Ci sono dei casi della vita in cui vi succedono delle cose e le realizzate.

Solo anni dopo è stato il caso di quando ho conosciuto Russell Walker in questo libro che vedete nella slide e che vi cito e di cui ora vi parlo.

Mi ha cambiato il modo di pensare al mondo dei dati e quando ho conosciuto Russell Walker mi trovavo, ma stiamo facendo una conferenza in cui la mia startup era stata selezionata con mia cara dico Lorenzo Panzieri e C' era questo signore distinto un po' sfigatello.

Devo dire la verità con un banchetto piccolino all'ingresso della conferenza che regalava questo questo suo libro era duemila sedici, se non ricordo male e l'ho preso con gioia.

Perché comunque tutto quello che riguardava il mondo dei dati riguardava anche me in quegli anni e me lo sono letto, mi ha fatto fare la dedica.

Col senno di poi ho capito quanto era avanti quell'uomo lui in quel libro.

Se voi andate a leggerlo, trovate ancora molto facilmente.

Citava degli esempi che al giorno d'oggi ci sembrano vetusti.

No, parlava ancora di Foursquare, eccetera eccetera.

Ma era tra i primi ad aver capito che cosa voleva dire poter utilizzare i dati per monetizzare per fare del business.

Infatti è tra i primi che ha teorizzato e spiegato un po' dei possibili modelli di business, per esempio che aveva Netflix che stava prendendo piede in quegli anni.

Se voi andate a guardare quello che vicino a un certo punto è questa tabellone che io vi ho messo qua solo per spaventarvi e che adesso vi racconterò in maniera un po' più dettagliata e vicina che ci sono secondo lui stiamo parlando del duemila sedici quattro principali modi per monetizzare quei dati quattro principali strategie di monetizzazione dei dati Ora io vi parlero' di queste strategie, per quanto mi riguarda, sono perfettamente comparabili con quelle che potrebbe darvi un ma sono più strutturate.

Ne vediamo quattro.

Quindi innanzitutto lui divide in quattro data access strategy, cioè come utilizzo i dati, come come accedo ai dati? Ok, come li tengo in azienda eccetera.

Siccome voglio utilizzare chi detta proprio stati, quindi li tengo per me oppure trad it with Flaming.

Quindi li li condivido lì di scambio oppure vivendo che è la tipica dei momenti station strategia.

Qui tutti quanti pensano Quando si parla di trattamenti station, invece vedete che è una su quattro oppure open d'età, dove qui però prendete non si intendono gli open data, quindi quelli che la definizione si chiamano prendete qua.

Lui intendeva semplicemente aprire i dati, quindi renderli pubblici gratuitamente eh? Rivediamolo tutte e quattro.

Allora chi detta proprietà lì? Quando tengo i dati in maniera proprietaria, quando li tengo per me come li posso monetizzare? Lui si divide in tre possibilità li uso per interna operation, che è una cosa che suggerirebbe perfettamente anche Lightning, oppure li uso per entrare in un nuovo business e quindi non lo so, sono Amazon.

Tengo i dati di tutti i fornitori che vendono, che vendono blue jeans online sul mio e-commerce e quando ne ho voglia ho talmente tanti dati sul mondo della vendita di blue jeans online che posso anch'io Amazon cominciare a vendere blue jeans online.

Questo tra l'altro, cosa che Amazon fa spessissimo.

E si sa che quando Amazon entra in verticale di mercato, i principali attori di quel mercato fanno meno venti per cento in borsa per un paio di settimane.

Perché? Perché Amazon ha tutti i dati di quel mercato a tutti i dati dei principali venditori di quel mercato e quando anche lei decide di vendere blue jeans lo fa in maniera totalmente data-driven.

Questo è un esempio di entrare nel mio business.

Poi la terza è li do in licenza, in maniera però esclusiva, quindi ritengo solo per me e in maniera esclusiva, solo una a una persona solo un'entità do accesso a questi dati.

La seconda hit dell'estate ci è stata data guidelines, quindi scambiare i dati con dei limiti chiaramente in Come posso farlo? Posso fare con due, diciamo così entità i fornitori, il business player oppure i partner.

Entrambi hanno una strategia, una strategia win-win per me.

Poniamo il caso Io sono Lamborghini o ai miei fornitori di pezzi.

D'auto che conosco, magari appunto da centinaia di anni, è che non so da quanto esiste Lamborghini, ma comunque insomma, conosco da una vita e so che sono abbastanza è tosto sulla questione fornitori e scambiare i dati miei con il mio fornitore principale di pezzi meccanici per i freni.

Ok, è una strategia win-win perché scambiando i miei dati con con i suoi, i suoi dati, con i miei io aumento la mole di dati che ho a disposizione, quindi aumentano molti dati su cui posso fare tra le informazioni su cui posso fare meta Moneti Station.

Così anche per i miei supplier o per il mio partner va la stessa cosa.

Poi la terza, che è quella più facile da comprendere, è vendere i dati, quindi creare dei prodotti per vendere dei dati lui qui lo divide in venderlo a degli asset on.

E quindi chi ha bisogno di dimostrare che non so, possiede tutti i numeri di telefono di questo mondo? Se io ho un database con un po' di numeri di che posso venderli posso venderli a questo qua perché lui aumenterà i suoi asset.

Oppure posso vendere in maniera premium oppure tramite sottoscrizione a terze parti.

Che ne so, io sono Gartner.

Quindi sono società di consulenza mondiale che una delle principali fonti di Reven per me sono appunto le informazioni di che cosa vogliono fare gli amministratori delegati del mondo nei prossimi cinque anni.

Io faccio le mie.

Serve le mie ricerche con gli amministratori delegati del Mondo Manufacturing e capisco che il mondo manufacturing nei prossimi cinque anni vuole vendere, non so, cassette di polistirolo e questa informazione informazione e ho deciso di venderla.

Non Winn Schott, ma ha deciso di vendere la sottoscrizione.

Quindi se tu vuoi sapere essere aggiornato su quali sono le intenzioni di vendita, le ho intenzione di costruzione intenzioni di business dei manufacturer di tutto il mondo.

Nei prossimi cinque anni sottoscrivi con me un abbonamento paghi x mila euro all'anno e io ti tengo aggiornato su queste cose.

Questo è un esempio perfetto di vendite di dati sotto sotto descrizione.

Poi c' è l'ultimo esempio che open data dove ricordo dicevo prendete non vuol dire fare gli open data esattamente come sono definiti, diciamo da disciplinare open data ma aprire i dati un quindi fa due esempi per la advertisement e per i marketplace mi faccio l'esempio concreto se io sono LinkedIn e ti permetto di avere accesso alla analisi dell'audience a cui tu vuoi vendere la tua pubblicità, io ti sto dando dei dati gratuitamente.

Tu sceglierai di venire su una piattaforma di LinkedIn per fare advertising, per fare la tua pubblicità.

Perché? Perché sai che di sopra puoi tar ghettizzare al meglio il tuo audience, il tuo il tuo obiettivo di veneto, quindi a ghettizzare meglio le persone a cui stai cercando di vendere e sto cercando di non usare troppi inglesismi E grazie a questi dati che LinkedIn ti offre gratuitamente.

Tu sei portato ad andare sulla piattaforma di LinkedIn, dove il business non è tanto che tu paghi LinkedIn per fare la pubblicità.

Ma tu stai a tua volta regalando i tuoi dati a LinkedIn che li utilizzerà giustamente, come vuole, perché tu stai dicendo a Lily che vuoi fare pubblicità, in che momento della tua vita aziendale vuoi fare pubblicità, che persone vuoi far arrivare quella pubblicità, quanto sei disposto a spendere, eccetera eccetera, eccetera.

Sono tutti i dati che gli stai regalando.

Quindi la strategia di LinkedIn di rendere aperti e gratuiti quei dati per te, anche se non sono solo parziali rispetto ai dati che lei ha, magari in totale è vincente perché genera molti più dati per lei stessa.

E qui arriviamo a un'altra parte e poi della tabella che mi osservò in un'altra lezione