การจัดการกับความท้าทายพร้อมสร้างโอกาสธุรกิจ ท่ามกลางเศรษฐกิจดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ‘ไม่ง่ายแต่ใช่ว่าทำไม่ได้’…องค์กรที่สามารถหาข้อมูลเชิงลึกและรู้เทรนด์ธุรกิจล่วงหน้า จะเป็นผู้เล่นที่สามารถยืนหยัดและเอาชนะในเกมธุรกิจที่แข่งขันกันอย่างรุนแรงนี้ได้
สาระสำคัญ
- เทรนด์ Data Monetization มาแรง: จับตา 5 เทรนด์สำคัญพลิกโฉมการสร้างมูลค่าทางธุรกิจด้วยข้อมูลประจำปี 2568
- ความท้าทายที่รออยู่จากการทำ Data Monetization: ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การผสานเทคโนโลยีขั้นสูงและข้อกังวลด้านจริยธรรมยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญ
- กลยุทธ์การจัดการข้อมูล: การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเกิดขึ้นใหม่ การสร้างระบบนิเวศ และการให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลข้อมูล เป็นกลยุทธ์สร้างการเติบโตที่ขาดไม่ได้ขององค์กรยุคใหม่
- Data Monetization สำเร็จได้ต้องมีกรอบการทำงาน (Framework) ที่เหมาะสม: ธุรกิจจะเติบโตได้ต้องรู้จักใช้เทคโนโลยีเกิดใหม่ สร้างระบบนิเวศและให้ความสำคัญกับความโปร่งใส
วิวัฒนาการของข้อมูลในฐานะสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์
ปัจจุบันข้อมูลเป็นสินทรัพย์และรากฐานสำคัญของการสร้างมูลค่าทางธุรกิจ (Data Monetization) องค์กรชั้นนำทั่วโลกเล็งเห็นโอกาสทางธุรกิจและสร้างข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งจาก Data Monetization ตั้งแต่การค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Data Insights) ใช้ประโยชน์จากข้อมูลในฐานะสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ จนถึงการค้นหา New S-Curve ที่สามารถสร้างการเติบโตอย่างต่อเนื่องให้ธุรกิจ
อย่างไรก็ตาม การผลักดันให้กระบวนการ Data Monetization มีความท้าทายรออยู่ ตั้งแต่ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความซับซ้อนทางเทคโนโลยี ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม ตลอดจนผลตอบแทนจากการลงทุน (Return on Investment – ROI) ด้วยเหตุนี้ การริเริ่มกระบวนการ Data Monetization จึงต้องดำเนินอย่างมีกลยุทธ์และรัดกุม
จับตา 5 เทรนด์สำคัญ Data Monetization ปี 2568
1. การแบ่งปันข้อมูลข้ามระบบนิเวศอุตสาหกรรม (Data Collaboration in Cross-Industry Ecosystems)
โอกาส: องค์กรชั้นนำกำลังสร้างระบบนิเวศข้อมูลที่เอื้อต่อการแบ่งปันข้อมูล (Collaborative Data Ecosystems)อย่างปลอดภัย กับพันธมิตรทางธุรกิจหรือบริษัทในอุตสาหกรรมอื่น ๆ
กรณีศึกษา: JPMorgan Chase ร่วมมือกับ Amazon ออกโปรแกรมบัตรเครดิตร่วมกัน โดยใช้วิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างแม่นยำ ซึ่งการร่วมมือครั้งนี้ส่งผลให้มีจำนวนบัตรเครดิตใหม่มากกว่า 5 ล้านใบในปีแรก และเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าขึ้น 45%
(Source: JPMorgan Chase Annual Report 2566, SEC Filings Q4 2566).
2. AI และ Machine Learning (ML) เครื่องมือสำคัญ
โอกาส: โมเดล AI/ML ขั้นสูงจะมีบทบาทสำคัญ อาทิ Narrow AI ในการวิเคราะห์และค้นหาข้อมูลเชิงลึกเฉพาะด้านในองค์กรแบบเรียลไทม์และช่วยให้การตัดสินใจ หรือแก้ปัญหาทางธุรกิจทำได้อย่างรวดเร็วแม่นยำมากขึ้น
กรณีศึกษา: Wells Fargo รายงานว่าการฉ้อโกงทางธุรกรรมลดลงถึง 35% หลังจากนำระบบ ML มาตรวจจับธุรกรรมต้องสงสัยจากกว่า 8 พันล้านรายการต่อปี โดยยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวผ่านการใช้เทคนิค Federated Learning (FL)
(Source: Wells Fargo Technology Innovation Report 2566, Federal Reserve Financial Technology Analysis 2567).
3. การสร้างมูลค่าข้อมูลผ่าน Data as a Service (DaaS)
โอกาส: องค์กรสามารถเพิ่มช่องทางการสร้างแหล่งรายได้ใหม่ ผ่านโมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบระบบสมาชิก แบ่งปันชุดข้อมูลแบบไม่ระบุตัวตน (Anonymized Datasets) ไปจนถึงการให้บริการข้อมูลเชิงลึกผ่าน API
กรณีศึกษา: โปรแกรม Data Ventures ของ Walmart สร้างมูลค่าจากข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภคแบบไม่ระบุตัวตน ทำให้บริษัท CPG สามารถปรับปรุงการจัดวางสินค้าและการจัดการสินค้าคงคลัง ซึ่งการปรับปรุงการจัดการสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพ สร้างรายได้เพิ่มเติมถึง 100 ล้านดอลลาร์ ในขณะที่การจัดการสินค้าคงคลังของซัพพลายเออร์มีประสิทธิภาพมากขึ้นถึง 30%
(Source: Walmart Annual Report 2566, NYSE Market Analysis 2567).
4. การกำกับดูแลและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
โอกาส: พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Personal Data Protection Act: PDPA) และกฎหมายอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง ขับเคลื่อนให้เกิดนวัตกรรมใหม่ที่เกี่ยวข้องกับการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Privacy-Enhancing Technologies (PETs)) เปิดโอกาสให้กับธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวในกระบวนการ Data Monetization
กรณีศึกษา: Allianz Insurance นำเทคนิค Homomorphic Encryption และ Differential Privacy มาใช้ในการดำเนินงานทั่วยุโรป มีการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้ามากกว่า 50 ล้านรายการภายใต้กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของยุโรป หรือ General Data Protection Regulation (GDPR) การปรับใช้เทคโนโลยีดังกล่าวส่งผลให้ประสิทธิภาพ Cross-Selling เพิ่มขึ้นถึง 38% โดยไม่ส่งผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคล
(Source: Allianz Digital Transformation Report 2566, EU Digital Innovation Observatory 2567).
5. การเข้าถึงข้อมูลอย่างเท่าเทียม
โอกาส: Self-Service Analytics Platforms หรือแพลตฟอร์มที่พนักงานสามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้ด้วยตัวเอง กำลังเปลี่ยนวิถีการสร้างมูลค่าเพิ่มจากข้อมูลในทุกระดับชั้น นอกจากนี้ยังช่วยให้พนักงานตัดสินใจได้อย่างรวเร็วและแม่นยำ รวมถึงก่อให้เกิดการสร้างสรรนวัตกรรมใหม่ ๆ ได้อีกด้วย
กรณีศึกษา: Target Corporation ติดตั้ง Self-Service Analytics Platforms ยกระดับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ให้แก่พนักงานในร้านค้า 1,900 แห่ง ส่งผลให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพมากขึ้นและประหยัดต้นทุนได้ 300 ล้านดอลลาร์จากปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง
(Source: Target Digital Innovation Report 2566, NASDAQ Retail Technology Index 2567).
ความท้าทายของ Data Monetization
1. ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: ความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและการรั่วไหลของข้อมูลเป็นหนึ่งในความท้าทายสำคัญในกระบวนการสร้างมูลค่าจากข้อมูล
ผลกระทบ: การใช้ข้อมูลในทางที่ผิดและการรั่วไหลของข้อมูลอาจส่งผลให้เกิดความเสียหายต่อชื่อเสียง สูญเสียความไว้วางใจจากลูกค้าและบทลงโทษทางกฎหมาย
แนวทางแก้ไข:
- การนำเทคโนโลยี PETs มาใช้: ยกตัวอย่างเทคนิคที่สามารถนำมาใช้ ดังนี้ การใช้ข้อมูลแบบไม่ระบุตัวตน (Anonymization) การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของรหัสแทน (Tokenization) และการเข้ารหัสแบบรักษาความสามารถในการคำนวณโดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว (Homomorphic Encryption)
- การลงทุนในเครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคาม
- สถาปัตยกรรมความปลอดภัยแบบ Zero-trust
- การตรวจสอบความปลอดภัยเป็นประจำเพื่อระบุและแก้ไขช่องโหว่ในระบบ เพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล
2. การบูรณาการเทคโนโลยี AI และ ML ขั้นสูง: องค์กรต้องเผชิญกับความซับซ้อนในการเชื่อมโยงเทคโนโลยี AI และ ML กับระบบเดิม เป็นอุปสรรคสำคัญในกระบวนการสร้างมูลค่าเชิงพาณิชย์จากข้อมูล
ผลกระทบต่อธุรกิจ: การบูรณาการที่ขาดประสิทธิภาพจะส่งผลโดยตรงต่อกระบวนการดำเนินงาน และผลตอบแทนจากการลงทุน
แนวทางการดำเนินการ:
- ประยุกต์ใช้ระบบคลาวด์เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการปรับเพิ่ม/ลดการใช้ทรัพยากร และเพิ่มความคล่องในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์
- นำสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสมาใช้ในกระบวนการบูรณาการ AI และ ML ด้วยแนวทางแบบโมดูลาร์ (Modular)
- พัฒนาศักยภาพบุคลากรให้สามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. คุณภาพข้อมูลและระบบ Silos: ข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพและระบบการทำงานที่แยกส่วน เป็นอุปสรรคสำคัญต่อ Data Monetization
ผลกระทบ: ข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพจะส่งผลต่อการวิเคราะห์และการตัดสินใจ ทำให้ผลลัพธ์ขาดความน่าเชื่อถือ และการมีข้อมูลแบบไซโล (Silo) ทำให้ความเข้าใจข้อมูลไม่ตรงกัน
แนวทางการรับมือ:
- ศูนย์รวมข้อมูล (Centralized Data Hubs): จัดตั้งศูนย์ข้อมูลกลางเพื่อลดการแยกส่วนในการดำเนินงานหรือระบบการทำงานแบบ Silos
- การตรวจสอบข้อมูลแบบเรียลไทม์: เลือกใช้เครื่องมือที่สามารถตรวจสอบและจัดทำ Data Cleansing อย่างสม่ำเสมอ
- กำหนดกรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่มีความรัดกุมและครอบคลุม
- การจัดทำ Business Glossary และ Data Catalog เพื่อให้สามารถอธิบายข้อมูลให้คนในองค์กรเข้าใจความหมายไปในทิศทางเดียวกัน
4. การเลือกโมเดล Data Monetization ที่เหมาะสม: องค์กรส่วนใหญ่ประสบปัญหาในการเลือกกลยุทธ์และโมเดลที่เหมาะสมสำหรับการสร้างมูลค่าจากข้อมูล
ผลกระทบต่อธุรกิจ: การเลือกกลยุทธ์ที่ไม่เหมาะสมทำให้องค์กรสูญเสียโอกาสการสร้างรายได้และต้นทุนการจัดการข้อมูลสูง เสี่ยงต่อการละเมิดกฎหมายและค่าปรับมหาศาล กรณีที่ไม่ได้รับการยินยอมจากลูกค้า
แนวทางการดำเนินการ:
- การประเมินแนวทางการใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานภายในองค์กร สร้างรายได้หรือแบ่งปันข้อมูลกับพันธมิตรทางธุรกิจ
- ใช้แนวทาง Consent-Based Monetization โดยให้ลูกค้าควบคุมข้อมูลตนเอง
- พัฒนาโมเดลการสร้างมูลค่าแบบผสมผสานที่รวมการสร้างคุณค่าทั้งทางตรงและทางอ้อม
- นำข้อมูลเชิงลึกจากลูกค้ามาปรับปรุงแนวทางการสร้างมูลค่าเพิ่มอย่างต่อเนื่อง
- ดำเนินโครงการนำร่องเพื่อทดสอบและปรับแต่งก่อนขยายผลในวงกว้าง
5. การสร้างสมดุลด้านจริยธรรม: ความกังวลด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลกำลังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง อาทิ อคติใน AI และการบิดเบือนพฤติกรรมลูกค้า เป็นต้น
ผลกระทบต่อธุรกิจ: ความเสี่ยงด้านชื่อเสียงและความท้าทายทางกฎหมายจากประเด็นจริยธรรมจากการใช้ AI/ML
แนวทางการดำเนินการ:
- กำหนดนโยบายที่โปร่งใสในการจัดการข้อมูลตลอดกระบวนการ Data Monetization
- การใช้ Ethical AI และหลีกเลี่ยงอคติของข้อมูล (Bias) จัดให้มีการตรวจสอบอคติของโมเดล AI หรือ ML อย่างเป็นระบบและสม่ำเสมอ
- การเลือกโมเดลที่ ปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล เช่น Federated Learning, Homomorphic Encryption
- จัดตั้งคณะกรรมการจริยธรรมภายในเพื่อกำกับดูแลการใช้ข้อมูลอย่างเหมาะสม
กลยุทธ์ Data Monetization รับมือเทรนด์ธุรกิจปี 2568
- การลงทุนในเทคโนโลยีใหม่ (Emerging Technologies Investment)
- การประยุกต์ Agentic AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ Data Monetization โดยสร้างข้อมูลเชิงลึกและดำเนินการแบบอัตโนมัติ
- การนำเทคโนโลยี PETs เช่น Homomorphic Encryption มาใช้ เพื่อการแบ่งปันข้อมูลอย่างปลอดภัย
- การสร้างระบบนิเวศด้านข้อมูล (Data Ecosystem Development):
- การสร้างความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับพันธมิตรในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ฟินเทคและธุรกิจค้าปลีก เป็นต้น
- การเข้าร่วมตลาดข้อมูล (Data Marketplaces) เพื่อขยายการช่องทางการเข้าถึงและสร้างแหล่งรายได้เพิ่มเติม
- การให้ความสำคัญกับประสบการณ์ลูกค้า (Customer-Centric Approach)
- การให้ความสำคัญกับการสร้างคุณค่าที่จับต้องได้ ผ่านบริการที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลและการลดต้นทุน
- การนำข้อมูลเชิงลึกมาใช้ในการตอบสนองความต้องการและแก้ไขข้อกังวลของลูกค้า
- การใช้แนวทาง Consent-Based Monetization โดยให้ลูกค้าควบคุมข้อมูลของตนเอง
- การใช้กลยุทธ์ข้อมูลแบบ Agile (Agile Data Strategies)
- การดำเนินการทบทวนและปรับปรุงกลยุทธ์อย่างต่อเนื่องให้สอดคล้องกับพลวัตของตลาดและการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบ
- การใช้ Iterative Models เพื่อปรับปรุงกระบวนการสร้างมูลค่าจากข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
- การพัฒนาตัวชี้วัดที่น่าเชื่อถือ (Reliable Metrics Development)
- กำหนดดัชนีชี้วัดผลการดำเนินงาน ครอบคลุมตั้งแต่การเติบโตของรายได้ จำนวนลูกค้าใหม่ที่เพิ่มขึ้นและรักษาลูกค้าเดิม ตลอดจนต้นทุนการดำเนินงานที่ลดลง
กรอบการดำเนินงานเชิงกลยุทธ์สำหรับ Data Monetization
1. การออกแบบ Value Proposition ที่มีลูกค้าเป็นศูนย์กลาง
กระบวนการ Data Monetization จะสำเร็จได้ จำเป็นต้องเข้าใจถึงพลวัตของตลาด ปัญหาและความต้องการของลูกค้าอย่างลึกซึ้ง โดยองค์กรต้องระบุได้ว่าโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Solution) ใดบ้าง ที่สามารถเติมเต็มความต้องการที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง และสามารถสร้างมูลค่าเพิ่มอย่างเป็นรูปธรรมให้กับลูกค้าได้ ซึ่งการบรรลุเป้าหมายดังกล่าวนี้ต้องอาศัยการวิเคราะห์ตลาดอย่างต่อเนื่อง รวมถึงการได้รับความร่วมมือจากลูกค้า เพื่อรับรองว่าโซลูชันนั้น ๆ ตรงกับความต้องการและส่งผลลัพธ์เชิงบวกอย่างแท้จริง
2. การเปลี่ยนแปลง DNA องค์กร
องค์กรชั้นนำตระหนักดีว่า Data Monetization จะสำเร็จได้ต้องอาศัยการเปลี่ยนแปลงในองค์กร ตั้งแต่แนวคิดจนถึงกระบวนการดำเนินงาน ยกตัวอย่างเช่น การยกระดับข้อมูลให้เป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ การปรับใช้กระบวนการตัดสินใจด้วยข้อมูลและสนับสนุนให้เกิดการร่วมมือข้ามหน่วยงาน จากการศึกษาของบลูบิคพบว่าองค์กรที่มีวัฒนธรรมขับเคลื่อนกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล มีโอกาสประสบความสำเร็จจากการสร้างรายได้จากข้อมูลมากกว่าองค์กรที่ไม่มี
3. การกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่ง
คุณภาพและการกำกับดูแลข้อมูลเป็นรากฐานความสำเร็จของ Data Monetization ดังนั้น องค์กรจำเป็นต้องมีกรอบการทำงานที่สามารถรับรองได้ว่าข้อมูลนั้น ๆ มีความถูกต้อง น่าเชื่อถือและเป็นไปตามกฎระเบียบข้อบังคับต่าง ๆ รวมถึงมีการกำหนด Data Ownership มาตรการรักษาคุณภาพข้อมูลที่เข้มงวดและการปฏิบัติตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ เช่น พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือ Personal Data Protection Act (PDPA) เป็นต้น
4. การใช้ระบบวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง
การผสมผสานการทำงานร่วมกับปัญญาประดิษฐ (Artificial Intelligence – AI), Machine Learning – ML และระบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) สามารถสร้างโอกาสใหม่ ๆ ทางธุรกิจ ผ่านการค้นพบรูปแบบ (Pattern) ที่ซ่อนอยู่ การตัดสินใจที่ซับซ้อนได้อัตโนมัติ พร้อมนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สามารถสร้างข้อได้เปรียบในการแข่งขัน องค์กรที่สามารถใช้ประโยชน์จากระบบวิเคราะห์ขั้นสูงอย่างมีประสิทธิภาพจะสามารถสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนใน Data Monetization ได้อย่างมีนัยสำคัญ
5. การให้ความสำคัญโครงการที่สร้างผลกระทบสูงสุดก่อน
กลยุทธ์การสร้างรายได้ที่ประสบความสำเร็จจะให้ความสำคัญกับโครงการที่สร้างผลกระทบทางธุรกิจสูงสุดกับบริษัทก่อนเสมอ ด้วยเหตุนี้ องค์กรควรจัดลำดับความสำคัญโดยอ้างอิงจากแนวโน้มการสร้างรายได้ ประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ได้รับและความเชื่อมโยงทางยุทธศาสตร์ ซึ่งแนวทางนี้จะช่วยให้องค์กรสามารถจัดสรรทรัพยากรและทำให้กรอบเวลาของกระบวนการทำ Data Monetization ลดลงได้
6. การปรับใช้ Scalable IT Infrastructure รองรับการเติบโตในอนาคต
โครงสร้างพื้นฐานที่มีความยืดหยุ่นเป็นปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนโครงการ Data Monetization อย่างยั่งยืน การวางแผนการลงทุนเทคโนโลยีทันสมัยจึงจำเป็นอย่างยิ่ง ยกตัวอย่างเช่น Cloud-Based Platforms เพื่อรับมือปริมาณจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ระบบวิเคราะห์และการเรียกใช้ข้อมูลทางธุรกิจได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งเทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐานนี้จะช่วยรับมือกับเปลี่ยนแปลงด้านนวัตกรรมอย่างรวดเร็วและรักษาขีดความสามารถในการแข่งขันในระยะยาว
7. การพัฒนาโซลูชันตอบโจทย์ความต้องการตลาด
การเปลี่ยนข้อมูลทั่วไปให้เป็นข้อมูลที่สามารถสร้างรายได้ให้ธุรกิจ ต้องใช้แนวทางการพัฒนาที่มีซับซ้อนสูง ดังนั้น การพัฒนาโซลูชันขั้นสูงจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนโครงการ เช่น แพลตฟอร์มวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ โมเดลคาดการณ์ล่วงหน้า และชุดข้อมูลรายอุตสาหกรรม เป็นต้น ซึ่งโซลูชันที่สามารถตอบโจทย์ทางธุรกิจได้จริง ล้วนผ่านกระบวนการเรียนรู้และปรับปรุงซ้ำไปซ้ำมา ผ่านข้อเสนอแนะจากตลาดและความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
8. การพัฒนาระบบนิเวศเชิงกลยุทธ์
โครงการ Data Monetization ที่ประสบความสำเร็จ มักรู้จักใช้ประโยชน์จากพันธมิตรทางธุรกิจเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับข้อมูล การเข้าร่วมในระบบนิเวศด้านข้อมูลจะช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลที่แต่ละองค์กรแบ่งปันซึ่งกันและกัน ส่งผลให้ธุรกิจสามารถขยายตลาดและส่งเสริมให้เกิดการพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ ซึ่งการขับเคลื่อนกระบวนการ Data Monetization ผ่านระบบนิเวศข้อมูลนี้ สามารถเพิ่มรายได้จากข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการดำเนินกระบวนการเพียงลำพัง
เปิดประตูรับความสำเร็จ ‘Data Monetization’ กับบลูบิค
นับจากปี 2568 เป็นต้นไป Data Monetization จะเป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กรธุรกิจ ตั้งแต่การประยุกต์ใช้ AI ค้นหาและสร้างข้อมูลเชิงลึก การพัฒนาระบบนิเวศข้อมูลที่เชื่อมโยง ไปจนถึงการสร้าง New S-Curves ใหม่ให้ธุรกิจ นอกจากการส่งมอบประสบการณ์ที่เหนือความคาดหมายให้แก่ลูกค้าแล้ว Data Monetization ยังเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน สร้างการเติบโตอย่างยั่งยืนอีกด้วย
อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จใน Data Monetization ต้องอาศัยมากกว่าข้อมูลดิบและเทคโนโลยี การบริหารจัดการความซับซ้อนเหล่านี้ต้องมีการดำเนินการเชิงกลยุทธ์และโครงสร้างที่ชัดเจน ที่สามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของกฎระเบียบ เทคโนโลยีและเทรนด์ธุรกิจ ความท้าทายเหล่านี้ คือ พันธกิจสำคัญของ Bluebik เพื่อส่งมอบผลลัพธ์ที่ดีที่สุดให้แก่องค์กรลูกค้า ผ่านกรอบการดำเนินงาน Data Monetization ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับแต่ละองค์กร ครอบคลุมตั้งแต่:
การวางแผนเชิงกลยุทธ์: การวางกลยุทธ์ที่สามารถสร้างมูลค่าจากข้อมูล สอดรับกับเป้าหมายทางธุรกิจและออกแบบให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กร
- การวางรากฐานด้านข้อมูล: มุ่งเน้นการสร้างระบบนิเวศข้อมูลที่ปลอดภัย สอดคล้องกับกฎระเบียบและรองรับนวัตกรรมใหม่ ๆ และการขยายตัวในอนาคต
- การค้นหาข้อมูลเชิงลึก: เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกด้วยเทคโนโลยี AI และ ML ขั้นสูง ที่สามารถนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดแก่ธุรกิจ ทำให้สามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้องรวดเร็ว พร้อมยกระดับประสบการณ์/ความพึงพอใจของลูกค้า
- แนวทางการสร้างมูลค่า: กำหนดและดำเนินกลยุทธ์ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับองค์กร ที่สามารถจัดการ Pain Points และค้นหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ พร้อมปรับปรุงบริการ/สินค้าที่มีอยู่ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
- การส่งมอบผลลัพธ์ที่วัดผลได้: ให้ความสำคัญกับการส่งมอบผลลัพธ์ที่วัดผลได้จริงและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
➡️ ติดต่อ Bluebik วันนี้ เพื่อเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้กลายเป็นความได้เปรียบทางธุรกิจ!
