データを使用して素晴らしいビジネス アイデアを見つける方法

このデジタル時代では、データはどこにでもあり、アイデアを生み出すためにビジネスでデータを使用する方法を知ることは非常に重要です. データは最も意外な場所にあり、さまざまな目的に使用できます。 さらに、データ サイエンティストは、データを使用してパターンを見つけ、現在の将来の傾向を予測することさえしています。

製品/サービスの需要を調査し、予測分析を実行し、最大の需要がある分野を特定し、トレンド トピックを追跡し、実績のある競合他社のデータを使用することで、企業は市場で有益で収益性の高いギャップを見つけて埋めることができます。

これらすべての鍵はデータです。 これは現代のビジネス インテリジェンスの原動力であり、成功しているほとんどの企業が最高のアイデアを見つける場所でもあります。

この記事では、企業がビッグ データを活用して新しいアイデアを発見する方法を詳しく説明します。

始めましょう。

ビジネスアイデアにデータを活用する方法

ビジネスの性質と範囲によっては、データがビジネス上の意思決定を成功させるための決定的な要因になる可能性があります。

ここでは、データからビジネス アイデアを生成する方法に関する実用的なヒントをいくつか紹介します。

1. 商品・サービスの需要調査

ビッグ データが非常に価値がある主な理由は、それが提供できる製品関連の洞察です。 これらの洞察を得るには、特定のクエリと統計の検索を実行する必要があります。

需要は、インプレッション、会話、販売数、およびその他の非常に測定可能な用語で測定されます。 ただし、特定の製品の品質に関連する需要を調査すると、特定の製品のどの側面が最も人気があるかを判断するのに役立ちます.

これは、消費者が好むすべての品質を備えた製品を作成するのに役立ちます.

たとえば、理想的なソーシャル メディア エクスペリエンスを作成する方法についてのアイデアを探しているとします。 まず、人々が既存のソーシャル プラットフォームに何を求めているかを調べることから始めることができます。

Yellowfin BI、Sisense、Zoho などのソフトウェア ツールは、データを視覚化、分析し、市場の需要に関連する有意義な洞察に変換するのに役立ちます。

出典: キハダ

2. 予測分析を実行する

製品の人気に関する関連する洞察が得られたら、予測分析を実行して、それらの製品がいつ人気を博し、収益を上げるかを正確に確認できます。

出典：ボルビ

ビジネスの成果を予測する必要がある主な理由は次の 2 つです。

1. 画期的な新発明がなければ、すでに飽和状態にある市場で成功する唯一の方法です。
2. それはあなた自身のデータ分析の正確さを示しています。

最新の予測分析では、機械学習を使用して、ビジネス インテリジェンス (BI) プロセス全体をさらに合理化します。

ほとんどの分析エンジンには、組み込みの機械学習機能が付属しており、これらはすべて単一のデータベースに基づいています。

3. 需要の高い分野を特定する

製品とその季節的な人気に関するデータがあれば、その製品に関連するどの分野で需要が高いかを特定できます。

傾向分析ツールを使用して、支配的な検索用語が時間の経過とともにどのように変化しているかを調べることで、どの分野が急速に成長し、より重要になっているのかを把握できます。

すでにそこに投資しようとしている人が多すぎる場合は、先に進んでください。 業界の既存の傾向を見て、それらがあなたのイニシアチブをどのようにサポートするかを理解してください。

需要の高い機能をすべて 1 つの製品またはサービスに実装する必要はありませんが、一度にできるだけ多くの価値を顧客に提供するのに役立ちます。

これには主に 2 つの利点があります。

1. 提供するソリューションの品質を顧客に知らせます。
2. これにより、顧客が不足している機能を他の場所で探すことを防ぎます。

市場調査の「製品需要」側の最も優れた点は、調査を通じて行うことができることです。 そのためには、SurveyMonkey などのソフトウェアが最適です。

出典：サーベイモンキー

4.トレンドトピックを追跡する

特定の新製品機能や人々が話題にしている新技術など、製品に関連するさまざまなトレンド トピックを追跡することもできます。

幸いなことに、貴重で実用的な顧客インサイトをすべて含むプラットフォームが 12 ほどあります。

Twitter、Facebook、さらには Instagram などのソーシャル メディア プラットフォームは、オーディエンスが特定の製品タイプについてどう考えているかを判断するのに役立ちます。 YouTube などのストリーミング サイトからも、この点に関する重要なデータが得られます。

とはいえ、最も価値の高いデータの一部は、Q&A ボードや、Reddit や Quora などの一般的なディスカッション フォーラムにあります。 これは、顧客が非常に具体的な質問をしているのを見つける場所であり、重大な問題点と直接的な需要を明らかにします.

優れたデータ分析ツールがあれば、企業はトレンド固有のキーワードと検索語を使用してデータ検索を簡単に実装できます。 これにより、大量の重要なクロスプラットフォーム データが得られます。

Google トレンドは、会話の主要なトピックを効果的に追跡するために必要なトレンド発見ツールの理想的な例です。

出典: Google トレンド

5. 競合他社のデータを使用する

最後に、競合他社に関するデータを活用して、過去に競合他社にとって何が効果的だったかを発見し、同様のアイデアを思いつくことができます。

今日の飽和状態の市場では、誰かがすでにあなたのようなアイデアを思いついている可能性があります。 このような態度で市場にアプローチすることはお勧めできませんが、無駄な努力を減らすのに役立つため、現実的な考え方です。

直接の競合相手は、あなたのアイデアを市場向けに最適化するために使用できる重要なデータを持っている場合があります。 どんなに些細なことでも、貴重なデータがあれば、同様の製品で犯した間違いを回避するのに役立ちます。

もちろん、これは、あなたの製品が完全にユニークで、現在の市場に代替品がない場合には当てはまりません。 ただし、そのような場合でも、その業界で製品が通常どのように機能するかを知ることは、現実的な売上予測を設定するのに役立つ場合があります.

例: テスラモーターズ

テスラは、電気自動車 (EV) の分野における一貫した急速なイノベーションで知られるブランドです。 また、世界最大の BI パワーハウスの 1 つでもあります。

ただし、Tesla を際立たせているのは、データ分析を製品全体の改善に適用する方法です。

たとえば、同社はトヨタのプリウスなどのハイブリッド車の需要を観察して、製品の需要を把握しました。 次に、予測分析を実行して、そのような製品 (完全な電気製品) が 10 年以上でどの程度人気になるかを予測しました。

その後、彼らは、電気自動車設計のどの側面が最も需要が高いかを特定しました。 たとえば、ハイブリッドやその他の完全電気製品は出力が低く、標準モデルよりも大幅な技術的アップグレードがありませんでした。

最後に、競合車の販売台数を収集しました。 総売上高に基づいて決定する代わりに、以前のデータ分析に基づいて思いついた概念的な改善を適用しました。

そのすべてが、今日の EV の測定基準となる製品を生み出しました。

ビジネス データ収集のための上位 5 つのツールとソフトウェア

エンタープライズ データの収集と管理のための優れたビジネス インテリジェンス プラットフォームは数多くありますが、ここでは市場で最大かつ最も信頼できるビッグ データ ツールを紹介します。

1. (マイクロソフト) Azure HDInsight

Azure HDInsight は、大量の履歴データまたはストリーミング データを処理できるクラウドベースのビッグ データ分析サービスです。

2.モンゴDB

MongoDB は、大規模なアプリケーションのデータを整理、保存、および取得するオープンソースのデータベース管理プログラムです。 主にストレージ プラットフォームとして設計されており、関連情報をすばやく取得する機能が追加されています。

3. マイクロソフト パワー BI

MS Power BI は、データを意味のある視覚的なプレゼンテーションに整理するのに役立つデータ視覚化ソフトウェアです。 単純な視覚的表現にも使用できますが、このソフトウェアは主にビジネス インテリジェンス アプリケーションに使用されます。

4. オラクル アナリティクス クラウド

Analytics Cloud は、Oracle のデータ分析ソフトウェアです。 これは、「ビジネス インテリジェンスのためのデータ管理」ソフトウェア デュオ (もう 1 つは Data Miner) の半分です。 クラウドベースのソフトウェアは、特定のデータ セットからあらゆる種類の洞察を得ることができます。

5.オラクルのデータマイナー

Data Miner は基本的に、Oracle が提供するエンタープライズ データベース ソフトウェア スイートに組み込まれている一連のデータ収集アルゴリズムです。 多種多様なマイニング関連のタスクを実行し、そのすべてにインテリジェントな機械学習機能が組み込まれています。

ビジネスアイデアにデータを使用する際に避けるべきよくある間違い

どのビジネス アイデアが最も可能性があるかを判断するとき、データは強力なリソースです。 ただし、注意しないと陥りやすい落とし穴があります。 避けるべきことがいくつかあります。

◉ 予算を超えたアイデアの実現

実装前および実装中に予算の制約を常に考慮することは、ビジネス インテリジェンスの基本的な概念です。 アイデアが良すぎて見逃せない場合は、余分なリソースを割り当てるというわなに陥らないでください。

◉ 人気商品のアイデアを完全コピー

分析により、特定の製品または機能が人気があることが示される場合があります。 ただし、そのまま実装しないでください。 競合他社（およびその視聴者）にとってうまくいくものは、あなた（およびあなたの）にとってうまくいかないかもしれません。

◉ アイデアと長期的なビジネス目標を一致させない

革新的なアイデアによってすぐに利益を得る機会がある場合、長期的な進歩を無視するのは簡単です。 あなたのアイデアが長期的な経済成長と安定性を見落とさないようにしてください。

◉ アイデアを実行に移す

急ぎの製品は、多くの場合、失敗した製品です。 恥ずかしくて費用のかかるリコール (またはさらに悪いこと) を回避し、発売前に各製品の機能を広範にテストします。

◉ エンドユーザーの賛同を得られない

あなたの最高のビジネス アイデアは、ユーザーの現在の問題に対する解決策を提供しなければ、聴衆と結びつかない可能性があります。 最も言及されている聴衆の要求を実装し、フォーカス グループを使用してアイデアを事前にテストしてください。

◉ BI のトレーニングが不十分

ビジネス インテリジェンスは、正しく使用および実装された場合に優れています。 ただし、データを以前ほど広範囲に使用したことがない場合は、クリエイティブ チームが圧倒される可能性があります。 BI の概念とベスト プラクティスについて具体的にトレーニングし、現場での継続的な専門能力開発でその学習を強化します。

◉ 直感よりもデータを信頼する

革新的なビジネス アイデアは、顧客との親和性を高めるのに役立ちます (そして収益を支えます)。 ただし、アイデアが企業としての価値観や視聴者が期待するものに合わない場合は、考え直した方がよい場合があります。

さらに、アイデアに関してどれだけ肯定的なビジネス データを持っていても、それを立ち上げるのに適切な時期やビジネス空間でない場合は、直感に従ってください。

最終的な考え

新しいアイデアのビジネス提案の成功または失敗は、その背後に実際にどれだけの研究があるかによって決まります。 ビジネスにデータを活用することで、企業は、市場の需要に近い製品やサービスを通じて、市場の積極的な反応を確実にすることができます。

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