Cara Menggunakan Data Untuk Menemukan Beberapa Ide Bisnis Luar Biasa

Di era digital ini, data ada di mana-mana dan mengetahui cara menggunakan data dalam bisnis untuk menghasilkan ide sangatlah penting. Data dapat ditemukan di tempat yang paling tidak terduga, dan dapat digunakan untuk tujuan yang berbeda. Selain itu, para ilmuwan data bahkan menggunakan data untuk menemukan pola dan memprediksi tren masa depan saat ini.

Dengan meneliti permintaan produk/layanan, menjalankan analitik prediktif, mengidentifikasi area permintaan terbesar, melacak topik yang sedang tren, dan menggunakan data pesaing yang telah terbukti, perusahaan dapat menemukan celah yang berguna dan menguntungkan di pasar untuk diisi.

Kunci dari semua ini adalah data. Ini adalah kekuatan pendorong di balik kecerdasan bisnis modern, dan di situlah sebagian besar perusahaan sukses menemukan ide terbaik mereka.

Artikel ini menampilkan perincian lengkap tentang bagaimana bisnis dapat menemukan ide-ide baru dengan memanfaatkan data besar.

Mari kita mulai.

Cara Memanfaatkan Data untuk Ide Bisnis

Bergantung pada sifat dan ruang lingkup bisnis Anda, data bisa menjadi faktor penentu di balik keputusan bisnis yang sukses.

Berikut adalah beberapa tips praktis tentang cara menghasilkan ide bisnis dari data:

1. Permintaan Riset untuk Produk dan Layanan

Alasan utama mengapa data besar sangat berharga adalah wawasan terkait produk yang dapat diberikannya. Untuk mendapatkan wawasan ini, Anda perlu menjalankan penelusuran untuk kueri dan statistik tertentu.

Permintaan diukur dalam tayangan, percakapan, angka penjualan, dan istilah lain yang sangat terukur. Namun, meneliti permintaan yang terkait dengan kualitas produk tertentu dapat membantu menentukan aspek mana dari produk tertentu yang paling populer.

Ini akan membantu menciptakan produk dengan semua kualitas yang disukai konsumen.

Misalnya, bayangkan Anda sedang mencari ide tentang cara menciptakan pengalaman media sosial yang ideal. Anda bisa mulai dengan melihat apa yang diinginkan orang dari platform sosial yang ada.

Alat perangkat lunak seperti Yellowfin BI, Sisense, dan Zoho dapat membantu memvisualisasikan, menganalisis, dan mengubah data menjadi wawasan yang bermakna terkait dengan permintaan pasar.

Sumber: Yellowfin

2. Jalankan Analisis Prediktif

Setelah Anda memiliki beberapa wawasan yang relevan mengenai popularitas suatu produk, Anda dapat menjalankan analitik prediktif untuk mengonfirmasi dengan tepat kapan produk tersebut akan populer atau menguntungkan.

Sumber: Boldbi

Memprediksi hasil bisnis diperlukan karena dua alasan utama:

1. Singkat dari penemuan baru yang inovatif, itu satu-satunya cara untuk maju di pasar yang sudah jenuh.
2. Ini menunjukkan keakuratan analisis data Anda sendiri.

Analitik prediktif modern menggunakan pembelajaran mesin untuk lebih merampingkan seluruh proses intelijen bisnis (BI).

Sebagian besar mesin analitik dilengkapi dengan kemampuan pembelajaran mesin bawaan yang semuanya berbasis di dalam dan di sekitar satu database.

3. Identifikasi Area Permintaan Tinggi

Setelah Anda memiliki data tentang produk dan popularitas musimannya, Anda dapat mengidentifikasi area mana yang terkait dengan produk yang paling diminati.

Anda dapat menggunakan alat analitik tren untuk mencari tahu area mana yang tumbuh cepat dan menjadi lebih penting dengan melihat bagaimana istilah pencarian dominan mereka berubah dari waktu ke waktu.

Jika sudah terlalu banyak orang yang mencoba berinvestasi di sana, lanjutkan. Lihat tren yang ada di industri dan cari tahu bagaimana tren tersebut dapat mendukung inisiatif Anda.

Meskipun tidak perlu menerapkan semua fitur permintaan tinggi dalam satu produk atau layanan, ini membantu memberikan nilai sebanyak mungkin kepada pelanggan sekaligus.

Ini memiliki dua keuntungan utama:

1. Ini memberi tahu pelanggan tentang kualitas solusi yang Anda tawarkan.
2. Ini mencegah pelanggan mencari fitur yang hilang di tempat lain.

Hal terbaik tentang sisi "permintaan produk" dari riset pasar adalah Anda dapat melakukannya melalui survei. Perangkat lunak seperti SurveyMonkey sangat ideal untuk itu.

Sumber: Survey Monyet

4. Lacak Topik Trending

Anda juga dapat melacak berbagai topik trending yang terkait dengan produk Anda, seperti fitur produk baru yang spesifik atau teknologi baru yang dibicarakan orang.

Untungnya ada selusin platform yang semuanya berisi wawasan pelanggan yang berharga dan dapat ditindaklanjuti.

Platform media sosial seperti Twitter, Facebook, dan bahkan Instagram dapat membantu menentukan pendapat audiens tentang jenis produk tertentu. Situs streaming seperti YouTube juga dapat menghasilkan data penting dalam hal ini.

Yang mengatakan, beberapa data bernilai paling tinggi akan ada di papan tanya jawab dan forum diskusi umum seperti Reddit dan Quora. Di sinilah Anda akan menemukan pelanggan mengajukan pertanyaan yang sangat spesifik yang mengungkapkan titik-titik kesulitan yang signifikan dan permintaan langsung.

Dengan alat analisis data yang baik, perusahaan dapat dengan mudah menerapkan pencarian data dengan kata kunci dan istilah pencarian khusus tren. Ini akan menghasilkan banyak data lintas platform yang penting.

Google Trends adalah contoh ideal alat penemuan tren yang Anda perlukan untuk melacak topik utama percakapan secara efektif.

Sumber: Google Trends

5. Gunakan Data Pesaing

Terakhir, Anda dapat memanfaatkan data tentang pesaing Anda untuk menemukan apa yang berhasil bagi mereka di masa lalu untuk menghasilkan ide yang serupa.

Di pasar jenuh saat ini, kemungkinan seseorang telah datang dengan ide yang mirip dengan Anda. Meskipun tidak disarankan untuk mendekati pasar dengan sikap ini, namun tetap merupakan pola pikir yang realistis karena membantu mengurangi upaya yang sia-sia.

Pesaing langsung Anda mungkin memiliki beberapa data penting yang dapat Anda gunakan untuk mengoptimalkan ide Anda untuk pasar. Tidak peduli seberapa kecil, sejumlah data berharga dapat membantu Anda menghindari kesalahan yang mereka buat dengan produk serupa.

Tentu saja, ini tidak berlaku jika produk Anda benar-benar unik dan tidak memiliki alternatif, bahkan yang jauh, di pasar saat ini. Namun, bahkan dalam kasus seperti itu, mengetahui bagaimana kinerja produk biasanya di industri tersebut dapat membantu Anda menetapkan ekspektasi penjualan yang realistis.

Contoh: Tesla Motors

Tesla adalah merek yang dikenal dengan inovasi yang konsisten dan cepat di bidang kendaraan listrik (EV). Ini juga salah satu pusat kekuatan BI terbesar di dunia.

Apa yang membedakan Tesla, bagaimanapun, adalah bagaimana menerapkan analisis data untuk peningkatan produk secara keseluruhan.

Misalnya, perusahaan mengukur permintaan produk dengan mengamati permintaan kendaraan hybrid seperti Toyota Prius. Kemudian, ia menjalankan analitik prediktif untuk memproyeksikan seberapa populer produk semacam itu (dalam bentuk listrik penuh) dalam satu dekade atau lebih.

Setelah itu, mereka mengidentifikasi aspek desain kendaraan listrik mana yang paling diminati. Misalnya, hibrida dan penawaran all-electric lainnya kurang bertenaga dan tidak memiliki peningkatan teknologi yang signifikan dibandingkan model standar.

Akhirnya, mereka mengumpulkan angka penjualan kendaraan pesaing. Alih-alih mendasarkan keputusan pada total penjualan, mereka menerapkan perbaikan konseptual yang mereka hasilkan berdasarkan analisis data sebelumnya.

Semua itu menghasilkan produk yang menjadi standar pengukuran EV saat ini.

5 Alat dan Perangkat Lunak Teratas untuk Pengumpulan Data Bisnis

Ada banyak platform intelijen bisnis yang hebat untuk pengumpulan dan pengelolaan data perusahaan, tetapi inilah alat data besar terbesar dan paling tepercaya di pasar.

1. (Microsoft) Azure HDInsight

Azure HDInsight adalah layanan analitik data besar berbasis cloud yang dapat memproses sejumlah besar data historis atau streaming.

2. MongoDB

MongoDB adalah program manajemen basis data sumber terbuka yang mengatur, menyimpan, dan mengambil data untuk aplikasi skala besar. Dirancang terutama sebagai platform penyimpanan, ia memiliki kemampuan tambahan untuk mengambil informasi yang relevan dengan cepat.

3. Microsoft Power BI

MS Power BI adalah perangkat lunak visualisasi data yang membantu mengatur data menjadi presentasi visual yang bermakna. Meskipun dapat digunakan untuk representasi visual sederhana, perangkat lunak ini terutama digunakan untuk aplikasi intelijen bisnis.

4. Oracle Analytics Cloud

Analytics Cloud adalah perangkat lunak analisis data Oracle. Ini adalah setengah dari duo perangkat lunak "manajemen data untuk intelijen bisnis" (yang lainnya adalah Data Miner). Perangkat lunak berbasis cloud dapat memperoleh semua jenis wawasan dari kumpulan data yang diberikan.

5. Penambang Data Oracle

Data Miner pada dasarnya adalah sekumpulan algoritme pengumpulan data yang dibangun ke dalam rangkaian perangkat lunak database perusahaan yang ditawarkan Oracle. Ini melakukan berbagai macam tugas terkait penambangan, semuanya dengan fungsionalitas pembelajaran mesin yang cerdas bawaan.

Kesalahan Umum Yang Harus Dihindari Saat Menggunakan Data untuk Ide Bisnis

Data adalah sumber daya yang kuat ketika menentukan ide bisnis mana yang paling potensial. Namun, ada beberapa jebakan yang mudah jatuh jika Anda tidak berhati-hati. Berikut adalah beberapa hal yang harus dihindari.

Menerapkan Ide Di Luar Kapasitas Anggaran

Ini adalah konsep dasar intelijen bisnis untuk selalu mempertimbangkan pembatasan anggaran sebelum dan selama implementasi. Jangan jatuh ke dalam perangkap mengalokasikan sumber daya tambahan ketika sebuah ide terdengar terlalu bagus untuk diabaikan.

Sepenuhnya Menyalin Ide Produk Populer

Analitik Anda mungkin menunjukkan produk atau fitur tertentu populer. Namun, jangan menerapkannya apa adanya. Apa yang berhasil untuk pesaing (dan audiens mereka) mungkin tidak berhasil untuk Anda (dan milik Anda).

Tidak Menyelaraskan Ide dengan Tujuan Bisnis Jangka Panjang

Sangat mudah untuk mengabaikan kemajuan dalam jangka panjang jika ada peluang untuk mendapatkan keuntungan cepat melalui ide inovatif. Pastikan ide Anda tidak mengabaikan pertumbuhan dan stabilitas keuangan jangka panjang.

Ide Bergegas untuk Implementasi

Produk yang terburu-buru seringkali merupakan produk yang gagal. Hindari penarikan yang memalukan dan mahal (atau lebih buruk) dan uji setiap fitur produk secara ekstensif sebelum diluncurkan.

Tidak Mendapatkan Dukungan Pengguna Akhir

Ide bisnis terbaik Anda mungkin tidak terhubung dengan audiens jika tidak menawarkan solusi untuk masalah pengguna Anda saat ini. Pastikan untuk menerapkan tuntutan audiens yang paling banyak disebutkan dan terlebih dahulu menguji gagasan menggunakan kelompok fokus.

Tidak Cukup Pelatihan di BI

Kecerdasan bisnis sangat bagus bila digunakan dan diterapkan dengan benar. Namun, hal ini dapat membuat tim kreatif Anda kewalahan jika Anda belum pernah menggunakan data secara ekstensif sebelumnya. Latih mereka secara khusus tentang konsep dan praktik terbaik BI dan perkuat pembelajaran itu dengan pengembangan profesional berkelanjutan di lapangan.

Mempercayai Data Di Atas Intuisi

Ide bisnis yang inovatif dapat membantu membangun afinitas pelanggan (dan mendukung keuntungan). Namun, jika sebuah ide tidak sesuai dengan nilai Anda sebagai perusahaan atau apa yang diharapkan audiens dari Anda, mungkin lebih baik untuk memikirkannya kembali.

Selain itu, tidak peduli berapa banyak data bisnis positif yang Anda miliki mengenai sebuah ide jika itu bukan waktu atau ruang bisnis yang tepat untuk meluncurkannya, lakukanlah dengan keberanian Anda.

Pikiran Akhir

Keberhasilan atau kegagalan proposal bisnis untuk ide baru tergantung pada seberapa banyak penelitian sebenarnya di baliknya. Dengan memanfaatkan data untuk bisnis, perusahaan dapat memastikan respons pasar yang positif melalui produk dan layanan yang lebih mendekati permintaan pasar.

Jika Anda menikmati membaca, silakan berlangganan buletin kami untuk semua berita terbaru dan konten yang banyak akal.