ในปัจจุบันโลกเต็มไปด้วยข้อมูลมหาศาล ยิ่งเมื่อองค์กรเติบโตขึ้นจำนวนข้อมูลก็ยิ่งเพิ่มขึ้น การนำข้อมูลที่มีอยู่มาช่วยเพิ่มขีดความสามารถขององค์กรและสร้างมูลค่าทางธุรกิจ จึงเป็นอีกตัวขับเคลื่อนศักยภาพการแข่งขันและการเติบโตของธุรกิจในระยะยาว  

บทความนี้จึงอยากชวนมาทำความรู้จัก Data Monetization ที่เป็นแนวทางการนำข้อมูลมาสร้างมูลค่าทางธุรกิจในหลากหลายแง่มุม ครอบคลุมตั้งแต่คำจำกัดความ รูปแบบ องค์ประกอบที่เป็นรากฐานของการทำ Data Monetization รวมไปถึงตัวอย่าง Data Monetization ในภาคธุรกิจต่างๆ  

Data Monetization คืออะไร 

Data Monetization เป็นกระบวนการนำข้อมูลมาเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจ เพื่อสร้างรายได้จากข้อมูลในระยะยาว โดยธุรกิจสามารถนำข้อมูลที่มีอยู่มาวิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก รูปแบบ และเทรนด์ต่างๆ เพื่อนำไปใช้สร้างมูลค่าให้เกิดขึ้น โดยทั่วไปแล้ว การทำ Data Monetization แบ่งออกเป็น 2 ประเภท ได้แก่  

1. การสร้างรายได้จากข้อมูลโดยตรง (Direct Monetization)  

2. การสร้างรายได้จากข้อมูลทางอ้อม (Indirect Monetization)  

ที่เป็นการนำข้อมูลไปต่อยอดทางธุรกิจสำหรับพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ 

Data Monetization ทำไมสำคัญ  

• สร้างแหล่งรายได้ใหม่ๆ ให้ธุรกิจ  

• ช่วยนำข้อมูลที่มีอยู่ไปวิเคราะห์เป็นข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ  

• เพิ่มการนำข้อมูลไปใช้พัฒนาการสร้างประสบการณ์ให้ลูกค้า 

• ใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทำงานและลดค่าใช้จ่าย 

รูปแบบของ Data Monetization  

• Internal Data Monetization 

การนำข้อมูลไปใช้ภายในองค์กรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจทางธุรกิจ และช่วยในกระบวนการทำงานต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น  

• เพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานด้วยการนำข้อมูลมาใช้ในการตัดสินใจ 

• พัฒนาการสร้างประสบการณ์ลูกค้าด้วยผลิตภัณฑ์และบริการแบบ Personalized 

• นำข้อมูลมาวิเคราะห์หาเทรนด์และโอกาสทางต่างๆ เพื่อสร้างนวัตกรรมและการเติบโต 

• วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับระบบซัพพลายเชนให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น และลดรายจ่าย 

• External Data Monetization 

การนำข้อมูลไปสร้างรายได้ใหม่ๆ ผ่านการให้บริการด้านข้อมูล เช่น 

• จับมือเป็นพันธมิตรกับองค์กรอื่นๆ เพื่อแชร์ข้อมูลเชิงลึกด้านธุรกิจร่วมกัน  

• ให้บริการผลิตภัณฑ์ด้านข้อมูล เช่น Market Research  

• ให้บริการโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงกับธุรกิจรายอื่นๆ  

องค์ประกอบรากฐานของ Data Monetization  

• กลยุทธ์ด้านข้อมูล (Data Strategy)  

กลยุทธ์ด้านข้อมูลควรสอดคล้องกับเป้าหมายของธุรกิจ โดยครอบคลุมถึงแนวทางการนำข้อมูลไปสร้างมูลค่าหรือเพิ่มมูลค่าของข้อมูลที่มีอยู่ให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก ซึ่งต่อยอดไปสู่โอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ รวมถึงสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) และมีกรณีการใช้งาน (Use Case) ที่สามารถสร้างผลลัพธ์ได้จริง  

• คุณภาพและการกำกับดูแลข้อมูล (Data Quality and Governance)  

การมีแนวทางการกำกับดูแลข้อมูลที่ดีจะสร้างความมั่นใจว่าข้อมูลขององค์กรมีคุณภาพ ครบถ้วนสมบูรณ์ มีความเป็นปัจจุบัน รวมถึงการเก็บรวบรวมและนำข้อมูลไปใช้เป็นไปตามระเบียบข้อกำหนดต่างๆ ซึ่งข้อมูลที่มีคุณภาพจะส่งผลต่อการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์และนำข้อมูลไปใช้ในกระบวนการต่างๆ  

• การนำเทคโนโลยีมาปรับใช้ (Technology Enablement)  

เทคโนโลยีสามารถช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการทำ Data Monetization ในหลายส่วน ไม่ว่าจะเป็น AI/ML ที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การเพิ่มความปลอดภัยขของข้อมูล รวมถึง API ที่ช่วยเพิ่มการเชื่อมต่อและนำข้อมูลไปใช้ในส่วนต่างๆ  

• วัฒนธรรมองค์กร (Data-driven Culture) 

การสร้างวัฒนธรรมองค์กรแบบ Data-driven เป็นจุดเริ่มต้นสำคัญ ที่ครอบคลุมถึงการพัฒนาทักษะต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูล รวมถึงการแชร์ข้อมูลและนำข้อมูลไปใช้ทำงานร่วมกันระหว่างแผนกต่างๆ 

ตัวอย่าง Data Monetization ในภาคธุรกิจ  

• ธุรกิจการเงิน  

ธุรกิจการเงินสามารถทำ Data Monetization ด้วยการนำฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการทำธุรกรรมของลูกค้า เทรนด์ในตลาด หรือการประเมินความเสี่ยงต่างๆ มาใช้สร้างรายได้ทั้งทางตรงและทางอ้อม  

ตัวอย่างเช่น การนำข้อมูลการทำธุรกรรมต่างๆ ไปพัฒนาโมเดลการชี้วัดความสามารถในการชำระหนี้ของลูกค้าแต่ละราย (Credit Scoring) เพื่อนำเสนอสินเชื่อหรือผลิตภัณฑ์ทางการเงินต่างๆ รวมถึงการจับมือกับพันธมิตรต่างๆ เพื่อนำเสนอโปรโมชันสินค้าและบริการร่วมกัน  

• ธุรกิจค้าปลีก  

สำหรับธุรกิจค้าปลีกแล้ว การทำ Data Monetization สามารถทำได้ด้วยการนำข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าและประวัติการซื้อสินค้าต่างๆ เพื่อวิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึก เพื่อประกอบการตัดสินใจในการคิดแคมเปญการตลาด การกำหนดราคาสินค้า หรือการบริหารจัดการคลังสินค้าให้เหมาะสมกับช่วงเวลาต่างๆ   

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อสินค้าเพื่อนำเสนอสินค้าที่ตรงความต้องการแบบเฉพาะเจาะจง (personalized offers) รวมถึงการสร้างรายได้โดยตรงจากข้อมูลนิรนาม (Anonymous Data) เช่น เทรนด์ตลาด เทรนด์การซื้อสินค้าในแต่ละช่วงเวลาของผู้บริโภค ร่วมกับแบรนด์และซัพพลายเออร์  

• ธุรกิจบริการสุขภาพ 

ธุรกิจบริการสุขภาพสามารถวางแนวทางการทำ Data Monetization ได้จากการนำข้อมูลต่างๆ ของผู้มาใช้บริการ ไม่ว่าจะเป็นประวัติการรักษาหรือข้อมูลต่างๆ ไปพัฒนาการให้บริการลูกค้าให้เหมาะสมกับแต่ละกลุ่มมากยิ่งขึ้น  

ตัวอย่างเช่น การนำข้อมูลลูกค้าที่รวบรวมจากการใช้บริการหรืออุปกรณ์สวมใส่มาใช้ออกแบบแพคเกจบริการสุขภาพแบบเฉพาะบุคคล (Personalized Healthcare Plan)  รวมถึงโปรโมชันการตรวจสุขภาพต่างๆ ที่เหมาะกับช่วงอายุและช่วงเวลา  

• ธุรกิจพลังงาน  

ในธุรกิจพลังงานนั้น การทำ Data Monetization สามารถนำข้อมูลเชิงลึกที่วิเคราะห์จากข้อมูลที่เก็บรวบรวมมา ไปช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กระบวนการทำงานภายในองค์กร หรือพัฒนาสู่ผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ เพื่อสร้างรายได้จากแหล่งอื่นๆ ให้ธุรกิจ  

ตัวอย่างเช่น การนำข้อมูลการใช้พลังงานไปพัฒนาโซลูชันช่วยประหยัดพลังงานและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม เช่น อุปกรณ์ Smart Home หรือเทคโนโลยีที่เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานอย่างคุ้มค่า 

Data Monetization จะช่วยปลดล็อกศักยภาพของธุรกิจที่แตกต่างไปจากเดิม ต่อยอดข้อมูลที่มีอยู่จนพัฒนากลายเป็นนวัตกรรมที่สร้างคุณค่าให้ธุรกิจยิ่งขึ้น บลูบิคมองว่าองค์กรที่นำข้อมูลและเทคโนโลยีมาปรับใช้ได้อย่างรวดเร็ว ย่อมสามารถสร้างความได้เปรียบและโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ ที่จะขับเคลื่อนการเติบโตได้อย่างต่อเนื่องในอนาคต และด้วยความซับซ้อนของเทคโนโลยี หากองค์กรต้องการพัฒนาและต่อยอด การปรึกษาผู้เชี่ยวชาญจากภายนอก เป็นอีกปัจจัยสำคัญที่จะช่วยให้สามารถทรานส์ฟอร์มองค์กรได้อย่างต่อเนื่องและสร้างการเติบโตในระยะยาว สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้านข้อมูลและ AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร Bluebik มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจรและการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ติดต่อเราสอบถามหรือปรึกษาเราได้ที่ ✉ [email protected] , ☎ 02-636-7011 

Reference polestarllp, gooddata, stibosystems, secoda