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    • 使用数据科学来帮助你推出新产品

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    • 使用数据科学来帮助你推出新产品

      当你推出一个新的产品或服务时,很容易陷入兴奋之中,而没有花时间智能地评估市场,看看你是否能够竞争。

      你需要能够回答以下问题。

      • 人们会对我的新产品或服务感兴趣吗?

      • 竞争格局是怎样的?

      • 这家新企业需要多少资金和精力?

      • 哪些是服务不足的市场,我可以填补一个吗?

      如果有人想在上世纪90年代开一家新的餐馆,他们必须亲自去当地的几家潜在的餐馆打桩,然后统计有多少人从前门走进来吃午饭。现在,我们有互联网为我们做了很多数据收集工作。但互联网提供的数据是原始的、未经过滤的形式--我们需要一种方法来收集、分析和理解这些数据。

      在达拉斯营销机构Witmer Group,我们与我们的内部数据科学家Joo Ann Lee进行了讨论。她为我们提供了一些使用数据科学做出更明智决策的技巧。

      使用数据科学来帮助你推出新产品

      什么是数据科学?

      数据科学是一个快速发展的领域,它试图发现隐藏在巨大数据宝库中的智能洞察力。

      数据科学家发现目前没有答案的问题("市场对我的新产品会有怎样的反应?"),找到回答该问题的数据所在(论坛、社交媒体、客户调查等),然后提取和分析这些数据,确定答案。

      更大的公司有数据科学家团队在他们的营销部门工作,并使用人工智能(AI),复杂的数学建模和计算机程序的组合来帮助发现隐秘的洞察力。但你不需要数百万美元的年度预算来使用数据科学,让我们看看你如何为自己的企业做这件事。

      评估竞争力的三个层次

      使用数据科学来帮助你推出新产品

      你需要收集的数据主要有三个支柱:

      • 行业饱和度

      • 意见分析

      • 客户研究

      请记住,你需要拥有正确的数据--如果数据不完整或有偏差,你可能会得到误导性的结果。为了避免这种情况,一定要确保数据源来自与业务相关的资源。例如,如果你想开一家实体店,你应该专注于编译当地人的评论,而不是旅行者的评论。如果你过于关注外地人的口味和喜好,你可能会失去本地人的兴趣。同样,当你收集数据时,要确保数据都是最新的。你不希望依赖五年前的客户评论。

      行业饱和度

      首先,你要确定行业的饱和度。有多少公司在销售类似的产品和服务?

      例如,如果你正在考虑开一家素食和无麸质的披萨店,看看你所在的地理区域有多少家这样的店。你可以使用谷歌、Uber Eats、Yelp和其他应用;然后统计一下搜索结果,看看你选择的半径内有多少竞争对手。

      一旦你知道了这个数字,下面是你可能会问到的一些关于这些企业的问题,以了解竞争会有多激烈。

      • 他们经营了多少年?

      • 他们有多少在线评论?

      • 他们有多少产品?

      • 公司规模有多大?

      意见分析

      在你对众所周知的竞争格局有了一个很好的了解之后,是时候更深入地了解一些细节了。意见分析就是人们对产品或公司的评价。

      梳理论坛和评测网站,找到最好的功能评测。尽量在不同人对产品的评价中找到相似之处。提到某项具体功能或优点的人越多,你对数据的准确性就越有信心。例如,如果你找到的几条评论都提到产品在拥有一个月内就会坏掉,这可能会为你提供制造洞察力和竞争优势的机会。了解你的潜在竞争对手做什么和做得不好,将有助于你了解是否有一个开放的机会给你。

      请记住,总会有很多没有意义的差评--例如,他们抱怨的是企业无法控制的事情。不要包含这些数据类型,因为它们不提供有价值的信息。

      客户研究

      现在你已经知道谁是竞争对手,以及人们对他们的感觉如何,现在是时候看看留下评论的人了。这将使你能够更精确地定位并服务于对你的业务最重要的客户。你要找的东西包括

      • 地理上的相似性

      • 人口学上的相似性

      • 个人口味

      • 购买力

      一旦你编制了一份名单,你就可以在营销中激光锁定这些人。但更重要的是,了解你的目标受众还可以帮助你更好地销售产品或提供新的商业机会。

      这里有一个例子。有一家公司,生产和销售工业应用的小管道。他们决定在亚马逊上开店,销售他们的产品。他们经历了相当大的销售量,但几乎每个购买他们产品的人都在亚马逊上留下了一星评论,声称该管道不"食品安全",尽管该产品明确标注为"工业"。

      老板不明白为什么这么多人讨厌他的产品,但他们还是继续购买。在查看了数据之后,老板意识到了事情的真相:自酿啤酒社区(在家制作啤酒的人)无法在Lowes或Home Depot买到他们需要的特定尺寸的管道。亚马逊是唯一的地方,但管道需要是食品安全的。

      知道了谁(自家酿酒师)说了什么(管子不安全),为企业主提供了一个巨大的机会,开发同样的管子,对食品是安全的。

      数据收集方法

      有很多方法,你可以去寻找数据。以下是我们发现对客户最有效的几种方法。

      • Facebook Viewpoints。Facebook Viewpoints让你付费让人们为你提供他们的意见,包括无数的过滤器,让你能够激光锁定一个特定的利基或人口。

      • 谷歌广告研究。通过查看你的竞争对手的目标关键词到底是什么,你可以更好地了解他们的业务和他们的客户。它还可以为你提供线索,让你了解你可能没有考虑到的功能和优势。

      • 实地考察一个地点。几年前,威玛集团受雇于一位客户,他在达拉斯地区开设了第三家餐厅。我们与他一起实际考察了餐厅的位置,并从路边交通、一天中的时间和营业高峰期汇报了潜在的可见度趋势。这使他能够根据午餐时间的交通情况,将选择范围缩小到两个不同的地点。在接下来的24个月里,他成功地重复了这个公式,在达拉斯地区开设了一家连锁餐厅。

      • 对您的在线网络进行民意调查。社交媒体调查可以让你快速收集数据。尽量将调查限制在最重要的问题上,以增加回应的机会(和准确的问题)。

      • 在线论坛和产品评论。这些网站提供了关于竞争对手的用户对现有产品和服务的反应的真实见解。

      行动过程

      为了让你更好地了解整个过程,这里有一个例子。一家管理型IT公司希望扩大其服务范围,于是找到威玛集团,要求我们确定市场对电脑安全的需求。

      朱安首先编制了一份所有销售网络安全产品的公司名单。CNET和G2等网站是一座金矿,里面有这些产品的用户和潜在用户的真实想法和担忧。然后,她去了各种论坛,收集了所有三个数据层(行业饱和度、意见分析和客户研究)。她寻找反复出现的主题和一致的相似性--包括产品中好的地方和不足的地方。

      通过研究,她发现最常见的痛点是速度和许可问题。Joo Ann将她的研究结果提交给客户,这让他们设计并推广了一个非常受欢迎的解决方案,解决了这些痛点。

      一个能够编写算法并执行推断智能见解所需的复杂数学的数据科学家的技能是一个巨大的好处。但通过使用一些基本的数据科学原理,普通的小企业主可以发现足够的信息来做出明智的决定。

      这是Tony DeRoia的一篇客座文章,使用了Joo Ann Lee的专家见解。Joo Ann是一只内心充满好奇心的猫,她的探索欲望无法满足,她花了六年多的时间一头扎进混乱的数据池中。作为一个有创意的分析专家,她从来都是有想法要测试,有问题要问。

      || 翻译:数字游民指南
      || 原文链接:Use data science to help you launch a new product
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