Como usar dados para encontrar algumas ideias de negócios fabulosas

Nesta era digital, os dados estão em toda parte e saber como usá-los nos negócios para gerar ideias é essencial. Os dados podem ser encontrados nos lugares mais inesperados e podem ser usados ​​para diferentes propósitos. Além disso, os cientistas de dados ainda usam dados para encontrar padrões e prever tendências futuras hoje em dia.

Ao pesquisar a demanda de produtos/serviços, executar análises preditivas, identificar áreas de maior demanda, rastrear tópicos de tendências e usar dados comprovados de concorrentes, as empresas podem encontrar lacunas úteis e lucrativas no mercado para preencher.

A chave para tudo isso são os dados. É a força motriz por trás da inteligência empresarial moderna e é onde as empresas mais bem-sucedidas encontram suas melhores ideias.

Este artigo apresenta um detalhamento completo de como uma empresa pode descobrir novas ideias aproveitando o big data.

Vamos começar.

Como aproveitar os dados para ideias de negócios

Dependendo da natureza e do escopo do seu negócio, os dados podem ser o fator determinante por trás das decisões de negócios bem-sucedidas.

Aqui estão algumas dicas práticas sobre como gerar uma ideia de negócio a partir de dados:

1. Demanda de Pesquisa de Produtos e Serviços

A principal razão pela qual o big data é tão valioso são os insights relacionados ao produto que ele pode fornecer. Para obter esses insights, você precisa executar pesquisas para consultas e estatísticas específicas.

A demanda é medida em impressões, conversas, números de vendas e outros termos altamente mensuráveis. No entanto, pesquisar a demanda relacionada a qualidades específicas do produto pode ajudar a determinar qual aspecto de um determinado produto é mais popular.

Isso ajudará a criar produtos com todas as qualidades que os consumidores gostam.

Por exemplo, imagine que você está procurando ideias sobre como criar a experiência de mídia social ideal. Você pode começar analisando o que as pessoas querem das plataformas sociais existentes.

Ferramentas de software como Yellowfin BI, Sisense e Zoho podem ajudar a visualizar, analisar e transformar dados em insights significativos relacionados à demanda do mercado.

Fonte: Yellowfin

2. Execute análises preditivas

Depois de obter alguns insights relevantes sobre a popularidade de um produto, você pode executar análises preditivas para confirmar exatamente quando esses produtos serão populares ou lucrativos.

Fonte: Boldbi

A previsão de resultados de negócios é necessária por dois motivos principais:

1. Com exceção de uma nova invenção inovadora, é a única maneira de avançar em um mercado já saturado.
2. Ele mostra a precisão de sua própria análise de dados.

A análise preditiva moderna usa o aprendizado de máquina para simplificar ainda mais todo o processo de business intelligence (BI).

A maioria dos mecanismos de análise vem com recursos integrados de aprendizado de máquina que são todos baseados em um único banco de dados.

3. Identificar áreas de alta demanda

Depois de ter dados sobre os produtos e sua popularidade sazonal, você pode identificar quais áreas relacionadas ao produto estão em alta demanda.

Você pode usar ferramentas de análise de tendências para descobrir quais áreas estão crescendo rapidamente e se tornando mais importantes, observando como seus termos de pesquisa dominantes estão mudando ao longo do tempo.

Se muitas pessoas já estão tentando investir lá, siga em frente. Observe as tendências existentes no setor e descubra como elas podem apoiar suas iniciativas.

Embora não seja necessário implementar todos os recursos de alta demanda em um produto ou serviço, isso ajuda a fornecer aos clientes o máximo de valor possível de uma só vez.

Isso tem duas vantagens principais:

1. Ele informa o cliente sobre a qualidade da solução que você oferece.
2. Isso evita que os clientes procurem em outro lugar por recursos ausentes.

A melhor coisa sobre o lado da “demanda do produto” da pesquisa de mercado é que você pode fazer isso por meio de pesquisas. Softwares como o SurveyMonkey são ideais para isso.

Fonte: Survey Monkey

4. Acompanhe os Tópicos de Tendência

Você também pode acompanhar vários tópicos de tendências relacionados ao seu produto, como recursos específicos de novos produtos ou novas tecnologias sobre as quais as pessoas estão falando.

Felizmente, existem cerca de uma dúzia de plataformas que contêm informações valiosas e acionáveis ​​do cliente.

Plataformas de mídia social como Twitter, Facebook e até Instagram podem ajudar a determinar o que o público pensa sobre um tipo de produto específico. Sites de streaming como o YouTube também podem gerar dados importantes nesse sentido.

Dito isso, alguns dos dados de maior valor estarão em fóruns de perguntas e respostas e fóruns de discussão geral, como Reddit e Quora. É aqui que você encontrará clientes fazendo perguntas muito específicas que revelam pontos problemáticos significativos e demanda direta.

Com uma boa ferramenta de análise de dados em mãos, as empresas podem simplesmente implementar uma pesquisa de dados com palavras-chave e termos de pesquisa específicos de tendências. Isso renderá toneladas de dados importantes entre plataformas.

O Google Trends é um exemplo ideal de ferramentas de descoberta de tendências que você precisará para rastrear com eficiência os principais tópicos da conversa.

Fonte: Google Trends

5. Use os dados do concorrente

Por fim, você pode aproveitar os dados de seus concorrentes para descobrir o que funcionou para eles no passado para ter ideias semelhantes.

No mercado saturado de hoje, é provável que alguém já tenha tido uma ideia semelhante à sua. Embora não seja aconselhável abordar o mercado com essa atitude, ainda é uma mentalidade realista, pois ajuda a reduzir esforços desnecessários.

Seus concorrentes diretos podem ter alguns dados importantes que você pode usar para otimizar sua ideia para o mercado. Por menor que seja, qualquer quantidade de dados valiosos pode ajudá-lo a evitar os erros cometidos com um produto semelhante.

Claro que isso não se aplica se o seu produto for completamente único e não tiver alternativas, mesmo distantes, no mercado atual. No entanto, mesmo nesse caso, saber como os produtos geralmente se comportam nesse setor pode ajudá-lo a definir expectativas de vendas realistas.

Exemplo: Tesla Motors

A Tesla é uma marca conhecida pela inovação consistente e rápida no campo dos veículos elétricos (EVs). É também uma das maiores potências de BI do mundo.

O que separa a Tesla, no entanto, é como ela aplica a análise de dados para a melhoria geral do produto.

Por exemplo, a empresa avaliou a demanda do produto observando a demanda por veículos híbridos, como o Toyota Prius. Em seguida, executou análises preditivas para projetar o quão popular esse produto (em forma totalmente elétrica) poderia ser em uma década ou mais.

Depois disso, eles identificaram quais aspectos do design de veículos elétricos estavam em maior demanda. Por exemplo, híbridos e outras ofertas totalmente elétricas tinham pouca potência e não possuíam atualizações tecnológicas significativas em relação aos modelos padrão.

Finalmente, eles coletaram números de vendas de veículos concorrentes. Em vez de basear a decisão nas vendas totais, eles aplicaram as melhorias conceituais que criaram com base em análises de dados anteriores.

Tudo isso resultou em um produto que é o padrão em relação ao qual os VEs são medidos hoje.

As 5 principais ferramentas e softwares para coleta de dados comerciais

Existem inúmeras plataformas de inteligência de negócios excelentes para coleta e gerenciamento de dados corporativos, mas aqui estão as maiores e mais confiáveis ​​ferramentas de big data do mercado.

1. (Microsoft) Azure HDInsight

O Azure HDInsight é um serviço de análise de big data baseado em nuvem que pode processar grandes quantidades de dados históricos ou de streaming.

2. MongoDB

MongoDB é um programa de gerenciamento de banco de dados de código aberto que organiza, armazena e recupera dados para aplicativos de grande escala. Projetado principalmente como uma plataforma de armazenamento, ele tem a capacidade adicional de recuperar informações relevantes rapidamente.

3. Microsoft PowerBI

O MS Power BI é um software de visualização de dados que ajuda a organizar os dados em apresentações visuais significativas. Embora possa ser usado para representação visual simples, o software é usado principalmente para aplicativos de inteligência de negócios.

4. Oracle Analytics Cloud

O Analytics Cloud é o software de análise de dados da Oracle. É metade da dupla de software “gerenciamento de dados para business intelligence” (o outro é o Data Miner). O software baseado em nuvem pode obter qualquer tipo de insight de um determinado conjunto de dados.

5. Minerador de Dados Oracle

O Data Miner é essencialmente um conjunto de algoritmos de coleta de dados que são incorporados ao conjunto de software de banco de dados corporativo que a Oracle oferece. Ele executa uma grande variedade de tarefas relacionadas à mineração, todas com funcionalidade de aprendizado de máquina inteligente integrada.

Erros comuns a serem evitados ao usar dados para ideias de negócios

Os dados são um recurso poderoso ao determinar quais ideias de negócios têm mais potencial. No entanto, existem algumas armadilhas que são fáceis de cair se você não for cuidadoso. Aqui estão algumas coisas para ficar longe.

◉ Implementação de ideias além da capacidade orçamentária

É um conceito fundamental de inteligência de negócios sempre considerar as restrições orçamentárias antes e durante a implementação. Não caia na armadilha de alocar recursos extras quando uma ideia parece boa demais para ser ignorada.

◉ Copiando totalmente ideias de produtos populares

Sua análise pode mostrar que um determinado produto ou recurso é popular. No entanto, não implementá-lo como está. O que funciona para um concorrente (e seu público) pode não funcionar para você (e para o seu).

◉ Não alinhar ideias com metas de negócios de longo prazo

É fácil ignorar o progresso a longo prazo se houver uma oportunidade de lucro rápido por meio de uma ideia inovadora. Certifique-se de que suas ideias não negligenciem o crescimento financeiro e a estabilidade de longo prazo.

◉ Apressar Ideias para Implementação

Um produto apressado é muitas vezes um produto com falha. Evite recalls embaraçosos e caros (ou pior) e teste cada recurso do produto extensivamente antes do lançamento.

◉ Não obter a adesão do usuário final

Suas melhores ideias de negócios podem não se conectar com o público se não oferecerem uma solução para os problemas atuais de seus usuários. Certifique-se de implementar as demandas do público mais mencionadas e testar preventivamente as ideias usando grupos focais.

◉ Não treinar o suficiente em BI

A inteligência de negócios é ótima quando usada e implementada corretamente. No entanto, pode sobrecarregar suas equipes criativas se você não tiver usado os dados de forma extensiva antes. Treine-os especificamente nos conceitos e melhores práticas de BI e reforce esse aprendizado com o desenvolvimento profissional contínuo no campo.

◉ Confiando nos dados sobre a intuição

Ideias de negócios inovadoras podem ajudar a criar afinidade com o cliente (e apoiar o resultado final). No entanto, se uma ideia não parece adequada aos seus valores como empresa ou ao que seu público espera de você, pode ser melhor repensar.

Além disso, não importa quantos dados de negócios positivos você tenha em relação a uma ideia, se não for o momento ou o espaço de negócios certo para lançá-la, siga seu instinto.

Pensamentos finais

O sucesso ou fracasso de uma proposta de negócio para uma nova ideia depende de quanta pesquisa está realmente por trás dela. Ao alavancar dados para negócios, as empresas podem garantir uma resposta positiva do mercado por meio de produtos e serviços mais próximos da demanda do mercado.

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