Comment utiliser les données pour trouver des idées commerciales fabuleuses

À l'ère du numérique, les données sont omniprésentes et il est essentiel de savoir comment les utiliser en entreprise pour générer des idées. Les données peuvent être trouvées dans les endroits les plus inattendus et peuvent être utilisées à différentes fins. De plus, les scientifiques des données utilisent même des données pour trouver des modèles et prédire les tendances futures de nos jours.

En recherchant la demande de produits/services, en exécutant des analyses prédictives, en identifiant les domaines les plus demandés, en suivant les sujets tendances et en utilisant des données éprouvées sur les concurrents, les entreprises peuvent trouver des lacunes utiles et lucratives sur le marché à combler.

La clé de tout cela, ce sont les données. C'est la force motrice de l'informatique décisionnelle moderne, et c'est là que les entreprises les plus performantes trouvent leurs meilleures idées.

Cet article présente une ventilation complète de la façon dont une entreprise peut découvrir de nouvelles idées en exploitant le Big Data.

Commençons.

Comment tirer parti des données pour des idées commerciales

Selon la nature et la portée de votre entreprise, les données peuvent être le facteur déterminant derrière des décisions commerciales fructueuses.

Voici quelques conseils pratiques sur la façon de générer une idée d'entreprise à partir de données :

1. Rechercher la demande de produits et de services

La principale raison pour laquelle les mégadonnées sont si précieuses réside dans les informations liées aux produits qu'elles peuvent fournir. Pour obtenir ces informations, vous devez exécuter des recherches pour des requêtes et des statistiques spécifiques.

La demande est mesurée en impressions, conversations, chiffres de vente et autres termes hautement mesurables. Cependant, la recherche de la demande liée à des qualités de produit spécifiques peut aider à déterminer quel aspect d'un certain produit est le plus populaire.

Cela aidera à créer des produits avec toutes les qualités que les consommateurs aiment.

Par exemple, imaginez que vous cherchez des idées sur la façon de créer l'expérience idéale sur les réseaux sociaux. Vous pouvez commencer par regarder ce que les gens attendent des plateformes sociales existantes.

Des outils logiciels tels que Yellowfin BI, Sisense et Zoho peuvent aider à visualiser, analyser et transformer les données en informations significatives liées à la demande du marché.

Source : Albacore

2. Exécutez l'analyse prédictive

Une fois que vous avez des informations pertinentes sur la popularité d'un produit, vous pouvez exécuter des analyses prédictives pour confirmer exactement quand ces produits seront populaires ou rentables.

Source : Boldbi

La prévision des résultats commerciaux est nécessaire pour deux raisons principales :

1. À moins d'une nouvelle invention révolutionnaire, c'est le seul moyen de prendre de l'avance sur un marché déjà saturé.
2. Il vous montre la précision de votre propre analyse de données.

L'analyse prédictive moderne utilise l'apprentissage automatique pour rationaliser davantage l'ensemble du processus de Business Intelligence (BI).

La plupart des moteurs d'analyse sont dotés de capacités d'apprentissage automatique intégrées qui sont toutes basées dans et autour d'une seule base de données.

3. Identifier les domaines de forte demande

Une fois que vous avez des données sur les produits et leur popularité saisonnière, vous pouvez identifier les domaines liés au produit qui sont en forte demande.

Vous pouvez utiliser des outils d'analyse des tendances pour déterminer quels domaines connaissent une croissance rapide et deviennent plus importants en examinant l'évolution de leurs termes de recherche dominants au fil du temps.

Si trop de gens essaient déjà d'y investir, passez votre chemin. Examinez les tendances existantes dans l'industrie et déterminez comment elles peuvent soutenir vos initiatives.

Bien qu'il ne soit pas nécessaire de mettre en œuvre toutes les fonctionnalités très demandées dans un seul produit ou service, cela permet de fournir aux clients le plus de valeur possible en une seule fois.

Cela a deux avantages principaux :

1. Il informe le client sur la qualité de la solution que vous proposez.
2. Cela empêche les clients de chercher ailleurs les fonctionnalités manquantes.

La meilleure chose à propos du côté "demande de produits" de l'étude de marché est que vous pouvez le faire via des enquêtes. Un logiciel tel que SurveyMonkey est idéal pour cela.

Source : Enquête sur les singes

4. Suivre les sujets tendance

Vous pouvez également suivre divers sujets tendance liés à votre produit, tels que les nouvelles fonctionnalités spécifiques du produit ou les nouvelles technologies dont les gens parlent.

Heureusement, il existe une douzaine de plates-formes qui contiennent toutes des informations client précieuses et exploitables.

Les plateformes de médias sociaux telles que Twitter, Facebook et même Instagram peuvent aider à déterminer ce que le public pense d'un type de produit spécifique. Les sites de streaming tels que YouTube peuvent également fournir des données importantes à cet égard.

Cela dit, certaines des données les plus précieuses se trouveront sur les forums de questions-réponses et les forums de discussion généraux tels que Reddit et Quora. C'est là que vous trouverez des clients posant des questions très spécifiques qui révèlent des problèmes importants et une demande directe.

Avec un bon outil d'analyse de données en main, les entreprises peuvent simplement mettre en œuvre une recherche de données avec des mots-clés et des termes de recherche spécifiques à la tendance. Cela produira des tonnes de données multiplateformes importantes.

Google Trends est un exemple idéal d'outils de découverte de tendances dont vous aurez besoin pour suivre efficacement les principaux sujets de conversation.

Source : Google Tendances

5. Utiliser les données des concurrents

Enfin, vous pouvez tirer parti des données sur vos concurrents pour découvrir ce qui a fonctionné pour eux dans le passé afin de proposer des idées dans le même esprit.

Dans le marché saturé d'aujourd'hui, il y a de fortes chances que quelqu'un ait déjà eu une idée similaire à la vôtre. Bien qu'il ne soit pas conseillé d'aborder le marché avec cette attitude, c'est toujours un état d'esprit réaliste car cela aide à réduire les efforts inutiles.

Vos concurrents directs peuvent disposer de données importantes que vous pouvez utiliser pour optimiser votre idée pour le marché. Aussi minime soit-elle, toute quantité de données précieuses peut vous aider à éviter les erreurs qu'ils ont commises avec un produit similaire.

Bien sûr, cela ne s'applique pas si votre produit est complètement unique et n'a pas d'alternative, même lointaine, sur le marché actuel. Cependant, même dans un tel cas, connaître les performances habituelles des produits dans ce secteur peut vous aider à définir des attentes de vente réalistes.

Exemple : Tesla Motors

Tesla est une marque connue pour ses innovations constantes et rapides dans le domaine des véhicules électriques (VE). C'est également l'une des plus grandes puissances BI au monde.

Ce qui distingue Tesla, cependant, c'est la façon dont il applique l'analyse des données pour l'amélioration globale du produit.

Par exemple, la société a évalué la demande de produits en observant la demande de véhicules hybrides tels que la Toyota Prius. Ensuite, il a exécuté des analyses prédictives pour prévoir la popularité d'un tel produit (sous forme entièrement électrique) dans une décennie ou plus.

Après cela, ils ont identifié les aspects de la conception des véhicules électriques qui étaient les plus demandés. Par exemple, les hybrides et autres offres tout électriques étaient sous-alimentés et manquaient de mises à niveau technologiques importantes par rapport aux modèles standard.

Enfin, ils ont collecté les chiffres de vente des véhicules concurrents. Au lieu de fonder la décision sur les ventes totales, ils ont appliqué les améliorations conceptuelles qu'ils ont proposées sur la base d'une analyse de données antérieure.

Tout cela a abouti à un produit qui est la norme par rapport à laquelle les véhicules électriques sont mesurés aujourd'hui.

Top 5 des outils et logiciels pour la collecte de données d'entreprise

Il existe des tonnes d'excellentes plateformes d'informatique décisionnelle pour la collecte et la gestion des données d'entreprise, mais voici les outils de Big Data les plus importants et les plus fiables du marché.

1. (Microsoft) Azure HDInsight

Azure HDInsight est un service d'analyse de données volumineuses basé sur le cloud qui peut traiter d'énormes quantités de données historiques ou en continu.

2. MongoDB

MongoDB est un programme de gestion de base de données open source qui organise, stocke et récupère des données pour des applications à grande échelle. Conçu principalement comme une plate-forme de stockage, il a la capacité supplémentaire de récupérer rapidement les informations pertinentes.

3. Microsoft Power BI

MS Power BI est un logiciel de visualisation de données qui aide à organiser les données dans des présentations visuelles significatives. Bien qu'il puisse être utilisé pour une simple représentation visuelle, le logiciel est principalement utilisé pour les applications de business intelligence.

4. Nuage d'analyse Oracle

Analytics Cloud est le logiciel d'analyse de données d'Oracle. C'est la moitié du duo de logiciels « data management for business intelligence » (l'autre étant Data Miner). Le logiciel basé sur le cloud peut obtenir n'importe quel type d'informations à partir d'un ensemble de données donné.

5. Mineur de données Oracle

Data Miner est essentiellement un ensemble d'algorithmes de collecte de données intégrés à la suite logicielle de base de données d'entreprise proposée par Oracle. Il exécute une grande variété de tâches liées à l'exploitation minière, toutes avec une fonctionnalité d'apprentissage automatique intelligente intégrée.

Erreurs courantes à éviter lors de l'utilisation de données pour des idées commerciales

Les données sont une ressource puissante pour déterminer quelles idées commerciales ont le plus de potentiel. Cependant, il existe des pièges dans lesquels il est facile de tomber si vous ne faites pas attention. Voici quelques choses à éviter.

◉ Mettre en œuvre des idées au-delà de la capacité budgétaire

C'est un concept fondamental de l'informatique décisionnelle de toujours tenir compte des contraintes budgétaires avant et pendant la mise en œuvre. Ne tombez pas dans le piège d'allouer des ressources supplémentaires lorsqu'une idée semble trop belle pour être ignorée.

◉ Copier entièrement les idées de produits populaires

Vos analyses peuvent montrer qu'un certain produit ou une fonctionnalité est populaire. Cependant, ne l'implémentez pas tel quel. Ce qui fonctionne pour un concurrent (et son public) peut ne pas fonctionner pour vous (et le vôtre).

◉ Ne pas aligner les idées sur les objectifs commerciaux à long terme

Il est facile d'ignorer les progrès à long terme s'il existe une opportunité de profit rapide via une idée innovante. Assurez-vous que vos idées ne négligent pas la croissance et la stabilité financières à long terme.

◉ Des idées précipitées à la mise en œuvre

Un produit précipité est souvent un produit raté. Évitez les rappels embarrassants et coûteux (ou pire) et testez chaque fonctionnalité du produit de manière approfondie avant le lancement.

◉ Ne pas obtenir l'adhésion de l'utilisateur final

Vos meilleures idées commerciales peuvent ne pas toucher le public si elles n'offrent pas de solution aux problèmes actuels de vos utilisateurs. Assurez-vous de mettre en œuvre les demandes du public les plus mentionnées et testez les idées de manière préventive à l'aide de groupes de discussion.

◉ Pas assez de formation en BI

L'intelligence d'affaires est excellente lorsqu'elle est utilisée et mise en œuvre correctement. Cependant, cela peut submerger vos équipes créatives si vous n'avez pas utilisé les données aussi intensivement auparavant. Formez-les spécifiquement sur les concepts et les meilleures pratiques de BI et renforcez cet apprentissage avec un développement professionnel continu dans le domaine.

◉ Faire confiance aux données plutôt qu'à l'intuition

Des idées commerciales innovantes peuvent aider à créer une affinité avec les clients (et à soutenir le résultat net). Cependant, si une idée ne correspond pas à vos valeurs en tant qu'entreprise ou à ce que votre public attend de vous, il peut être préférable de la repenser.

De plus, peu importe la quantité de données commerciales positives dont vous disposez concernant une idée si ce n'est pas le bon moment ou l'espace commercial pour la lancer, suivez votre instinct.

Dernières pensées

Le succès ou l'échec d'une proposition commerciale pour une nouvelle idée dépend de la quantité de recherche qui la sous-tend réellement. En exploitant les données pour les entreprises, les entreprises peuvent garantir une réponse positive du marché via des produits et services plus proches de la demande du marché.

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