente.  

Nesse ponto, há a exigência de treinamento e desenvolvimento de habilidades em análise, pensamento crítico e tomada de decisão com base em dados em todos os níveis da organização.  

Capacitar colaboradores para se adaptar e dominar a era digital é uma necessidade: Escolha a melhor metodologia de aprendizagem: 10 motivos para contratar o treinamento corporativo.

Estratégias eficazes de monetização de dados  

Para empresas que buscam extrair valor econômico significativo, é essencial desenvolver estratégias efetivas de monetização.  

Uma pesquisa do grupo de consultoria Gartner revelou que as empresas, em média, têm apenas 80% dos dados necessários para desenvolver novos produtos ou serviços.  

Isso mostra o desafio enfrentado pelas organizações: identificar e acessar os 20% restantes, que muitas vezes, estão dispersos em diferentes fontes ou são, ainda, subutilizados.  

A capacidade de extrair valor dessa parcela adicional dos dados pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso das empresas nos mercados altamente competitivos de hoje. 

Aqui estão algumas abordagens e dicas para criar um modelo de negócios que alavanque seus dados.  

1. Identificação e avaliação de dados monetizáveis

Antes de iniciar qualquer iniciativa de monetização, é crucial identificar quais dados têm potencial para gerar valor econômico.  

Isso pode incluir informações de clientes, de transações, de comportamento do usuário, entre outros.  

Use técnicas de análise para avaliar o valor potencial de cada conjunto de dados, levando em consideração fatores como exclusividade, relevância para o mercado e demanda.  

2. Desenvolvimento de estratégias personalizadas

Trabalhe em estreita colaboração com sua equipe para desenvolver estratégias personalizadas que estejam alinhadas com os objetivos comerciais específicos da sua empresa.  

Considere diferentes modelos, como venda direta de dados anonimizados, criação de produtos baseados em insights, licenciamento e colaborações com outras empresas para explorar oportunidades de monetização conjunta. 

Descubra, neste artigo, qual é a melhor abordagem de Data Monetization para sua empresa: Monetização de dados direta e indireta: entenda a diferença. 

3. Implementação de tecnologias inovadoras

Aplique análises avançadas e tecnologias de ponta, como Machine Learning e IA Generativa, para transformá-los em ofertas comerciais tangíveis.  

Essas tecnologias ajudam a identificar padrões, prever tendências e gerar insights que impulsionam melhorias na tomada de decisões e na criação de produtos e serviços inovadores.  

Leia também: Como Data & Analytics possuem papéis fundamentais para impulsionar a eficácia da IA generativa.

4. Integração de plataformas

Aposte em alianças estratégicas e plataformas integradas para simplificar a análise e o acesso aos dados.  

Ao integrar diferentes fontes em uma única plataforma, você democratiza o acesso à informação para todos os níveis de usuário na sua organização. Isso facilita a tomada de decisões informadas e ainda mais ágeis em todas as áreas da empresa.  

5. Conformidade com regulamentações e privacidade

Assegure-se de que todas as iniciativas de monetização estejam em conformidade com as normativas de privacidade e proteção de dados, como o GDPR e a LGPD.  

Isso inclui a implementação de políticas de privacidade robustas, medidas de segurança cibernética e processos de consentimento claros e transparentes.  

Aqui na Niteo Technologies, a governança é tratada como um pilar estratégico. Conheça nosso framework de serviços dedicados: Niteo Data Governance.

Casos de uso em monetização de dados  

Muitas vezes, a monetização de dados pode parecer algo distante da realidade das empresas. Assim como nem sempre ficam claras as oportunidades que existem em transformar informações em fontes valiosas de receita.  

A seguir, mostro exemplos reais de como a monetização ajuda a impulsionar a estratégia empresarial, gerando receita direta, melhorando a eficiência operacional e fomentando a inovação.  

Venda de insights para terceiros  

Imagine uma empresa de análise de mercado que agrega e anonimiza dados de usuários para vender insights a empresas interessadas em compreender melhor o comportamento do consumidor.  

É possível usar essas informações para fins de publicidade direcionada, desenvolvimento de produtos ou análise de mercado.   

Aqui na Niteo Technologies temos um papel importante nessa etapa. Por meio do framework Niteo Data Monetization, ajudamos a garantir a qualidade dos dados e assegurar que políticas de governança e privacidade sejam seguidas durante a comercialização de insights.  

Hiperpersonalização de ofertas  

Aqui, destaco as lojas de comércio eletrônico. Por meio de algoritmos de Machine Learning, é possível analisar o histórico de compras e as interações online dos clientes.  

Com base nesses insights, as empresas conseguem levar a personalização de ofertas e promoções ao próximo nível, aumentando a relevância para cada cliente e, consequentemente, maximizando as conversões.

Preços dinâmicos

Mais um exemplo são empresas varejistas que usam Inteligência Artificial para ajustar dinamicamente os preços dos produtos com base em variáveis como demanda, competição e estoque.  

Isso permite que a empresa otimize suas receitas, mantendo-se competitiva no mercado e potencializando suas margens de lucro.   

Com o Niteo Data Monetization, oferecemos suporte para alcançar análise de dados em tempo real e automatização da tomada de decisões, garantindo o ajuste de preços de forma mais assertiva e ágil.  

Identificação de novos mercados

Outra possibilidade relevante é usar a IA Generativa para simular dados de mercado e identificar padrões não evidentes.  

Isso permite que as empresas descubram nichos de mercado e oportunidades de negócios, que podem ser explorados para o desenvolvimento de novos produtos ou serviços.   

Com Niteo Data Monetization, fornecemos aos clientes as ferramentas necessárias para análise avançada de dados e geração de insights estratégicos, ajudando a identificar e capitalizar oportunidades.  

Sua empresa enfrenta dificuldades para implementar a IA? Sugiro a leitura deste artigo para entender como vencê-las: 5 desafios da Inteligência Artificial e como superá-los para inovar.

Otimização operacional  

Uma empresa de manufatura, por exemplo, pode usar Machine Learning para analisar dados operacionais e identificar ineficiências em sua cadeia de suprimentos. 

Isso possibilita que a organização otimize suas operações, reduzindo custos e aumentando a eficiência em áreas como logística e produção.   

Temos cases de sucesso que, com suporte para análise de dados em larga escala e sugestão de melhorias operacionais, conseguimos maximizar o valor desses ativos em todas as áreas do negócio.  

Desenvolvimento de produtos  

A monetização de dados também ajuda no desenvolvimento de produtos.  

Para isso, as empresas devem usar insights do cliente, obtidos na análise de dados juntamente com algoritmos de IA, para antecipar tendências e necessidades do mercado.  

Com base nisso, é possível direcionar o desenvolvimento de produtos ou serviços inovadores que atendem às demandas emergentes dos clientes.   

Por exemplo, ao analisar padrões de uso e feedback dos usuários de um aplicativo de transporte, a empresa consegue identificar a necessidade de um novo recurso de planejamento de rotas mais eficiente.   

Com nosso framework, ajudamos nossos clientes a analisar grandes volumes de dados para gerar insights acionáveis como esses.  

Esse recurso ajuda a desenvolver produtos, ou mesmo aprimorá-los, de forma que estejam alinhados com as necessidades e expectativas dos clientes e, assim, aumentar significativamente a vantagem competitiva no mercado. 

Monetização de dados na prática: um caso real para se inspirar

A Funcional Health Tech é um exemplo claro de como Data Monetization gera valor para clientes e impulsiona a receita financeira das organizações.

Seu produto de dados fornece insights de alto valor para empresas da indústria farmacêutica, operadoras e corretoras de saúde, farmácias, dentre outras.

O que a Funcional faz é coletar, preparar e enriquecer dados transacionais para disponibilizá-los em dashboards intuitivos.

No entanto, a startup percebeu que seus clientes poderiam ir muito além. Seria possível permitir que eles explorassem esses insights de maneira ainda mais profunda e alinhada com suas reais necessidades.

Foi aí que decidiram integrar IA generativa ao seu produto de dados.

Para isso, contou com o apoio da equipe do Google Cloud, que nos indicou como parceiros estratégicos para executar a demanda.

A Niteo, então, em parceria com Google e Funcional, desenvolveu um MVP (Produto Mínimo Viável) com GenAI, que responderia às perguntas específicas dos clientes em linguagem natural.

Ela ainda os ajudaria a construir dashboards que fizessem sentido para suas análises.

Alexandre Vieira, Chief Medical Officer na Funcional, comentou com a gente no Niteo Tech Talks, como a IA generativa tem papel fundamental nesse aspecto:

Ao invés de procurar uma agulha no palheiro, a gente procura uma agulha num pires. Você vai continuar procurando agulha, mas é muito mais fácil, é muito mais econômico, é muito mais direto. E onde esses modelos (de linguagem) nos ajudam muito? Às vezes eu não estou procurando uma agulha. Estou procurando outras coisas.

Ficou com a curiosidade de saber mais sobre o desenvolvimento deste projeto e o resultado alcançado? Leia o case completo: Como monetizar dados, na prática, com Looker e IA generativa.

18% do valor da monetização de dados vem da comercialização direta.

Seus ativos podem gerar valor imediato com Niteo Data Monetization, framework dedicado a ajudar sua empresa a desbloquear novas fontes de receita.

Saiba mais

Transforme informações corporativas em fontes valiosas de receita e insights

Os dados até podem ser o “novo petróleo”, comparando seu potencial de impactar significativamente a economia. Ambos são recursos cobiçados que podem ser refinados e convertidos em produtos de alto valor. 

Mas, diferente de combustíveis fósseis, os dados são abundantes no meio corporativo e disponíveis em fontes infinitas.  

Essa abundância cria oportunidades ilimitadas para análise, inovação e criação de valor. 

É por isso que organizações que adotam uma abordagem estratégica para a monetização de dados estão em uma posição privilegiada no mercado. 

A implementação de frameworks como o Niteo Data Monetization desempenha um papel fundamental no processo.  

Nosso serviço fornece às empresas expertise, ferramentas e tecnologias necessárias para descobrir, desenvolver e alinhar seus ativos de dados com estratégias de negócios eficazes. 

Assim, você também pode colher os benefícios de uma evolução digital bem-sucedida, abrir novas fontes de receita e impulsionar o crescimento sustentável de sua organização a longo prazo.  

Entre em contato conosco para saber como podemos ajudar sua organização a transformar informações corporativas em fontes valiosas de receita e insights.  

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo