كيفية استخدام البيانات للعثور على بعض الأفكار التجارية الرائعة

في هذا العصر الرقمي ، البيانات موجودة في كل مكان ، ومعرفة كيفية استخدام البيانات في الأعمال لتوليد الأفكار أمر ضروري للغاية. يمكن العثور على البيانات في أكثر الأماكن غير المتوقعة ، ويمكن استخدامها لأغراض مختلفة. علاوة على ذلك ، يستخدم علماء البيانات البيانات للعثور على الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية في الوقت الحاضر.

من خلال البحث عن طلب المنتج / الخدمة ، وتشغيل التحليلات التنبؤية ، وتحديد المجالات الأكثر طلبًا ، وتتبع الموضوعات الشائعة ، واستخدام بيانات المنافسين المثبتة ، يمكن للشركات العثور على فجوات مفيدة ومربحة في السوق لسدها.

مفتاح كل هذا هو البيانات. إنها القوة الدافعة وراء ذكاء الأعمال الحديث ، وهي المكان الذي تجد فيه معظم الشركات الناجحة أفضل أفكارها.

تحتوي هذه المقالة على تحليل كامل لكيفية اكتشاف الأعمال التجارية لأفكار جديدة من خلال الاستفادة من البيانات الضخمة.

هيا بنا نبدأ.

كيفية الاستفادة من البيانات لأفكار الأعمال

اعتمادًا على طبيعة ونطاق عملك ، يمكن أن تكون البيانات هي العامل المحدد وراء قرارات العمل الناجحة.

فيما يلي بعض النصائح العملية حول كيفية إنشاء فكرة عمل من البيانات:

1. طلب ​​البحث عن المنتجات والخدمات

السبب الرئيسي لقيمة البيانات الضخمة هو الرؤى المتعلقة بالمنتج التي يمكن أن توفرها. للحصول على هذه الأفكار ، تحتاج إلى إجراء عمليات بحث عن استعلامات وإحصاءات محددة.

يُقاس الطلب بعدد مرات الظهور والمحادثات وأرقام المبيعات والمصطلحات الأخرى القابلة للقياس بدرجة عالية. ومع ذلك ، فإن البحث عن الطلب المرتبط بصفات منتج معينة يمكن أن يساعد في تحديد أي جانب من منتج معين هو الأكثر شيوعًا.

سيساعد هذا في إنشاء منتجات بجميع الصفات التي يحبها المستهلكون.

على سبيل المثال ، تخيل أنك تبحث عن أفكار حول كيفية إنشاء تجربة وسائط اجتماعية مثالية. يمكنك البدء بالنظر إلى ما يريده الناس من المنصات الاجتماعية الحالية.

يمكن أن تساعد أدوات البرامج مثل Yellowfin BI و Sisense و Zoho في تصور البيانات وتحليلها وتحويلها إلى رؤى ذات مغزى تتعلق بطلب السوق.

المصدر: Yellowfin

2. قم بتشغيل التحليلات التنبؤية

بمجرد أن يكون لديك بعض الأفكار ذات الصلة فيما يتعلق بشعبية المنتج ، يمكنك تشغيل التحليلات التنبؤية لتأكيد بالضبط متى ستكون هذه المنتجات مشهورة أو مربحة.

المصدر: بولدبي

يعد توقع نتائج الأعمال أمرًا ضروريًا لسببين رئيسيين:

1. بعيدًا عن الاختراع الجديد الرائد ، فهو الطريقة الوحيدة للمضي قدمًا في سوق مشبعة بالفعل.
2. يظهر لك دقة تحليل البيانات الخاصة بك.

تستخدم التحليلات التنبؤية الحديثة التعلم الآلي لزيادة تبسيط عملية ذكاء الأعمال بالكامل (BI).

تأتي معظم محركات التحليلات مزودة بإمكانيات التعلم الآلي المضمنة التي تستند جميعها إلى قاعدة بيانات واحدة وحولها.

3. تحديد المناطق ذات الطلب المرتفع

بمجرد حصولك على بيانات حول المنتجات وشعبيتها الموسمية ، يمكنك تحديد المجالات ذات الصلة بالمنتج التي يزداد الطلب عليها.

يمكنك استخدام أدوات تحليل الاتجاه لمعرفة المجالات التي تنمو بسرعة وتصبح أكثر أهمية من خلال النظر في كيفية تغير مصطلحات البحث السائدة بمرور الوقت.

إذا كان الكثير من الناس يحاولون بالفعل الاستثمار هناك ، فانتقل. انظر إلى الاتجاهات الحالية في الصناعة واكتشف كيف يمكن أن تدعم مبادراتك.

على الرغم من أنه ليس من الضروري تنفيذ جميع الميزات عالية الطلب في منتج أو خدمة واحدة ، إلا أنه يساعد في تزويد العملاء بأكبر قدر ممكن من القيمة دفعة واحدة.

هذا له ميزتان رئيسيتان:

1. يُعلم العميل بجودة الحل الذي تقدمه.
2. يمنع العملاء من البحث في مكان آخر عن الميزات المفقودة.

أفضل شيء في جانب "الطلب على المنتج" في أبحاث السوق هو أنه يمكنك القيام بذلك من خلال الاستطلاعات. برامج مثل SurveyMonkey مثالية لذلك.

المصدر: Survey Monkey

4. تتبع المواضيع الشائعة

يمكنك أيضًا تتبع العديد من الموضوعات الشائعة التي تتعلق بمنتجك ، مثل ميزات منتج جديد معين أو تقنية جديدة يتحدث عنها الأشخاص.

لحسن الحظ ، هناك العشرات من المنصات التي تحتوي جميعها على رؤى عملاء قيمة وقابلة للتنفيذ.

يمكن أن تساعد منصات الوسائط الاجتماعية مثل Twitter و Facebook وحتى Instagram في تحديد رأي الجمهور في نوع منتج معين. يمكن لمواقع البث مثل YouTube أيضًا تقديم بيانات مهمة في هذا الصدد.

ومع ذلك ، ستكون بعض البيانات الأكثر قيمة على لوحات الأسئلة والأجوبة ومنتديات المناقشة العامة مثل Reddit و Quora. هذا هو المكان الذي ستجد فيه العملاء يطرحون أسئلة محددة للغاية تكشف عن نقاط ضعف كبيرة وطلب مباشر.

مع وجود أداة تحليل بيانات جيدة في متناول اليد ، يمكن للشركات ببساطة تنفيذ بحث عن البيانات باستخدام كلمات رئيسية ومصطلحات بحث خاصة بالاتجاه. سيؤدي ذلك إلى إنتاج الكثير من البيانات المهمة عبر الأنظمة الأساسية.

تعد Google Trends مثالًا مثاليًا لأدوات اكتشاف الاتجاهات التي ستحتاج إليها لتتبع الموضوعات الرئيسية للمحادثة بشكل فعال.

المصدر: Google Trends

5. استخدم بيانات المنافس

أخيرًا ، يمكنك الاستفادة من البيانات الخاصة بمنافسيك لاكتشاف ما كان يعمل لهم في الماضي للتوصل إلى أفكار في نفس السياق.

في السوق المشبعة اليوم ، من المحتمل أن يكون هناك شخص ما قد توصل بالفعل إلى فكرة مشابهة لفكرتك. على الرغم من أنه لا يُنصح بالتعامل مع السوق بهذا الموقف ، إلا أنه لا يزال هناك عقلية واقعية لتساعد في تقليل الجهود المهدرة.

قد يكون لدى منافسيك المباشرين بعض البيانات المهمة التي يمكنك استخدامها لتحسين فكرتك للسوق. مهما كانت طفيفة ، فإن أي قدر من البيانات القيمة يمكن أن يساعدك على تجنب الأخطاء التي ارتكبوها مع منتج مماثل.

بالطبع ، هذا لا ينطبق إذا كان منتجك فريدًا تمامًا وليس له بدائل ، حتى البعيدة ، في السوق الحالية. ومع ذلك ، حتى في مثل هذه الحالة ، فإن معرفة كيفية أداء المنتجات عادة في تلك الصناعة قد يساعدك على وضع توقعات مبيعات واقعية.

مثال: تسلا موتورز

Tesla هي علامة تجارية معروفة بالابتكار المتسق والسريع في مجال السيارات الكهربائية (EVs). إنها أيضًا واحدة من أكبر مراكز القوى العاملة في ذكاء الأعمال في العالم.

ومع ذلك ، فإن ما يميز Tesla هو كيفية تطبيق تحليلات البيانات لتحسين المنتج بشكل عام.

على سبيل المثال ، قامت الشركة بقياس الطلب على المنتج من خلال مراقبة الطلب على المركبات الهجينة مثل تويوتا بريوس. بعد ذلك ، قامت بإجراء تحليلات تنبؤية لتوقع مدى شعبية مثل هذا المنتج (في شكل كهربائي كامل) في غضون عقد أو أكثر.

بعد ذلك ، حددوا جوانب تصميم السيارة الكهربائية الأكثر طلبًا. على سبيل المثال ، كانت السيارات الهجينة وغيرها من العروض الكهربائية بالكامل ضعيفة وتفتقر إلى أي ترقيات تقنية مهمة على الطرز القياسية.

أخيرًا ، قاموا بجمع أرقام مبيعات السيارات المنافسة. بدلاً من اتخاذ القرار بناءً على إجمالي المبيعات ، قاموا بتطبيق التحسينات المفاهيمية التي توصلوا إليها بناءً على تحليل البيانات السابق.

كل ذلك نتج عنه منتج يمثل المعيار الذي تقاس عليه المركبات الكهربائية اليوم.

أفضل 5 أدوات وبرامج لجمع بيانات الأعمال

هناك الكثير من منصات ذكاء الأعمال الرائعة لجمع بيانات المؤسسة وإدارتها ، ولكن فيما يلي أكبر أدوات البيانات الضخمة وأكثرها ثقة في السوق.

1. (مايكروسوفت) Azure HDInsight

Azure HDInsight هي خدمة تحليلات البيانات الضخمة المستندة إلى السحابة والتي يمكنها معالجة كميات هائلة من البيانات التاريخية أو المتدفقة.

2. MongoDB

MongoDB هو برنامج إدارة قواعد بيانات مفتوح المصدر يقوم بتنظيم وتخزين واسترداد البيانات للتطبيقات واسعة النطاق. تم تصميمه بشكل أساسي كمنصة تخزين ، ولديه القدرة الإضافية على استرداد المعلومات ذات الصلة بسرعة.

3. مايكروسوفت باور بي

MS Power BI هو برنامج لتصور البيانات يساعد في ترتيب البيانات في عروض مرئية ذات مغزى. على الرغم من أنه يمكن استخدامه للتمثيل المرئي البسيط ، إلا أن البرنامج يستخدم بشكل أساسي لتطبيقات ذكاء الأعمال.

4. Oracle Analytics Cloud

Analytics Cloud هو برنامج تحليل بيانات Oracle. إنه نصف برنامج "إدارة البيانات لذكاء الأعمال" الثنائي (والآخر هو Data Miner). يمكن للبرنامج المستند إلى السحابة الحصول على أي نوع من الرؤى من مجموعة بيانات معينة.

5. عامل منجم البيانات أوراكل

يعد Data Miner في الأساس مجموعة من خوارزميات جمع البيانات المضمنة في مجموعة برامج قاعدة بيانات المؤسسة التي تقدمها Oracle. إنه يؤدي مجموعة كبيرة ومتنوعة من المهام المتعلقة بالتعدين ، وكلها مزودة بوظيفة التعلم الآلي الذكية المضمنة.

الأخطاء الشائعة التي يجب تجنبها عند استخدام البيانات لأفكار العمل

تُعد البيانات موردًا قويًا عند تحديد أفكار العمل التي تتمتع بأكبر قدر من الإمكانات. ومع ذلك ، هناك بعض المزالق التي يسهل الوقوع فيها إذا لم تكن حريصًا. إليك بعض الأشياء التي يجب الابتعاد عنها.

تنفيذ أفكار تتجاوز قدرة الميزانية

من المفاهيم الأساسية لذكاء الأعمال مراعاة قيود الميزانية دائمًا قبل وأثناء التنفيذ. لا تقع في فخ تخصيص موارد إضافية عندما تبدو الفكرة جيدة جدًا بحيث لا يمكن التغاضي عنها.

◉ نسخ أفكار المنتجات الشعبية بالكامل

قد تظهر تحليلاتك أن منتجًا أو ميزة معينة شائعة. ومع ذلك ، لا تنفذه كما هو. ما يصلح لمنافس (وجمهوره) قد لا يصلح لك (ولجمهورك).

◉ عدم مواءمة الأفكار مع أهداف العمل طويلة المدى

من السهل تجاهل التقدم على المدى الطويل إذا كانت هناك فرصة لتحقيق ربح سريع عبر فكرة مبتكرة. تأكد من أن أفكارك لا تتغاضى عن النمو والاستقرار المالي على المدى الطويل.

تسريع الأفكار للتنفيذ

غالبًا ما يكون المنتج المتسارع منتجًا فاشلاً. تجنب عمليات الاستدعاء المحرجة والمكلفة (أو ما هو أسوأ) واختبر كل ميزة من ميزات المنتج على نطاق واسع قبل الإطلاق.

◉ عدم الحصول على موافقة المستخدم النهائي

قد لا تتواصل أفضل أفكار عملك مع الجمهور إذا لم تقدم حلاً لمشاكل المستخدمين الحالية. تأكد من تنفيذ أكثر مطالب الجمهور المذكورة واختبر الأفكار بشكل استباقي باستخدام مجموعات التركيز.

◉ عدم التدريب الكافي في ذكاء الأعمال

ذكاء الأعمال رائع عند استخدامه وتطبيقه بشكل صحيح. ومع ذلك ، قد يربك فرقك الإبداعية إذا لم تستخدم البيانات على نطاق واسع من قبل. تدريبهم على وجه التحديد على مفاهيم ذكاء الأعمال وأفضل الممارسات وتعزيز هذا التعلم مع التطوير المهني المستمر في هذا المجال.

◉ الثقة في البيانات على الحدس

قد تساعد الأفكار التجارية المبتكرة في بناء تقارب العملاء (ودعم المحصلة النهائية). ومع ذلك ، إذا كانت الفكرة لا تتناسب مع قيمك كشركة أو ما يتوقعه جمهورك منك ، فقد يكون من الأفضل إعادة التفكير فيها.

علاوة على ذلك ، بغض النظر عن مقدار بيانات العمل الإيجابية التي لديك بخصوص فكرة ما إذا لم يكن الوقت مناسبًا أو مساحة العمل المناسبة لإطلاقها ، فانتقل إلى حدسك.

افكار اخيرة

يعتمد نجاح أو فشل اقتراح عمل لفكرة جديدة على مقدار البحث الذي يقف وراءها بالفعل. من خلال الاستفادة من البيانات للأعمال ، يمكن للشركات ضمان استجابة السوق الإيجابية عبر المنتجات والخدمات الأقرب إلى طلب السوق.

إذا كنت تستمتع بالقراءة ، فلا تتردد في الاشتراك في نشراتنا الإخبارية للحصول على أحدث الأخبار والمحتوى الواسع الحيلة.