데이터로 수익을 창출하는 올바른 방법

데이터를 활용하여 수익을 창출하는 것은 기업이 이익을 확대하고, 혁신을 촉진하며, 생산성을 향상시키고, 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 효과적인 전략입니다. 또한 고객에게 더 가치 있는 제품과 서비스를 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.

데이터는 현대 조직의 중요한 자산이 되었으며, 이를 효과적으로 활용함으로써 기업은 큰 변화를 경험하고 상당한 수익을 창출할 수 있습니다. 데이터 수익화는 이러한 잠재력을 현실로 만드는 데 핵심적인 역할을 합니다.

데이터 수익화는 조직이 데이터를 활용하여 추가적인 수입원을 확보하는 방법입니다.

구글, 페이스북, 아마존과 같은 선도적인 기술 기업들은 데이터 수익화를 통해 막대한 이익을 창출하고, 수조 달러 규모의 거대 기업으로 성장한 대표적인 사례입니다.

데이터 수익 창출 시장은 전 세계적으로 급성장하고 있으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 17.2%의 성장률을 보이며, 시장 규모는 29억 9천만 달러에서 91억 달러로 확대될 것으로 예상됩니다.

이러한 성공 사례들은 전 세계적으로 많은 기업들이 데이터의 잠재력을 인식하고, 새로운 기회를 창출하기 위해 데이터를 적극적으로 활용하도록 장려하고 있습니다.

본 글에서는 데이터 수익화의 정의, 이점, 방법, 유형, 그리고 그것이 조직에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.

이제 시작해 봅시다!

데이터 수익화란 무엇인가?

데이터 수익화는 기업이 보유한 원시 데이터를 가치 있는 상품, 서비스 또는 통찰력으로 변환하여 추가적인 수익원을 창출하는 전략입니다. 즉, 데이터를 활용하여 경제적 가치를 창출하는 모든 활동을 의미합니다.

데이터 수익화를 통해 기업은 수익 증대뿐 아니라 비용 절감 효과도 얻을 수 있습니다. 또한, 데이터를 외부 기업과 공유함으로써 공급업체와의 협상력 향상, 새로운 파트너십 구축과 같은 추가적인 이점을 누릴 수 있습니다.

수익을 창출할 수 있는 데이터 유형은 무엇인가?

수익 창출에 활용될 수 있는 데이터 유형은 다양합니다.

• 인구 통계 데이터
• 과거 데이터
• 연락처 정보
• 위치 데이터
• 내부 지표
• 사용자 데이터
• 날씨 패턴
• 시장 조사 결과
• 교통 노선 정보
• 미래 예측 데이터
• 고객 통찰력

이러한 데이터들은 정량화할 수 있는 형태여야 수익 창출에 활용할 수 있습니다. 또한, 최종 사용자, 파트너 등의 요구 사항을 이해하고, 데이터를 통해 문제 해결 및 가치 창출에 기여해야 합니다.

데이터는 구조에 따라 다음과 같이 세 가지 유형으로 분류할 수도 있습니다.

• 구조화된 데이터: 완벽하게 정리되고, 정확하며, 최신 정보를 포함하는 데이터입니다. 기업은 이러한 데이터를 집계, 정제, 특정 형식으로 표시하여 수익을 창출합니다. 다른 사람들이 데이터를 쉽게 이해하고 활용하여 가치를 창출할 수 있도록 합니다.
• 비구조화된 데이터: 기업은 원시 형태 그대로의 데이터를 별도의 가공 없이 수익 창출에 활용할 수 있습니다. 이 유형의 데이터는 특정한 구조, 배열 또는 형식을 가지지 않습니다.
• 반구조화된 데이터: 최신 상태를 유지하고 완전하게 만들기 위해 일부 사전 처리를 거친 데이터입니다. 원시 데이터가 불완전하거나 오래되었거나 이해하기 어려울 수 있으므로 기업은 이를 개선하여 활용 가치를 높일 수 있습니다.

데이터 수익화 유형

데이터 수익화는 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

#1. 간접적/내부 데이터 수익화

내부 데이터를 활용하여 조직의 경제적 이익을 증대시키는 가장 일반적인 형태입니다. 이는 주로 비즈니스 성과 개선과 정보 기반 의사 결정에 초점을 맞춥니다.

데이터 분석을 통해 통찰력을 발견하고 수익을 늘리며, 비용을 절감하고 위험을 최소화할 수 있습니다. 지적 재산, 법적 제약, 보안 요구 사항이 적습니다. 하지만, 기업은 현재 상황과 내부 구조에 따라 이 유형에서 제한적인 수익만 얻을 수 있습니다.

#2. 직접적/외부 데이터 수익화

이 유형은 조직이 정보를 공유하여 외부로부터 이익을 얻는 것을 의미합니다.

비즈니스 파트너와 협력하여 수익을 창출하거나, 데이터를 직접 또는 브로커를 통해 제3자에게 판매하여 수익을 얻을 수 있습니다. 또한, 데이터를 기반으로 데이터 상품 및 서비스를 개발하여 판매하는 방식으로도 수익을 창출할 수 있습니다.

이러한 유형의 수익 창출은 상대적으로 널리 퍼져있지는 않습니다. 데이터를 고객, 제3자 또는 잠재적 구매자에게 배포하기 위해서는 다양한 접근 방식이 필요할 수 있습니다. 또한, 특정 위험, 비용, 보안 문제도 고려해야 합니다.

데이터 수익화의 이점

더 나은 의사 결정

모든 조직에게 수익성 있는 사업 결정을 내리는 것은 매우 중요합니다. 결정을 내리기 전에 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 모두 고려하고, 실행 여부를 신중하게 판단해야 합니다.

이를 위해서는 완전하고, 정확하며, 최신 정보를 포함하고, 일관성 있고, 관련성이 높은 고품질 데이터가 필요합니다. 비즈니스 데이터를 추출하고 처리하여 실시간으로 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

타겟 마케팅

분석을 활용한 내부 데이터 수익화를 통해 고객의 요구 사항, 선호도 및 기대치를 정확하게 파악할 수 있습니다. 이는 제품과 서비스를 구체화하고, 고객이 원하는 방향으로 마케팅 노력을 집중시키는 데 도움이 됩니다.

수익 증대

데이터 수익화는 직간접적으로 수익을 증대시키는 데 기여합니다. 데이터 분석을 통해 비즈니스 성과를 측정하고, 문제점을 감지하고, 해결책을 찾고, 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 요소들은 간접적으로 수익 증가에 기여합니다.

또한, 데이터를 외부 기관에 직접 판매하여 추가적인 수익원을 확보할 수도 있습니다.

새로운 파트너십

건강한 파트너십은 조직의 성장, 시장에서의 경쟁력 유지에 중요한 역할을 합니다. 가치 있는 데이터를 제공함으로써 다른 회사와 제휴할 수 있으며, 상호 이익을 창출하는 파트너십을 구축할 수 있습니다.

예를 들어, 은행과 협력하여 귀중한 비즈니스 데이터를 제공하고 그 대가로 특정 혜택을 받을 수 있습니다. 이러한 유형의 협력은 양측 모두에게 이익을 제공합니다.

운영 효율성

데이터 수익화는 수익 증가뿐만 아니라 운영을 간소화하고 프로세스를 더욱 효율적으로 만드는 데도 도움이 됩니다. 데이터 분석을 통해 운영상의 문제점을 파악하고, 근본 원인을 진단하고, 해결책을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 운영 효율성을 향상시키고 낭비와 비용을 최소화할 수 있습니다.

경쟁 우위

데이터 수익화를 통해 시장 추세, 고객 행동, 선호도 등과 같은 중요한 비즈니스 데이터와 통찰력을 확보할 수 있습니다.

이러한 통찰력을 바탕으로 더 나은 전략과 제품을 개발하면 고객의 요구 사항, 불만 사항, 선호도를 정확하게 파악하여 고객에게 필요한 것을 제공할 수 있으므로 경쟁사보다 우위를 확보할 수 있습니다.

또한, 우수한 고객 경험과 만족도를 창출하고 시장 평판을 향상시키는 데 기여합니다.

데이터로 수익을 창출하는 방법

데이터 수익화 여정에서 따를 수 있는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.

#1. 계획

데이터 수익화에 바로 뛰어들기 전에 먼저 철저한 계획을 세워야 합니다. 가장 먼저 해야 할 일은 조직 전체의 동의를 얻는 것입니다. 리더십에서부터 임원 및 기타 직원에 이르기까지 조직의 모든 구성원은 데이터 수익화의 필요성을 인식하고, 이니셔티브를 성공적으로 추진하기 위해 협력해야 합니다.

또한, 데이터 수익화의 목표를 명확하게 설정해야 합니다. 많은 조직에서는 비즈니스 성과를 개선하고, 비용을 절감하고, 파트너십을 위해 제3자에게 데이터를 판매하거나, 특정 목표 제품 및 서비스를 개발하기 위해 데이터 수익화를 수행합니다.

또한, 대상 고객을 고려하고, 시장 조사 및 데이터 분석을 통해 계획이나 프로젝트의 효과를 검증해야 합니다. 대상 고객은 고객, 파트너, 제3자, 또는 회사 내부의 이해 관계자가 될 수 있습니다.

#2. 데이터 식별 및 수집

이 단계에서는 수익 창출에 활용할 수 있는 양질의 데이터를 식별해야 합니다. 여기에는 현재 사용 가능한 데이터뿐만 아니라, 외부 소스에서 얻을 수 있는 데이터를 포함하여 데이터의 질을 향상시킬 수 있는 데이터도 포함될 수 있습니다.

데이터베이스, 컴퓨터 파일, 레지스터, 기술 스택 및 기타 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 일단 식별된 모든 데이터를 수집하여 활용할 수 있도록 준비해야 합니다.

#3. 데이터 처리

다양한 소스에서 데이터를 수집한 후에는 데이터의 가치를 높이기 위해 처리하고 정리해야 합니다. 즉, 데이터가 완전하고, 일관성 있고, 정확하며, 최신 정보가 반영되어 있고, 관련성이 있는지 확인해야 합니다.

하지만, 원시 데이터를 가공하거나 정제하지 않고 데이터 수익화에 직접 사용하는 경우도 많습니다.

다음으로 데이터를 집계하고 중앙 집중화해야 합니다. 즉, 하나의 장소에 보관해야 합니다. 이를 통해 데이터 분석을 수행하고 고품질 데이터를 생성하는 것이 더 쉬워집니다. 또한, 데이터는 이해하기 쉽도록 명확한 순서로 정리해야 합니다.

또한, 조직의 무결성을 보장하기 위해 데이터의 유효성을 검사하고 인증해야 합니다. 모든 준비가 완료되면 내부 팀이나 외부 회사와 신속하게 공유할 수 있는 안전하고 접근 가능한 위치에 저장해야 합니다.

#4. 수익화 유형 및 모델 선택

이 단계에서는 목표에 따라 데이터 수익화 유형과 모델을 선택해야 합니다. 외부 또는 직접적인 수익 창출을 진행하기 전에 먼저 내부 또는 간접적인 수익 창출부터 시작하는 것이 좋습니다.

또한, 선택한 유형에 따라 수익 창출 모델을 선택해야 합니다. 데이터를 제3자에게 판매하거나 데이터를 사용하여 제품 또는 서비스를 개발하기 위해 외부 데이터 수익화를 선택하는 경우, 종량제, 구독 기반 또는 부분 유료화 모델을 선택할 수 있습니다.

#5. 가격 및 조건 설정

판매하는 데이터 또는 제작 중인 제품/서비스에 대한 수익화 조건과 가격을 설정해야 합니다. 이를 통해 모호함과 혼란을 피하고 현실적인 기대를 설정할 수 있습니다.

제품 및 서비스 가격을 정할 때는 업계 및 경쟁업체 가격을 분석해야 합니다. 이를 통해 경쟁력 있는 가격을 설정하고 전환 가능성을 높일 수 있습니다.

#6. 수익 창출

모든 준비가 완료되면 데이터 수익 창출을 시작할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 데이터 수익화 방법입니다.

서비스형 데이터

데이터를 구독 또는 일회성 상품의 형태로 제공할 수 있습니다. 이는 직접적인 데이터 수익화에 해당하며, B2C(Business-to-Customer) 모델을 구현하고 적용할 수 있는 가장 간단한 모델입니다. 더 높은 수준의 개요를 얻으려면 구조화되지 않은 원시 데이터가 필요할 수 있습니다. 데이터에 개인 사용자 정보가 포함된 경우 익명화해야 할 수도 있습니다.

서비스형 통찰력

원시 데이터를 사용하는 Data-as-a-Service와 달리 Insight-as-a-Service는 고객 행동, 경쟁 통찰력 등과 같은 요약된 분석 데이터를 처리합니다. 이는 또한 직접적인 데이터 수익 창출에도 해당됩니다.

조직은 내장된 분석 앱이나 일회성 보고서의 형태로 이 데이터를 판매할 수 있습니다. 데이터 생성 및 시각화를 위해 더 많은 작업이 필요하며 구매자의 비즈니스 요구 사항에 부합해야 합니다. 또한, 구매자에게 더 큰 가치를 제공할 뿐만 아니라 판매자에게는 더 많은 수익 창출 기회를 제공합니다.

서비스형 분석

이 접근 방식에서 고객은 비용을 지불하여 데이터와 통찰력에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이는 서비스형 통찰력과 유사하지만 분석 기능 및 데이터 액세스 범위가 다릅니다. 직접적인 수익 창출이 가능하며 구매 측에서 유지 관리 및 설정이 필요하지 않습니다.

데이터 공급자는 이 방법을 통해 최대의 수익을 기대할 수 있지만 더 많은 관리 및 유지 보수 부담이 따릅니다.

데이터 기반 데이터 수익화

이는 간접적인 데이터 수익화를 통해 조직이 사용 가능한 모든 데이터 소스를 활용하고 분석하여 생산성과 효율성을 향상시키는 데 사용할 수 있도록 합니다.

#7. 데이터 보안 및 규정 준수 보장

사이버 공격과 데이터 개인 정보 보호 문제가 증가함에 따라 프로세스에서 고급 보안 메커니즘을 활성화하는 것이 중요합니다.

이를 통해 파트너, 제3자 및 내부 데이터 분석 팀에 고품질의 안전한 데이터를 제공할 수 있습니다. 또한, 그들이 귀하를 신뢰하고 귀하의 데이터, 제품 및 서비스를 지속적으로 사용하도록 유도할 수 있습니다.

MFA(다단계 인증), 바이러스 백신 소프트웨어, VPN, SSO(Single Sign-On)와 같은 기술을 사용하여 데이터를 보호해야 합니다. 또한, 데이터 개인정보 보호를 보장하기 위해 GDPR, HIPAA와 같은 규제 기관을 준수해야 합니다.

다양한 수익화 모델

데이터 웹 스토어나 데이터 마켓플레이스를 통해 데이터를 판매할 수 있습니다. 데이터 수익화 모델은 목표와 요구 사항에 따라 다양한 유형으로 선택할 수 있습니다.

• 프리미엄(Freemium): 조직이 제품이나 서비스를 무료로 제공하는 모델입니다. 이는 사용자가 무료로 액세스할 수 있는 다양한 기능을 제공함으로써 경쟁적인 시장에 진입하는 가장 좋은 방법입니다. 사용자가 프리미엄 기능을 이용하려는 경우, 일부 가격 책정 계층을 생성할 수도 있습니다.
• 종량제(Pay-as-you-go): 사용자가 사용하는 서비스나 제품에 대해서만 비용을 지불하도록 요구하는 모델입니다. 약정이나 계약이 필요하지 않으므로 지불 및 사용이 더 유연합니다. 사용자는 제품 또는 서비스가 필요할 때마다 비용을 지불하고 원하는 만큼 사용할 수 있습니다. 사용 후 다시 사용할지 여부를 결정할 수 있습니다.
• 구독 기반: 이 모델에서 조직은 제품이나 서비스에 대한 월간 또는 연간 가격을 설정합니다. 따라서 일단 비용을 지불하면 해당 기간 동안 사용할 수 있습니다. 또한, 다양한 계층을 설정하고 이를 기준으로 기능을 제공할 수도 있습니다. 개별 구독 또는 그룹으로 제공할 수 있습니다.

데이터 수익화의 과제

데이터 수익화와 관련된 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.

• 제3자와 데이터를 판매하거나 공유하는 것은 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수 위험을 수반할 수 있습니다. 기업이 비즈니스 및 고객 데이터를 처리하는 방식에 대한 엄격한 데이터 거버넌스 법률이 많이 있으며, 이를 위반할 경우 처벌을 받을 수 있습니다.
• 익숙하지 않은 시장에서 데이터로 수익을 창출하는 것은 어려울 수 있습니다.
• 프로세스에는 모든 조직이 갖추고 있지 않은 새롭고 현대적인 기술과 전문 지식이 필요합니다.
• 수익 창출은 데이터 분석 및 예측을 활용하여 데이터 기반 결정을 내리는 데 기반하지만 항상 정확하지는 않습니다.
• 많은 기업이 막대한 양의 데이터에 압도당하고 이를 최대한 활용하는 방법을 모색할 수 있습니다.

사례 연구

다양한 산업 분야의 기업들은 IT, 디지털 마케팅, 사이버 보안, 전자 상거래에서 금융, 농업, 교육 등에 이르기까지 폭넓게 데이터 수익화를 활용하고 있습니다.

인포시스: 인포시스는 항공기 제조사에 항공기 정비 정보 및 이벤트 데이터를 제공하여 더 많은 수익을 창출할 수 있도록 도왔습니다.

페이스북: 이 소셜 미디어 회사는 데이터 수익화를 활용하여 비즈니스 모델을 구축했습니다. 사용자와 사용자 행동, 위치 등에 대한 대규모 데이터를 수집하여 기업에 맞춤형 광고를 제공합니다.

아메리칸 익스프레스: 아메리칸 익스프레스는 거래 정보, 소비자 행동 등을 분석하여 가맹점에 맞춤형 마케팅 서비스를 제공하기 위해 데이터 수익화를 수행합니다.

이제 몇 가지 데이터 수익 창출 도구를 살펴보겠습니다.

#1. 타실

타실은 안전하고 효과적인 실시간 플랫폼을 통해 고객 데이터 수익화를 지원합니다. 이 강력한 플랫폼을 통해 실시간 데이터를 활용하고 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 더 높은 수익을 올릴 수 있습니다.

타실은 출시 기간과 개인화된 커뮤니케이션을 가속화하고, 기업 데이터를 쉽게 동기화합니다. 또한, 데이터를 보호하고 개인 정보를 안전하게 유지합니다.

#2. 카르토

데이터 수익화 노력을 카르토를 통해 추진하십시오. 모든 고객에게 위치 기반의 강력한 솔루션을 제공합니다. 또한, 비즈니스 데이터를 재판매할 수 있는 채널도 제공합니다.

카르토는 데이터 수익화 프로세스를 호스팅하고 구축할 수 있는 지리 공간적 풀 스택 플랫폼입니다.

#3. 프리비타르

프리비타르를 사용하여 신뢰의 장벽을 극복하고 다른 사람과 데이터를 자신 있게 공유하고 협력할 수 있습니다.

플랫폼의 출처 및 개인 정보 보호 기능은 풍부한 통찰력을 찾고 이를 수익성 있는 수익원으로 전환할 수 있는 도구를 제공합니다. 또한, 데이터 노출 위험을 완화하는 데도 도움이 됩니다.

결론

데이터 수익화는 기업이 수익을 늘리고, 새로운 파트너십을 구축하고, 비즈니스를 성장시킬 수 있는 다양한 기회를 제공합니다. 필요와 목표에 따라 선택할 수 있는 다양한 데이터 수익화 유형과 방법이 있습니다. 위에 제시된 도구들을 활용하여 데이터 수익화 노력을 쉽게 진행할 수 있습니다.

반복적인 결제를 지원하고 관리하기 위해 일부 구독 청구 소프트웨어를 검토해볼 수도 있습니다.