Как использовать данные для поиска потрясающих бизнес-идей

В наш цифровой век данные повсюду, и очень важно знать, как использовать данные в бизнесе для генерации идей. Данные можно найти в самых неожиданных местах, и их можно использовать для разных целей. Более того, в настоящее время специалисты по данным даже используют данные для поиска закономерностей и прогнозирования будущих тенденций.

Изучая спрос на продукты/услуги, выполняя предиктивную аналитику, определяя области наибольшего спроса, отслеживая актуальные темы и используя проверенные данные о конкурентах, компании могут найти полезные и прибыльные пробелы на рынке, которые нужно заполнить.

Ключ ко всему этому — данные. Это движущая сила современной бизнес-аналитики, и именно здесь самые успешные компании находят свои лучшие идеи.

В этой статье представлен полный анализ того, как бизнес может находить новые идеи, используя большие данные.

Давайте начнем.

Как использовать данные для бизнес-идей

В зависимости от характера и масштаба вашего бизнеса данные могут быть определяющим фактором для принятия успешных бизнес-решений.

Вот несколько практических советов о том, как сгенерировать бизнес-идею на основе данных:

1. Исследование спроса на товары и услуги

Основная причина, по которой большие данные так ценны, заключается в том, что они могут дать информацию, связанную с продуктом. Чтобы получить эти сведения, вам необходимо выполнить поиск по конкретным запросам и статистике.

Спрос измеряется показами, разговорами, продажами и другими поддающимися измерению показателями. Однако изучение спроса, связанного с определенными качествами продукта, может помочь определить, какой аспект определенного продукта наиболее популярен.

Это поможет создавать продукты со всеми качествами, которые нравятся потребителям.

Например, представьте, что вы ищете идеи о том, как создать идеальный опыт работы в социальных сетях. Вы можете начать с изучения того, чего люди хотят от существующих социальных платформ.

Программные инструменты, такие как Yellowfin BI, Sisense и Zoho, могут помочь визуализировать, анализировать и превращать данные в осмысленную информацию, связанную с рыночным спросом.

Источник: Желтоперый

2. Запустите предиктивную аналитику

Когда у вас есть соответствующие сведения о популярности продукта, вы можете запустить прогнозную аналитику, чтобы точно определить, когда эти продукты станут популярными или прибыльными.

Источник: Болдби

Прогнозирование результатов бизнеса необходимо по двум основным причинам:

1. Если не считать новаторского изобретения, это единственный способ продвинуться вперед на уже насыщенном рынке.
2. Он показывает вам точность вашего собственного анализа данных.

Современная прогнозная аналитика использует машинное обучение для дальнейшей оптимизации всего процесса бизнес-аналитики (BI).

Большинство аналитических систем имеют встроенные возможности машинного обучения, которые основаны на единой базе данных и вокруг нее.

3. Определите области высокого спроса

Когда у вас есть данные о продуктах и ​​их сезонной популярности, вы можете определить, какие области, связанные с продуктом, пользуются повышенным спросом.

Вы можете использовать инструменты анализа тенденций, чтобы выяснить, какие области быстро растут и становятся более важными, наблюдая за тем, как со временем меняются их доминирующие поисковые запросы.

Если слишком много людей уже пытаются инвестировать туда, двигайтесь дальше. Посмотрите на существующие тенденции в отрасли и выясните, как они могут поддержать ваши инициативы.

Хотя нет необходимости реализовывать все востребованные функции в одном продукте или услуге, это помогает предоставить клиентам максимально возможную ценность за один раз.

Это имеет два основных преимущества:

1. Он информирует клиента о качестве решения, которое вы предлагаете.
2. Это не позволяет клиентам искать в другом месте отсутствующие функции.

Самое лучшее в исследовании рынка, связанном со «спросом на продукт», — это то, что вы можете сделать это с помощью опросов. Программное обеспечение, такое как SurveyMonkey, идеально подходит для этого.

Источник: Опросная обезьяна.

4. Отслеживайте популярные темы

Вы также можете отслеживать различные популярные темы, связанные с вашим продуктом, такие как конкретные новые функции продукта или новые технологии, о которых говорят люди.

К счастью, существует дюжина или около того платформ, каждая из которых содержит ценную и полезную информацию о клиентах.

Платформы социальных сетей, такие как Twitter, Facebook и даже Instagram, могут помочь определить, что аудитория думает о конкретном типе продукта. Потоковые сайты, такие как YouTube, также могут предоставить важные данные в этом отношении.

Тем не менее, некоторые из наиболее ценных данных будут размещены на досках вопросов и ответов и на общих дискуссионных форумах, таких как Reddit и Quora. Здесь вы найдете клиентов, задающих очень конкретные вопросы, которые раскрывают существенные болевые точки и прямой спрос.

Имея под рукой хороший инструмент анализа данных, компании могут просто реализовать поиск данных с ключевыми словами и условиями поиска, характерными для тенденций. Это даст тонны важных кросс-платформенных данных.

Google Trends — идеальный пример инструментов для выявления тенденций, которые вам понадобятся для эффективного отслеживания основных тем разговоров.

Источник: Google Тренды.

5. Используйте данные конкурентов

Наконец, вы можете использовать данные о своих конкурентах, чтобы узнать, что сработало для них в прошлом, чтобы придумать идеи в том же ключе.

На сегодняшнем насыщенном рынке есть вероятность, что кто-то уже придумал идею, похожую на вашу. Хотя не рекомендуется подходить к рынку с таким отношением, это все же реалистичное мышление, поскольку оно помогает уменьшить расточительные усилия.

У ваших прямых конкурентов могут быть некоторые важные данные, которые вы можете использовать для оптимизации своей идеи для рынка. Независимо от того, насколько они незначительны, любой объем ценных данных может помочь вам избежать ошибок, которые они допустили с аналогичным продуктом.

Конечно, это не касается, если ваш продукт совершенно уникален и не имеет альтернатив, даже отдаленных, на текущем рынке. Однако даже в этом случае знание того, как продукты обычно работают в этой отрасли, может помочь вам установить реалистичные ожидания продаж.

Пример: Тесла Моторс

Tesla — это бренд, известный последовательными и быстрыми инновациями в области электромобилей (EV). Это также один из крупнейших центров BI в мире.

Что отличает Tesla, так это то, как она применяет аналитику данных для общего улучшения продукта.

Например, компания оценивала спрос на продукцию, наблюдая за спросом на гибридные автомобили, такие как Toyota Prius. Затем компания провела прогнозную аналитику, чтобы спрогнозировать, насколько популярным может быть такой продукт (в полностью электрической форме) через десять или более лет.

После этого они определили, какие аспекты дизайна электромобилей пользуются наибольшим спросом. Например, гибриды и другие полностью электрические предложения были недостаточно мощными и не имели каких-либо значительных технических обновлений по сравнению со стандартными моделями.

Наконец, они собрали данные о продажах автомобилей конкурентов. Вместо того, чтобы основывать решение на общем объеме продаж, они применили концептуальные улучшения, которые они придумали на основе предыдущего анализа данных.

Все это привело к созданию продукта, который является стандартом, по которому сегодня оцениваются электромобили.

5 лучших инструментов и программного обеспечения для сбора бизнес-данных

Существует множество отличных платформ бизнес-аналитики для сбора корпоративных данных и управления ими, но вот самые крупные и надежные инструменты для работы с большими данными на рынке.

1. (Майкрософт) Azure HDInsight

Azure HDInsight — это облачная служба аналитики больших данных, которая может обрабатывать огромные объемы исторических или потоковых данных.

2. МонгоБД

MongoDB — это программа управления базами данных с открытым исходным кодом, которая упорядочивает, хранит и извлекает данные для крупномасштабных приложений. Разработанный в первую очередь как платформа для хранения данных, он имеет дополнительную возможность быстрого извлечения необходимой информации.

3. Microsoft Power BI

MS Power BI — это программное обеспечение для визуализации данных, которое помогает упорядочивать данные в осмысленные визуальные презентации. Хотя его можно использовать для простого визуального представления, программное обеспечение в основном используется для приложений бизнес-аналитики.

4. Облако аналитики Oracle

Analytics Cloud — это программное обеспечение Oracle для анализа данных. Это половина программного дуэта «управление данными для бизнес-аналитики» (другая — Data Miner). Облачное программное обеспечение может получить любую информацию из заданного набора данных.

5. Oracle Data Miner

Data Miner — это, по сути, набор алгоритмов сбора данных, встроенных в программный пакет корпоративных баз данных, который предлагает Oracle. Он выполняет множество задач, связанных с добычей полезных ископаемых, со встроенными интеллектуальными функциями машинного обучения.

Распространенные ошибки, которых следует избегать при использовании данных для бизнес-идей

Данные — мощный ресурс для определения того, какие бизнес-идеи имеют наибольший потенциал. Тем не менее, есть некоторые ловушки, в которые легко попасть, если вы не будете осторожны. Вот некоторые вещи, от которых следует держаться подальше.

◉ Реализация идей за пределами бюджета

Фундаментальная концепция бизнес-аналитики заключается в том, чтобы всегда учитывать бюджетные ограничения до и во время внедрения. Не попадайтесь в ловушку выделения дополнительных ресурсов, когда идея кажется слишком хорошей, чтобы ее игнорировать.

◉ Полное копирование идей популярных продуктов

Ваша аналитика может показать, что определенный продукт или функция популярны. Однако не реализуйте его как есть. То, что работает у конкурентов (и их аудитории), может не работать у вас (и у вас).

◉ Не согласование идей с долгосрочными бизнес-целями

Легко игнорировать прогресс в долгосрочной перспективе, если есть возможность получить быструю прибыль с помощью инновационной идеи. Убедитесь, что ваши идеи не упускают из виду долгосрочный финансовый рост и стабильность.

◉ Стремление реализовать идеи

Спешный продукт часто является неудачным продуктом. Избегайте неловких и дорогостоящих отзывов (или того хуже) и тщательно тестируйте каждую функцию продукта перед запуском.

◉ Отсутствие поддержки конечных пользователей

Ваши лучшие бизнес-идеи могут не заинтересовать аудиторию, если они не предлагают решение текущих проблем ваших пользователей. Обязательно реализуйте наиболее упоминаемые требования аудитории и предварительно протестируйте идеи с помощью фокус-групп.

◉ Недостаточно обучен BI

Бизнес-аналитика хороша, когда используется и внедряется правильно. Однако это может перегрузить ваши творческие группы, если вы раньше не использовали данные так широко. Обучайте их специально концепциям и передовым методам бизнес-аналитики и подкрепляйте это обучение постоянным профессиональным развитием в этой области.

◉ Доверяйте данным, а не интуиции

Инновационные бизнес-идеи могут помочь создать близость с клиентами (и поддержать прибыль). Однако, если идея не соответствует ценностям вашей компании или ожиданиям вашей аудитории, возможно, лучше переосмыслить ее.

Более того, независимо от того, сколько у вас положительных бизнес-данных относительно идеи, если сейчас неподходящее время или бизнес-пространство для ее запуска, следуйте своей интуиции.

Последние мысли

Успех или провал бизнес-предложения новой идеи зависит от того, сколько исследований на самом деле стоит за ней. Используя данные для бизнеса, компании могут обеспечить положительную реакцию рынка с помощью продуктов и услуг, которые ближе всего к рыночному спросу.

Если вам нравится читать, не стесняйтесь подписаться на наши информационные бюллетени, чтобы быть в курсе всех последних новостей и находчивого контента.