Muitas organizações possuem dados proprietários valiosos, mas carecem de um plano claro para comercializá-los. À medida que o interesse em vender dados cresce — impulsionado pelos avanços em IA, pela pressão para encontrar novas fontes de receita e pelo sucesso de empresas como Amazon, Mastercard e Instacart — os líderes precisam de uma abordagem estruturada. As estratégias mais eficazes começam próximas de casa: com os negócios principais, parceiros existentes e foco em dados que apoiam a missão principal da empresa. Para ter sucesso, as empresas devem primeiro esclarecer quem são seus clientes de dados e quais problemas os dados vão resolver. Também precisam escolher entre monetização direta, como assinaturas ou licenciamento, e abordagens indiretas que incorporam os dados em ofertas existentes. E, independentemente do método, privacidade de dados, conformidade regulatória e risco reputacional devem ser tratados desde o primeiro dia. Finalmente, a forma como os dados são apresentados importa. As empresas podem vender dados brutos, agrupar insights ou oferecer produtos comercialmente prontos. Quanto mais completa for a oferta, maior o potencial de diferenciação estratégica e retorno sustentável.
E se você fosse responsável por analisar dados de álbuns, fãs, mídias sociais e mercadorias de mais de mil músicos? Essa foi a tarefa de Naras Eechambadi em 2021, quando ele se juntou à Universal Music Group (UMG), que representa estrelas atuais como Lady Gaga e Eminem, lendas como os Beatles e diversos artistas em ascensão. Como primeiro diretor global de dados e análises da empresa, ele precisava encontrar uma maneira de tornar as informações da UMG acessíveis a suas muitas unidades de negócio e parceiros. Assim, ele e sua equipe reuniram dados de lojas físicas, sites de e-commerce, mídias sociais, campanhas de marketing, e-mails e um sistema de CRM e usaram essas informações para criar uma ferramenta de relatórios e análises chamada Fan Analytics, Marketing, and E-commerce (FAME), para ajudar os parceiros da UMG, incluindo gravadoras e artistas, a identificar oportunidades de crescimento.
O FAME forneceu dados detalhados sobre o comportamento de cada fã e sugeriu automaticamente ações de acompanhamento para cada pessoa. Em pouco tempo, o engajamento dos ouvintes e as taxas de conversão em campanhas de marketing aumentaram significativamente, gerando um crescimento de receita superior a 30% nos canais de e-commerce. O FAME também deu à UMG uma vantagem sobre seus concorrentes ao assinar novos artistas e gravadoras. Ao transformar os dados dispersos e desorganizados da UMG em uma ferramenta integrada e fácil de usar, a equipe de Eechambadi encontrou uma maneira de expandir os negócios mantendo-se alinhada com a missão principal da empresa: conectar artistas aos fãs.
Ganhar dinheiro com a comercialização de dados de clientes (e os insights obtidos a partir deles) não é uma ideia nova. Agências de crédito, que informam aos credores se um possível tomador de empréstimo provavelmente pagará seus débitos, existem há mais de um século, e supermercados vendem dados de compras (coletados por programas de fidelidade) há décadas. Na era digital, as empresas aprendem mais sobre os consumidores acompanhando seu comportamento online—os produtos que compram, os sites que visitam, as avaliações e comentários que deixam, e assim por diante. Agora a IA facilita a análise e a extração de insights dessas informações, aumentando ainda mais seu valor. E em um período de crescimento econômico mais lento, as empresas estão cada vez mais interessadas em formas de monetizar esse ativo.
Algumas empresas já estão obtendo sucesso.
Embora o varejo continue sendo a maior fonte de receita da Amazon, a empresa usou seu profundo conhecimento sobre os interesses dos clientes para expandir seu negócio de publicidade, que gerou 56 bilhões de dólares em 2024.
Mais recentemente, o Walmart usou um modelo semelhante para lançar seu negócio de anúncios online, que agora gera 4 bilhões de dólares por ano.
Grande parte dos 16 bilhões de dólares de receita do LinkedIn está diretamente ligada aos dados de usuários vendidos a recrutadores.
Empresas de serviços financeiros como Mastercard e Visa criaram divisões de consultoria—Mastercard Advisors e Visa Advisory Services—para vender às empresas os insights obtidos a partir da análise de milhões de transações.
Nenhuma das duas empresas divulga formalmente quanto obtém com esses empreendimentos, mas a Mastercard sugeriu que a receita anual de sua divisão de serviços de valor agregado cresce em taxa de dois dígitos. Algumas empresas vendem dados de usuários diretamente para empresas de IA generativa para treinar seus grandes modelos de linguagem.
Quando o Reddit licenciou seus dados de usuários para a OpenAI em 2024, os termos financeiros não foram divulgados, mas as ações do Reddit subiram 12% com a notícia. Histórias como essas fizeram com que mais empresas pensassem na melhor forma de extrair lucro de seus dados.
No entanto, nossa pesquisa mostra que as empresas ainda têm dificuldade em escolher a forma correta de fazer isso e não sabem por onde começar. Não é necessariamente culpa delas. Monetizar dados não é tão simples quanto enviar uma planilha por e-mail para um cliente pagante. As empresas precisam saber como coletar, organizar e analisar seus dados. Também precisam determinar os melhores casos de uso e entender como precificar suas ofertas. E muitas acabam criando ofertas de dados que não estão diretamente relacionadas ao seu negócio principal—uma ação que frequentemente se torna uma distração de baixo lucro.
Para identificar os motivos pelos quais algumas empresas têm dificuldade em monetizar dados—e por que outras conseguem—realizamos pesquisas aprofundadas de casos com mais de 30 organizações e entrevistamos 12 executivos seniores que lideram esforços de monetização de dados em setores de varejo, mídia, tecnologia, manufatura e marketing. Com base no que aprendemos, desenvolvemos um modelo para abordar a monetização de dados. Neste artigo, explicaremos o modelo e daremos conselhos sobre como as empresas podem começar essa jornada. Isso exige fazer três perguntas estratégicas.
1: Quem são nossos clientes de dados e quais são seus casos de uso?
Muitas empresas possuem dados proprietários que consideram valiosos. Os compradores potenciais podem incluir empresas de tecnologia, corretores de dados, fundos de hedge e empresas em negócios adjacentes. Mas vendê-los envolve mais do que apenas gerar um relatório.
Durante nossa pesquisa, observamos muitos casos em que líderes empresariais iniciaram o processo de monetização construindo sua infraestrutura técnica. Frequentemente, eles gastaram alguns anos nisso, apenas para perceber que não sabiam quais produtos desenvolver ou quem poderia comprá-los.
As organizações mais bem-sucedidas começam o processo de monetização focando em casos de uso dentro de seus negócios principais e com parceiros existentes, especificamente seus fornecedores e clientes. Por quê? Primeiro, os parceiros existentes entendem melhor o valor potencial dos seus dados do que outros, porque eles são específicos para seu setor e objetivos-chave. Segundo, como já possuem relacionamentos com sua empresa, é mais fácil trabalhar com eles para identificar bons casos de uso para os dados. Suas operações estabelecidas e os relacionamentos de vendas com esses parceiros também tornam mais fácil gerar mais receita a partir dos dados e capturá-los e distribuí-los assim que um projeto começar. Suas equipes de vendas e gerentes de relacionamento podem vender a nova oferta como um complemento de linha e escalá-la rapidamente. E a última razão pela qual é melhor trabalhar com empresas do seu ecossistema existente é a privacidade. Os dados proprietários de uma organização geralmente estão sujeitos a acordos rigorosos de compartilhamento e custódia, como aqueles que impedem a venda para corretores de dados ou outros terceiros não afiliados.
Mesmo empresas que entendem essa lógica podem se sentir tentadas por ofertas de corretores de dados que empacotam e vendem dados para fundos de hedge ou outros parceiros não estratégicos. À primeira vista, parecem negócios rápidos e fáceis que exigem pouco esforço: você vende os dados brutos, ganha dinheiro, e o valor termina aí. No entanto, esses negócios podem ser difíceis de navegar. Identificar clientes potenciais e definir preços entre múltiplas partes sem histórico de parceria é complicado. Essas oportunidades também podem apresentar riscos significativos para seus clientes e fornecedores, como vazamentos de dados que poderiam comprometer seus negócios principais e prioridades estratégicas. Não estamos dizendo que nunca faz sentido fazer negócios assim, mas nossa pesquisa mostra que eles geralmente são mais arriscados e geram menos valor do que negócios com parceiros estratégicos.
Para se proteger e proteger seus clientes, você precisa gerenciar desde o primeiro dia os riscos de privacidade, regulamentação, reputação, segurança de dados e outros criados pela monetização de dados. Empresas líderes em transações, consultorias e empresas de tecnologia, por exemplo, tomam muito cuidado para agregar e anonimizar dados de referência ao compartilhá-los com clientes. Mas mesmo que você faça isso, deve verificar se o uso dos dados em um produto ou serviço poderia ser mal interpretado pelos parceiros. Para qualquer oferta baseada em dados, é necessário trabalhar de perto com departamentos jurídicos e de gestão de riscos desde o início para avaliar problemas potenciais e criar planos de mitigação.
Em paralelo, e guiado pelas necessidades de dados dos casos de uso priorizados de compradores potenciais, você pode construir progressivamente uma plataforma de dados moderna e ativos de dados em toda a empresa. Esforços para monetizar dados que estão mal organizados, são de baixa qualidade ou incompletos terão efeito contrário. Ainda assim, muitas empresas ainda têm um caminho a percorrer para construir fundamentos sólidos de dados e tecnologia: embora possam já ter a tecnologia para coletar dados, não conseguem transferi-los para um repositório central. Ou não conseguem organizar os dados ou verificar sua qualidade. Ou não têm uma maneira fácil de realizar análises ou produzir visualizações de dados.
A maioria das empresas não está totalmente despreparada. Elas já começaram a alimentar lagos e armazéns de dados com informações internas e externas e a modelar como todos esses dados se encaixarão em ativos de dados coesos, como um customer 360 ou supplier 360. Ao aproveitar ferramentas flexíveis como Databricks, Domo e Snowflake, elas podem construir rapidamente produtos de dados para testar com clientes.
2: Devemos Monetizar Nossos Dados Diretamente ou Indiretamente?
A abordagem mais direta é cobrar diretamente dos clientes ou parceiros de canal pelos dados ou pelas ofertas baseadas em dados que utilizam. Esse modelo geralmente funciona como uma assinatura, com um preço definido que dá ao comprador acesso aos dados por um período determinado. O vendedor incorre em alguns custos para empacotar e manter os dados, e o restante é lucro. O varejista britânico Tesco adotou essa abordagem ao coletar grandes volumes de dados de ponto de venda e usá-los para oferecer serviços a empresas de bens de consumo embalados (CPG, do inglês consumer-packaged goods) por meio de uma divisão de análise de dados chamada Dunnhumby. Com o tempo, a Dunnhumby tornou-se um negócio separado, vendendo uma variedade de ofertas para varejistas e empresas de CPG.
A monetização indireta é diferente. Ela envolve integrar os dados em ofertas existentes e fornecê-los a parceiros e clientes sem custo adicional. Organizações que escolhem essa abordagem geralmente estão em negócios de alta margem, onde a diferenciação é fundamental. Por exemplo, as principais empresas de consultoria combinam insights de dados proprietários com serviços de consultoria para se destacar dos concorrentes e ganhar projetos.
A Sony Interactive Entertainment (SIE) usou a monetização indireta para incentivar criadores a desenvolver novas ofertas para sua plataforma PlayStation. A SIE construiu uma plataforma de dados que fornecia aos criadores informações detalhadas sobre como os jogadores estavam usando o PlayStation, incluindo dados de gameplay e desenvolvimento, bem como dados sobre esforços de marketing e publicidade. Fornecer todas essas informações gratuitamente aos criadores fazia sentido estratégico porque permitia que eles produzissem jogos melhores e aumentassem o engajamento; os ganhos da SIE vinham do aumento na seleção e vendas de jogos. John Taft, ex-diretor de engenharia de análise da SIE, também observou que “quando a próxima experiência inovadora que define a indústria — como Fortnite — surge, geralmente acontece primeiro em nosso ecossistema.”
Embora a monetização direta de dados tenha benefícios diretos no resultado financeiro, a monetização indireta pode ser uma forma poderosa de aumentar o retorno sobre os investimentos em dados. Monetizar dados indiretamente pode ajudar as empresas a expandir suas ofertas de produtos e melhorar sua eficiência operacional e retenção de clientes. Por exemplo, em um provedor de tecnologia analisado em nossa pesquisa, as taxas de retenção foram mais altas entre os clientes que utilizaram suas ofertas de dados. Uma empresa de treinamento e desenvolvimento com a qual conversamos expandiu seus serviços fornecendo aos clientes benchmarks de dados sobre habilidades em alta demanda e sugestões personalizadas de novos programas de treinamento a serem considerados — informações que sua análise mostrou resultar em maior satisfação e retenção de clientes. Para aumentar sua eficiência operacional, um fabricante forneceu scorecards de dados a cada um de seus fornecedores sobre níveis de serviço ao cliente e disponibilidade de estoque, o que reduziu gargalos na cadeia de suprimentos e aumentou as margens.
3: Qual É o Tipo de Oferta Certo?
Uma vez que uma empresa decidiu para quem venderá ou fornecerá seus dados e se seguirá a monetização direta ou indireta, o próximo passo é descobrir o tipo certo de oferta. Os três métodos mais comuns são vender os dados brutos, vender serviços de insights e investir no design e desenvolvimento de um produto de dados completo.
Vender dados brutos
Isso é simples para os vendedores, mas gera trabalho substancial para os compradores, que devem processar e minerar os dados para extrair valor deles. Com dados brutos, se você não estiver ciente dos casos de uso específicos downstream, o processo de venda pode ser demorado porque é necessário primeiro colaborar com os compradores para identificar oportunidades de valor. Esse método de venda é mais adequado para empresas que não possuem capacidades internas de dados e análise para processar e minerar seus dados ou cujos dados não têm um ajuste estratégico com parceiros de canal existentes. Nesses casos, normalmente vendem para corretores de dados, empresas de tecnologia ou usuários sofisticados, que irão refinar ainda mais as informações para outras aplicações.
Vender serviços de insights baseados em dados
Algumas empresas analisam seus dados e preparam insights personalizados para os clientes, eliminando a necessidade de eles estruturarem os dados e minerá-los por conta própria. Muitos produtos são construídos sob medida para atender às necessidades únicas dos clientes. Uma grande vantagem dessa abordagem: oferece mais segurança e proteção à privacidade. Dados brutos frequentemente contêm informações pessoais identificáveis e proprietárias; vender insights garante que detalhes sensíveis não sejam transmitidos inadvertidamente.
A Mastercard Advisors faz isso em seu negócio de serviços para bancos e varejistas, fornecendo aos clientes insights ricos, agregados e anonimizados de sua rede de transações. Se você está no início do processo de monetização de dados, pode considerar criar uma pequena equipe de serviços para apoiar as necessidades de dados e análises de seus parceiros de canal. Se a demanda parecer se concentrar em um conjunto comum de necessidades, considere desenvolver uma oferta para atendê-las e escalá-la. Ouça atentamente o feedback dos clientes e observe como seus concorrentes estão extraindo valor de seus dados.
Vender soluções prontas comercialmente
Os vendedores de maior sucesso oferecem produtos totalmente construídos. Dashboards de dados, fluxos de trabalho, modelos de aprendizado de máquina e armazenamento são empacotados junto com os insights. Os insights ajudam os usuários a tomar melhores decisões ou formam a base de um processo de negócios valioso. As soluções podem ser integradas a um produto digital existente ou podem ser produtos independentes.
As empresas geralmente cobram mais por dados quanto mais próximos eles estão de um produto final. Frequentemente, começam oferecendo serviços sobre seus dados brutos e depois avançam para transformar casos de uso populares em produtos.
Por exemplo, a ADP vende um produto de benchmark de compensação que ajuda empregadores a ver as médias do mercado para diferentes cargos e categorias de emprego. Os compradores usam para definir salários competitivos para cargos existentes e novos e garantir conformidade com as leis aplicáveis.
A Instacart criou um aplicativo que utiliza dados de usuários para ajudar empresas a direcionar anúncios com mais precisão. Quando os clientes compram mantimentos usando o serviço, o Instacart Ads exibe promoções de produtos que provavelmente comprarão, com base em seu comportamento anterior. Em 2024, o aplicativo gerou uma receita estimada de 958 milhões de dólares para a Instacart.
A FordDirect, uma empresa de tecnologia de marketing focada em varejo automotivo, criou uma solução comercialmente pronta e monetizada indiretamente, projetada para melhorar o desempenho de vendas da rede de concessionárias da montadora. Tom Thomas, vice-presidente sênior de estratégia de dados, análise e IA, começou compilando dados brutos de vários canais, incluindo sites de concessionárias, sistemas CRM e sistemas de gestão de back-office, e depois combinou várias fontes externas de dados em sua plataforma de jornada do cliente. Com a base de dados e tecnologia adequada, ele e sua equipe conseguiram transformar os dados em uma ferramenta de análise que ajuda as concessionárias a otimizar seus gastos com publicidade. A ferramenta ajuda a impulsionar compras de veículos e agendamentos de serviços em canais digitais. As concessionárias também podem usar os dados para segmentar clientes por veículo de interesse, status de propriedade e propensão à compra, permitindo mensagens direcionadas. A FordDirect ajudou as concessionárias a alcançar um aumento de 40% nas vendas e uma redução de 22% no custo por lead para clientes dentro de segmentos-alvo.
A monetização de dados pode ser uma fonte de nova receita — e, quando executada corretamente, pode ter grande influência na direção estratégica da sua organização. A jornada para a monetização eficaz de dados envolve entender o potencial dos seus dados, escolher os parceiros certos, selecionar um tipo de oferta e implementar medidas de segurança robustas. Existe uma razão pela qual mais empresas estão adotando essa estratégia: porque os benefícios podem ser substanciais.
Fonte:
Uma versão deste artigo foi publicada na edição de novembro-dezembro de 2025 do periódico Harvard Business Review.
Sobre os autores:
Suraj Srinivasan é professor de administração de empresas na Harvard Business School, presidente do Digital Value Lab e membro do conselho da Harvard Business Publishing.
Robin Seibert é gerente de engajamento na McKinsey & Company e ex-pesquisador visitante do Digital Value Lab.
Mohammed Aaser é diretor de estratégia da empresa de análise de dados Domo.
Traduzido pelo ChatGPT 5.