데이터를 사용하여 멋진 비즈니스 아이디어를 찾는 방법

이 디지털 시대에 데이터는 어디에나 있으며 비즈니스에서 아이디어를 생성하기 위해 데이터를 사용하는 방법을 아는 것은 매우 중요합니다. 데이터는 가장 예상치 못한 곳에서 찾을 수 있으며 다양한 용도로 사용될 수 있습니다. 또한 데이터 과학자들은 데이터를 사용하여 오늘날의 패턴을 찾고 미래의 추세를 예측하기도 합니다.

제품/서비스 수요를 조사하고, 예측 분석을 실행하고, 수요가 가장 큰 영역을 식별하고, 트렌드 주제를 추적하고, 입증된 경쟁사 데이터를 사용함으로써 기업은 시장에서 메울 유용하고 수익성 있는 격차를 찾을 수 있습니다.

이 모든 것의 핵심은 데이터입니다. 이는 현대 비즈니스 인텔리전스의 원동력이며 대부분의 성공적인 기업이 최고의 아이디어를 찾는 곳입니다.

이 기사는 기업이 빅 데이터를 활용하여 새로운 아이디어를 발견하는 방법에 대한 완전한 분석을 제공합니다.

시작하자.

비즈니스 아이디어를 위해 데이터를 활용하는 방법

비즈니스의 성격과 범위에 따라 데이터는 성공적인 비즈니스 결정을 내리는 결정적인 요소가 될 수 있습니다.

다음은 데이터에서 비즈니스 아이디어를 생성하는 방법에 대한 몇 가지 실용적인 팁입니다.

1. 제품 및 서비스에 대한 연구 수요

빅 데이터가 그토록 가치 있는 주된 이유는 빅 데이터가 제공할 수 있는 제품 관련 통찰력입니다. 이러한 통찰력을 얻으려면 특정 쿼리 및 통계에 대한 검색을 실행해야 합니다.

수요는 노출수, 대화, 판매 수 및 기타 측정 가능한 용어로 측정됩니다. 그러나 특정 제품 품질과 관련된 수요를 조사하면 특정 제품의 어떤 측면이 가장 인기가 있는지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이것은 소비자가 좋아하는 모든 품질을 가진 제품을 만드는 데 도움이 될 것입니다.

예를 들어 이상적인 소셜 미디어 경험을 만드는 방법에 대한 아이디어를 찾고 있다고 상상해 보십시오. 사람들이 기존 소셜 플랫폼에서 무엇을 원하는지 살펴보는 것으로 시작할 수 있습니다.

Yellowfin BI, Sisense 및 Zoho와 같은 소프트웨어 도구는 데이터를 시각화, 분석하고 시장 수요와 관련된 의미 있는 통찰력으로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.

출처: 황다랑어

2. 예측 분석 실행

제품의 인기도에 대한 관련 인사이트가 있으면 예측 분석을 실행하여 해당 제품이 언제 인기를 얻거나 수익성이 있는지 정확히 확인할 수 있습니다.

출처: 볼드비

비즈니스 결과를 예측하는 것은 두 가지 주요 이유로 필요합니다.

1. 획기적인 새로운 발명이 없으면 이미 포화 상태인 시장에서 앞서 나갈 수 있는 유일한 방법입니다.
2. 그것은 당신에게 당신 자신의 데이터 분석의 정확성을 보여줍니다.

최신 예측 분석은 기계 학습을 사용하여 전체 비즈니스 인텔리전스(BI) 프로세스를 더욱 간소화합니다.

대부분의 분석 엔진에는 단일 데이터베이스를 기반으로 하는 기계 학습 기능이 내장되어 있습니다.

3. 수요가 많은 지역 식별

제품 및 계절별 인기도에 대한 데이터가 있으면 해당 제품과 관련된 수요가 높은 영역을 식별할 수 있습니다.

트렌드 분석 도구를 사용하여 시간이 지남에 따라 지배적인 검색어가 어떻게 변하는지 살펴봄으로써 빠르게 성장하고 중요해지고 있는 영역을 파악할 수 있습니다.

너무 많은 사람들이 이미 그곳에 투자하려고 한다면 계속 진행하십시오. 업계의 기존 트렌드를 살펴보고 이러한 트렌드가 귀하의 이니셔티브를 어떻게 지원할 수 있는지 파악하십시오.

하나의 제품이나 서비스에 수요가 많은 기능을 모두 구현할 필요는 없지만 한 번에 가능한 한 많은 가치를 고객에게 제공하는 데 도움이 됩니다.

여기에는 두 가지 주요 이점이 있습니다.

1. 그것은 당신이 제공하는 솔루션의 품질에 대해 고객에게 알려줍니다.
2. 고객이 누락된 기능을 다른 곳에서 찾는 것을 방지합니다.

시장 조사의 "제품 수요" 측면에서 가장 좋은 점은 설문 조사를 통해 수행할 수 있다는 것입니다. SurveyMonkey와 같은 소프트웨어가 이에 이상적입니다.

출처: Survey Monkey

4. 트렌드 주제 추적

특정 신제품 기능 또는 사람들이 이야기하는 신기술과 같이 제품과 관련된 다양한 트렌드 주제를 추적할 수도 있습니다.

운 좋게도 모두 가치 있고 실행 가능한 고객 통찰력을 포함하는 12개 정도의 플랫폼이 있습니다.

Twitter, Facebook 및 Instagram과 같은 소셜 미디어 플랫폼은 특정 제품 유형에 대해 청중이 어떻게 생각하는지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. YouTube와 같은 스트리밍 사이트에서도 이와 관련하여 중요한 데이터를 얻을 수 있습니다.

즉, 가장 가치 있는 데이터 중 일부는 Q&A 게시판과 Reddit 및 Quora와 같은 일반 토론 포럼에 있습니다. 여기에서 중요한 문제점과 직접적인 수요를 나타내는 매우 구체적인 질문을 하는 고객을 찾을 수 있습니다.

좋은 데이터 분석 도구만 있으면 기업은 트렌드별 키워드와 검색어로 데이터 검색을 간단하게 구현할 수 있습니다. 이렇게 하면 수많은 중요한 플랫폼 간 데이터가 생성됩니다.

Google 트렌드는 대화의 주요 주제를 효과적으로 추적하는 데 필요한 트렌드 검색 도구의 이상적인 예입니다.

출처: 구글 트렌드

5. 경쟁사 데이터 사용

마지막으로 경쟁업체에 대한 데이터를 활용하여 과거에 경쟁업체가 비슷한 맥락에서 아이디어를 도출하는 데 도움이 된 것이 무엇인지 알아낼 수 있습니다.

오늘날의 포화된 시장에서 누군가가 이미 귀하와 유사한 아이디어를 내놓았을 가능성이 있습니다. 이러한 태도로 시장에 접근하는 것은 바람직하지 않지만, 낭비적인 노력을 줄이는 데 도움이 되기 때문에 여전히 현실적인 사고 방식입니다.

귀하의 직접적인 경쟁자는 귀하의 아이디어를 시장에 최적화하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 중요한 데이터를 가지고 있을 수 있습니다. 아무리 사소한 데이터라도 가치 있는 데이터는 유사한 제품에서 저지르는 실수를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.

물론, 귀하의 제품이 완전히 독특하고 현재 시장에서 대안이 없는 경우에는 적용되지 않습니다. 그러나 그러한 경우에도 해당 산업에서 제품이 일반적으로 어떻게 작동하는지 알면 현실적인 판매 기대치를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예: 테슬라 모터스

Tesla는 전기 자동차(EV) 분야에서 지속적이고 신속한 혁신으로 알려진 브랜드입니다. 또한 세계에서 가장 큰 BI 강국 중 하나입니다.

그러나 Tesla를 구분하는 것은 전반적인 제품 개선을 위해 데이터 분석을 적용하는 방법입니다.

예를 들어, 회사는 Toyota Prius와 같은 하이브리드 차량에 대한 수요를 관찰하여 제품 수요를 측정했습니다. 그런 다음 예측 분석을 실행하여 이러한 제품(완전 전기 형태)이 10년 이상 후에 얼마나 인기를 얻을 수 있는지 예측했습니다.

그 후, 그들은 전기 자동차 설계의 어떤 측면이 가장 수요가 많은지를 식별했습니다. 예를 들어, 하이브리드 및 기타 순수 전기 제품은 전력이 부족하고 표준 모델에 비해 중요한 기술 업그레이드가 부족했습니다.

마지막으로 경쟁 차량의 판매량을 수집했습니다. 총 매출을 기준으로 결정하는 대신 이전 데이터 분석을 기반으로 제안한 개념적 개선 사항을 적용했습니다.

이 모든 것이 오늘날 EV를 측정하는 기준이 되는 제품을 탄생시켰습니다.

비즈니스 데이터 수집을 위한 상위 5가지 도구 및 소프트웨어

엔터프라이즈 데이터 수집 및 관리를 위한 훌륭한 비즈니스 인텔리전스 플랫폼이 많이 있지만 다음은 시장에서 가장 크고 가장 신뢰할 수 있는 빅 데이터 도구입니다.

1. (마이크로소프트) 애저 HD인사이트

Azure HDInsight는 방대한 양의 기록 또는 스트리밍 데이터를 처리할 수 있는 클라우드 기반 빅 데이터 분석 서비스입니다.

2. 몽고DB

MongoDB는 대규모 애플리케이션을 위한 데이터를 구성, 저장 및 검색하는 오픈 소스 데이터베이스 관리 프로그램입니다. 주로 스토리지 플랫폼으로 설계된 이 제품에는 관련 정보를 빠르게 검색할 수 있는 기능이 추가되었습니다.

3. 마이크로소프트 파워 BI

MS Power BI는 데이터를 의미 있는 시각적 프레젠테이션으로 정렬하는 데 도움이 되는 데이터 시각화 소프트웨어입니다. 단순한 시각적 표현에 사용할 수 있지만 소프트웨어는 주로 비즈니스 인텔리전스 응용 프로그램에 사용됩니다.

4. 오라클 애널리틱스 클라우드

Analytics Cloud는 Oracle의 데이터 분석 소프트웨어입니다. "비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 관리" 소프트웨어 듀오(다른 하나는 Data Miner)의 절반입니다. 클라우드 기반 소프트웨어는 주어진 데이터 세트에서 모든 유형의 통찰력을 얻을 수 있습니다.

5. 오라클 데이터 마이너

Data Miner는 본질적으로 Oracle이 제공하는 엔터프라이즈 데이터베이스 소프트웨어 제품군에 내장된 데이터 수집 알고리즘 세트입니다. 지능형 기계 학습 기능이 내장된 다양한 마이닝 관련 작업을 수행합니다.

비즈니스 아이디어에 데이터를 사용할 때 피해야 할 일반적인 실수

데이터는 가장 잠재력이 큰 비즈니스 아이디어를 결정할 때 강력한 자원입니다. 그러나 조심하지 않으면 빠지기 쉬운 몇 가지 함정이 있습니다. 다음은 멀리해야 할 몇 가지 사항입니다.

◉ 예산을 뛰어넘는 아이디어 실행

구현 전과 구현 중에 항상 예산 제한을 고려하는 것이 비즈니스 인텔리전스의 기본 개념입니다. 아이디어가 너무 좋아 간과할 수 없을 때 추가 리소스를 할당하는 함정에 빠지지 마십시오.

◉ 인기 제품 아이디어 완전 복사

분석 결과 특정 제품이나 기능이 인기 있는 것으로 표시될 수 있습니다. 그러나 그대로 구현하지 마십시오. 경쟁자(및 그 청중)에게 효과가 있는 것이 귀하(및 귀하의 청중)에게는 효과가 없을 수 있습니다.

◉ 장기적인 비즈니스 목표와 아이디어를 일치시키지 않음

혁신적인 아이디어를 통해 빠른 이익을 얻을 수 있는 기회가 있다면 장기적으로 진행 상황을 무시하기 쉽습니다. 귀하의 아이디어가 장기적인 재정적 성장과 안정성을 간과하지 않도록 하십시오.

◉ 실행을 위한 성급한 아이디어

서두른 제품은 종종 실패한 제품입니다. 당혹스럽고 값비싼 리콜(또는 그 이상)을 피하고 출시 전에 각 제품 기능을 광범위하게 테스트하십시오.

◉ 최종 사용자의 동의를 받지 못함

최고의 비즈니스 아이디어는 사용자의 현재 문제에 대한 솔루션을 제공하지 않으면 청중과 연결되지 않을 수 있습니다. 가장 많이 언급된 청중의 요구를 구현하고 포커스 그룹을 사용하여 아이디어를 선제적으로 테스트하십시오.

◉ BI 교육이 충분하지 않음

비즈니스 인텔리전스는 올바르게 사용하고 구현하면 훌륭합니다. 그러나 이전처럼 데이터를 광범위하게 사용하지 않은 경우 크리에이티브 팀을 압도할 수 있습니다. BI 개념 및 모범 사례에 대해 구체적으로 교육하고 현장에서 지속적인 전문성 개발을 통해 해당 학습을 강화합니다.

◉ 직관보다 데이터 신뢰

혁신적인 비즈니스 아이디어는 고객 친화도를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 아이디어가 회사로서의 가치나 청중이 기대하는 바에 맞지 않는 경우 다시 생각하는 것이 좋습니다.

게다가, 아이디어에 대해 아무리 긍정적인 비즈니스 데이터를 가지고 있더라도, 그것을 시작하기에 적절한 시기나 비즈니스 공간이 아니라면 직감을 가지고 가십시오.

마지막 생각들

새로운 아이디어에 대한 비즈니스 제안의 성공 또는 실패는 실제로 그 이면에 얼마나 많은 연구가 있는지에 달려 있습니다. 기업은 비즈니스 데이터를 활용함으로써 시장 수요에 더 가까운 제품과 서비스를 통해 긍정적인 시장 반응을 보장할 수 있습니다.

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