چگونه از داده‌های اختصاصی (Monetizing Proprietary Data) از طریق API کسب درآمد کنیم؟

جریان درآمدی جدید در دنیای هوش مصنوعی (Unlock New Revenue in the AI World)

یک گزارش از Bloomberg Intelligence پیش‌بینی می‌کند که صنعت هوش مصنوعی تا سال ۲۰۳۲ به ۱.۳ تریلیون دلار خواهد رسید، و داده‌های اختصاصی بخش زیادی از این رشد را تأمین می‌کنند. با افزایش استفاده کسب‌وکارها از هوش مصنوعی تولیدی (generative AI یا genAI) برای افزایش بهره‌وری، داده‌ها به سرعت به یکی از باارزش‌ترین دارایی‌ها در اقتصاد دیجیتال تبدیل می‌شوند.

مدل‌های پایه‌ای هوش مصنوعی به حجم عظیمی از داده برای آموزش نیاز دارند و بسیاری از محصولات هوش مصنوعی اکنون از داده‌های اختصاصی همراه با این مدل‌ها استفاده می‌کنند تا برنامه‌ها و عامل‌های هوش مصنوعی نوآورانه را پشتیبانی کنند. این ابزارها می‌توانند فرآیندهای کسب‌وکار در مهندسی، فروش، پشتیبانی و سایر حوزه‌ها را متحول کنند.

احتمالاً سازمان شما هم اکنون مقدار زیادی داده اختصاصی در اختیار دارد. چه این داده‌ها داده‌های داخلی برای پشتیبانی یک اپلیکیشن سنتی SaaS باشد و چه محتوای تولید شده توسط کاربران، این داده‌ها فقط دارایی استراتژیک برای استفاده داخلی نیستند — بلکه می‌توان با فروش آن‌ها به شرکت‌هایی که به داده‌های باکیفیت برای آموزش مدل‌ها یا راه‌اندازی برنامه‌های خود نیاز دارند، درآمدزایی کرد.

کسب درآمد از داده‌ها می‌تواند مزایای متعددی برای یک سازمان داشته باشد. با استفاده از داده‌های موجود، شرکت‌ها می‌توانند جریان‌های درآمدی جدید ایجاد کنند و در بازار مزیت رقابتی کسب کنند. اما چگونه می‌توان این ارزش را باز کرد و همزمان با چالش‌های کسب درآمد از داده‌های اختصاصی مقابله کرد؟

درک کسب درآمد از داده (Data Monetization)

به عنوان یک ارائه‌دهنده داده، تعادل بین نیازهای مشتری و رشد درآمد کار ساده‌ای نیست. بدون استراتژی مناسب کسب درآمد از داده، ممکن است درآمد بالقوه از دست برود، رشد شما محدود شود و توانایی مقیاس‌پذیری کاهش یابد.

تصور کنید بدترین سناریو اتفاق بیفتد: مشتری ثبت‌نام می‌کند، تمام داده‌های مورد نیاز خود را در یک روز دانلود می‌کند و دیگر باز نمی‌گردد. استراتژی‌های مؤثر کسب درآمد از داده می‌توانند این ریسک‌ها را کاهش دهند و مدل‌های قیمت‌گذاری را با الگوی مصرف مشتری هماهنگ کنند تا رشد درآمد پایدار حاصل شود.

برخلاف کسب‌وکارهای سنتی API، جایی که مصرف API معمولاً قابل پیش‌بینی است، مصرف داده‌ها اغلب الگوی پراکنده‌ای دارد. مشتریان معمولاً فقط زمانی که نیاز دارند از داده‌ها استفاده می‌کنند.

• مثال: تیم بازاریابی ممکن است تنها قبل از یک کمپین بزرگ به داده‌ها نیاز داشته باشد.

• مثال دیگر: داده‌های مالی معاملات املاک ممکن است تنها در پایان سال یا پیش از فصل خرید به کار گرفته شود.

پس پرداخت ثابت ماهانه یا سالانه ممکن است با ارزشی که مشتری دریافت می‌کند هماهنگ نباشد، به‌ویژه وقتی مصرف داده‌ها نامنظم است. این سؤال مهم را ایجاد می‌کند: چگونه می‌توان درآمد و جریان نقدی قابل پیش‌بینی ایجاد کرد و همزمان موانع مشتریانی که مصرفشان نوسانی و غیرقابل پیش‌بینی است را کاهش داد؟

مدل‌های مختلف کسب درآمد از API

یک رویکرد مؤثر، صورت‌حساب مبتنی بر مصرف (usage-based billing یا consumption-based billing) است. در این مدل، مشتریان تنها برای آنچه استفاده می‌کنند پرداخت می‌کنند و از تعهدات ثابت اجتناب می‌شود. این مدل همچنین اجازه می‌دهد که درآمد شما به‌طور طبیعی با رشد نیازهای داده مشتریان افزایش یابد.

ارائه‌دهندگان ابری و پلتفرم‌های API از این مدل به‌طور گسترده استفاده می‌کنند. نمونه‌هایی از آن در شرکت‌های مدرن SaaS مانند NexHealth و شرکت‌های سنتی مانند Siemens مشاهده می‌شود. پیاده‌سازی معمول شامل ردیابی مصرف API طی یک دوره صورتحساب (مثلاً یک ماه) و صدور فاکتور در پایان دوره است. این مدل وقتی هزینه ارائه API کم باشد و ریسک سوءاستفاده پایین باشد، بسیار مناسب است.

با این حال، ارائه‌دهندگان داده اغلب با هزینه بالای ارائه محصول (COGS) یا خطر سوءاستفاده مواجه هستند.

• مثال: مشتری ممکن است تمام داده‌ها را دانلود کند و اشتراک خود را لغو کند یا پرداخت انجام ندهد.

برای کاهش این ریسک‌ها، بسیاری از ارائه‌دهندگان از مدل پرداخت پیش‌پرداختی PAYG (Pay-As-You-Go) استفاده می‌کنند.

شرکت‌های مدرن AI مانند You.com و OpenAI و همچنین شرکت‌های مخابراتی مثل Sinch و Twilio از PAYG استفاده می‌کنند تا درآمد مبتنی بر مصرف با هزینه مبتنی بر مصرف هم‌راستا شود. در مدل پیش‌پرداختی، مشتریان اعتباراتی را از قبل خریداری می‌کنند و سپس بر اساس نرخ توافق‌شده مصرف می‌شوند — مشابه خرید کارت تلفن پیش‌پرداختی. این مدل ریسک سوءاستفاده را کاهش می‌دهد و جریان نقدی فوری ایجاد می‌کند، که برای ارائه‌دهنده و مشتری برد-برد است.

چگونگی اندازه‌گیری مصرف داده API

حتی با مدل PAYG، تعیین نحوه پرداخت مشتریان نیاز به بررسی دقیق دارد.

• اندازه‌گیری صرف بر اساس تعداد درخواست API معمولاً ناکارآمد است، زیرا مشتریان ترجیح می‌دهند batch query انجام دهند تا بازدهی را افزایش دهند. یک درخواست API ممکن است منجر به خروجی حجم بالایی از داده شود.

مثال: ارائه API غنی‌سازی داده‌های مالی، مشتری ممکن است بخواهد هزاران یا میلیون‌ها رکورد را در یک batch پردازش کند. در این حالت، کارهای ناقص یا داده‌های کم‌کیفیت نباید هزینه‌دار شوند.

راهکار: متریک‌های مصرف قابل پرداخت را با ارزش مشتری هماهنگ کنید، مثلاً هزینه بر اساس هر عنصر یا ردیف موفق داده و ردیف‌های ناقص یا کم‌کیفیت را حذف کنید. ردیابی چنین مصرف دقیقی معمولاً به ابزارهای اضافی نیاز دارد.

مدیریت کارهای Asynchronous

برای APIهایی که شامل کارهای بک‌اند بزرگ هستند، پردازش غیرهمزمان پیچیدگی کسب درآمد را افزایش می‌دهد.
باید تصمیم بگیرید چه زمانی اعتبار از موجودی مشتری کم شود و سناریوهای شکست را چگونه مدیریت کنید.

رویکرد رایج: اعتبارها را تا پایان کار “قفل” کنید تا مشتری نتواند کارهای بیش‌ازحد ایجاد کند و موجودی به منفی برود.

سناریوهای مدیریت کار:

مثال تکمیل جزئی:

• مشتری ۱,۰۰۰ آیتم درخواست می‌دهد.

• موجودی مشتری $۱,۰۰۰ کاهش می‌یابد.

• کار بک‌اند اجرا می‌شود.

• ۱۰۰ آیتم ناقص است.

• $۱۰۰ به موجودی مشتری بازمی‌گردد.

مثال شکست کامل:

• مشتری ۱,۰۰۰ آیتم درخواست می‌دهد.

• موجودی مشتری $۱,۰۰۰ کاهش می‌یابد.

• کار بک‌اند اجرا می‌شود و شکست می‌خورد.

• مشتری اطلاع داده شده و $۱,۰۰۰ به موجودی بازگردانده می‌شود.

اندازه‌گیری کیفیت داده و تجربه API

ارائه داده باکیفیت از طریق API روان برای حفظ مشتریان ضروری است. استفاده از تحلیل داده‌ها به بهبود کیفیت کمک می‌کند.

برخلاف APIهای سنتی که موفقیت با کدهای HTTP اندازه‌گیری می‌شود، کیفیت داده بسیار دقیق‌تر است. روش رایج: اختصاص اعتبار بر اساس کیفیت داده.

امتیاز کیفیت پاسخ (Response Quality Score):

این سیستم به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند نقاط ضعف API و بهبود هماهنگی را شناسایی کنند.

مسائل امنیتی و مقرراتی

فروش داده‌های اختصاصی از طریق API مسئولیت‌های امنیتی و قانونی دارد، به‌ویژه وقتی داده‌ها به‌عنوان DaaS در فضای ابری ارائه می‌شوند.

• حقوق قانونی: برخی داده‌ها تحت قوانین کپی‌رایت یا مقرراتی مانند HIPAA، PCI، GDPR هستند.

• امنیت: رمزگذاری داده‌ها، ایمن‌سازی نقاط انتهایی API و رعایت استانداردهای حریم خصوصی ضروری است.

• GDPR: “حق فراموش شدن” نیازمند حذف داده‌های مشخص بر اساس درخواست است.

آینده کسب درآمد از داده در دنیای هوش مصنوعی

در عصری که هوش مصنوعی تولیدی نوآوری صنایع را هدایت می‌کند، داده‌های اختصاصی منبعی ارزشمند شده‌اند. بازارهای داده (Data Marketplaces) به پلتفرم‌های مهم برای خرید و فروش داده تبدیل شده‌اند. با کسب درآمد از داده‌ها، می‌توان آن‌ها را از یک مرکز هزینه به یک مرکز سود تبدیل کرد و جریان‌های درآمدی جدید ایجاد نمود.

با انتخاب مدل مناسب کسب درآمد و تمرکز بر ارائه داده‌های ارزشمند و باکیفیت، سازمان شما می‌تواند در خط مقدم این فضای در حال تحول سریع قرار گیرد.