La valeur des données réside dans leur utilisation, leur prix aussi

La valeur des données réside dans leur utilisation, leur prix aussi

Le FOMO s’installe-t-il ? Alors que l’économie des données se réchauffe enfin, la peur d’être laissé pour compte sur le marché incitera-t-elle davantage d’entreprises à explorer comment transformer leurs données en produits et services ?

Des entreprises de nombreux secteurs différents le font déjà avec succès. Les fabricants aiment GE Aviation ou Siemens Mobilité offrir des services de données pour aider les clients à améliorer leur efficacité et à réduire leurs coûts d’exploitation. Les opérateurs télécom comme Téléfonica et Unique offrir des services de données de localisation pour aider les détaillants à comprendre les zones de chalandise et la fréquence des clients. Les détaillants offrent des services de données aux fournisseurs pour les aider à prévoir la demande des clients et à améliorer les offres de produits. Ces nouveaux produits de données prennent diverses formes, des données brutes pour les développeurs ou les scientifiques des données à des informations plus dérivées qui apportent de la valeur directement dans un processus de prise de décision ou un flux de travail. Les informations intégrées peuvent être automatisées dans des processus tels que le routage logistique ou la hiérarchisation des prospects. Les possibilités d’offrir de la valeur au client sont infinies et deviennent de plus en plus évidentes.

Mais lors de la commercialisation des données, une question lancinante se pose souvent : Que valent nos données ? La recherche dans les entreprises et les universités a exploré la question de savoir comment attribuer une valeur aux données, en recourant souvent à des formules théoriques complexes. Ceux-ci ne fonctionnent pas. L’essentiel est que vos données valent ce qu’un client potentiel est prêt à payer pour cela. Apporter des données sur le marché sous la forme d’un produit ou d’un service force la question du prix et fournit finalement la réponse sur la valeur.

Quatre modèles alternatifs de tarification des données

Ce n’est pas aussi simple qu’il y paraît. L’exercice de tarification comprend deux éléments : le modèle commercial et le montant réel facturé. Explorons d’abord certains des modèles alternatifs et les compromis de chacun. Le tableau suivant offre un certain nombre d’options :

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Examinons de plus près la tarification basée sur l’utilisation.

L’essor de la tarification à l’usage

La tarification basée sur l’utilisation n’est pas nouvelle. La plupart des choses que nous achetons sont basées sur l’utilisation. Nous payons nos factures d’eau et d’électricité sur une base mensuelle. La plupart d’entre nous, à moins que nous ne construisions des réserves pour Armageddon, achetons de la nourriture et d’autres produits de première nécessité sur une base continue. Nous sommes tous habitués au concept de modèles commerciaux basés sur l’utilisation ou la consommation. Et, la plupart d’entre nous sont horrifiés à l’idée de gaspiller de l’argent sur quelque chose que nous n’utilisons pas.

Dans le monde de la technologie, cependant, les produits et services ont été (et sont souvent encore) achetés avec de grosses dépenses en capital, et de grandes quantités restent inutilisées. Les « shelfwares » ou, comme on appelle souvent les logiciels de sécurité, les « scarewares » sont une source courante de « fuites » dans les budgets des DSI, même à l’ère actuelle du SaaS. Selon Gartneren 2020, seulement 6 % des entreprises ont déclaré qu’aucun de leurs abonnements n’était resté inutilisé, et 40 % ont déclaré que plus d’un quart restaient « sur l’étagère ».

Pour de plus en plus de fournisseurs, les modèles de tarification basés sur l’utilisation offrent une chance de se différencier en démontrant la valeur. L’adoption fait boule de neige. Selon Tech Crunch, 45 % des entreprises SaaS proposaient une tarification basée sur l’utilisation en 2021, contre 34 % un an plus tôt. 11 % prévoient de tester le modèle de tarification d’ici un an, et 23 % d’ici deux ans ou plus. Cela signifie que près des trois quarts des entreprises SaaS proposeront à terme une tarification basée sur l’utilisation. Mais toutes les entreprises ne se lancent pas toutes en même temps : une moitié propose une tarification à l’utilisation et l’autre moitié propose des niveaux basés sur l’utilisation.

Il s’avère que la majorité des clients souhaitent une tarification basée sur l’utilisation. Les gens ne veulent payer que pour la technologie qu’ils utilisent et ils détestent le gaspillage. Les recherches d’IDC montrent que 61 % des organisations dans le monde sont d’accord/tout à fait d’accord pour dire que leur stratégie consiste à passer de manière agressive à des modèles d’achat d’infrastructures numériques axés sur la consommation. La recherche indique toutefois que les préférences diffèrent : les entreprises à croissance rapide préfèrent souvent une tarification basée sur l’utilisation, tandis que les grandes entreprises préfèrent la prévisibilité de la tarification par abonnement. Cependant, est-ce davantage dû à l’inertie qu’à une véritable préférence des consommateurs ?

Passer à une tarification basée sur la consommation ne signifie pas que vous ne pouvez pas prévoir vos coûts, cela signifie simplement que vous devez les prévoir différemment. En fait, vous devez réellement les prévoir. Il en est de même pour les vendeurs. Ils doivent prévoir leurs revenus grâce à de vraies prédictions. Comme Mike Scarpelli, directeur financier de Snowflake a expliqué : « Nos professionnels de la finance ne se tournent pas vers des feuilles de calcul pour prévoir nos revenus. Au lieu de cela, ils déploient des technologies modernes, telles que l’apprentissage automatique et l’IA. Oui, cela pourrait être un peu plus difficile pour les consommateurs et les fournisseurs, mais « pas de douleur, pas de gain », n’est-ce pas ?

Tarification basée sur l’utilisation des données

Alors que les entreprises s’efforcent de se différencier, elles chasser de nouvelles idées comment ajuster leurs stratégies, leurs produits et services et leurs expériences client. La demande de sources de données externes augmente. Et cela apporte tous les défis de tout processus d’approvisionnement. Les consommateurs potentiels de données se demandent : retirerons-nous de la valeur de l’achat ? Avons-nous fait notre devoir de diligence? Aurons-nous ce que nous payons ? Ces données seront-elles en rayon ?

Marché de données de Snowflake peut offrir la tranquillité d’esprit lors de l’achat de données. Notre offre « essayer avant d’acheter » permet aux équipes data de tester l’impact des données sur un modèle analytique avant l’achat. Mais pour de nombreux actifs de données, c’est la tarification basée sur l’utilisation qui permet aux acheteurs de mieux dormir la nuit. Ils ne paieront que ce qu’ils consomment réellement. Ensemble, ces éléments réduisent le coût d’acquisition, la barrière commune à l’entrée.

Pourtant, c’est plus qu’une simple question de coût d’acquisition. Un prix initial inférieur signifie non seulement moins de risque, mais aussi moins de temps passé à évaluer les données pour réduire le risque potentiel. Et cela ramène les data scientists à leur vrai travail plus rapidement. Cela signifie également que les équipes de données peuvent tester des ensembles de données plus diversifiés pour trouver de véritables informations et générer de la valeur pour leurs clients.

Il s’agit également d’une flexibilité, d’une extensibilité et d’une observabilité accrues. Une approche basée sur l’utilisation signifie que les entreprises peuvent augmenter ou réduire leur utilisation des données en fonction de leurs besoins, et ne pas payer plus qu’elles n’en utilisent. Cette flexibilité reflète mieux les environnements commerciaux dynamiques. À mesure que l’utilisation des données se répand dans les unités commerciales et les équipes fonctionnelles, une approche basée sur l’utilisation peut s’étendre pour répondre aux nouvelles demandes. De plus, un modèle basé sur l’utilisation permet aux responsables des données et de l’analyse de suivre et de surveiller la quantité de données utilisées, par qui et à quelles fins. Cette observabilité permet un meilleur partage des connaissances et une meilleure collaboration entre les projets, ainsi qu’une meilleure responsabilisation et attribution de valeur. Une approche basée sur l’utilisation est axée sur la valeur, liant directement le prix payé à la valeur générée ou non générée.

Et, lorsque le prix payé est basé sur l’utilisation des données, les incitations des fournisseurs et des consommateurs de données s’alignent. Pour le fournisseur, il ne s’agit pas de signer un accord et de s’en aller ; il s’agit de développer une relation continue pour s’assurer que le client utilise et tire de la valeur des données. Une utilisation accrue des données offre plus de valeur aux deux parties, un scénario gagnant-gagnant.

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Il est maintenant temps de passer à une tarification basée sur l’utilisation

C’est maintenant le moment idéal pour passer à une tarification basée sur l’utilisation, en particulier pour les produits et services de données. Pourquoi? Parce que nous pouvons et parce que nous devons. Comme Mike Scarpelli a souligné dans son article de blog, l’un des plus grands défis pour les fournisseurs de technologie était les systèmes. La plupart des entreprises, autres que les opérateurs de télécommunications et de services publics, n’avaient pas la capacité de surveiller et de facturer l’utilisation. Auparavant, la configuration d’un utilisateur supplémentaire dans le système de facturation coûtait plus cher que l’offre d’un accès supplémentaire à un nouvel ensemble de données ou à un nouveau document. Désormais, le Data Marketplace de Snowflake permet la surveillance et la facturation par requête.

Et, avec l’adoption croissante de l’automatisation, de l’IA et des applications basées sur les données, la consommation de données devient plus continue. L’utilisation des données n’est plus liée à un analyste métier ou à un data scientist ou à un rapport spécifique. L’utilisation des données est liée à l’exécution d’un processus métier ou d’un modèle d’analyse ou d’IA intégré. Vendre des « places » n’a plus de sens. La vente d’un ensemble de données complet à un prix fixe ne reflète pas la valeur tirée de son utilisation. L’adage désormais familier « les données plus l’utilisation égalent la valeur » se reflète mieux dans un modèle de tarification basé sur l’utilisation.

Ici, nous nous sommes concentrés sur les modèles de tarification, et en particulier sur les mérites de la tarification basée sur l’utilisation. Ce n’est pas le seul modèle, mais en tant qu’option plus récente, il vaut certainement la peine d’être exploré. Dans le prochain article de blog, nous expliquerons comment déterminer le prix réel. Restez à l’écoute.

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