Bazı Muhteşem İş Fikirlerini Bulmak İçin Veriler Nasıl Kullanılır?

Bu dijital çağda, veriler her yerdedir ve iş dünyasında fikir üretmek için verilerin nasıl kullanılacağını bilmek önemli ölçüde önemlidir. Veriler en beklenmedik yerlerde bulunabilir ve farklı amaçlar için kullanılabilir. Dahası, veri bilimcileri, günümüzde kalıpları bulmak ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için verileri bile kullanıyor.

Şirketler, ürün/hizmet talebini araştırarak, tahmine dayalı analitiği çalıştırarak, en çok talep edilen alanları belirleyerek, trend olan konuları takip ederek ve kanıtlanmış rakip verilerini kullanarak, pazarda doldurmak için yararlı ve kazançlı boşluklar bulabilirler.

Tüm bunların anahtarı veridir. Modern iş zekasının arkasındaki itici güçtür ve çoğu başarılı şirketin en iyi fikirlerini bulduğu yerdir.

Bu makale, bir işletmenin büyük verilerden yararlanarak yeni fikirleri nasıl keşfedebileceğinin eksiksiz bir dökümünü sunar.

Başlayalım.

İş Fikirleri için Verilerden Nasıl Yararlanılır?

İşinizin doğasına ve kapsamına bağlı olarak, veriler başarılı iş kararlarının arkasındaki belirleyici faktör olabilir.

İşte verilerden bir iş fikrinin nasıl oluşturulacağına dair bazı pratik ipuçları:

1. Ürün ve Hizmetlere Yönelik Araştırma Talebi

Büyük verinin bu kadar değerli olmasının birincil nedeni, sağlayabileceği ürünle ilgili içgörülerdir. Bu öngörüleri elde etmek için belirli sorgular ve istatistikler için arama yapmanız gerekir.

Talep, gösterimler, konuşmalar, satış sayıları ve diğer yüksek oranda ölçülebilir terimlerle ölçülür. Ancak, belirli ürün nitelikleriyle ilgili talebi araştırmak, belirli bir ürünün hangi yönünün en popüler olduğunu belirlemeye yardımcı olabilir.

Bu, tüketicilerin beğendiği tüm niteliklere sahip ürünler yaratmaya yardımcı olacaktır.

Örneğin, ideal sosyal medya deneyimini nasıl oluşturacağınıza dair fikirler aradığınızı hayal edin. İnsanların mevcut sosyal platformlardan ne istediklerine bakarak başlayabilirsiniz.

Yellowfin BI, Sisense ve Zoho gibi yazılım araçları, verileri görselleştirmeye, analiz etmeye ve pazar talebiyle ilgili anlamlı içgörülere dönüştürmeye yardımcı olabilir.

Kaynak: Sarı yüzgeçli

2. Tahmine Dayalı Analizi Çalıştırın

Bir ürünün popülaritesi ile ilgili bazı öngörülere sahip olduğunuzda, bu ürünlerin tam olarak ne zaman popüler veya karlı olacağını doğrulamak için tahmine dayalı analitik çalıştırabilirsiniz.

Kaynak: Boldbi

İş sonuçlarını tahmin etmek iki ana nedenden dolayı gereklidir:

1. Çığır açan yeni bir buluş dışında, zaten doymuş bir pazarda ilerlemenin tek yolu budur.
2. Size kendi veri analizinizin doğruluğunu gösterir.

Modern tahmine dayalı analitik, tüm iş zekası (BI) sürecini daha da kolaylaştırmak için makine öğrenimini kullanır.

Çoğu analitik motoru, tümü tek bir veritabanında ve çevresinde bulunan yerleşik makine öğrenimi yetenekleriyle birlikte gelir.

3. Yüksek Talep Alanlarını Belirleyin

Ürünler ve sezonluk popülerlikleri hakkında verilere sahip olduğunuzda, ürünle ilgili hangi alanların yüksek talep gördüğünü belirleyebilirsiniz.

Baskın arama terimlerinin zaman içinde nasıl değiştiğine bakarak hangi alanların hızla büyüdüğünü ve daha önemli hale geldiğini anlamak için trend analizi araçlarını kullanabilirsiniz.

Zaten çok fazla insan oraya yatırım yapmaya çalışıyorsa, devam edin. Sektördeki mevcut trendlere bakın ve girişimlerinizi nasıl destekleyebileceklerini öğrenin.

Yüksek talep gören tüm özellikleri tek bir ürün veya hizmette uygulamak gerekli olmasa da, müşterilere tek seferde mümkün olduğunca fazla değer sağlamaya yardımcı olur.

Bunun iki ana avantajı vardır:

1. Müşteriye sunduğunuz çözümün kalitesi hakkında bilgi verir.
2. Müşterilerin eksik özellikleri başka yerde aramasını engeller.

Pazar araştırmasının “ürün talebi” tarafının en iyi yanı, bunu anketler aracılığıyla yapabilmenizdir. SurveyMonkey gibi yazılımlar bunun için idealdir.

Kaynak: Anket Maymunu

4. Trend Konularını Takip Edin

Belirli yeni ürün özellikleri veya insanların bahsettiği yeni teknolojiler gibi ürününüzle ilgili çeşitli trend konularını da takip edebilirsiniz.

Neyse ki, hepsi değerli ve eyleme geçirilebilir müşteri içgörüleri içeren bir düzine kadar platform var.

Twitter, Facebook ve hatta Instagram gibi sosyal medya platformları, izleyicilerin belirli bir ürün türü hakkında ne düşündüğünü belirlemeye yardımcı olabilir. YouTube gibi yayın yapan siteler de bu konuda önemli veriler sağlayabilir.

Bununla birlikte, en yüksek değerli verilerden bazıları Soru-Cevap panolarında ve Reddit ve Quora gibi genel tartışma forumlarında olacaktır. Burası, önemli sorunlu noktaları ve doğrudan talebi ortaya çıkaran çok özel sorular soran müşterileri bulacağınız yerdir.

Şirketler, iyi bir veri analiz aracıyla, trende özel anahtar kelimeler ve arama terimleriyle bir veri araması yapabilirler. Bu, tonlarca önemli çapraz platform verisi sağlayacaktır.

Google Trendler, ana konuşma konularını etkili bir şekilde izlemek için ihtiyaç duyacağınız trend bulma araçlarının ideal bir örneğidir.

Kaynak: Google Trendler

5. Rakip Verilerini Kullanın

Son olarak, benzer bir damarda fikirler bulmak için geçmişte onlar için neyin işe yaradığını keşfetmek için rakiplerinizle ilgili verilerden yararlanabilirsiniz.

Günümüzün doymuş pazarında, birileri sizinkine benzer bir fikir bulmuş olabilir. Pazara bu tavırla yaklaşmak tavsiye edilmese de, savurgan çabaları azaltmaya yardımcı olduğu için içinde bulunulması gerçekçi bir zihniyettir.

Doğrudan rakipleriniz, fikrinizi pazar için optimize etmek için kullanabileceğiniz bazı önemli verilere sahip olabilir. Ne kadar küçük olursa olsun, herhangi bir miktarda değerli veri, benzer bir ürünle yaptıkları hatalardan kaçınmanıza yardımcı olabilir.

Tabii ki, ürününüz tamamen benzersizse ve mevcut pazarda uzaklarda bile alternatifi yoksa bu geçerli değildir. Ancak böyle bir durumda bile ürünlerin o sektördeki performansını bilmek gerçekçi satış beklentileri belirlemenize yardımcı olabilir.

Örnek: Tesla Motors

Tesla, elektrikli araçlar (EV'ler) alanında tutarlı ve hızlı yeniliklerle tanınan bir markadır. Aynı zamanda dünyanın en büyük BI güç merkezlerinden biridir.

Tesla'yı diğerlerinden ayıran şey, genel ürün iyileştirme için veri analitiğini nasıl uyguladığıdır.

Örneğin şirket, Toyota Prius gibi hibrit araçlara olan talebi gözlemleyerek ürün talebini ölçtü. Ardından, böyle bir ürünün (tam elektrik biçiminde) on yıl veya daha fazla bir süre içinde ne kadar popüler olabileceğini tahmin etmek için tahmine dayalı analitik çalıştırdı.

Bundan sonra, elektrikli araç tasarımının hangi yönlerinin en çok talep gördüğünü belirlediler. Örneğin, melezler ve diğer tamamen elektrikli teklifler yetersizdi ve standart modeller üzerinde önemli herhangi bir teknik yükseltmeden yoksundu.

Son olarak rakip araçların satış rakamlarını topladılar. Kararı toplam satışlara dayandırmak yerine, daha önceki veri analizlerine dayanarak ortaya koydukları kavramsal iyileştirmeleri uyguladılar.

Tüm bunlar, bugün EV'lerin ölçüldüğü standart olan bir ürünle sonuçlandı.

İş Verilerinin Toplanması için En İyi 5 Araç ve Yazılım

Kurumsal veri toplama ve yönetimi için tonlarca harika iş zekası platformu var, ancak işte piyasadaki en büyük ve en güvenilir büyük veri araçları.

1. (Microsoft) Azure HDInsight

Azure HDInsight, çok büyük miktarda geçmiş veya akış verisini işleyebilen bulut tabanlı bir büyük veri analizi hizmetidir.

2. MongoDB

MongoDB, büyük ölçekli uygulamalar için verileri organize eden, depolayan ve alan açık kaynaklı bir veritabanı yönetim programıdır. Öncelikle bir depolama platformu olarak tasarlanmış olup, ilgili bilgileri hızlı bir şekilde alma özelliğine sahiptir.

3. Microsoft Power BI

MS Power BI, verileri anlamlı görsel sunumlar halinde düzenlemeye yardımcı olan bir veri görselleştirme yazılımıdır. Basit görsel temsil için kullanılabilse de, yazılım öncelikle iş zekası uygulamaları için kullanılır.

4. Oracle Analitik Bulutu

Analytics Cloud, Oracle'ın veri analiz yazılımıdır. “İş zekası için veri yönetimi” yazılım ikilisinin yarısıdır (diğeri Data Miner). Bulut tabanlı yazılım, belirli bir veri kümesinden her türlü içgörü elde edebilir.

5. Oracle Veri Madenci

Data Miner, esas olarak Oracle'ın sunduğu kurumsal veritabanı yazılım paketine yerleştirilmiş bir dizi veri toplama algoritmasıdır. Tümü yerleşik akıllı makine öğrenimi işleviyle madencilikle ilgili çok çeşitli görevleri yerine getirir.

İş Fikirleri İçin Verileri Kullanırken Kaçınılması Gereken Yaygın Hatalar

Hangi iş fikirlerinin en fazla potansiyele sahip olduğunu belirlerken veriler güçlü bir kaynaktır. Ancak, dikkatli olmazsanız kolayca düşebileceğiniz bazı tuzaklar vardır. İşte uzak durmanız gereken bazı şeyler.

◉ Bütçe Kapasitesinin Ötesinde Fikirleri Uygulamak

Uygulamadan önce ve uygulama sırasında bütçe kısıtlamalarını her zaman dikkate almak temel bir iş zekası kavramıdır. Bir fikir göz ardı edilemeyecek kadar iyi göründüğünde fazladan kaynak ayırma tuzağına düşmeyin.

◉ Popüler Ürün Fikirlerini Tamamen Kopyalama

Analizleriniz belirli bir ürünün veya özelliğin popüler olduğunu gösterebilir. Ancak, olduğu gibi uygulamayın. Bir rakip (ve onların izleyicileri) için işe yarayan şey sizin (ve sizin) için işe yaramayabilir.

◉ Fikirleri Uzun Vadeli İş Hedefleriyle Uyumlu Tutmamak

Yenilikçi bir fikir yoluyla hızlı bir kâr elde etme fırsatı varsa, uzun vadede ilerlemeyi görmezden gelmek kolaydır. Fikirlerinizin uzun vadeli finansal büyümeyi ve istikrarı gözden kaçırmadığından emin olun.

◉ Fikirleri Uygulamaya Koymak

Acele edilmiş bir ürün genellikle başarısız bir üründür. Utanç verici ve pahalı geri çağırmalardan (veya daha kötüsü) kaçının ve piyasaya sürülmeden önce her ürün özelliğini kapsamlı bir şekilde test edin.

◉ Son Kullanıcı Katılımını Almamak

En iyi iş fikirleriniz, kullanıcılarınızın mevcut sorunlarına bir çözüm sunmuyorsa, hedef kitleyle bağlantı kurmayabilir. En çok bahsedilen kitle taleplerini uyguladığınızdan emin olun ve odak gruplarını kullanarak fikirleri önceden test edin.

◉ BI'da Yeterince Eğitim Vermemek

İş zekası doğru kullanıldığında ve uygulandığında harikadır. Ancak, verileri daha önce bu kadar yoğun kullanmadıysanız, yaratıcı ekiplerinizi bunaltabilir. Onları özellikle BI kavramları ve en iyi uygulamalar konusunda eğitin ve bu öğrenmeyi sahada devam eden profesyonel gelişim ile pekiştirin.

◉ Sezgiden Çok Verilere Güvenmek

Yenilikçi iş fikirleri, müşteri yakınlığı oluşturmaya yardımcı olabilir (ve alt çizgiyi destekleyebilir). Ancak, bir fikir şirket olarak değerlerinize veya hedef kitlenizin sizden beklentilerine uygun gelmiyorsa, onu yeniden düşünmek daha iyi olabilir.

Ayrıca, bir fikirle ilgili ne kadar olumlu iş verisine sahip olursanız olun, onu başlatmak için doğru zaman veya iş alanı değilse, içgüdülerinizle hareket edin.

Son düşünceler

Yeni bir fikir için bir iş teklifinin başarısı veya başarısızlığı, arkasında gerçekte ne kadar araştırma olduğuna bağlıdır. Şirketler, iş için verilerden yararlanarak, pazar talebine daha yakın olan ürünler ve hizmetler aracılığıyla olumlu bir pazar tepkisi sağlayabilir.

Okumaktan hoşlanıyorsanız, en son kepçeler ve becerikli içerik için haber bültenlerimize abone olmaktan çekinmeyin.