在B2B市场中销售和货币化数据：四种数据驱动的价值主张

数据收集与分析过程

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🔼 本图展示了研究的数据收集与分析过程，该过程分为三个主要阶段。第一阶段，研究人员采用了便利抽样和目的性抽样方法，利用20个保密的客户案例研究，这些案例主要关注B2B公司向数据驱动商业模式和价值主张的转型。这些案例研究的分析主要集中在识别不同的数据驱动价值主张及其关键特征，具体分析了公司销售的数据驱动产品类型、数据支持的关键客户利益以及主要收入模式。第二阶段，研究者选取了14家在不同行业运营且销售数据驱动产品的B2B公司，并对15位管理人员进行了深入访谈，以获得他们关于策略、能力以及在销售和货币化数据方面所面临挑战的深入见解。访谈数据被用来扩展和验证第一阶段的发现，并通过聚焦编码进一步提炼了四个主要的数据驱动价值主张。第三阶段，为了进一步提炼、说明并验证初步发现，研究者从公开渠道选择了20个案例。通过聚焦编码对这些案例进行分析，最终确定了四种不同的数据驱动价值主张及其核心特征。总而言之，该研究通过多阶段、多数据源的综合分析方法，系统地探索了B2B公司如何通过数据驱动价值主张实现数据货币化。此外，该研究利用研究者三角测量法，理论三角测量法和数据三角测量法，以及成员检查和验证，提高了数据分析和经验解释的质量和可信度。

研究方法的数据收集与分析过程

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🔼 本图展示了该研究的数据收集和分析过程，采用了多阶段方法。第一阶段，研究人员使用了便利抽样和目的抽样，从20个客户案例研究中获得了初步见解，这些案例研究侧重于B2B公司向数据驱动的商业模式和价值主张的转型。这些案例研究以案例备忘录的形式记录，描述了客户的数据驱动业务模式、所使用的数据类型、如何将其嵌入公司的核心产品以及所使用的收入模型。研究人员使用探索性和数据驱动的编码方法分析了这些案例，以识别各种数据驱动的价值主张及其主要特征。第二阶段，研究人员使用目的抽样，确定了14家在不同行业运营、销售数据驱动产品并代表先前阶段确定的不同类别的B2B公司。他们采访了这些公司的15位经理，以更深入地了解他们的策略和能力，以及他们在销售和货币化数据方面面临的挑战。访谈记录被转录并进行分析，使用了聚焦编码的方法，并结合数字服务化、产品服务系统、数据货币化和B2B销售与价值主张等文献，从而完善了初步研究结果。第三阶段，研究人员使用目的抽样，确定了20个新的、公开可用的案例，这些案例展示了全球知名公司及其销售和货币化数据的策略。通过聚焦编码方法，对这些案例进行了分析，以进一步完善、说明和验证研究结果。该图的整体布局清楚地显示了研究过程的迭代性质，突出了数据收集和分析的三个主要阶段，以及每一阶段所用的方法和理论框架。研究方法严谨，使用了多种数据来源和分析方法，以确保结果的可靠性和有效性。

采访数据概览

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🔼 该表格提供了研究中访谈数据的概览，详细列出了参与访谈的14家公司及其相关信息。每家公司都以假名呈现，以保护其隐私。表格包括了公司的行业、员工人数、参与访谈的管理者数量、公司业务描述以及其主要的数据驱动价值主张。例如，Arvova是一家芬兰初创软件公司，员工人数在3-5人之间，主要通过CEO进行访谈，其核心业务是帮助B2B公司管理客户价值，并提供客户价值分析工具，数据驱动价值主张是“数据即产品”。Platform of Trust是一家芬兰初创公司，拥有40-50名员工，其首席运营官参与了访谈，业务是销售一个去中心化的数据共享平台，主要数据驱动价值主张是“数据即产品”。

表中还展示了一些大型企业，例如Telia，这是一家拥有21000名员工的北欧电信运营商，其业务分析主管参与了访谈，通过销售基于客户位置数据的众包见解，来为城市规划提供洞察，其主要数据驱动价值主张也是“数据即产品”。Metso Outotec是一家全球性的矿业公司，拥有15000名员工，其远程服务产品经理参与了访谈，该公司利用其设备收集的数据为客户提供预测性维护和远程控制服务，数据驱动价值主张包括“数据增强产品”和“数据驱动服务”。Kyndryl是一家全球性信息技术公司，拥有90000名员工，通过数字化转型主管参与访谈，主要的数据驱动价值主张是“数据驱动服务”。

总而言之，此表格详细展示了各公司的规模、行业背景以及它们如何利用数据来创造价值，为了解B2B公司如何在其业务中应用数据驱动方法提供了宝贵的信息。表格的结构清晰地显示了不同类型公司的数据驱动策略，以及这些策略在不同行业中的具体应用方式。同时，这个表格是本研究的重要支撑，可以帮助读者更好地理解后续研究内容和分析结果。

数据驱动价值主张

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🔼 该论文通过深入的案例研究，探讨了B2B市场中企业如何销售和货币化数据。研究确定了四种典型的数据驱动价值主张，分别是：数据作为产品、数据增强型产品、数据驱动服务和数据使能的绩效结果。这些价值主张代表了企业利用数据创造和捕获价值的不同方式。

数据作为产品 指的是直接销售原始或处理过的数据，这通常涉及数据收集、分析和解释能力，将数据转化为可销售的产品。企业需要具备高水平的数据素养，以确保数据产品对客户具有价值和可用性。主要的挑战包括数据所有权、隐私和法律风险。例如，Telia公司通过销售其移动网络收集的客户位置数据来提供人群洞察。

数据增强型产品 指的是在现有产品中嵌入智能传感器、技术和物联网应用程序，以收集产品使用数据。企业可以利用这些数据来提供远程监控、诊断和自动化更新等功能，从而增强产品的差异化。主要的挑战在于客户是否愿意并有能力使用这些新功能，以及销售人员是否能有效沟通其附加价值。例如，Hilti公司销售带有工具使用数据跟踪功能的智能电动工具。

数据驱动服务 指的是利用企业累积的数据来分析、预测和优化客户的流程。企业通过咨询服务销售数据驱动的洞察力和专业知识，帮助客户改善业务流程。这需要企业具备强大的客户数据分析能力和咨询能力。主要的挑战包括客户数据的可用性和质量，以及如何将数据转化为客户业务流程的优化。

数据使能的绩效结果 指的是结合数据增强型产品和数据驱动服务，提供可衡量的绩效和能力结果。企业在此模式下承担客户特定流程的责任，并承诺提供保证的绩效或可用性。这种模式的定价通常与实现的绩效结果相关联，需要企业具备深入的行业专业知识，以及对绩效结果的预测和控制能力。这种模式的挑战在于对结果的实现、控制和测量，以及需要承担保证绩效改进相关的风险。

此外，论文还描述了一个连续统一体，表明企业如何从数据产品过渡到更复杂的数据驱动服务和解决方案，强调了从产品化到服务化再到绩效化的过程。这些发现为数字服务化和数据货币化文献提供了贡献，并为企业管理人员提供了重要见解，帮助他们在B2B市场中有效地销售和货币化数据。

研究数据收集与分析流程

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🔼 本图展示了研究中采用的“系统组合”方法，以理解 B2B 公司如何销售和货币化数据。该过程分为三个主要阶段。第一阶段，研究团队使用便利抽样方法，分析了 20 个来自数字技术咨询公司的 B2B 客户案例。此阶段主要采用探索性和数据驱动的分析方法，旨在识别 B2B 公司使用的原型数据驱动价值主张及其关键差异，结果初步识别出六个描述不同数据驱动价值主张的类别。第二阶段，研究团队选取 14 家不同行业的 B2B 公司，进行了 15 次管理层访谈，以更深入地了解其策略、能力和面临的挑战。在这一阶段，研究团队采用了溯因推理方法，并将第一阶段的初步发现与数字服务化、产品服务系统和数据货币化的文献进行了比较，最终将六个初步类别合并为四个关键类别，并丰富了这些类别的描述。第三阶段，研究团队选取了 20 个公开案例，展示了全球知名公司销售和货币化数据的策略。研究团队使用聚焦编码分析这些案例，进一步验证和丰富了研究结果。三个阶段的数据收集和分析同时进行，并由四位背景不同的研究人员进行三角验证，以提高研究的质量和可信度。本图旨在解释研究如何从初步探索到最终确定四个关键的、数据驱动的价值主张，从而为研究问题提供洞见。

数据驱动价值主张的编码结构

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🔼 该图展示了研究中使用的编码结构示例，重点在于如何从访谈数据中提取关键主题。该编码结构分为“示例性开放代码”，涵盖了从数据收集到数据应用以及客户挑战等多个方面。例如，在数据收集方面，包括了“从不同来源收集和抓取数据（EagleAlpha）”、“分析和解释数据以得出客户洞察（Arvova）”以及“将数据整理成易于客户使用的格式（Platform of Trust）”。这显示了研究人员如何系统地从原始数据中识别出关键操作。此外，还包括了“围绕共享数据的法律问题的恐惧和风险（Platform of Trust）”，表明了在数据驱动商业模式中，法律合规性是一个重要的考量因素。在数据应用层面，我们看到了“监控客户如何使用供应商的产品（Kemira）”和“不断开发数据在产品中的使用方式（Hilti）”，这说明了企业如何利用数据来优化其产品和服务。此外，“客户没有（知道如何）充分使用智能功能（HeavyDutySolutionsCo*）”揭示了客户教育和能力建设的重要性，以及“需要培训客户以实现数据的全部价值（PharmaCo*）”和“客户对复杂的智能产品缺乏了解和信任（Metso Outotec）”进一步强调了这一点。这些代码突出了在数据驱动的价值主张中，如何确保客户能够理解和使用数据的复杂性。该图还展示了在实施数据驱动战略时面临的挑战，包括“与不同客户沟通和转化数据的价值（Jakamo）”以及“理解数据和洞察对特定客户流程的影响（Hilti）”。 “使客户容易使用数据应用程序（Metso Outotec）”和 “客户的意愿和能力提供数据访问（Hilti）”强调了技术和商业策略之间的交织。此外，“数据通常不够干净（ABB）”和“不完整或不足的数据（HeavyDutySolutionsCo*）”突出了数据质量问题，这些问题可能会阻碍有效的数据驱动决策。通过诸如 “使用数据和算法来模拟客户流程（ExploderCorp*）” 以及 “监控和数字化控制客户流程（ABB）”等代码，可以看出公司在数据分析，流程管理和控制方面的策略。 “使用数据和洞察力来优化客户流程（Kemira）”也表明了如何使用数据来提升客户的业务表现。 “客户流程和绩效结果的波动（Kemira）”，“风险管理和控制（Hilti）”以及 “随着时间的推移不断改进流程（ABB）” 这几个代码表明了数据驱动的价值主张的动态本质，并且需要持续的管理和改进。总的来说，这个图展示了数据驱动价值主张的复杂性，从数据收集和分析到客户应用和挑战，并强调了对所有这些因素的综合考虑。

数据驱动的价值主张能力和挑战

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🔼 该图展示了四种数据驱动的价值主张（数据作为产品、数据增强产品、数据驱动服务和数据赋能的绩效成果）各自的关键能力和挑战。对于“数据作为产品”而言，关键能力在于数据收集、分析和解释，而挑战则包括数据所有权、隐私和法律风险。对于“数据增强产品”，关键能力是产品开发和监控，挑战是客户是否能够使用智能功能。对于“数据驱动服务”，关键能力是客户数据分析和咨询，挑战在于获取和保证客户数据的质量。最后，“数据赋能的绩效成果”的关键能力是绩效结果预测和控制，挑战则是如何实现绩效结果。这四个价值主张类型中，每个都突出了其独特的特征，并未涵盖所有相关因素。数据相关的供应商能力通常具有累积性，并且随着公司从简单到更高级的价值主张而“堆叠”。该图强调了企业在数据驱动的商业模式转型过程中需要考虑的关键因素，从而更好地理解不同价值主张的独特性及其相关挑战，并为企业在数据货币化策略的制定方面提供指导。

数据驱动价值主张的演变

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🔼 该图描绘了一个数据驱动价值主张的连续体，展示了企业如何从最初的数据资源逐步演进到更高级的价值主张。这个演变过程可以被概括为三个主要阶段：产品化（Productization）、服务化（Servitization）和绩效化（Performatization）。

1. 数据资源：图表的起点是数据资源，这些数据来自于供应商的产品、服务和其它形式的商业活动。这些数据是企业发展数据驱动价值主张的基础。

2. 产品化：第一个阶段是将数据“产品化”。企业将原始或经过整理的数据转化为可销售的产品，从而帮助客户获取新的知识或信息。这个阶段的重点是将数据转化为具体的产品，例如数据报告或分析结果。企业通过销售这些数据产品来创造收入，并帮助客户更好地了解市场或提升运营效率。这个阶段主要强调数据本身作为一种独立的商品价值。

3. 服务化：第二个阶段是“服务化”，企业开始利用数据驱动的洞察提供服务。在这个阶段，数据被用来支持客户的业务流程，提供定制化的解决方案。例如，企业可以基于数据分析，为客户提供咨询、培训或优化建议。服务化不仅强调数据的价值，更强调如何利用数据来提升客户的运营效率和服务体验。此阶段的价值在于帮助客户优化业务流程，并实现更高的运营效率。

4. 绩效化：最终阶段是“绩效化”，企业不仅提供数据和服务，还保证基于数据的绩效结果。在这个阶段，企业承担起为客户实现特定绩效指标的责任。例如，企业可以承诺通过数据分析来提高客户的产量或降低成本。绩效化是数据驱动价值主张的最高阶段，因为它不仅关注产品或服务本身，更关注最终的业务结果。此阶段价值在于为客户提供可衡量的业务结果，并承担相应的绩效责任。箭头和曲线强调了从数据资源向更高级价值主张的演变，同时表明这种演变并非是单向的，企业可能会在不同阶段之间循环往复，根据市场需求和自身能力进行调整。

总的来说，该图清晰地展示了企业如何逐步利用数据，从简单的数据产品销售发展到提供复杂的基于绩效的服务和解决方案，强调了企业可以根据自身能力和市场需求灵活采用不同的数据驱动的价值主张。