서비스로서의 데이터: 서비스로서의 인사이트, AI와의 경쟁, 콜드 세일즈 에이전시

“우리는 데이터에 둘러싸여 있지만 인사이트에 굶주려 있다.” - Jay Baer

데이터에 대한 질문들

• 데이터 마켓플레이스는 어떻게 데이터를 더 쉽게 사고 팔 수 있게 할까?
• 누가 능동적 및 수동적 데이터 공유에 동의할까?
• AI는 데이터 관리를 어떻게 간소화할까?
• 콜드 세일즈 에이전시를 구축하는 방법은 무엇인가?
• 브랜드 메트릭을 사용하여 경쟁에서 벗어나려면 어떻게 해야 할까?
• AI는 서비스형 데이터 산업을 어떻게 변화시킬까?
• 데이터에 얼만큼의 비용을 청구해야 할까?
• 데이터를 부산물로 전환하는 방법은 무엇인가?
• 마진을 높이는 방법은 무엇인가?
• 내구성 있는 데이터 해자(moat)를 구축하려면 어떻게 해야 할까?

데이터가 중요한 이유는 올바른 데이터로 의사결정을 지원하여 경쟁 우위를 확보할 수 있기 때문이다.

DaaS 기업

• Ahrefs - 검색 쿼리, 볼륨, 링크, 키워드 등
• Abstract API - 전화, 이메일 등의 데이터
• Hunter - 검증된 비즈니스 및 업무용 이메일 데이터베이스
• Built With - 웹 사이트에서 사용하는 분석, 광고, 호스팅, CMS 및 기타 도구
• Apollo - AI 기반 B2B 리드 데이터베이스
• Quandl - 개인 제트기, 직업, 외환 거래 등에 대한 데이터
• WordStream - 광고 및 키워드 그레이더

데이터 도구

• Tally - 멋진 설문조사 작성
• QuickAPI - 데이터 API 판매 및 공유
• Databox - 데이터 대시보드 구축
• ScrapingBee - 회전된 프록시로 웹 스크래핑하기
• Obviously AI의 데이터 유효성 검사기 - 머신 러닝에 사용할 수 있는 데이터인지 확인하기

예측

더 많은 데이터 마켓플레이스가 등장할 것이다. 데이터는 판매하기 어렵지만, 마켓플레이스는 큐레이션, 평가 등을 통해 거래를 촉진할 것이다.

• Narrative는 40개 이상의 데이터 제공업체의 데이터 세트를 제공
• Datarade는 500개 이상의 데이터 제공업체의 데이터 세트를 제공
• Snowflake Marketplace는 무료 및 프리미엄 데이터 세트를 제공
• AWS Data Exchange는 3,500개 이상의 데이터 파일, 테이블 및 API를 제공
• 구글 클라우드 마켓플레이스는 200개 이상의 비즈니스 및 소비자 데이터 세트를 제공

소비자는 능동적 및 수동적 데이터 공유를 선택할 수 있다.

• 닐슨은 패널을 사용하여 소비자 행동을 추적함
• Tesla는 오토파일럿, 멀티미디어 등의 사용을 추적함
• Prodege 회원은 매장 내 구매 영수증을 업로드함
• UK Biobank는 수천 명의 자원봉사자로부터 의료 데이터를 수집함
• Mozilla Rally는 거대 기술 기업이 데이터를 수집하는 방법을 추적하는 브라우저 확장 프로그램
• 닐슨IQ의 스캐닝 패널 회원들은 집에 있는 제품을 스캔하고 공유함
• DataSkop 사용자들은 2021년에 YouTube 데이터를 공유했으며, 2023년에는 TikTok 데이터를 공유함

AI는 데이터를 수집, 정리, 해석하는 시간을 절약하는 데 도움이 된다.

• 뉴턴엑스는 오디언스 조사에 AI를 사용한다.
• 크레용은 AI를 사용하여 신호와 노이즈를 분리한다.
• Gazelle은 빠르게 성장하는 기업을 예측하는 데 AI를 사용한다.

데이터를 이용한 비즈니스는 어떤 것이 있을까?

AI 기반 데이터 분석 도구를 구축하라.

사용자가 AI를 사용하여 데이터를 정리, 분석 및 시각화할 수 있다.

데이터를 서비스화한 비즈니스의 예

• Sisense는 AI를 사용하여 데이터 세트를 쿼리하고 분석함
• 6sense는 AI를 사용하여 구매자 데이터를 찾고, 분석하고, 보강함
• LenddoEFL은 AI를 사용하여 디지털 및 행동 데이터를 분석하여 신용 점수를 매김
• CSW Insights는 AI를 사용하여 의회 의원의 주식 거래에 대한 인사이트를 얻음
• 콜드 세일즈 에이전시를 구축하여 고객이 더 많은 매출을 올릴 수 있도록 지원함
• 알렉스 웨스트는 최근 자금을 조달한 기업을 발굴하여 CyberLeads를 50만 달러의 ARR로 성장시킴
• Jakob Greenfeld와 Ryan Doyle은 B2B 리드를 발굴하여 Damn Good Leads를 3개월 만에 ARR $100,000로 성장시킴
• Dancho Dimkov는 중소기업에 집중하여 비즈비 솔루션을 2년 만에 18,000달러의 MRR로 성장시킴
• 인사이트를 서비스로 제공하세요. 데이터는 목적을 위한 수단입니다. 인사이트는 “해야 할 일”에 더 가까이 다가갈 수 있게 해줌
• PitchBook은 데이터 인사이트를 기반으로 실행 가능한 조언을 제공함
• Delphi Digital은 심층적인 시장 분석, 업무 시간 등을 제공함
• Fortune 비즈니스 인사이트는 실행 가능한 인사이트가 포함된 시장 조사를 제공함

경쟁에서 벗어나기 위한 브랜드 메트릭을 구축하라.

• Moz의 도메인 권한은 검색 엔진 순위 점수임
• Zillow의 Zestimate는 주택의 시장 가치를 추정함
• Walk Score의 접근성 점수는 도보 접근성, 출퇴근 및 이동 경로를 측정함

잠재적 위험

• 인공 지능 - 고객은 곧바로 인사이트를 AI로 부터 얻을 수 있다. DaaS 기업을 쓸모없게 만든다.
• 감가상각 - 시간이 지남에 따라 데이터의 정확성, 신뢰성, 유용성이 떨어진다.
• 플랫폼 위험 - DaaS 제공업체의 데이터 세트, 중단 및 수수료의 적용을 받는다.

DaaS 운영시 명심해야할 사항

• DaaS는 사내 데이터 관리보다 저렴하다.
• 자체 인프라를 구축하고 유지 관리하는 데 시간, 비용, 에너지를 소비할 필요가 없다.
• 창출하는 가치에 따라 DaaS 가격을 책정하세요. 고객이 10만 달러를 벌 수 있도록 돕는다면 1,000달러를 청구하는 것이 더 쉽다.
• 데이터는 시간이 지남에 따라 가치가 떨어진다.

DaaS에 대한 비관적 관점

“AI는 DaaS 기업의 관련성을 떨어뜨릴 것이다.”

AI는 데이터를 더 효율적으로 처리할 수 있지만, 액세스 권한이 있는 데이터만 처리할 수 있다. 해자를 보호하기 위해 DaaS 기업은 데이터를 벽 뒤에 가둬둘 것이다. AI는 데이터에 접근할 수 없다.

“AI 기업은 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다.”

AI가 아닌 기업들은 개인정보 보호정책을 사용하여 사용자의 동의를 ‘시뮬레이션’한다. 코어시그널은 링크드인, 크런치베이스 등에서 파싱한 660,000,000명의 직원 기록을 제공한다. 다른 ‘파트너’가 언제 여러분을 데이터 세트에 추가할지 알 수 없다.

“일부 DaaS 회사는 Crunchbase 같은 회사에서 데이터를 재판매 한다. 이는 마진을 떨어뜨린다.”

가치를 추가하여 마진을 보호할 수 있다. 고유한 인사이트, 브랜드 메트릭, 제품화된 서비스 등을 제공하라

“정부는 DaaS 영역에서 사업을 운영하기 어렵게 만들 수 있다.”

규제 대상 산업에서 벗어나면 된다. 환자 데이터보다 B2B 리드를 공유하는 것이 더 쉽다.

“개인 데이터로 수익을 창출하는 것은 비윤리적이다.”

사람과 연결되지 않는 익명화된 데이터를 판매하라.

“Clearview AI와 같은 회사는 사람들을 더 쉽게 감시할 수 있게 해준다. 이는 프라이버시 침해, 감시, 권력 남용으로 이어질 수 있다.”

이러한 도구는 오용될 수 있지만. 범죄, 사기, 위험을 줄여 커뮤니티를 더 안전하게 만들 수 있다.

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원문: https://trends.vc/data-as-a-service-insights-as-a-service-competing-with-ai-cold-sales-agencies/