L’évolution technologique combinée au Big Data conduit à la création de nouveaux modèles économiques qui diffèrent de la rémunération classique pour l’achat d’un produit ou d’un service.

Si jusqu’à présent, nous étions habitués à donner une valeur économique et univoque à quelque chose de concret, c’est en train d’être révolutionné si l’on considère que la vente ou le transfert de données personnelles correspond dans de nombreux cas à une rémunération directe ou à une compensation pour l’utilisation d’un produit ou d’un service toujours est-il, si vous cherchez une prestation de développement mobile pour monétiser votre appli mobile , cet article va beaucoup vous intéresser.

Il existe deux façons de monétiser les données : directe et indirecte

La monétisation directe des données personnelles implique la vente ou l’accès direct des données à des tiers. La manipulation des données est variable et les données peuvent être vendues sous forme brute ou déjà transformées ou traitées. La vente peut se faire à travers des applications  mobiles spécialement dédiées à ce type de business.

La monétisation indirecte des données est plus intéressante car elle permet d’optimiser les données à différentes fins et d’analyser les informations afin d’améliorer les performances de votre entreprise. Les données peuvent également permettre de trouver de nouveaux clients et de comprendre leur comportement afin d’augmenter les ventes.

Les données peuvent également mettre en évidence où et comment réaliser des économies, éviter les risques et optimiser les activités. Souvent, un bénéfice peut aussi provenir d’une économie !

Un exemple concret est celui des applications où l’auteur, dans sa thèse de Data Scientist intitulée « An evaluation of Google Play Store APPs with Data Mining », a réellement vérifié les modèles commerciaux créés pour un client qui décide d’investir dans une application mobile.

De l’analyse abordée, il ressort que donner une valeur précise aux données personnelles est très complexe, mais une étude de l’AGCOM de décembre 2019 sur les données 2018 concernant la valeur des données individuelles a  dit que :  les données générées par les utilisateurs par le biais de la recherche, des réseaux sociaux et du divertissement gratuit ont une valeur annuelle comprise entre 10 et 40 € par utilisateur. En particulier, les données produites par les recherches des utilisateurs, qui sont l’expression directe de leurs intérêts, sont les plus précieuses. L’ARPU mondial de la recherche (par Google), en fait, s’élève à 37 euros par utilisateur.

L’ARPU est le rapport entre les revenus annuels de la publicité sur le moteur de recherche et le nombre annuel moyen d’utilisateurs uniques du moteur de recherche.

Cependant, les valeurs ARPU ne sont pas les mêmes partout dans le monde, en fait la même étude affirme que : Les données d’un utilisateur américain moyen valent, à des fins publicitaires uniquement, environ 150 € par an dans le domaine de la recherche et plus de 90 € dans le domaine social, soit 3 fois plus que celles des Européens, et 15 à 18 fois plus que celles des utilisateurs des pays en développement ».

En outre, il convient de souligner que chaque donnée peut avoir des valeurs différentes (même dans la vente), comme la santé, l’achat de biens, les préférences personnelles, etc. et qu’à l’avenir, avec l’expansion du Big Data, il y aura certainement une évolution et une augmentation de la valeur.

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Comment une entreprise peut-elle monétiser ses données ?

En ce qui concerne les petites et moyennes entreprises privées, il est facile d’imaginer une augmentation compulsive du stockage des données sous toutes les formes (personnelles et agrégées) et dans toutes les modalités. Cependant, cela se heurte souvent au GDPR et au traitement des données personnelles. C’est pourquoi, il est nécessaire de mettre en place dans un premier temps une stratégie adaptée afin que l’acquisition et le traitement soient conformes.

Évidemment, comme indiqué plus haut, le bénéfice des données peut aussi provenir des économies réalisées et donc de la plus grande valeur ajoutée qui découle de la réduction des dépenses.

Une entreprise qui veut entrer sur le marché en utilisant des données devra nécessairement mettre en place une infrastructure informatique adaptée au stockage, en effectuant peut-être déjà des subdivisions et des regroupements utiles pour faciliter le travail des « Data Scientists » qui devront sélectionner, extrapoler et analyser.

La deuxième étape consiste à accorder de l’importance à ces données, puis à exécuter des modèles pour comprendre les clients cibles (s’ils sont différents) et, si nécessaire, à les ventiler par secteur.

La troisième étape consiste à établir des algorithmes, si possible, qui peuvent être prêts en peu de temps sur la base des données demandées par le client « standard ». Cette étape est très compliquée car chaque client a besoin d’une quantité et d’un type d’informations différents, mais si vous pensez à la catégorie individuelle, vous pouvez certainement généraliser les demandes de base et ensuite personnaliser les activités en fonction des besoins réels de chacun.

La dernière étape consiste à contacter les clients potentiels pour la vente ou à insérer le service dans votre application mobile, à le positionner sur les moteurs de recherche et à faire de la publicité ciblée pour que les utilisateurs puissent l’acheter. Cet aspect du marketing web est également crucial pour faire connaître votre entreprise.

Un exemple concret pourrait être celui d’une pharmacie qui décide de vendre les données acquises auprès de ses clients grâce aux cartes de fidélité. Ces données peuvent également être anonymisées ou agrégées, mais même ainsi, elles sont d’une grande valeur pour comprendre les pathologies de cette zone ou pour vérifier les statistiques dans le domaine commercial, que les détaillants effectuent déjà, mais qui souvent n’incluent pas de techniques innovantes de Data Science.

Même un hypermarché peut exercer la même activité, mais très bientôt nous verrons apparaître des sociétés spécialisées dans l’achat et la vente de données personnelles, et elles auront leur propre applications de vente de données.

Comment vendre des données ?

Une prestation de développement mobile peut créer une appli dédiée à la vente de données. Mais après les avoir collectées et analysées, combien les revendre au juste ?

Les moyens de monétiser les données sont les suivants : vente directe, octroi de licences ou utilisation par des tiers.

En fonction du type d’activité exercée et des données recueillies, la meilleure solution peut être trouvée parmi celles mentionnées ci-dessus, et toutes impliquent un gain économique.

Souvent, le vieux troc est également utilisé, où, comme dans l’exemple des cartes de fidélité, une réduction est envoyée, que ce soit en B2C (Business to consumer) ou en B2B (Business to business).

Il est toutefois possible de négocier des remises ou des conditions contractuelles favorables en échange du partage d’informations sur les ventes, les prévisions ou l’approvisionnement. Il est bon de considérer que les remises reçues ne sont pas imposées comme un revenu, alors qu’il s’agit de la vente de données et donc, selon le type d’entreprise, vous pouvez choisir la solution la plus appropriée.

Un dernier point intéressant est la pluralité des utilisations des données. C’est ainsi qu’une collection de données personnelles ou agrégées peut être utile à plusieurs clients et que la vente ou la cession peut donc être effectuée plusieurs fois, voire simultanément.

Scénarios de vente de données à venir

Comme c’est le cas pour toute nouveauté, il y a beaucoup de gens qui sont attentifs à la protection des données personnelles et d’autres qui seraient même prêts à vendre leur ADN au rabais ou gratuitement.

Il est facile de supposer qu’à court et moyen terme, il y aura une expansion des services offerts en échange de l’acquisition de données par l’intermédiaire d’une simple application par exemple, et il faut toujours faire attention à la méthode d’acquisition des informations personnelles déjà prévue dans l’ancien code de confidentialité et renforcée dans le nouveau règlement européen GDPR contre le traitement illégal.

Il est donc nécessaire de s’adresser à des Data Scientists qui, en travaillant en synergie avec un consultant en protection de la vie privée, peuvent créer la base juridique, technique et organisationnelle pour la création d’une base de données appropriée et conforme qui, soutenue par une étude de faisabilité sur les catégories de données conduira à une monétisation directe ou à une structuration indirecte pour les fournisseurs, les tiers, etc. et améliorera efficacement leur activité.

Toute entreprise peut utiliser des données personnelles et/ou agrégées, mais il est nécessaire de comprendre leur potentiel et leur finalité, en respectant l’éthique, en informant correctement les clients sur l’utilisation qui en est faite et en structurant des stratégies de marketing aussi personnalisées que possible afin de réduire les gaspillages et d’augmenter les marges bénéficiaires.

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