Come utilizzare i dati per trovare alcune idee imprenditoriali favolose

In questa era digitale, i dati sono ovunque e sapere come utilizzare i dati nel business per generare idee è estremamente essenziale. I dati possono essere trovati nei luoghi più inaspettati e possono essere utilizzati per scopi diversi. Inoltre, i data scientist utilizzano i dati anche per trovare modelli e prevedere le tendenze future al giorno d'oggi.

Attraverso la ricerca della domanda di prodotti/servizi, l'esecuzione di analisi predittive, l'identificazione delle aree di maggiore richiesta, il monitoraggio degli argomenti di tendenza e l'utilizzo di dati comprovati della concorrenza, le aziende possono trovare utili e redditizie lacune nel mercato da colmare.

La chiave di tutto questo sono i dati. È la forza trainante dietro la moderna business intelligence ed è qui che le aziende di maggior successo trovano le loro idee migliori.

Questo articolo presenta un'analisi completa di come un'azienda può scoprire nuove idee sfruttando i big data.

Iniziamo.

Come sfruttare i dati per le idee di business

A seconda della natura e dell'ambito della tua attività, i dati potrebbero essere il fattore determinante alla base di decisioni aziendali di successo.

Ecco alcuni suggerimenti pratici su come generare un'idea di business dai dati:

1. Domanda di ricerca per prodotti e servizi

Il motivo principale per cui i big data sono così preziosi sono le informazioni relative ai prodotti che possono fornire. Per ottenere queste informazioni dettagliate, è necessario eseguire ricerche per query e statistiche specifiche.

La domanda si misura in impressioni, conversazioni, numeri di vendita e altri termini altamente misurabili. Tuttavia, la ricerca della domanda correlata a specifiche qualità del prodotto può aiutare a determinare quale aspetto di un determinato prodotto è più popolare.

Ciò contribuirà a creare prodotti con tutte le qualità che piacciono ai consumatori.

Ad esempio, immagina di essere alla ricerca di idee su come creare l'esperienza ideale sui social media. Puoi iniziare guardando ciò che le persone vogliono dalle piattaforme social esistenti.

Strumenti software come Yellowfin BI, Sisense e Zoho possono aiutare a visualizzare, analizzare e trasformare i dati in informazioni significative relative alla domanda del mercato.

Fonte: pinna gialla

2. Esegui analisi predittiva

Una volta che hai alcune informazioni rilevanti sulla popolarità di un prodotto, puoi eseguire analisi predittive per confermare esattamente quando quei prodotti saranno popolari o redditizi.

Fonte: Boldbi

La previsione dei risultati di business è necessaria per due ragioni principali:

1. A parte una nuova invenzione rivoluzionaria, è l'unico modo per andare avanti in un mercato già saturo.
2. Ti mostra l'accuratezza della tua analisi dei dati.

L'analisi predittiva moderna utilizza l'apprendimento automatico per semplificare ulteriormente l'intero processo di business intelligence (BI).

La maggior parte dei motori di analisi è dotata di funzionalità di apprendimento automatico integrate, tutte basate su un unico database e attorno a esso.

3. Identificare le aree ad alta domanda

Una volta che hai i dati sui prodotti e sulla loro popolarità stagionale, puoi identificare quali aree relative al prodotto sono molto richieste.

Puoi utilizzare gli strumenti di analisi delle tendenze per capire quali aree stanno crescendo rapidamente e stanno diventando più importanti osservando come cambiano i termini di ricerca dominanti nel tempo.

Se troppe persone stanno già cercando di investire lì, vai avanti. Osserva le tendenze esistenti nel settore e scopri come possono supportare le tue iniziative.

Sebbene non sia necessario implementare tutte le funzionalità ad alta richiesta in un prodotto o servizio, aiuta a fornire ai clienti il ​​maggior valore possibile in una volta sola.

Questo ha due vantaggi principali:

1. Informa il cliente sulla qualità della soluzione che offri.
2. Impedisce ai clienti di cercare altrove le funzionalità mancanti.

La cosa migliore del lato "domanda di prodotto" della ricerca di mercato è che puoi farlo tramite sondaggi. Software come SurveyMonkey è l'ideale per questo.

Fonte: Sondaggio Scimmia

4. Tieni traccia degli argomenti di tendenza

Puoi anche tenere traccia di vari argomenti di tendenza correlati al tuo prodotto, come nuove funzionalità specifiche del prodotto o nuova tecnologia di cui le persone stanno parlando.

Fortunatamente ci sono una dozzina di piattaforme che contengono tutte informazioni utili e fruibili sui clienti.

Le piattaforme di social media come Twitter, Facebook e persino Instagram possono aiutare a determinare cosa pensa il pubblico di un tipo di prodotto specifico. Anche i siti di streaming come YouTube possono fornire dati importanti a questo riguardo.

Detto questo, alcuni dei dati di maggior valore saranno nelle bacheche di domande e risposte e nei forum di discussione generale come Reddit e Quora. È qui che troverai clienti che fanno domande molto specifiche che rivelano punti deboli significativi e domanda diretta.

Con un buon strumento di analisi dei dati in mano, le aziende possono semplicemente implementare una ricerca di dati con parole chiave e termini di ricerca specifici di tendenza. Ciò produrrà tonnellate di importanti dati multipiattaforma.

Google Trends è un esempio ideale di strumenti di rilevamento delle tendenze di cui avrai bisogno per tenere traccia in modo efficace dei principali argomenti di conversazione.

Fonte: Google Trends

5. Utilizzare i dati della concorrenza

Infine, puoi sfruttare i dati sui tuoi concorrenti per scoprire cosa ha funzionato per loro in passato per elaborare idee in una vena simile.

Nel mercato saturo di oggi, è probabile che qualcuno abbia già avuto un'idea simile alla tua. Sebbene non sia consigliabile avvicinarsi al mercato con questo atteggiamento, è comunque una mentalità realistica da adottare in quanto aiuta a ridurre gli sforzi inutili.

I tuoi concorrenti diretti potrebbero disporre di alcuni dati importanti che puoi utilizzare per ottimizzare la tua idea per il mercato. Non importa quanto piccola sia, qualsiasi quantità di dati preziosi può aiutarti a evitare gli errori che hanno commesso con un prodotto simile.

Naturalmente, questo non vale se il tuo prodotto è del tutto unico e non ha alternative, anche lontane, nel mercato attuale. Tuttavia, anche in questo caso, sapere come si comportano solitamente i prodotti in quel settore può aiutarti a stabilire aspettative di vendita realistiche.

Esempio: motori Tesla

Tesla è un marchio noto per l'innovazione coerente e rapida nel campo dei veicoli elettrici (EV). È anche una delle più grandi centrali di BI al mondo.

Ciò che distingue Tesla, tuttavia, è il modo in cui applica l'analisi dei dati per il miglioramento generale del prodotto.

Ad esempio, l'azienda ha misurato la domanda di prodotti osservando la domanda di veicoli ibridi come la Toyota Prius. Quindi, ha eseguito analisi predittive per prevedere quanto potrebbe essere popolare un prodotto del genere (in forma completamente elettrica) in un decennio o più.

Successivamente, hanno identificato quali aspetti della progettazione dei veicoli elettrici erano più richiesti. Ad esempio, gli ibridi e altre offerte completamente elettriche erano sottodimensionati e mancavano di aggiornamenti tecnologici significativi rispetto ai modelli standard.

Infine, hanno raccolto i numeri di vendita dei veicoli della concorrenza. Invece di basare la decisione sulle vendite totali, hanno applicato i miglioramenti concettuali che hanno escogitato sulla base di precedenti analisi dei dati.

Tutto ciò ha portato a un prodotto che è lo standard rispetto al quale vengono misurati i veicoli elettrici oggi.

I 5 migliori strumenti e software per la raccolta di dati aziendali

Esistono tonnellate di ottime piattaforme di business intelligence per la raccolta e la gestione dei dati aziendali, ma qui ci sono gli strumenti per big data più grandi e affidabili sul mercato.

1. (Microsoft) Azure HDInsight

Azure HDInsight è un servizio di analisi dei Big Data basato su cloud in grado di elaborare enormi quantità di dati storici o in streaming.

2. MongoDB

MongoDB è un programma di gestione di database open source che organizza, archivia e recupera i dati per applicazioni su larga scala. Progettato principalmente come piattaforma di archiviazione, ha la capacità aggiuntiva di recuperare rapidamente le informazioni rilevanti.

3. Microsoft Power BI

MS Power BI è un software di visualizzazione dei dati che aiuta a organizzare i dati in presentazioni visive significative. Sebbene possa essere utilizzato per una semplice rappresentazione visiva, il software viene utilizzato principalmente per applicazioni di business intelligence.

4. Oracle Analytics Cloud

Analytics Cloud è il software di analisi dei dati di Oracle. È metà del duo di software "gestione dei dati per la business intelligence" (l'altro è Data Miner). Il software basato su cloud può ottenere qualsiasi tipo di intuizione da un determinato set di dati.

5. Data Miner Oracle

Data Miner è essenzialmente un insieme di algoritmi di raccolta dati integrati nella suite software per database aziendali offerta da Oracle. Esegue un'ampia varietà di attività relative al mining, tutte con funzionalità di apprendimento automatico intelligente integrate.

Errori comuni da evitare quando si utilizzano i dati per le idee di business

I dati sono una risorsa potente per determinare quali idee di business hanno il maggior potenziale. Tuttavia, ci sono alcune insidie ​​in cui è facile cadere se non stai attento. Ecco alcune cose da cui stare alla larga.

◉ Implementazione di idee oltre la capacità di budget

È un concetto fondamentale della business intelligence considerare sempre i vincoli di budget prima e durante l'implementazione. Non cadere nella trappola di allocare risorse extra quando un'idea sembra troppo bella per essere trascurata.

◉ Copia completa delle idee di prodotti popolari

Le tue analisi potrebbero mostrare che un determinato prodotto o funzionalità è popolare. Tuttavia, non implementarlo così com'è. Ciò che funziona per un concorrente (e il suo pubblico) potrebbe non funzionare per te (e per il tuo).

◉ Non allineare le idee con gli obiettivi di business a lungo termine

È facile ignorare i progressi a lungo termine se c'è un'opportunità per un rapido profitto attraverso un'idea innovativa. Assicurati che le tue idee non trascurino la crescita e la stabilità finanziaria a lungo termine.

◉ Idee affrettate per l'implementazione

Un prodotto affrettato è spesso un prodotto fallito. Evita richiami imbarazzanti e costosi (o peggio) e testa ampiamente ogni funzionalità del prodotto prima del lancio.

◉ Non ottenere il Buy-In dell'utente finale

Le tue migliori idee di business potrebbero non entrare in contatto con il pubblico se non offrono una soluzione ai problemi attuali dei tuoi utenti. Assicurati di implementare le richieste del pubblico più citate e testare preventivamente le idee utilizzando i focus group.

◉ Formazione insufficiente in BI

La business intelligence è eccezionale se utilizzata e implementata correttamente. Tuttavia, potrebbe sopraffare i tuoi team creativi se non hai utilizzato i dati in modo estensivo prima. Formarli in modo specifico sui concetti di BI e sulle migliori pratiche e rafforzare tale apprendimento con lo sviluppo professionale continuo sul campo.

◉ Fidarsi dei dati sull'intuizione

Idee di business innovative possono aiutare a costruire l'affinità con i clienti (e supportare i profitti). Tuttavia, se un'idea non si adatta ai tuoi valori come azienda oa ciò che il tuo pubblico si aspetta da te, potrebbe essere meglio ripensarci.

Inoltre, indipendentemente dalla quantità di dati aziendali positivi che hai su un'idea, se non è il momento o lo spazio aziendale giusto per lanciarla, segui il tuo istinto.

Pensieri finali

Il successo o il fallimento di una proposta commerciale per una nuova idea dipende da quanta ricerca ci sia effettivamente dietro. Sfruttando i dati per il business, le aziende possono garantire una risposta positiva del mercato tramite prodotti e servizi più vicini alla domanda del mercato.

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