Cómo usar los datos para encontrar algunas ideas de negocios fabulosas

En esta era digital, los datos están en todas partes y saber cómo usarlos en los negocios para generar ideas es significativamente esencial. Los datos se pueden encontrar en los lugares más inesperados y se pueden utilizar para diferentes propósitos. Además, los científicos de datos incluso usan datos para encontrar patrones y predecir tendencias futuras en la actualidad.

Mediante la investigación de la demanda de productos/servicios, la ejecución de análisis predictivos, la identificación de áreas de mayor demanda, el seguimiento de temas de tendencias y el uso de datos comprobados de la competencia, las empresas pueden encontrar vacíos útiles y lucrativos en el mercado para llenar.

La clave de todo esto son los datos. Es la fuerza impulsora detrás de la inteligencia empresarial moderna y es donde las empresas más exitosas encuentran sus mejores ideas.

Este artículo presenta un desglose completo de cómo una empresa puede descubrir nuevas ideas aprovechando los grandes datos.

Empecemos.

Cómo aprovechar los datos para ideas de negocios

Dependiendo de la naturaleza y el alcance de su negocio, los datos pueden ser el factor determinante detrás de las decisiones comerciales exitosas.

Aquí hay algunos consejos prácticos sobre cómo generar una idea de negocio a partir de datos:

1. Investigación de la demanda de productos y servicios

La razón principal por la que los grandes datos son tan valiosos es la información relacionada con el producto que puede proporcionar. Para obtener esta información, debe realizar búsquedas de consultas y estadísticas específicas.

La demanda se mide en impresiones, conversaciones, números de ventas y otros términos altamente medibles. Sin embargo, investigar la demanda relacionada con cualidades específicas del producto puede ayudar a determinar qué aspecto de un determinado producto es más popular.

Esto ayudará a crear productos con todas las cualidades que gustan a los consumidores.

Por ejemplo, imagine que está buscando ideas sobre cómo crear la experiencia ideal en las redes sociales. Puede comenzar observando lo que la gente quiere de las plataformas sociales existentes.

Las herramientas de software como Yellowfin BI, Sisense y Zoho pueden ayudar a visualizar, analizar y convertir los datos en información significativa relacionada con la demanda del mercado.

Fuente: aleta amarilla

2. Ejecute análisis predictivos

Una vez que tenga información relevante sobre la popularidad de un producto, puede ejecutar análisis predictivos para confirmar exactamente cuándo esos productos serán populares o rentables.

Fuente: Boldbi

Predecir los resultados comerciales es necesario por dos razones principales:

1. A falta de un nuevo invento innovador, es la única forma de salir adelante en un mercado ya saturado.
2. Le muestra la precisión de su propio análisis de datos.

El análisis predictivo moderno utiliza el aprendizaje automático para optimizar aún más todo el proceso de inteligencia empresarial (BI).

La mayoría de los motores de análisis vienen con capacidades de aprendizaje automático integradas que se basan en una sola base de datos y en torno a ella.

3. Identificar áreas de alta demanda

Una vez que tenga datos sobre los productos y su popularidad estacional, puede identificar qué áreas relacionadas con el producto tienen una gran demanda.

Puede utilizar herramientas de análisis de tendencias para averiguar qué áreas están creciendo rápidamente y volviéndose más importantes observando cómo cambian sus términos de búsqueda dominantes con el tiempo.

Si demasiadas personas ya están tratando de invertir allí, siga adelante. Mire las tendencias existentes en la industria y descubra cómo pueden apoyar sus iniciativas.

Aunque no es necesario implementar todas las características de alta demanda en un producto o servicio, ayuda a proporcionar a los clientes el mayor valor posible de una sola vez.

Esto tiene dos ventajas principales:

1. Informa al cliente sobre la calidad de la solución que ofreces.
2. Evita que los clientes busquen en otra parte las funciones que faltan.

Lo mejor del lado de la "demanda de productos" de la investigación de mercado es que puede hacerlo a través de encuestas. El software como SurveyMonkey es ideal para eso.

Fuente: Survey Monkey

4. Seguimiento de temas de tendencia

También puede realizar un seguimiento de varios temas de tendencias relacionados con su producto, como características específicas de nuevos productos o nuevas tecnologías de las que habla la gente.

Afortunadamente, hay una docena de plataformas que contienen información valiosa y útil sobre los clientes.

Las plataformas de redes sociales como Twitter, Facebook e incluso Instagram pueden ayudar a determinar qué piensa el público sobre un tipo de producto específico. Los sitios de transmisión como YouTube también pueden arrojar datos importantes a este respecto.

Dicho esto, algunos de los datos de mayor valor estarán en los foros de preguntas y respuestas y en los foros de discusión general, como Reddit y Quora. Aquí es donde encontrará clientes que hacen preguntas muy específicas que revelan puntos débiles significativos y demanda directa.

Con una buena herramienta de análisis de datos a mano, las empresas pueden simplemente implementar una búsqueda de datos con palabras clave y términos de búsqueda específicos de tendencias. Esto producirá toneladas de importantes datos multiplataforma.

Google Trends es un ejemplo ideal de herramientas de descubrimiento de tendencias que necesitará para realizar un seguimiento eficaz de los principales temas de conversación.

Fuente: Tendencias de Google

5. Usar datos de la competencia

Por último, puede aprovechar los datos de sus competidores para descubrir qué funcionó para ellos en el pasado para generar ideas similares.

En el mercado saturado de hoy, es probable que a alguien ya se le haya ocurrido una idea similar a la suya. Si bien no es aconsejable acercarse al mercado con esta actitud, sigue siendo una mentalidad realista, ya que ayuda a reducir los esfuerzos inútiles.

Tus competidores directos pueden tener algunos datos importantes que puedes usar para optimizar tu idea para el mercado. No importa cuán insignificante sea, cualquier cantidad de datos valiosos puede ayudarlo a evitar los errores que cometieron con un producto similar.

Por supuesto, esto no se aplica si su producto es completamente único y no tiene alternativas, ni siquiera distantes, en el mercado actual. Sin embargo, incluso en tal caso, saber cómo funcionan los productos en esa industria puede ayudarlo a establecer expectativas de ventas realistas.

Ejemplo: Tesla Motors

Tesla es una marca conocida por su constante y rápida innovación en el campo de los vehículos eléctricos (EV). También es una de las mayores potencias de BI del mundo.

Sin embargo, lo que separa a Tesla es cómo aplica el análisis de datos para la mejora general del producto.

Por ejemplo, la empresa calculó la demanda del producto observando la demanda de vehículos híbridos como el Toyota Prius. Luego, ejecutó análisis predictivos para proyectar qué tan popular podría ser un producto de este tipo (en forma totalmente eléctrica) en una década o más.

Después de eso, identificaron qué aspectos del diseño de vehículos eléctricos tenían mayor demanda. Por ejemplo, los híbridos y otras ofertas totalmente eléctricas tenían poca potencia y carecían de mejoras tecnológicas significativas con respecto a los modelos estándar.

Finalmente, recopilaron cifras de ventas de vehículos de la competencia. En lugar de basar la decisión en las ventas totales, aplicaron las mejoras conceptuales que propusieron basándose en análisis de datos anteriores.

Todo eso dio como resultado un producto que es el estándar contra el cual se miden los vehículos eléctricos en la actualidad.

Las 5 mejores herramientas y software para la recopilación de datos comerciales

Hay toneladas de excelentes plataformas de inteligencia comercial para la recopilación y administración de datos empresariales, pero estas son las herramientas de big data más grandes y confiables del mercado.

1. (Microsoft) Azure HDInsight

Azure HDInsight es un servicio de análisis de big data basado en la nube que puede procesar grandes cantidades de datos históricos o de transmisión.

2. Mongo DB

MongoDB es un programa de gestión de bases de datos de código abierto que organiza, almacena y recupera datos para aplicaciones a gran escala. Diseñado principalmente como una plataforma de almacenamiento, tiene la capacidad adicional de recuperar información relevante rápidamente.

3. Microsoft Power BI

MS Power BI es un software de visualización de datos que ayuda a organizar los datos en presentaciones visuales significativas. Aunque se puede usar para una representación visual simple, el software se usa principalmente para aplicaciones de inteligencia comercial.

4. Nube de análisis de Oracle

Analytics Cloud es el software de análisis de datos de Oracle. Es la mitad del dúo de software de "gestión de datos para inteligencia comercial" (el otro es Data Miner). El software basado en la nube puede obtener cualquier tipo de información a partir de un conjunto de datos determinado.

5. Minero de datos de Oracle

Data Miner es esencialmente un conjunto de algoritmos de recopilación de datos integrados en el paquete de software de base de datos empresarial que ofrece Oracle. Realiza una gran variedad de tareas relacionadas con la minería, todas con funcionalidad de aprendizaje automático inteligente incorporada.

Errores comunes que se deben evitar al usar datos para ideas de negocios

Los datos son un recurso poderoso para determinar qué ideas comerciales tienen el mayor potencial. Sin embargo, hay algunas trampas en las que es fácil caer si no tienes cuidado. Aquí hay algunas cosas de las que debe mantenerse alejado.

◉ Implementación de ideas más allá de la capacidad presupuestaria

Es un concepto fundamental de la inteligencia empresarial considerar siempre las restricciones presupuestarias antes y durante la implementación. No caiga en la trampa de asignar recursos adicionales cuando una idea suena demasiado buena como para pasarla por alto.

◉ Copia completa de ideas de productos populares

Sus análisis pueden mostrar que cierto producto o característica es popular. Sin embargo, no lo implemente como está. Lo que funciona para un competidor (y su audiencia) podría no funcionar para ti (y los tuyos).

◉ No alinear las ideas con los objetivos comerciales a largo plazo

Es fácil ignorar el progreso a largo plazo si existe una oportunidad de obtener ganancias rápidas a través de una idea innovadora. Asegúrese de que sus ideas no pasen por alto el crecimiento y la estabilidad financiera a largo plazo.

◉ Ideas apresuradas para la implementación

Un producto apresurado es a menudo un producto fallido. Evite retiros vergonzosos y costosos (o algo peor) y pruebe exhaustivamente cada característica del producto antes del lanzamiento.

◉ No obtener la aceptación del usuario final

Tus mejores ideas de negocio pueden no conectar con la audiencia si no ofrecen una solución a los problemas actuales de tus usuarios. Asegúrese de implementar las demandas de la audiencia más mencionadas y pruebe las ideas de manera preventiva utilizando grupos focales.

◉ No entrenar lo suficiente en BI

La inteligencia empresarial es excelente cuando se usa e implementa correctamente. Sin embargo, puede abrumar a sus equipos creativos si no ha utilizado los datos de forma tan extensa antes. Entrénelos específicamente en conceptos y mejores prácticas de BI y refuerce ese aprendizaje con desarrollo profesional continuo en el campo.

◉ Confiar en los datos sobre la intuición

Las ideas de negocios innovadoras pueden ayudar a crear afinidad con el cliente (y respaldar el resultado final). Sin embargo, si una idea no se ajusta a sus valores como empresa o lo que su audiencia espera de usted, puede ser mejor reconsiderarla.

Además, no importa cuántos datos comerciales positivos tenga con respecto a una idea si no es el momento o el espacio comercial adecuado para lanzarla, siga su instinto.

Pensamientos finales

El éxito o el fracaso de una propuesta comercial para una nueva idea depende de cuánta investigación haya realmente detrás de ella. Al aprovechar los datos para los negocios, las empresas pueden garantizar una respuesta positiva del mercado a través de productos y servicios que están más cerca de la demanda del mercado.

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