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Business Models et Self Data

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Auteur : Manon Molins

Date : 17 octobre 2014



Le mois dernier, nous avons cartographié les services existants du marché “Self Data” en les regardant par le prisme de leur valeur d’usage. Mais cette valeur d’usage pour les individus s’accompagne-t-elle d’une valeur économique pérenne pour le service, en accord avec les promesses du Self Data ? 

C’est sur cette interrogation que l’atelier du 7 octobre dernier – réunissant différents participants dans les locaux de Cap Digital – a centré sa réflexion, pour imaginer des modèles de revenus disruptifs. En voici le compte-rendu, accompagné d’une cartographie à télécharger.

L’univers des services Self Data étant encore en construction, les modèles de revenus ne sont pas ou peu articulés. L’enjeu de cet atelier était donc d’établir la cohérence de ce marché.

• D’abord en cartographiant une typologie des business models actuels (et plus spécialement des modèles de revenus) du Self Data

• Puis en s’interrogeant sur ces modèles et sur la valeur des données personnelles : intervention de Simon Chignard.

• Enfin, en imaginant les business models disruptifs de demain, qui soient satisfaisants pour l’ensemble des acteurs établis et cohérents avec l’esprit du Self Data (proposant de la capacité pour les individus, etc.)

1 – Cartographier les différents modèles de revenus des services Self Data 

La Fing a produit pour cet atelier une cartographie des modèles de revenus du marché Self Data. Celle-ci met à jour une typologie de ces modèles, ils peuvent être regroupés en 4 grands types :

Payant pour l’individu :

• Freemium : un accès au service gratuit, puis possibilité de payer pour obtenir un service plus complet, avec plus d’options.

• Payant : paiement “one-shot” ou abonnement mensuel/annuel.

Gratuit pour l’individu :

• Commission : le service est financé par les commissions qu’il ponctionne lorsqu’une transaction entre individu/entreprise passe par lui.

• Partenariat : les entreprises partenaires financent le service, car il leur apporte des bénéfices.

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cartographie Business Models et Self Data

Ici encore, il est important de noter que ce paysage n’est pas stabilisé ; on est dans le cas d’un marché jeune, qui n’est pas encore mature, et les modèles économiques des acteurs peuvent évoluer.

De plus, un modèle de revenu a été délibérément exclu de cette cartographie : celui de la vente des données personnelles des individus – qu’ils y gagnent un service ou de l’argent – cette question est soulevée dans le point suivant.

2 – La valeur de nos données : intervention de Simon Chignard

Effectivement, c’est ce dernier modèle de revenu qui intrigue le plus aujourd’hui. À la question “que valent les données personnelles ?” de Simon Chignard, la multiplicité des réponses démontre la subjectivité de chacun face à cette interrogation.

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 Le résultat ? Une énumération extrêmement intéressante, pratiquement digne de George Perec : cela vaut de l’argent, cela ne vaut rien, cela vaut tout, cela dépend du risque, de la personne, cela vaut un usage, ce qu’on en fait, ce que les autres en font, cela vaut des choses pour l’individu, du temps, des connaissances, des choses pour l’entreprise…!

 La récente étude Havas Media, réalisée par l’institut Toluna révèle que 45% des internautes seraient prêts à céder leurs données personnelles contre rémunération. Or la donnée personnelle est un bien incessible, auquel n’est pas associé de droit de propriété ! D’ailleurs vendre ses données personnelles n’est pas forcément souhaitable. Ce n’est donc pas dans la valeur marchande qu’il faudra aller chercher des exemples de modèles de revenus disruptifs, mais bien dans la valeur levier et la valeur d’actif  :

Les trois valeurs des données – par Simon Chignard :

• La valeur de matière première : les données peuvent être vues comme une matière première brute que l’on achète ou que l’on vend.

• La valeur levier : les données permettent de jouer sur la performance de la décision (qui va être plus juste et plus précise grâce à l’usage des données), sur la capacité à agir, sur le changement de son mode de décision (je me connais mieux moi-même, mais aussi différemment)

• La valeur d’actif : il y a des données qui tirent leur valeur du fait que je les contrôle. C’est parce que je les détiens que j’ai de la valeur sur le marché.

Ces 3 valeurs ne s’excluent pas, au contraire, elles coexistent. Mais la valeur d’usage, la valeur levier et donc les bénéfices tirés par l’individu permettront aussi d’imaginer des modèles dans lesquels ils consentiront à payer quelque chose (ce quelque chose pouvant être de l’argent, des données partagées…)

Plus d’information sur ces 3 valeurs des données sur :

<http://donneesouvertes.info/2014/07/04/datanomics-les-strategies-data-de-linternet-des-objets/>

3 – Imaginer des modèles de revenus disruptifs 

Pour réfléchir ensemble à des modèles de revenus, différents de ceux cartographiés, plus disruptifs, les participants se sont regroupés autour de 4 contextes :

• Prise de pouvoir par le consommateur : cas où il y a un bénéfice clair, économique ou non, du côté de l’utilisateur ou un consentement à payer

• Marchés plus efficients : cas où il y a une réduction des coûts pour tout le monde.

• Nouveau marché : création d’un nouveau marché avec de nouveaux acteurs (ex : QS)

• Nouveaux champs de valeur pour les organisations détentrices de données

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La réflexion et la production furent riches, vous pouvez trouver ici la synthèse des différents modèles imaginés sur chacun de ces contextes : Synthèse des scénarios « les nouveaux modèles de revenus du Self Data »

Cet atelier a donc permis un premier débroussaillage du marché Self Data en terme de valeur économique. Ce dernier est encore en construction, avec des services jeunes, qui semble pour l’instant s’orienter vers des 4 modèles classiques de rémunération, ainsi que vers un 5ème – la vente de données – qui ne correspond pas aux promesses du Self Data. 

Or pour que les membres de cet univers cohabitent et prospèrent, il faut trouver des éléments de réponses au défi économique suivant : comment créer de la valeur économique autour des “Self Data“, dans un partage vertueux entre individus, détenteurs de données et innovateurs ? C’est l’un des sujets du prochain atelier, auquel nous espérons vous voir ! 





Cet article a 4 commentaires


    schignard

    « Que valent les données personnelles ? » l’une des questions posées lors d’un atelier #SelfData avec @Expe_MesInfos: http://t.co/CkjdWbMYVU




    LesSupelec

    RT @PatrickHAYERE: Le compte rendu de l’atelier @la_fing du 7/10 « Business Models et Self Data » http://t.co/u45J8GemY5




    Marc Denoyer

    Vous parlez du marché self data alors que vous écrivez que les données personnelles ne font pas partie des choses ayant une valeur marchande. On ne devrait même pas parler de marcher dans ce cas.




    Manon Molins

    Lorsqu’on parle ici de marché « Self Data », on ne parle pas de la marchandisation des données personnelles, mais de celles des services qui traitent les données personnelles, pour proposer une valeur d’usage aux individus.

    Le terme « marché Self Data » est donc un raccourci du « marché des services Self Data ».

    Ce raccourci est conforme à notre définition des « Self Data », qui implique que la marchandisation des données ne peut en faire partie. Les Self Data sont, par définition, des données personnelles ayant une valeur d’usage pour l’individu.

    Merci pour votre commentaire, la notion de marché demande en effet à être clarifiée à la lumière de la définition.



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