Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть.

Сколько нужно платить за данные?

Покупка и продажа данных, содержащих сведения о потребителях, осуществляются уже довольно давно. Но как мы сможем определять истинную ценность (а значит, и цену) такой информации? В этом вопросе мы можем опереться на три ключевые категории: способность предвидения, свежесть и эксклюзивность.

1. Способность предвидения. Предположим, моя фирма производит дрели. Я пытаюсь купить информацию, которая помогла бы мне разобраться, заинтересует ли моя продукция потребителя. У меня есть возможность выбрать между двумя наборами данных.

Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Большинство людей согласится с тем, что первый набор данных более ценен для производителя дрелей, чем второй, поскольку именно составляющие первого набора коррелируют с вероятностью покупки дрели.

Пример довольно прямолинеен. Однако если вам предстояло бы выбирать из ста различных наборов данных, то пришлось бы создавать статистические модели, которые на основе всей информации могли бы предсказать вероятность того, что кто-то купит дрель.

Вне зависимости от того, строите вы статистические модели или нет, основной принцип заключается в том, что данные с высокой степенью прогнозирования улучшают нашу способность предсказать, будут ли потребители заинтересованы в покупке дрели. Понятно, что я как производитель дрелей готов заплатить за них больше.

2. Свежесть данных. На эту категорию я хотел бы обратить особое внимание, потому что в будущем свежесть данных будет становиться все более важным фактором. Люди нередко сообщают в Интернете о своих намерениях в режиме реального времени. Знание того, что именно делает человек: ищет информацию о дрелях через поисковые системы; читает интернет-рекламу, посвященную дрелям; смотрит интернет-видео, рассказывающее о дрелях, – все это может иметь для вас огромное значение. Такие данные по своему потенциалу превосходят более традиционные (вроде тех, что составляли первый набор в примере выше). Они напрямую выражают интересы и потребности потребителей к определенному продукту в определенный момент времени. Вот почему новизна данных так важна. Сведения о том, что кто-то ищет информацию о дрели через Gооglе, становится очень ценной, если я могу сразу же нацелиться на этого человека. Знание того, что кто-то три месяца назад искал информацию о дрелях, нужно нам куда меньше. Данные о планируемых действиях человека начинают терять свою ценность уже через считаные минуты после того, как он о них заявляет. И так как самые свежие данные станут иметь невероятно высокую ценность, я предполагаю, что множество инноваций будет нацелено на то, чтобы улавливать события в режиме реального времени и сокращать продолжительность циклов между возникновением наблюдаемого события и действиями, направленными на привлечение клиента.

3. Эксклюзивность знаний. Последний важный фактор – это эксклюзивность. Предположим, что я могу купить данные только из первого набора. Опять же предположим, что я создал статистическую модель и определил, насколько важна информация о количестве молотков, которая с точки зрения прогнозирования обладает значительной силой. В этой связи я был бы готов заплатить больше за данные о владельцах молотков. Теперь представим себе альтернативный сценарий, при котором мне доступен еще один элемент данных: количество гвоздей, которые использует тот или иной пользователь в течение года. Предположим, что с точки зрения прогнозов эти данные полезны не меньше, чем данные о количестве молотков. В этом случае на цену, которую я готов заплатить за базу данных владельцев молотков, будет влиять доступность данных о потреблении гвоздей, а если эта информация доступна лишь мне, то ее ценность возрастает многократно. Это базовый закон спроса и предложения.

В следующие несколько лет покупка и продажа данных неминуемо станут более простым процессом, и компании смогут платить только за нужную информацию. В этом случае цену информации, которая необходима компаниям, все сильнее будут определять описанные выше категории.

Потребители начнут четче представлять, какую ценность они создают, давая компаниям возможность собирать их личные данные. Кто знает, может быть, и они захотят заявить о правах на свой кусок пирога (что вполне реально). Однако они уже получают скидку за лояльность – более низкие цены на продукты; призовые мили для частых клиентов авиакомпаний и так далее – в обмен на предоставление личной информации. Что может произойти дальше? Дав о себе еще больше информации, они могли бы получить взамен больше от компании, например частичный возврат средств за покупку, сделанную в ответ на таргетированную рекламу.