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La vendita e monetizzazione dei dati personali

vendita dati personali


L’evoluzione tecnologica unita ai Big Data sta portando alla creazione di nuovi modelli di business che si differenziano dalla classica remunerazione per l’acquisto di un prodotto o servizio.

Se fino ad oggi siamo stati abituati a dare un valore economico ed univoco a qualcosa di concreto, questo viene rivoluzionato considerando che la vendita o cessione dei dati personali corrisponde in molti casi alla diretta remunerazione o alla contropartita per l’utilizzo di un prodotto o servizio.

Esistono due modalità di monetizzazione dei dati: diretta ed indiretta.

La monetizzazione diretta dei dati personali implica la vendita o l'accesso diretto a terze parti dei dati. La manipolazione dei dati è variabile e questi possono essere venduti in forma grezza oppure già trasformati o elaborati.

La monetizzazione indiretta dei dati è più interessante, visto che c'è un’ottimizzazione di questi per diversi fini con un’analisi delle informazioni che possono migliorare le prestazioni aziendali della tua organizzazione. I dati possono anche identificare come trovare nuovi clienti e comprenderne il loro comportamento in modo da poter aumentare le vendite.

I dati possono anche evidenziare dove e come risparmiare sui costi, evitare rischi ed ottimizzare le attività. Spesso un guadagno può venire anche da un risparmio!

Un esempio reale è quello delle APP, dove lo scrivente nella sua tesi in Data Scientist dal titolo "Una valutazione delle APP di Google Play Store con il Data Mining" ha concretamente verificato i modelli di business realizzati per un cliente che decide di investire in una applicazione per dispositivi mobili.

Dall’analisi affrontata è emerso che dare un valore preciso al dato personale è molto complesso, ma da uno studio dell’AGCOM di dicembre 2019 sui dati del 2018 relativamente al valore dei dati individuali estrapolato dall'Osservatorio sulle Piattaforme Online è emerso che: "Si stima che i dati generati dagli utenti attraverso search, social network e intrattenimento gratuito abbiano un valore annuo che oscilla tra i 10 e i 40 euro per utente. In particolare, i dati prodotti dalle ricerche effettuate dagli utenti, che si configurano come espressione diretta dei propri interessi, sono quelli di maggior valore. L'ARPU mondiale del search (di Google), infatti, si attesta sui 37€ per utente".

L’ARPU è il rapporto tra i ricavi annui derivanti dalla raccolta pubblicitaria sul motore di ricerca e il numero medio annuo di utenti unici del motore di ricerca.

I valori di ARPU però non sono uguali in tutto il mondo, infatti sempre nello stesso studio si afferma che: "dati di un utente medio USA valgono, ai soli fini pubblicitari, circa 150€ in un anno nella ricerca e oltre 90€ nei social, 3 volte tanto quelli degli europei, e 15-18 volte quelli degli utenti che si trovano in Paesi in via di sviluppo".

Inoltre è doveroso precisare che ogni dato può avere dei valori diversi (anche nella vendita), come quelli sanitari, sull’acquisto di beni, sulle preferenze personali, etc e che in futuro con l’espansione dei Big Data si avrà sicuramente una evoluzione ed incremento del valore.


Come può un’azienda monetizzare con i dati

Parlando di aziende private medio-piccole è facile immaginare un aumento compulsivo di memorizzazione dei dati in qualunque forma (personali ed aggregati) ed in tutte le modalità. Questo però va spesso a collidere con il GDPR e con il trattamento dei dati personali; per tale motivo è necessario impostare inizialmente una strategia consona affinché sia l’acquisizione che il trattamento risultino conformi.

Ovviamente come sopra esposto un guadagno dai dati si può avere anche dal risparmio e quindi con un maggiore valore aggiunto che si ha con la riduzione delle spese.

Una azienda che vuole porsi sul mercato utilizzando i dati dovrà necessariamente impostare una infrastruttura informatica idonea per lo stoccaggio, magari eseguendo già delle utili suddivisioni e raggruppamenti per agevolare un domani il lavoro dei Data Scientist che dovranno selezionare, estrapolare ed analizzare.

Il secondo step è quello di conferire una importanza a questi dati e quindi eseguire dei modelli per comprenderne il target di clientela (se differenti) e nel caso suddividerli per tipologia di settore.

Il terzo step è quello di stabilire possibilmente degli algoritmi che sulla base dei dati opportunamente richiesti dal cliente “standard” possano essere pronti in un tempo ristretto. Di norma questo passaggio è molto complicato perché ogni cliente necessita di una quantità e tipologia di informazioni differente, ma se si pensa alla singola categoria è possibile certamente generalizzare le richieste di base per poi personalizzare le attività sulle effettive necessità di ciascuno.

L’ultimo passaggio è quello di contattare i probabili clienti per la vendita o inserire il servizio nel proprio sito web, posizionarlo sui motori di ricerca e fare pubblicità mirata affinché gli utenti possano acquistarlo. Anche questo aspetto di web marketing è fondamentale per far conoscere le proprie attività.

Un esempio concreto potrebbe essere quello di una farmacia che decide di vendere i dati acquisiti dai propri clienti acquisiti mediante le carte fedeltà. Questi dati possono essere anche anonimizzati o aggregati, ma anche così hanno un grande valore per comprendere le patologie di quella zona o verificare statistiche in ambito commerciale che già allo stato attuale i distributori eseguono, ma che spesso non contemplano le innovative tecniche di Data Science.

Anche un ipermercato può eseguire la stessa attività, ma ben presto vedremo nascere aziende specializzate proprio nell’acquisto e vendita di dati personali e comunque ad oggi tutte le applicazioni mobili, software gratuiti, etc. traggono profitto esclusivamente da questo oltre che dalla pubblicità.

Le aziende in franchising inoltre hanno maggiore interesse su questo aspetto per un’analisi dei dati delle proprie filiali.


Come si vendono i dati

Le modalità di monetizzazione dei dati sono: vendita diretta, concessione di una licenza o utilizzo di terze parti.

A seconda della tipologia di attività svolta e dei dati raccolti è possibile trovare la migliore soluzione tra quelle sopra indicate e comunque tutte comportano un guadagno economico.

Spesso viene utilizzato anche il "vecchio baratto", dove come nell’esempio mostrato delle carte fedeltà viene inviato uno sconto, sia che si tratti di B2C (Business to consumer) che di B2B, (Business to business).

Una chicca però viene dal B2B in cui è possibile negoziare sconti o condizioni contrattuali favorevoli in cambio della condivisione di informazioni sulle vendite, previsioni o fornitura. E’ bene considerare che gli sconti ricevuti non sono tassati come reddito, mentre lo è nella vendita dei dati e quindi a seconda del tipo di business è possibile scegliere la soluzione più idonea.

Un ultimo punto interessante è la pluralità di utilizzo dei dati. Proprio così una collezione di dati personali o aggregati può risultare utile a molteplici clienti e quindi la vendita o cessione può essere eseguita più volte, anche in contemporanea.


I prossimi scenari sulla vendita di dati

Come succede per ogni novità, ci sono molte persone che sono attente alla tutela dei dati personali ed altre invece che pur di avere uno sconto o una gratuità venderebbero pure il proprio DNA.

E’ facile ipotizzare nel breve-medio termine una espansione di sevizi offerti in cambio dell’acquisizione dei dati e l’attenzione deve essere sempre posta alla modalità di acquisizione delle informazioni personali già prevista nel vecchio Codice Privacy e rafforzato nel nuovo Regolamento Europeo cd GDPR contro l’illecito trattamento.

Pertanto è necessario rivolgersi a Professionisti Data Scientist come l’Ing. Tarantelli che lavorando in sinergia con un Consulente in materia di Privacy possano creare le basi giuridiche, tecniche ed organizzative per la nascita di una banca dati idonea e conforme, che supportate da uno studio di fattibilità sulle categorie di dati utilizzabili per il singolo caso, porti ad una monetizzazione diretta oppure ad una indiretta strutturata per fornitori, terze parti, etc. e valorizzare concretamente il proprio business.

Ogni azienda può valorizzare i dati personali e/o aggregati, ma è necessario comprenderne le potenzialità e le finalità, rispettando l’etica, informando correttamente i clienti sull’utilizzo che ne viene fatto e strutturando strategie di marketing quanto più personalizzate così da ridurre gli sprechi ed aumentare i margini di profitto.


Hai una azienda e desideri utilizzare sapere come utilizzare i dati? Contattaci e richiedi una consulenza!


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22-12-2020

Autore: Mirko Tarantelli - consulente informatico e SEO - Data Scientist

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