如果要负责为上千名音乐人分析专辑销量、粉丝数据、社交媒体及周边商品的数据，你会怎么做？这正是纳拉斯·伊查姆巴迪（Naras Eechambadi）在2021年加入环球音乐集团（UMG）时面对的挑战。这个集团旗下艺人包括Lady Gaga、Eminem等当红巨星，披头士等传奇乐队，还有众多新锐音乐人。作为公司第一位全球首席数据与分析官，他需要建立起一个能让UMG的海量数据为其众多业务部门和合作伙伴所用的机制。为此，他带领团队整合了来自实体门店、电商平台、社交媒体、营销活动、电子邮件，以及客户关系管理系统（CRM）的数据，开发出一套名为“粉丝分析、营销与电商系统”（FAME）的报表分析工具，帮助包括唱片公司和艺人在内的UMG合作伙伴识别增长机遇。
FAME系统不仅能提供关于每位乐迷行为的精细化数据与洞察，还能自动生成针对个体的后续行动建议。很快，营销活动中的听众参与度和转化率就得以显著提升，推动电商渠道收入实现了超过30%的增长。而且在签约新艺人与唱片公司时，FAME系统还为UMG带来了显著优势。通过将UMG分散杂乱的数据整合为一体化的易用工具，伊查姆巴迪团队找到了一条在拓展业务同时，始终能与“连接艺人与粉丝”这一公司核心使命保持一致的变现之道。
通过将客户数据（及从中获取的洞察）商业化来盈利并非一个新概念。信用报告机构为贷款方评估借款人还款可能性的业务已存在了100多年，而超市销售通过忠诚度计划收集购物数据的行为，也已持续数十年了。在数字化时代，公司在通过追踪消费者的线上行为（购买的商品、访问的网站、发表的评论等），更深入地了解消费者。如今，AI让分析与获取洞察更加便捷，进一步提升了数据价值。在这个经济增长放缓的时代，公司在越来越积极地探索将这一资产变现的途径。
一些公司已经在这一领域取得了初步成效。尽管亚马逊的零售业务仍是其最大收入来源，但公司凭借对客户兴趣的深度洞察成功拓展出了广告业务，在上一年度创收560亿美元。
沃尔玛近期也采用类似模式推出了线上广告业务，目前年收入已达到了40亿美元。在领英160亿美元的营收中，很大一部分直接来自向招聘方出售用户数据。
万事达卡和Visa等金融服务公司也设立了专门的咨询部门——万事达卡顾问公司和Visa咨询服务公司会向客户出售通过分析数百万笔交易数据后所获得的洞察。虽然两家公司均未正式披露这项业务的具体收益，但万事达卡暗示，增值服务部门的年收入正保持着两位数速度的增长。
还有一些公司正在将用户数据直接出售给生成式AI公司，用于大语言模型训练。2024年，Reddit就将用户数据授权给了OpenAI使用，公司虽未披露交易的财务条款，但Reddit的股价在消息公布后飙升了12%。类似案例促使更多公司开始思考如何从自身数据中获利。
然而，我们的研究表明，许多公司仍然不知道如何选择正确的变现路径，也不知道该从何入手。这未必是公司的问题。数据变现并不是像将一份电子表格用邮件发送给付费客户那样简单。公司必须掌握数据收集、整理与分析的能力，同时确定最佳的应用场景，并理解如何合理地为产品定价。有太多公司推出的数据产品与核心业务关联度不足，这一做法往往会沦为只能创造低收益的分心之举。
为了甄别不同公司在数据变现上遭遇困境或取得成功的原因，我们深入调研了30余家机构，并访谈了12位在零售、媒体、科技、制造，以及营销领域正引领着数据变现进程的高管人员。基于研究发现，我们构建了一个数据变现的实践框架。在本文中，我们将解释这个框架，并为公司如何开启数据变现之旅提供建议。为此我们需要提出下面三个策略性问题。
数据的客户是谁？对方的应用场景是什么？
许多公司坐拥自认为高价值的专有数据，潜在买家可能包括科技公司、数据经纪商，以及对冲基金及相关行业的公司。但销售数据远比生成一份报告要复杂得多。
在研究过程中，我们观察到了许多类似例子，企业领导者在启动数据变现时，首先会进行技术基础设施建设。他们往往会耗费数年时间，最终却发现既不清楚该开发哪些产品，也不知道谁会为其付款。
而最成功的企业会聚焦于自身核心业务及现有合作伙伴（尤其是供应商和客户）的应用场景，来启动数据变现。为什么呢？首先，现有的合作伙伴要比其他主体更理解公司数据的价值，因为这些数据与他们的行业特性及核心目标高度契合。其次，他们与公司既有的合作关系，让双方能更容易共同发掘出适合的应用场景。既有的运营与销售关系也使数据能产生更多收入，在项目启动后让数据的采集和分发更加容易，销售团队和客户经理可将新产品作为附加项进行销售，并快速实现规模化。最后，选择与现有生态系统内企业合作的理由还有隐私保护。企业专有数据通常会受到严格的共享和托管协议的约束，比如禁止向数据经纪商或其他非关联第三方出售数据等条款。
不过，理解这种逻辑的公司也可能会被数据经纪商的报价所诱惑，将数据打包并出售给对冲基金或其他非战略合作伙伴。表面上看，这些交易似乎简单好操作：出售原始数据，赚取利润，价值到此为止。然而，此类交易往往难以驾驭。在缺乏合作历史的情况下，识别潜在客户并协调多方定价并不容易。这些交易还可能给客户和供应商带来重大风险，例如泄露危及其核心业务和战略重点的数据。我们并非断言这样的交易毫无价值，但我们的研究表明，相较于与战略合作伙伴的交易，这样通常风险更高，且创造的价值更少。
为了保障自身及客户权益，你需要从第一天起就开始管控数据变现所带来的隐私、合规、商誉，以及数据安全等风险。例如，头部的交易公司、咨询机构和科技企业在向客户共享基准数据时，都会极为谨慎地对数据进行聚合与匿名化处理。然而即便如此，你仍需核查产品或服务中数据的使用方式是否可能被合作伙伴曲解。涉及基于数据的产品或服务时，你必须从一开始就与公司的法务和风控管理人员紧密协作，评估潜在问题并制定缓解方案。
同时，根据潜在买家的重点应用场景对数据的需求，你可以逐步构建一个现代化的数据平台及公司整体的数据资产体系。尝试将组织混乱、质量低下或不完整的数据变现往往会适得其反。然而，许多公司在打造坚实的数据和技术底座方面还有很长的路要走：虽然他们可能已经具备了数据采集技术，却无法将数据传输至中心库统一保存，或者无法组织数据、验证数据质量，又或者缺乏便捷的分析工具及数据可视化手段。
当然，大多数企业也并非毫无准备。它们已开始将内生与外源数据汇入数据湖与数据仓库之中，并对如何将全部数据融入类似客户360度视图或供应商360度视图一类的聚合性数据资产中进行建模。通过借助Databricks、Domo和Snowflake等灵活工具，企业能快速开发出数据产品来与客户进行测试。
直接还是间接变现数据？
最简单明了的方式是直接向客户或渠道合作伙伴收取使用数据的费用，或就基于数据的产品或服务收费。这种模式通常会采用订阅制，以固定价格赋予购买方规定期限内的数据访问权限。卖家承担数据的打包和维护成本，剩余收入即为利润。英国零售巨头乐购(Tesco)就采用过这个模式，在收集了大量终端销售数据后，依托一个名为Dunnhumby 的数据分析部门，利用这些数据向消费品 (CPG) 公司提供服务。随着时间的推移，Dunnhumby逐步发展成了一个独立运营的业务，向零售商和消费品公司提供多元化的产品和服务。
间接变现模式则与之不同。它是指将数据整合至现有产品中，免费提供给合作伙伴及客户。选择此模式的企业通常处于高利润率行业，差异化竞争至关重要。例如，顶尖的咨询公司会将专有数据洞察与咨询服务捆绑销售，以在竞争中脱颖而出并赢得项目。
虽然直接数据变现能带来直观的利润表收益，但间接数据变现却是提升数据资产投资收益率的强效途径。间接数据变现可以帮助公司拓展产品矩阵，提升运营效率与客户留存率。例如，在我们调研的一家技术供应商中，使用其数据服务的用户群体的客户留存率就最高。我们交流过的一家培训与拓展公司，会通过为客户提供热门技能的需求数据基准，以及据此得出的“应该考虑新的培训项目”的个性化建议来拓展业务，其分析表明这些信息显著提升了客户满意度和留存率。为了提高运营效率，一家制造业公司则向所有供应商提供了客户服务水平和库存可用性的数据评分卡，这一做法缓解了公司的供应链瓶颈，并提升了利润率。
适合的产品与服务类型是什么？
公司在确定了数据销售对象，以及要采用的直接或间接变现模式后，下一步就需要确定适合的产品与服务类型。三种最常见的方式包括：销售原始数据、提供数据洞察，以及投资设计并开发完善的数据产品。
销售原始数据。这种方式对卖方而言简单易行，却会给买方带来大量工作：他们必须处理和挖掘数据才能从中获取价值。如果不了解具体的下游应用场景，这种方式的销售过程就可能会非常耗时，因为你首先要与买方协作来甄别价值机会。这种销售方式最适合缺乏内部数据和数据处理及分析能力的公司，或者那些数据与现有渠道合作伙伴缺乏战略契合度的公司。在这些情况下，他们通常会将数据售予数据经纪商、科技公司或专业用户，由他们进一步精炼数据，来满足其他应用的需求。
销售基于数据的洞察服务。一些公司会通过分析自有数据，为客户定制深度洞察，省去客户自己进行数据结构化和挖掘的过程。许多公司都会根据客户独特的需求开发定制化产品。这种模式的显著优势在于，能够提供更强的安全与隐私保护。原始数据通常包含了个人身份信息和专有数据，而销售洞察则能保证敏感细节不被意外泄露。万事达卡咨询公司在面向银行和零售商的服务业务中就是这样做的：向公司客户提供源自其交易网络且经过聚合化及匿名化的丰富洞察。如果你正处于数据变现进程的初期，那么可以考虑组建一个小型服务团队，专注于支持渠道合作伙伴的数据和分析需求。如果市场需求似乎正围绕一组共性需求逐渐显现时，就应考虑开发相应的解决方案并逐步规模化。同时要密切关注客户反馈，并观察竞争对手从其数据中提取价值的方式。
销售成熟的商业化解决方案。最成功的卖方会提供完整的一体化产品，将数据仪表盘、工作流程、机器学习模型和存储系统与洞察一起打包销售。这些洞察能帮助用户做出更优化的决策，或成为高价值业务流程的支柱。解决方案既可集成到现有的数字产品中，也可以成为独立产品。
公司通常会对更接近成品形态的数据收取更高费用。通常来说，公司会先基于原始数据提供服务，再将热门的应用场景产品化。例如ADP销售的一个薪酬基准产品，可以帮助雇主了解不同岗位和就业类别的市场平均薪资水平。买方使用这一工具为现有及新增岗位设定了有竞争力的薪资，并确保了合法合规。
数据变现不仅能创造新的收入来源，执行得当时，还能对企业的战略方向产生深刻影响。实现有效数据变现的旅程涉及理解你的数据潜力、选择合适的合作伙伴、确定产品和服务类型，以及实施强有力的安全措施。越来越多的公司之所以在积极推行这一策略，正是因为它可能会带来丰厚回报。
苏拉吉·斯里尼瓦桑（Suraj Srinivasan）罗宾·塞伯特（Robin Seibert）穆罕默德·阿瑟（Mohammed Aaser）| 文
苏拉吉·斯里尼瓦桑是哈佛商学院菲利普·斯托姆伯格工商管理学教授（the Philip J. Stomberg professor）、数字价值实验室（Digital Value Lab）主任，哈佛商业出版集团董事会成员。罗宾·塞伯特是麦肯锡公司客户关系经理，曾任数字价值实验室的访问研究员。穆罕默德·阿瑟是数据分析公司 Domo 的首席战略官。
本文选自哈佛商业评论2025年10-11月刊。
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