วิธีใช้ข้อมูลเพื่อค้นหาแนวคิดทางธุรกิจที่ยอดเยี่ยม

ในยุคดิจิทัลนี้ ข้อมูลมีอยู่ทุกหนทุกแห่ง และการรู้วิธีใช้ข้อมูลในธุรกิจเพื่อสร้างแนวคิดเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ข้อมูลสามารถพบได้ในสถานที่ที่ไม่คาดฝันมากที่สุด และสามารถนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ได้ นอกจากนี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลยังใช้ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตในปัจจุบัน

โดยการวิจัยความต้องการผลิตภัณฑ์/บริการ เรียกใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การระบุพื้นที่ที่มีความต้องการมากที่สุด การติดตามหัวข้อที่มีแนวโน้ม และใช้ข้อมูลของคู่แข่งที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว บริษัทต่างๆ สามารถค้นหาช่องว่างที่มีประโยชน์และร่ำรวยในตลาดเพื่อเติมเต็ม

กุญแจสู่ทั้งหมดนี้คือข้อมูล เป็นแรงผลักดันเบื้องหลังธุรกิจอัจฉริยะสมัยใหม่ และเป็นที่ที่บริษัทที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่ค้นหาแนวคิดที่ดีที่สุดของตน

บทความนี้แสดงรายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับวิธีที่ธุรกิจสามารถค้นพบแนวคิดใหม่ๆ โดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่

มาเริ่มกันเลย.

วิธีใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อแนวคิดทางธุรกิจ

ข้อมูลอาจเป็นปัจจัยกำหนดเบื้องหลังการตัดสินใจทางธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับลักษณะและขอบเขตของธุรกิจของคุณ

ต่อไปนี้คือเคล็ดลับที่เป็นประโยชน์บางประการในการสร้างแนวคิดทางธุรกิจจากข้อมูล:

1. ความต้องการวิจัยสินค้าและบริการ

สาเหตุหลักที่ข้อมูลขนาดใหญ่มีค่ามากคือข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่สามารถให้ได้ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ คุณต้องทำการค้นหาคำค้นหาและสถิติเฉพาะ

ความต้องการวัดจากการแสดงผล การสนทนา จำนวนการขาย และเงื่อนไขอื่นๆ ที่วัดผลได้สูง อย่างไรก็ตาม การวิจัยความต้องการที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจงสามารถช่วยกำหนดว่าผลิตภัณฑ์ใดได้รับความนิยมมากที่สุด

ซึ่งจะช่วยสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพตามที่ผู้บริโภคชื่นชอบ

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังมองหาแนวคิดเกี่ยวกับวิธีสร้างประสบการณ์โซเชียลมีเดียในอุดมคติ คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการดูว่าผู้คนต้องการอะไรจากแพลตฟอร์มโซเชียลที่มีอยู่

เครื่องมือซอฟต์แวร์ เช่น Yellowfin BI, Sisense และ Zoho สามารถช่วยสร้างภาพ วิเคราะห์ และเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายซึ่งเกี่ยวข้องกับความต้องการของตลาด

ที่มา: Yellowfin

2. เรียกใช้ Predictive Analytics

เมื่อคุณมีข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับความนิยมของผลิตภัณฑ์แล้ว คุณสามารถเรียกใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อยืนยันอย่างแน่ชัดว่าผลิตภัณฑ์เหล่านั้นจะได้รับความนิยมหรือสร้างผลกำไรเมื่อใด

ที่มา: Boldbi

การคาดคะเนผลลัพธ์ทางธุรกิจมีความจำเป็นด้วยเหตุผลหลักสองประการ:

1. ไม่ใช่สิ่งประดิษฐ์ใหม่ที่ก้าวล้ำ แต่เป็นหนทางเดียวที่จะก้าวไปข้างหน้าในตลาดที่อิ่มตัวอยู่แล้ว
2. มันแสดงให้คุณเห็นถึงความถูกต้องของการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเอง

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สมัยใหม่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ (BI) ทั้งหมดให้คล่องตัวยิ่งขึ้น

เอ็นจิ้นการวิเคราะห์ส่วนใหญ่มาพร้อมกับความสามารถแมชชีนเลิร์นนิงในตัวซึ่งทั้งหมดอยู่ในและรอบ ๆ ฐานข้อมูลเดียว

3. ระบุพื้นที่ที่มีความต้องการสูง

เมื่อคุณมีข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และความนิยมตามฤดูกาลแล้ว คุณสามารถระบุได้ว่าส่วนใดที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์นั้นมีความต้องการสูง

คุณสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์แนวโน้มเพื่อค้นหาว่าส่วนใดที่เติบโตอย่างรวดเร็วและมีความสำคัญมากขึ้นโดยพิจารณาว่าข้อความค้นหาที่โดดเด่นของพวกเขาเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

หากมีคนพยายามลงทุนที่นั่นมากเกินไป ให้ไปต่อ ดูแนวโน้มที่มีอยู่ในอุตสาหกรรมและค้นหาว่าสิ่งเหล่านี้จะสนับสนุนความคิดริเริ่มของคุณได้อย่างไร

แม้ว่าจะไม่จำเป็นต้องใช้คุณลักษณะที่มีความต้องการสูงทั้งหมดในผลิตภัณฑ์หรือบริการเดียว แต่ก็ช่วยให้ลูกค้าได้รับคุณค่ามากที่สุดในครั้งเดียว

มีข้อดีหลักสองประการ:

1. โดยจะแจ้งลูกค้าเกี่ยวกับคุณภาพของโซลูชันที่คุณนำเสนอ
2. ป้องกันไม่ให้ลูกค้ามองหาคุณสมบัติที่ขาดหายไปจากที่อื่น

สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับด้าน "ความต้องการผลิตภัณฑ์" ของการวิจัยตลาดคือ คุณสามารถทำได้ผ่านการสำรวจ ซอฟต์แวร์เช่น SurveyMonkey เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสิ่งนั้น

ที่มา: ลิงสำรวจ

4. ติดตามหัวข้อที่ได้รับความนิยม

คุณยังสามารถติดตามหัวข้อที่กำลังเป็นที่นิยมต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ของคุณ เช่น คุณลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์ใหม่หรือเทคโนโลยีใหม่ที่ผู้คนกำลังพูดถึง

โชคดีที่มีแพลตฟอร์มมากมายที่มีข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าที่มีคุณค่าและนำไปดำเนินการได้

แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เช่น Twitter, Facebook และแม้แต่ Instagram สามารถช่วยตัดสินว่าผู้ชมคิดอย่างไรเกี่ยวกับประเภทผลิตภัณฑ์เฉพาะ ไซต์สตรีมมิ่งเช่น YouTube ยังสามารถให้ข้อมูลที่สำคัญในเรื่องนี้

ที่กล่าวว่าข้อมูลที่มีมูลค่าสูงที่สุดบางส่วนจะอยู่ในกระดานถาม & ตอบและฟอรัมสนทนาทั่วไปเช่น Reddit และ Quora ที่นี่คุณจะพบกับลูกค้าที่ถามคำถามที่เจาะจงมาก ซึ่งเผยให้เห็นประเด็นปัญหาที่สำคัญและความต้องการโดยตรง

ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี บริษัทต่างๆ ก็สามารถดำเนินการค้นหาข้อมูลด้วยคำสำคัญและคำค้นหาที่เจาะจงเทรนด์ สิ่งนี้จะให้ข้อมูลข้ามแพลตฟอร์มที่สำคัญมากมาย

Google Trends เป็นตัวอย่างที่ดีของเครื่องมือค้นหาเทรนด์ที่คุณต้องการเพื่อติดตามหัวข้อสนทนาหลักๆ อย่างมีประสิทธิภาพ

ที่มา: Google Trends

5. ใช้ข้อมูลของคู่แข่ง

สุดท้ายนี้ คุณสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลของคู่แข่งเพื่อค้นหาสิ่งที่ใช้ได้ผลสำหรับพวกเขาในอดีต เพื่อสร้างแนวคิดในลักษณะเดียวกัน

ในตลาดที่อิ่มตัวในปัจจุบัน มีโอกาสมีคนคิดไอเดียที่คล้ายกับของคุณแล้ว แม้ว่าจะไม่แนะนำให้เข้าใกล้ตลาดด้วยทัศนคตินี้ แต่ก็ยังต้องมีกรอบความคิดที่เป็นจริง เนื่องจากช่วยลดความพยายามที่สิ้นเปลือง

คู่แข่งโดยตรงของคุณอาจมีข้อมูลสำคัญบางอย่างที่คุณสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแนวคิดของคุณสำหรับตลาด ไม่ว่าจะเล็กน้อยเพียงใด ข้อมูลที่มีค่าจำนวนเท่าใดก็สามารถช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นกับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันได้

แน่นอนว่าสิ่งนี้ใช้ไม่ได้หากผลิตภัณฑ์ของคุณมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว และไม่มีทางเลือกอื่น แม้แต่ผลิตภัณฑ์ที่อยู่ไกลออกไปในตลาดปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม แม้แต่ในกรณีเช่นนี้ การรู้ว่าผลิตภัณฑ์มักจะทำงานอย่างไรในอุตสาหกรรมนั้น อาจช่วยให้คุณกำหนดความคาดหวังในการขายที่เป็นจริงได้

ตัวอย่าง: Tesla Motors

เทสลาเป็นแบรนด์ที่มีชื่อเสียงในด้านนวัตกรรมที่สม่ำเสมอและรวดเร็วในด้านยานยนต์ไฟฟ้า (EVs) นอกจากนี้ยังเป็นหนึ่งในโรงไฟฟ้า BI ที่ใหญ่ที่สุดในโลกอีกด้วย

สิ่งที่ทำให้ Tesla แตกต่างออกไปคือการนำการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้ในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์โดยรวมอย่างไร

ตัวอย่างเช่น บริษัทวัดความต้องการผลิตภัณฑ์โดยสังเกตความต้องการรถยนต์ไฮบริด เช่น Toyota Prius จากนั้นจึงเรียกใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ว่าผลิตภัณฑ์ดังกล่าว (ในรูปแบบไฟฟ้าเต็มรูปแบบ) จะได้รับความนิยมเพียงใดในทศวรรษหรือมากกว่านั้น

หลังจากนั้นพวกเขาระบุว่าด้านใดของการออกแบบรถยนต์ไฟฟ้าที่มีความต้องการสูงสุด ตัวอย่างเช่น รถไฮบริดและรถยนต์ไฟฟ้าทั้งหมดไม่มีกำลังและขาดการอัพเกรดทางเทคโนโลยีที่สำคัญเมื่อเทียบกับรุ่นมาตรฐาน

สุดท้ายก็รวบรวมยอดขายรถยนต์ของคู่แข่ง แทนที่จะใช้การตัดสินใจเกี่ยวกับยอดขายทั้งหมด พวกเขาใช้การปรับปรุงแนวคิดที่พวกเขาได้มาจากการวิเคราะห์ข้อมูลก่อนหน้านี้

ทั้งหมดนี้ส่งผลให้ผลิตภัณฑ์ที่มีมาตรฐานเทียบกับ EVs ที่วัดได้ในปัจจุบัน

เครื่องมือและซอฟต์แวร์ 5 อันดับแรกสำหรับการรวบรวมข้อมูลธุรกิจ

มีแพลตฟอร์มข่าวกรองธุรกิจที่ยอดเยี่ยมมากมายสำหรับการเก็บรวบรวมและจัดการข้อมูลขององค์กร แต่นี่คือเครื่องมือบิ๊กดาต้าที่ใหญ่ที่สุดและน่าเชื่อถือที่สุดในตลาด

1. (Microsoft) Azure HDInsight

Azure HDInsight เป็นบริการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่บนระบบคลาวด์ ซึ่งสามารถประมวลผลข้อมูลประวัติหรือการสตรีมจำนวนมาก

2. MongoDB

MongoDB เป็นโปรแกรมจัดการฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่จัดระเบียบ จัดเก็บ และดึงข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ ได้รับการออกแบบมาเป็นแพลตฟอร์มการจัดเก็บข้อมูลเป็นหลัก โดยมีความสามารถเพิ่มเติมในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว

3. Microsoft Power BI

MS Power BI เป็นซอฟต์แวร์สร้างภาพข้อมูลที่ช่วยจัดเรียงข้อมูลให้เป็นการนำเสนอด้วยภาพที่มีความหมาย แม้ว่าจะสามารถใช้สำหรับการแสดงภาพอย่างง่าย แต่ซอฟต์แวร์นี้ใช้สำหรับแอปพลิเคชันข่าวกรองธุรกิจเป็นหลัก

4. Oracle Analytics Cloud

Analytics Cloud คือซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลของ Oracle ครึ่งหนึ่งของซอฟต์แวร์ "การจัดการข้อมูลสำหรับธุรกิจอัจฉริยะ" (อีกอันคือ Data Miner) ซอฟต์แวร์บนคลาวด์สามารถรับข้อมูลเชิงลึกประเภทใดก็ได้จากชุดข้อมูลที่กำหนด

5. Oracle Data Miner

Data Miner คือชุดของอัลกอริธึมการรวบรวมข้อมูลที่สร้างขึ้นในชุดซอฟต์แวร์ฐานข้อมูลขององค์กรที่ Oracle นำเสนอ มันทำงานที่เกี่ยวข้องกับการขุดที่หลากหลาย ทั้งหมดนี้มีฟังก์ชันการเรียนรู้ของเครื่องอัจฉริยะในตัว

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยงเมื่อใช้ข้อมูลสำหรับแนวคิดทางธุรกิจ

ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพในการพิจารณาว่าแนวคิดทางธุรกิจใดมีศักยภาพมากที่สุด อย่างไรก็ตาม มีหลุมพรางบางอย่างที่คุณอาจพลาดได้ง่ายถ้าคุณไม่ระวัง นี่คือสิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง

◉ การนำแนวคิดไปใช้เกินความสามารถงบประมาณ

เป็นแนวคิดพื้นฐานของข่าวกรองธุรกิจที่จะต้องพิจารณาข้อจำกัดด้านงบประมาณก่อนและระหว่างการดำเนินการเสมอ อย่าตกหลุมพรางของการจัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมเมื่อแนวคิดฟังดูดีเกินกว่าจะมองข้าม

◉ คัดลอกแนวคิดผลิตภัณฑ์ยอดนิยมอย่างเต็มที่

การวิเคราะห์ของคุณอาจแสดงว่าผลิตภัณฑ์หรือคุณลักษณะบางอย่างเป็นที่นิยม อย่างไรก็ตาม อย่านำไปใช้ตามที่เป็นอยู่ สิ่งที่เหมาะกับคู่แข่ง (และผู้ชม) อาจไม่เหมาะกับคุณ (และของคุณ)

◉ไม่ปรับแนวคิดให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจระยะยาว

เป็นการง่ายที่จะเพิกเฉยต่อความก้าวหน้าในระยะยาว หากมีโอกาสทำกำไรอย่างรวดเร็วผ่านแนวคิดที่เป็นนวัตกรรม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าความคิดของคุณไม่มองข้ามการเติบโตทางการเงินและความมั่นคงในระยะยาว

◉ เร่งนำความคิดไปสู่การปฏิบัติ

สินค้าที่เร่งรีบมักเป็นสินค้าที่ล้มเหลว หลีกเลี่ยงการเรียกคืนที่น่าอับอายและมีราคาแพง (หรือแย่กว่านั้น) และทดสอบคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์แต่ละรายการอย่างละเอียดก่อนเปิดตัว

◉ ไม่ได้รับการ Buy-In ของผู้ใช้ปลายทาง

แนวคิดทางธุรกิจที่ดีที่สุดของคุณอาจไม่เชื่อมต่อกับผู้ชมหากพวกเขาไม่ได้เสนอวิธีแก้ไขปัญหาปัจจุบันของผู้ใช้ของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ใช้ความต้องการของผู้ชมที่กล่าวถึงมากที่สุด และทดสอบแนวคิดล่วงหน้าโดยใช้การสนทนากลุ่ม

◉ การฝึกอบรมไม่เพียงพอใน BI

ข่าวกรองธุรกิจนั้นยอดเยี่ยมเมื่อใช้และดำเนินการอย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตาม มันอาจครอบงำทีมสร้างสรรค์ของคุณ หากคุณไม่เคยใช้ข้อมูลมากเท่านี้มาก่อน ฝึกฝนพวกเขาโดยเฉพาะเกี่ยวกับแนวคิด BI และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และส่งเสริมการเรียนรู้นั้นด้วยการพัฒนาทางวิชาชีพอย่างต่อเนื่องในสาขานี้

◉ เชื่อถือข้อมูลมากกว่าสัญชาตญาณ

แนวคิดทางธุรกิจที่เป็นนวัตกรรมใหม่อาจช่วยสร้างความสัมพันธ์อันดีกับลูกค้า (และสนับสนุนผลกำไร) อย่างไรก็ตาม หากแนวคิดไม่เหมาะกับค่านิยมของคุณในฐานะบริษัทหรือสิ่งที่ผู้ชมคาดหวังจากคุณ อาจเป็นการดีกว่าที่จะคิดใหม่

ยิ่งไปกว่านั้น ไม่ว่าคุณจะมีข้อมูลทางธุรกิจในเชิงบวกมากน้อยเพียงใดเกี่ยวกับแนวคิด หากไม่ใช่เวลาหรือพื้นที่ธุรกิจที่เหมาะสมที่จะเปิดตัว ให้ดำเนินการอย่างเต็มที่

ความคิดสุดท้าย

ความสำเร็จหรือความล้มเหลวของข้อเสนอทางธุรกิจสำหรับแนวคิดใหม่นั้นขึ้นอยู่กับว่าจริงๆ แล้วงานวิจัยอยู่เบื้องหลังมากน้อยเพียงใด ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลสำหรับธุรกิจ บริษัทต่างๆ สามารถรับประกันการตอบสนองของตลาดในเชิงบวกผ่านผลิตภัณฑ์และบริการที่ใกล้เคียงกับความต้องการของตลาดมากขึ้น

หากคุณสนุกกับการอ่าน โปรดสมัครรับจดหมายข่าวของเราเพื่อรับข่าวสารล่าสุดและเนื้อหาที่เป็นประโยชน์