데이터의 가치는 사용에 있으며 가격도 그러해야 한다

데이터의 가치는 사용에 있으며 가격도 그러해야 한다

참고: 이 내용은 2022. 2. 8에 게시된 컨텐츠(La valeur des données réside dans son utilisation, tout comme son prix) 에서 번역되었습니다.

포모(FOMO)가 시작되고 있을까요 ? 데이터 경제 가 드디어 활성 화 됨 에 따라 시장 에서 뒤처지 는 두려움 으로 인 해 더 많은 회사 가 자체 적 인 데이터 를 제품과 서비스 로 만드는 방법 을 찾고자 할까 요?

다양한 업계에 걸쳐 많은 회사가 이미 이를 성공적으로 진행하고 있습니다. GE Aviation 또는 Siemens Mobilité와 같은 제조 업체 는 고객 이 효율성 을 개선 하고 운영 비용 을 줄이는 데 도움 이 되는 데이터 서비스 를 제공 합니다. TéléfonicaUnique과 같은 통신사는 소매 업체 가 통학 지역 및 고객 빈도 를 이해 하는 데 도움 이 되는 위치 데이터 서비스 를 제공 합니다. 소매업체는 고객 수요를 예측하고 제품을 개선할 수 있도록 공급자에게 데이터 서비스를 제ꈳ땋ꈵ. 이러한 새로운 데이터 제품 은 개발자 또는 데이터 과학 자용 원시 데이터 부터 의사 결정 프로세스 또는 워크 플로우 에 직접 적 으로 전달 되는 가치 를 제공 하는 더 많은 통찰력 까지 다양 형태 를 를 가집니다. 임베디드 통찰력은 물류 라우팅 또는 잠재 고객 우선 처리와 같은 프로세스에 자동화될 수 스스. 고객 가치를 제공하는 이러한 기회는 무한하며 더욱더 자명해집니다.

데이터를 시장에 선보일 때 « 우리의 데이터 가치는 얼마일까 ?« 와 같은 질문을 하게 됩니다. 비즈니스 및 학계에 걸친 연구에서 데이터에 가치를 할당하는 방법에 대한 질문을 탐구했실니. 이는 보통 복잡한 이론적인 공식에 의존합니다. 공식은 적용되지 않습니다. 핵심은 여러분의 데이터가 잠재 고객이 지불할 의사가 있는 만큼의 가치가 있다는 것입니다. 제품 또는 서비스 형태 로 데이터 를 시장 에 선보이는 것 은 가격 에 대한 질문 을 필연 적 으로 제시 하며 결국 가치 에 대한 답변 을 제공 합니다.

네 가지 대안 데이터 가격 책정 모델

말만큼 간단하지 않습니다. 가격 책정 활동에는 비즈니스 모델과 실제로 청구한 금액과 같은 두 가지 요소가 포함됩니다. 먼저 일부 대안 모델과 각 모델의 장단점에 대해 알아보겠습니다. 다음 테이블에서는 몇 가지 옵션을 제공합니다.

Usage based table1

사용량 기반 가격 책정에 대해 자세히 알아보겠습니다.

사용량 기반 가격 책정 시대의 시작

사용량 기반 가격 책정은 새로운 것이 아닙니다. 우리가 구매하는 대부분은 사용량 기반입니다. 우리는 수도와 전기세를 매달 냅니다. 지구 종말 에 대비 해 음식 을 미리 구매 하지 않는 이상 대부분 의 사람 은 지속 적 으로 식료품 및 기타 필수품 을 구매 합니다. 우리는 모두 사용량 또는 소비 기반 비즈니스 모델이라는 개념에 익숙합니다. 또한 대부분의 사람은 자신이 사용하지 않는 것에 돈을 낭비하는 싫어합니다.

하지만 기술 산업 에서 는 큰 비용 을 지출 하여 제품과 서비스 를 구매 하지만 엄청난 비율로 사용 하지 않았습니다 (또한 현재 도 종종 종종). ‘스케어 웨어 (Scareware)’ 라고 도 보통 불리는 보안 소프트웨어 또는 ‘쉘프웨어 (Shelfware)’ 는 오늘날 SaaS 시대 에서 도 CIO 예산 이 ‘낭비 되는’ 일반 적 인 소스 입니다. Gartner에 따르면 2020년에 응답한 회사의 단 6%만이 자체적으로 구매한 모든 것을 사용했다고 답했실니. 또한 40%는 구매한 것의 25% 이상이 사용되지 않았다고 답했습니다.

더 많은 공급업체의 경우 사용량 기반 가격 책정 모델은 가치를 입증하여 차별화할 기회륋 애ꈈ 채택은 급격하게 늘어나고 있습니다. Tech Crunch에 따르면 SaaS 회사 의 45% 가 2021 년 에 사용량 기반 가격 책정 을 제공 하고 있으며 이는 1 년 전 보다 34% 상승 한 수치 입니다. 다른 11% 는 1 년 이내 에 가격 책정 모델 을 테스트 할 계획 이며 다른 23% 는 2 년 이상 의 기간 내 에 시도 할 예정 이라 고 답 답. 이는 SaaS 회사의 약 75% 가 궁극적으로 사용량 기반 가격 책정을 제공할 것임을 의미합니다. 하지만 모든 회사가 한 번에 이를 도입하지는 않을 것입니다. 절반은 사용료를 먼저 지불하는 가격 책정을 제공하고 다른 절반은 사용량 기반 등급을 제공핤.

그러나 밝혀진 바에 따르면 고객의 대부분이 사용량 기반 가격 책정을 원했습니다. 사람들은 돈을 낭비하기 싫어하기에 자신이 사용한 만큼만 지불하고 싶어 합니다. IDC 연구에 따르면 전 세계 조직의 61%가 소비 기반 디지털 인프라 구매 모델 로 적극 적 으로 전환 하고자 하는 전략 에 동의 하거나 강력 하게 동의 한다 고 답 답 했습니다. 하지만 연구가 보여주는 바에 의하면 선호도가 다릅니다. 더 빠르게 성장 하는 회사 는 보통 사용량 기반 가격 책정 을 원 하지만 더 큰 규모 의 기업 은 구독 가격 책정 의 예측 가능성 을 선호 합니다. 이는 진정한 소비자 선호도가 아닌 관성에 의한 것일까요 ?

소비 기반 가격 책정으로 전환한다고 해서 비용을 예측할 수 없지는 않습니다. 그저 다른 방식으로 예측해야 합니다. 실질적으로 여러분은 이를 예측해야 합니다. 이는 공급업체에도 동일합니다. 공급업체는 진짜 예측을 통해 수익을 예측해야 합니다. Le directeur financier de Snowflake, Mike Scarpelli는 « 당사의 금융 전문가들은 스프레드시트를 통해 수익을 예측하지 않습니다.  » 하고 설명했습니다. 네, 소비자와 공급자 모두에게 조금 더 어려워질 수 있지만 고통 없이 얻는 것은 없습니다.

데이터의 사용량 기반 가격 책정

회사는 차별화를 위해 노력함에 따라 전략, 제품 및 서비스 그리고 고객 경험을 조정하늀 방 법하늀 방 법하늀 방 법하늀 방 법하늀 방 법하늀 방 새로운 통찰력을 추구합니다. 외부 데이터 소스에 대한 수요는 늘어나고 있습니다. 이로 인해 또한 모든 조달 프로세스의 문제가 수면 위로 떠오르고 있습니다. 합니다. 구매를 통해 가치를 도출할 수 있는가 ? 자체적인 기업실사를 진행했는가 ? 지불한 만큼 받는가 ? 이러한 데이터가 사용되지 않을 것인가 ?

Flocon de neige 데이터 마켓플레이스는 데이터를 구매할 때 마음의 평화를 제공합니다. 당사 의 ‘구매 전 사용 해 보기’ 서비스 를 통해 구매 하기 전 에 데이터 팀 이 분석 모델 에 데이터 의 영향 을 테스트 해 볼 수 수 있습니다. 하지만 많은 데이터 자산의 경우 구매자는 사용량 기반 가격 책정으로 안심할 있습니다. 실질적으로 사용한 만큼만 지불하게 됩니다. 이러한 부분을 통해 일반적인 진입 장벽인 확보 비용을 절감합니다.

하지만 이는 확보 비용 그 이상입니다. 더 낮은 초기 가격 은 위험 을 낮출 뿐 만 아니라 잠재 적 위험 을 줄이기 위해 데이터 를 평가 하는 데 걸리는 시간 을 줄 입니다. 따라서 데이터 과학자는 자신의 진짜 업무로 더 빠르게 돌아갈 수 있습니다. 또한 이 를 통해 데이터 팀 은 고객 에게 가치 를 제공 하는 진정한 통찰력 을 도출 하기 위해 더욱 다양 한 데이터 세트 를 테스트 할 수 있습니다.

이는 또한 더 많은 유연성, 확장성 및 관찰 가능성에 대한 것입니다. 사용량 기반 접근법은 회사가 필요에 따라 데이터 사용을 늘리거나 줄일 수 있음을 의미합니. 이러한 유연성을 통해 활발한 비즈니스 환경을 더욱 잘 반영합니다. 데이터 사용 이 비즈니스 단위 및 기능 팀 전반 에 걸쳐 사용 됨 에 따라 사용량 기반 접근법 은 새로운 수요 를 충족 하기 위해 확장 할 수 있습니다. 또한 사용량 기반 모델 을 통해 데이터 및 분석 리더 는 데이터 사용량, 사용자 및 사용 목적 을 추적 하고 모니터링 할 수 수 있습니다. 이러한 관찰 가능성은 프로젝트 전반에 걸친 더 많은 지식 공유 및 협업을 가능케 합니다. 또한 이로써 책임 및 가치 기여를 향상할 수 있습니다. 사용량 기반 접근법 은 가치 를 기반 으로 하며 생성 되거나 생성 되지 않은 가치 를 위해 지불 한 가격 과 직접 적 으로 연관 되어 있습니다.

또한 데이터 사용을 기반으로 가격을 지불하면 공급자의 인센티브와 데이터 소비자가 일싈다합. 공급자에게 이는 계약을 체결하고 손을 놓는 과정이 아닙니다. 이는 고객 사용을 보장하고 데이터로부터 가치를 창출하기 위해 지속적인 관계를 발전하ꕋ 발전하ꕋ. 더 많은 데이터 사용은 양측에 더 많은 가치를 제공하여 서로에게 좋은 상황을 만듭니다.

Usage based table2 1

지금이 바로 사용량 기반 가격 책정으로 전환할 시간입니다

지금이 바로 사용량 기반 가격 책정으로 전환할 완벽한 타이밍입니다. 왜일까요 ? 당사에서 전환할 수 있고 전환해야 하기 때문입니다. Mike Scarpelli 자신의 블로그 포스트에서 지적했듯이, 기술 공급자에게 가장 큰 문제 중 하나는 시스템이었습니다. 통신사 또는 공익사업이 아닌 대부분 회사의 경우 사용을 추적하여 청구할 수 있는. 과거 에는 청구 시스템 에 추가 사용자 를 설정 하는 비용 이 새로운 데이터 세트 또는 문서 에 대한 추가 액세스 를 제공 하는 비용 보다 더 많이 들었습니다. 이제는 Snowflake 의 데이터 마켓플레이스를 통해 쿼리별 추적 및 청구가 가능합니다.

또한 자동화, ai 및 데이터 사용 애플리케이션 채택 이 늘어남 에 따라 데이터 소비 는 보다 지속 적 적 이게 되었습니다. 데이터 사용인 더 이상 비즈니스 분석가 또는 데이터 과학자 또는 특정 보고서에 한정되지 싕스. 데이터 사용은 비지니스 프로세스 실행과 연관되어 있거나 분석 또는 AI 모델에 포함되어 있실니. ‘자리’를 판매하는 것은 더 이상 통하지 않습니다. 전체 데이터 세트를 고정 가격에 판매하는 것은 사용에서 창출하는 가치를 반영하지 않습니다. 이제 는 모두 에게 익숙한 ‘데이터 더 하기 사용 은 가치 다’ 라는 격언 은 사용량 기반 가격 책정 모델 을 가장 잘 잘 나타냅니다.

이 포스트에서 당사는 가격 책정 모델을 집중적으로 다뤘습니다. 특히나 사용량 기반 가격 책정의 이점을 설명했습니다. 이는 단순한 모델이 아닌 시도해 볼 가치가 있는 보다 새로운 옵션입니다. 다음 블로그 포스트에서는 실제 가격을 결정하는 방법을 설명할 예정입니다. 다음 글에서 뵙겠습니다.

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