データマネタイゼーションに取り組む際に、”よくある”躓きのポイント

日本においてもデータマネタイゼーションに取り組む企業は年々増加しています。しかし、データマネタイゼーションに取り組む半数以上の企業では、実際に取り組みを行うも事業化まで辿りついていない状況です。
クニエが2022年9月に実施した調査では、実際に事業化まで至ったのは35%程でした。
※実態調査の詳しい内容こちら

これら実現の難しさの背景には、３つの躓きのポイントがあります。

①発想が”思いつき”頼りになっている
新しい収益源の創出を目指すため、検討の初期フェーズではビジネスアイデアのアイディエーションを行います。アイディエーションのプロセスがなく、網羅性のない、担当者の思い付き頼りの状況になっているケースが見られます。

②顧客企業のニーズがわからない
既存事業とは異なる新しい業界へ新規参入するケースも多くあります。その際、参入業界に馴染みがないため、ターゲット顧客の課題やニーズの把握が十分にできていない、わからないままの状態で検討を進めているケースが見られます。

③「いいね！」とは言われるが、そこから先に進まない
アイディエーションのプロセスと、顧客課題をもとにビジネスアイデアを企画するものの、そこから上手く検討が進まないケースもあります。特に「ポテンシャル顧客への壁打ちでは反応は良いが、そこから先に進まない」といったビジネスアイデアの検証および評価・選定で躓いているケースが見られます。

アイデア抽出フェーズに対するご支援

これらの躓きのポイントは、検討の初期段階である「アイデア抽出」フェーズにおける取り組みが原因となって引き起こされています。そこでクニエでは、支援範囲をアイデア抽出フェーズに絞った新しいコンサルティングサービスを開始します。

このコンサルティングでは、アイデア抽出フェーズを「データアセットの整理」「アイデア創出」「選定」の３つの側面からご支援することで、躓きのポイントを克服し、事業化を達成するビジネスアイデアの抽出を実現します。

アイデア抽出アプローチ

データマネタイゼーションにおけるアイデア抽出のアプローチを採用しています。

最初のステップでは、企業が保有するデータ項目を整理し、これらのデータ単体および組み合わせにより創出できる「データの価値の定義」を行います。次のステップでは、「ターゲット顧客の業務およびKSFの整理」を行います。このステップでは、ターゲットとなりうる顧客を網羅的に洗い出し、さらに顧客の事業成長に寄与する業務やKSFを把握します。

この二つのステップのアウトプットを掛け合わせることで、データマネタイゼーションのアイディエーションを網羅的に行います。

ご支援のフレーム

「データアセットの整理」「アイデア創出」「評価・選定」の側面から、事業化をご支援します。
データアセットの整理では、保有するデータ項目を整理し、それぞれのデータが持つ価値を整理します。続くアイデア創出では、既存事業のバリューチェーンやステークホルダー等の観点からターゲットとなる顧客を網羅的に洗い出し、主要業務やKSFを整理します。これらをデータが持つ価値と掛け合わせることで、データマネタイゼーションのビジネスアイデアをプロセスから創出します。創出したアイデアは、評価を軸を以て選定し、概略企画の作成を行います。

保有データの整理から、データの価値を定義し、考えられうるアイデアを挙げ切り、簡易的な評価を基に有望アイデアを絞り込みます。

新サービス概要

クニエの新規事業戦略チームでは、豊富なコンサルティング実績を基に、アイデア抽出フェーズに対するコンサルティングサービスを提供します。またこの他にもデータマネタイゼーション事業の事業化検討からリリース後の事業成長まで、一気通貫のコンサルティングサービスも提供しています。
※データマネタイゼーション企画推進コンサルティングの詳しい内容はこちら