השימוש בנתונים גדולים כדי לזהות את פערי שוק עבור הזדמנויות מוצר חדש

יתרון: Data-Driven Advantage in Product innovation

בעידן שבו הציפיות הצרכנים משתנות במהירות חסרת תקדים, חברות מתמודדות עם לחץ על השקת מוצרים אשר מתחדשים עמוק עם קהל היעד.שיטות מסורתיות של מחקר שוק - סקרים, קבוצות מיקוד וניתוח טרנד ידני - בעוד שעדיין יקר, לעתים קרובות נופלים קצר בלכידת מהירות גרפית, אותות בזמן אמת המגדירים הזדמנויות מתפתחות בעבר.

פערי שוק מייצגים אזורים שבהם צרכי הלקוח הם ללא ממט או מוגשים על ידי פתרונות קיימים. פערים אלה אינם תמיד ברורים; הם עשויים להשתכר בקטגוריות מוצרים מפורשים, בתלונות של לקוחות הפזורים ברשתות החברתיות, או בדפוסי רכישה המידרדרים מהנורמנאל. Big Data Analytics מאפשר לעסקים לעמוד בפני ההזדמנויות הנסתרות הללו, ולהפוך מידע גולמי לאסטרטגיות מוצרים אקטיביות.

הנתחים גבוהים.על פי מחקר של FLT:0McKinsey & CompanycioFLT:1, ארגונים מונעים נתונים הם 23 פעמים יותר סיכוי לרכוש לקוחות ו 19 פעמים יותר להיות רווחיים.אך חברות רבות עדיין מסתמכות על אינטואיציה ואינדיקטורים מפיגורים כדי להנחות החלטות מוצר. מאמר זה בוחן כמה נתונים גדולים ניתן למנף באופן שיטתי כדי לזהות פערים בשוק, שיטות אנליטיות המספקות עשירות, ותובנות מעשיות, או כישלונות, או כישלונות, הקובעות.

מה זה Big Data? A Foundation for Understanding

לפני צלילה ליישום, חיוני לקבוע מה נתונים גדולים בעצם בהקשר עסקי מודרני. Big Data אינו רק נפח גדול של מידע; הוא מאופיין על ידי FLT:0"4 V's"FLT:1: נפח, מהירות, מגוון ואמתיות.כרך מתייחס להיקף העצום של נתונים שנוצרו - ממיליוני עסקאות בנויות באינטרנט ל-terabytes של תמונות של ורות, כגון הודעות מדיה, ו-Valty.

עבור קבוצות מוצרים, נתונים גדולים כוללים מקורות כגון:

• (FLT:0) סיפורי עסקאות של קופטומר (Customer Action History) FLT:103) אשר חושפים דפוסי רכישה, קומפוזיציה סל, והתנהגות חוזרת של קניות.
• (FLT:0 פעילות מדיה חברתית של מדיה חברתית ⁇ FLT:1 כולל פוסטים, הערות, מניות וסימנים סנטימנטים על פני פלטפורמות כמו X, Reddit ו TikTok.
• (FLT:0Web ו- Approv AnalyticsFLT:1) אשר עוקב אחר מסעות משתמשים, קליקים, תכונה שימוש ונקודות ירידה.
• (ב) ,0) ,(Credittomer Support logsFLT:1) המכיל תלונות, בקשות תכונה ותוצאות החלטה.
• (FLT:0) נתוני חיישן IoT (IoT) ממכשירים מחוברים המדווחים על דפוסי השימוש, מדדי ביצועים ו מצבי כישלונות.
• (ב) [15] ,0) ,מכיר במודיעין (FLT) 1:1, מצורף מצרכי תמחור, ביקורת על אגרגורים והגשת פטנטים.

הכוח של נתונים גדולים אינו באוסף שלו, אבל בניתוחו.כאשר מקורות מגוונים אלה משולבים ופורחים עם אלגוריתמים מתוחכמות, דפוסים מראים כי אנליסטים אנושיים שעובדים עם גליונות מבוזרים כמעט ללא ספק יחמיצו.

התפתחות ניתוח ה- Market Gap Analysis

ניתוח פער שוק הוא לא רעיון חדש.במשך עשרות שנים, מנהלי מוצר השתמשו מסגרות כמו חמשת הכוחות של פורטר, ניתוח SWOT, ואת מטריקס Ansoff כדי להעריך איפה האפשרויות יכולות להתקיים.עם זאת, גישות מסורתיות אלה מסתמכות רבות על שיפוט איכותי, נתונים היסטוריים, וגודלי מדגם קטנים יחסית.הם הם בעלי מראה לאחור ואט להסתגל.

מהפכה בנתונים הגדולה שינתה באופן יסודי את הנוף הזה.היכן שמנהל מותג יכול היה פעם להזמין סקר בן 1,000 איש ולהמתין שישה שבועות לתוצאות, צוותי המוצר של היום יכולים לנתח מיליוני פוסטים ברשתות החברתיות, לעיין הערות ושאילתות חיפוש בזמן אמת.שינוי זה מאפשר גישה FLT:0continent, השערה מונחת השערה 1 לפירוק ולא אינטואיציה תקופתית, המבוססת על אחת.

שקול את ההבדל בגרנריות.מחקר שוק מסורתי עשוי לזהות "מילניאלים מעוניינים באריזה בת קיימא" כמגמה רחבה. ביג נתונים יכולים להצביע על כך ש"אנשי מקצוע בגילאי 28-34 בדרום מזרח שעוקבים אחר אפס-waste משפיעים על Instagram וקניית ערכות מזון הם מבקשים באופן ספציפי שקיות חד-משמעיות."

יתר על כן, נתונים גדולים מאפשרים לחברות לזהות פערים שהצרכנים עצמם אינם יכולים לבטא.למידע התנהגותי – מה שאנשים עושים, בניגוד למה שהם אומרים שהם עושים – מגלים פערים עשירים בהזדמנויות המוצר.לדוגמה, שיעור גבוה של עגלות קניות נטושות עבור קטגוריה מוצר מסוים עשוי להצביע לא רק על בעיות מחירים, אלא פער במידע המוצר, זמינות או אפשרויות למתן מענה חדש יכול להיות.

כיצד Big Data מסייע לזהות את פערי השוק

נתונים גדולים משמשים עדשות שמביאות פערים בשוק להתמקד במספר ממדים.הבאים הם המנגנונים העיקריים דרכם ניתוח נתונים מגלה צרכים לא ממטים ומקטעים מוחלפים.

מחיקת מילימטר וצרכים מוחלפים

היישום הישיר ביותר של נתונים גדולים בניתוח פער הוא זיהוי היכן הביקוש של הלקוח קיים אך היצע אינו מספק.זה יכול להתבטא כנפח חיפוש גבוה עבור מוצר כי כמה חברות מציעות, אזכורים תכופים של נקודת כאב ספציפית בפורומים מקוונים, או עלייה בתשואות עבור תכונה מוצר מסוים כי באופן עקבי אכזב ניתוח Sentiment מוחל על ביקורות מוצרים על פלטפורמות מסחר אלקטרוני יכול תכונות לקבל באופן עקבי סימן שלילי, הזדמנות עבור פתרון חוזר של פתרון בעיות הפעלה.

עקבו אחרי growths before they go Mainstream

יתרון ראשון-מבר לעתים קרובות תלוי בהכרה במגמה בחיתוליו. ביג נתונים מאפשר גילוי מוקדם על ידי ניטור אינדיקטורים מובילים כגון צמיחת נפח מילות מפתח, מהירות שיחה במדיה החברתית, ושינויים בהתנהגות החיפוש.לדוגמה, עלייה פתאומית בחיפושים "חלפות עור מבוסס השתל" בשילוב עם עלייה בטבלאות Pinterest קשורות ו hashtags Instagram יכול לסמן פער מתפתח באביזרים אופנתיים.

הבנה התנהגות הלקוח

העדפות לקוחות מבוססות-עצמי הן בלתי-מהימנות לשמצה.אנשים אומרים שהם רוצים תכונות שהם לעולם לא ישתמשו או טוענים מחיר הוא הדאגה העיקרית שלהם בעת רכישת אפשרויות פרימיום. Big Data חותך דרך הרעש הזה על ידי ניתוח של התנהגות בפועל.נתוני Clickstream מגלה אילו דפים של מוצרים משתמשים חוזרים או טוענים כי זמן הם מתעמלים על תכונות ספציפיות, והיכן הם יורדים במשפך הרכישה.

אובססיביות לשוק Saturation ו-Competitive Density

לא כל הפערים הם על צרכים לא ממתכת; חלקם על שווקים כי הם overcrowd או מוגש גרוע. Big Data יכול לכמת צפיפות תחרותית על ידי ניתוח מספר המוצרים, התמחור הממוצע, ציוני שביעות רצון הלקוחות, ולבחון נפח בתוך קטגוריה נתונה. נתח שוק עם ביקוש גבוה אבל תחרות נמוכה ודירוג בינוני הוא הזדמנות ראשונית.

מקורות נתונים מרכזיים ל- Market Gap Identification

האיכות והרלוונטיות של ניתוח פער תלויים במידה רבה במקורות הנתונים שבהם נעשה שימוש.כאן המקורות המשפיעים ביותר וסוג התובנות שהם נותנים.

רשתות חברתיות וקהילות באינטרנט

פלטפורמות כגון Reddit, Quora, X ו-Nichole Communityפורומים הם מכרות זהב עבור רגשות צרכנים לא מטומטמים.אנשים משתמשים במרחבים אלה כדי לבקש המלצות, מתלוננים על מוצרים קיימים, ולתאר את הפתרונות האידיאליים שלהם לעיבוד שפה טבעית (NLP) יכולים לחלץ נושאים חוזרים, ציונים, ואפילו דרישות ספציפיות של מוצר ממיליוני פוסטים.

E-Commerce ו- Review Platforms

ביקורות אמזון, דולפינים, ביקורות של Google Business ודירוגי App מספקים נתונים מובנים ולא מבנים על מה לקוחות אוהבים ושונאים לגבי מוצרים קיימים. A לנתח טקסט ביקורת בקנה מידה יכול לחשוף את נקודות השבח השכיחות ביותר נקודות כאב, לעתים קרובות עם שפה ישירה כי צוותי המוצר יכולים להשתמש במפרט.לדוגמה, דפוס של ביקורות הזכיר "קשה לנקות" על מכשירים מרובים במטבח עשוי להצביע על פער חוצה אגואטורי עבור תכונות עיצוב קלות.

Web ו- App Analytics

ניתוח של צד ראשון מהנכסים הדיגיטליים שלך הם בין מקורות הנתונים אמינים ביותר. Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, ופלטפורמות אחרות ללכוד התנהגות משתמש מפורטת כולל תצוגות דף, משך זמן, שיעורי אימוץ תכונה, המרה מהנה ושאילתות חיפוש. כאשר משתמשים מחפשים את האתר שלך עבור מוצרים או מידע שאתה לא מציע, זה ביטוי ישיר של דרישה לא ממטמת.

תמיכה ב- CRM Data

כרטיסים לתמיכה, תמליל צ'אט חי, ו יומני שיחות מכילים משוב גלם, לא מובנה על מה לקוחות מפרשים ומה הם רוצים להתקיים.הנתונים האלה חשובים במיוחד כי זה מגיע ממשתמשים מוטיבציה אשר לקחו את הזמן כדי לבטא את הבעיות שלהם. כריית טקסט של אינטראקציות תמיכה יכול לעמוד בפני בקשות משותפות, כגון "יש לך גרסה שעובדת לא מקוון או "אני רוצה זה משולב X עם בקשות אלה הם למעשה המוצר מועברים על ידי המפרטים שלך בשוק.

תחרות ומוצרים מודיעין

מעקב אחר השקת מוצר מתחרה, שינויי מחירים, עדכונים תכונה, וסקירות לקוחות מספק תמונה רציפה של הנוף התחרותי. שירותים כמוweb, Crunchbase, ו- Capterra לאסוף מידע זה, בעוד כלים מיוחדים לעקוב אחר הגשת פטנטים ותביעות רגולטוריות שעשויות לסמן את המהלכים של המוצר המתקרב. A לנתח היכן המתחרים משקיעים - והיכן הם משאירים פערים - יכולים לחשוף הזדמנויות חלל לבן.

שיטות אנליטיות למיצוי תובנות

איסוף נתונים הוא רק הצעד הראשון.השיטות המשמשות לנתח אותו קובעות האם תובנות הן מעשיות או רק מעניינות.הטכניקות הבאות הן בין היעילים ביותר לזיהוי פערי שוק.

Analytics ולמידה של מכונות

מודלים חיזוייים משתמשים בנתונים היסטוריים כדי לחזות בדפוסי הביקוש העתידיים, התנהגות הלקוחות, ושינויים בשוק.עבור ניתוח פערים, מודלים אלה יכולים לזהות קטגוריות מוצרים המכוונים לצמיחה, פלחי לקוחות עשויים לאמץ פתרונות חדשים, ותכונות התואמים עם שמירה על לקוחות. אלגוריתמים של למידת מכונות יכולים גם לזהות קורלציות לא אובססיביות - לדוגמה, כי לקוחות שקונים מזון אורגני הם בעלי סיכוי גבוה לרכוש מוצרי ניקוי ידידותיים לסביבה, המרמזים לסחרור, המצביע על פערים בין מוצרים בין היתר על פערים בין היתר על פני השטח של סחורות בר קיימא.

עיבוד שפה טבעית ו-Sentiment Analysis

NLP הופך טקסט לא מובנה מסקירות, מדיה חברתית, ותמיכה כרטיסים לנתונים מובנים שניתן לכמת ולעקוב אחר ניתוח Sentiment מקצה ציונים חיוביים, שליליים או נייטרליים לטקסט, המאפשר לצוותים לפקח כיצד רגשות הלקוח משתנים לאורך זמן.סובייקט, טכניקה קשורה, באופן אוטומטי מגלה את הנושאים העיקריים של קורפוס טקסט גדול.

ניתוח Cluster Analysis and Segmentation

ניתוח Cluster קבוצות לקוחות או מוצרים המבוססים על מאפיינים משותפים, חושף קטעים שעשויים להיות תחת שמירה.לדוגמה, ניתוח נתונים יכול לזהות אשכול של לקוחות שקונים מרכיבים גורמה אבל גם לרכוש ארוחות מוכנות במידה רבה ארוחות - קטע שערכי הן איכות והן נוחות.אם שום מוצר בשוק מכוון במפורש שילוב זה, פער קיים אפילו יותר חזק כאשר משולב עם נתונים דמוגרפיים ומשתנים, המאפשרים לצוותים את האפשרות של קבוצות.

חוק ה-MINING ו- Market Sel Analysis

טכניקה זו מזהה מוצרים שלעתים קרובות נרכשים יחד, חושף מערכות יחסים משלימים והזדמנויות מכירה חוצה.חשוב יותר לניתוח פער, זה יכול לחשוף זוגות או קבוצות של מוצרים ש-FLT:0 צריך להתגלות 1:1 , אך אינם זמינים כפתרון אחיד.לדוגמה, אם אחוז גבוה של לקוחות שקונים תנורי קמפינג גם קונים מסננים ניידים, אבל לא כל בישול בחוץ וטיהור, הוא פער קיים.

ניתוח נתונים ו- Exploratory Analysis

לפני יישום מודלים מורכבים, ניתוח נתונים exploratory עם כלים הדמיה יכול לעמוד על דפוסים המדריכים חקירה עמוקה יותר.מפת חום מראה צפיפות רכישה על ידי גיאוגרפיה וזמן, בועות בועות השוואת גודל השוק לקצב צמיחה, וגרפים ברשת ממיפוי מערכות יחסים של לקוחות יכול לחשוף פערים במבט.פלטפורמות כמו Tableau, BI, ו- Observable אלה להפוך את המחקרים נגישים לבעלי עניין לא טכניים.

יישום אמיתי בעולם: Big Data in Action

התיאוריה של ניתוח פערים מונעים על ידי נתונים גדולים משכנעת, אבל הערך האמיתי שלה מופיע בפועל.הדוגמאות הבאות ממחישות כיצד חברות השתמשו בשיטות אלה כדי לחשוף ולהפיח על הזדמנויות השוק.

יצרן: זיהוי של טופס חסר

יצרנית אלקטרוניקה בינונית השתמשה בבדיקת המדיה החברתית ובניתוח ביקורת כדי לזהות כי לקוחות בקטגוריה הבית החכם היו מתלוננים באופן עקבי על המורכבות של ההתקנה עבור מערכות מרובות-device. ניתוח Sentiment על פני רדיט ואמזון ביקורות גילה כי "שעות מתוחות לחיבור" ו"צריך ציון רשת" היו ביטויים חוזרים באופן משמעותי.החברה זיהתה פער למוצר שקודם לכן הסיפוק של שביעות רצון מהתקמה ופשטות של לקוחות שהושקומים יותר מ- 40% יותר מ- לכידתם.

מזון ו Beverage: Spotting a Lifestyle-Driven Gap

יצרנית מזון גדולה השתמשה בניתוח חלקיקים על נתוני רכישה מכולת בשילוב עם רגש חברתי לזהות קטע גדל והולך של צרכנים שהיו גם בעלי מודעות בריאות ושעה-poor. פלח מסורתי חתיכה את הצרכנים האלה לקטגוריות "בריא" או "חוסר יציבות", החסרים את הצומת.המידע גילה כי קטע זה חיפש "ארוחות גבוהות המבוססות על חלבון מוכן בתוך 5 דקות" בקצב הולך וגובר של 18 חודשים לאחר מכן, החל מתחרות על פני השטח, החל מתחרות ראשונות, אשר החלו להגיע לטיפוס גבוה של מזון, אשר החלו במהירות גבוהה של מזון, אשר הופעלו על פני השטח, אשר פותחו על פני 18 חודשים.

SaaS ו- B2B Software: Uncovering Workflows

חברת ניהול פרויקטים ניתחה את נתוני השימוש שלה ואת הכרטיסים שלה וחשפה כי אחוז משמעותי של משתמשי הארגון היו מייצאים באופן ידני נתונים לגליון להפיץ לביצוע חישובים הקצאת משאבים שהתוכנה לא תמכו בהם.המופע החוזר, העבודה ידנית הייתה אות ברור של פער תכונה.על ידי פיתוח מודול תכנון משאבים בנוי-in, החברה לא רק הגדילה את שימור הלקוחות אלא גם פתחה זרם חדש מלקוחות קיימים מוכנים לשלם עבור פערי המחתק בתוך החברה.

אופנה ונספח: חיזוי מיקרו-טרנס

קמעונאית מהירה של ציפייה השתמשה בניתוחים חיזויים על נתונים של תמונות חברתיות בזמן אמת, מגמות חיפוש ופוסטים השפעה לזהות העדפות סגנון מתעורר שבועות לפני שהם הופיעו בדוחות מתקדמים.המערכת זיהתה עלייה בהתעניינות של "אפרות" בשילוב עם "צלילים חדים" בין אשכול דמוגרפי מסוים.על ידי הסתברות מהירה להשיק מוצרים במיקרו-צ'ה, הקמעונאי באמצעות קריטריונים בינוניים, אך לא היו מופחתים על ידי חומרים אלה.

אתגרים ושיקולים

ההבטחה של נתונים גדולים עבור זיהוי פערי שוק היא משמעותית, אך אין לה אתגרים משמעותיים. צוותי המוצר חייבים לנווט מכשולים אלה כדי להימנע משגיאות יקרות.

פרטיות נתונים וביטוח

עם התרחבות איסוף הנתונים עולה פיקוח רגולטורי.GDPR באירופה, המק"סA בקליפורניה, ותקנות דומות ברחבי העולם להטיל דרישות קפדניות על האופן שבו ניתן לאסוף נתונים צרכניים, מאוחסנים, ולהשתמש בהם.שימוש בנתונים לניתוח שוק חייב להיעשות בתוך מסגרות אלה, לעתים קרובות דורשות אנונימיזציה, ניהול הסכמה, ומיניזציה נתונים שאינם עומדים בסכומים בסיכון ובנזקים מתחשבים.

איכות נתונים ואינטגרציה

נתונים גדולים הם רק בעלי ערך אם זה מדויק, שלם, ובזמן. ⁇ נתונים מורכבים, פורמט לא עקבי, ערכים חסרים יכולים להשחית ניתוח ומובילים אותות כוזבים.בעיות איכות נתונים הן חמורות במיוחד כאשר משלבים מקורות מרובים - להאכיל במדיה החברתית עשוי להיות דגימות שונות מאשר עסקאות, ומזהה של לקוחות לא יכול להתאים מערכות.

מורכבות ניתוח וגלשי סקיל

שיטות אנליטיות מתקדמות דורשות מיומנויות מיוחדות בסטטיסטיקה, למידת מכונה והנדסת נתונים. ארגונים רבים נאבקים למצוא ולשמר כישרון עם יכולות אלה.גם כאשר המומחיות קיימת, גישור הפער בין מדעני נתונים ומנהלי מוצר יכול להיות קשה. תובנות שהם משמעותיים סטטיסטית לא יכול להיות פעולה מסחרית, וצוותי מוצר עשויים להיות חסר הקשר לפירוש תפוקה נכונה.

עלויות של תשתיות ומכשירים

בניית תשתיות הנתונים הדרושות לניתוח בקנה מידה גדול היא יקר אחסון בענן, משאבים מותאמים, מחסני נתונים, פלטפורמות ניתוח וכלים הדמיה מייצגים עלויות מתמשכים משמעותיות.עבור חברות קטנות יותר, עלויות אלה יכולות להיות בלתי מוגבלות. עם זאת, עליית שירותים מנוהלים וכלים בקוד פתוח הורידה את המחסום.

להימנע ממלכודת "האובייקט השיני"

נתונים גדולים יכולים לייצר נפח עצום של אותות, ולא כל אות מייצג פער שוק אמיתי.קל לטעות מתאם עבור גרימת, לרעש רחב יותר, או לרדוף אחר מגמה קטנה מדי כדי לתמוך במוצר בר קיימא. ארגונים מצליחים משתמשים מסגרת מבחן השערה ממושמעת משמעת: כל פער פוטנציאלי הוא בגודל, תוקף כנגד מקורות נתונים מרובים, ולחצים נבדקים עם מחקר איכותי לפני משאבים משמעותיים הם לא משנים נתונים גדולים.

מגמות עתידיות: הגבול הבא של חדשנות של מוצרים המופעלים על ידי Data-Driven

היכולות לשימוש בנתונים גדולים כדי לזהות פערי שוק מתפתחים במהירות.כמה מגמות מתעוררות מבטיחות לחדד עוד יותר את המיקוד של צוותי המוצר.

אינטליגנציה מתמשכת בזמן אמת

במקום ניתוח תקופתי, חברות מובילות נעות לעבר צינורות נתונים בזמן אמת שמאכילים באופן קבוע לוחות נתונים ומערכות התראה.כאשר אות פער מופיעה – עלייה בסקירות שליליות של מוצר מתחרה, עלייה בחיפוש אחר תכונה חדשה – צוותי מוצר לא מיודעים באופן מיידי ויכולים להגיב בימים ולא חודשים.

AI ליצירת תבנית

מודלים שפה גדולים ו-AI generative מתחילים להיות מיושם בניתוח פערי שוק.מערכות אלה יכולות לצטט כמויות עצומות ביותר של נתונים שאינם מבנים - ביקורות מוצרים, תמיכה בתעתיקים, דיונים בפורום - וליצור סיכומים סינתטיים של צרכים לא ממתכת, להציע מושגים של מוצרים, ואפילו לכתוב מפרטים ראשוניים.בעוד עדיין נוסנט, יכולת זו יש פוטנציאל להאיץ את שלב הסינתזה של ניתוח, המאפשר למנהלים אנושיים להתמקד בהערכה אסטרטגית יותר מאשר הערכה.

פלטפורמות נתונים בלתי מזוהות עם Embedded Analytics

התפלגות הנתונים על פני עשרות כלים ופלטפורמות הייתה מחסום מתמשך.המגמה לפלטפורמות נתונים מאוחדות – שבו נתונים ממורכזים, נשלטים ונגישים באמצעות ממשק יחיד – היא מאיצה.

בינה מלאכותית אתית ושימוש בנתונים אחראיים

כאשר צרכנים הופכים מודעים יותר לאופן שבו הנתונים שלהם משמשים, שקיפות ושיטות אתיות הופכות למעצבים תחרותיים.חברות שיכולות להפגין ניהול נתונים אחראי - בחירה ברורה, שינוי ערך משמעותי והגנה על פרטיות אמיתית - ימצאו לקוחות מוכנים יותר לשתף את הנתונים שמדלקים ניתוח פערים.עתיד של נתונים גדולים בחדשנות של מוצרים ייבנה על אמון, לא רק טכנולוגיה.

מסקנה: מהנתונים להחלטות

נתונים גדולים שינו באופן יסודי כיצד חברות לזהות פערים בשוק ויוצרות הזדמנויות מוצר חדשות.על ידי מעבר לאינטואיציה ואינדיקטורים מגרדים, ארגונים יכולים לזהות צרכים לא ממטמים, לעקוב אחר מגמות מתפתחות ולהבין התנהגות לקוחות עם רמה של דיוק שהיה פעם בלתי נתפס.

עם זאת, הטכנולוגיה לבדה אינה מספיקה.הצלחה דורשת גישה ממושמעת לאיכות המידע, הפרטיות והפרשנות.זה דורש את התשתית הנכונה לשלב וללנהל מקורות נתונים מגוונים ביעילות.

עבור צוותי מוצר שיכולים לשלוט בשילוב זה, ההשתלמות היא משמעותית: מוצרים שבאמת עומדים בדרישות הלקוח, הושקו לפני התחרות, עם ביטחון המוצב בנתונים.כפי שכלים אנליטיים הופכים חזקים יותר וזמין יותר, היכולת לזהות ולפעול על פערי שוק תהיה יותר ויותר להפריד את המנהיגים מהמאגרדים.השאלה היא כבר לא אם נתונים גדולים יכולים לחשוף פערים בשוק, אלא אם הארגון שלך מצויד כדי לראות אותם - ולפעול על מנת לפעול בצורה אמיצה מספיק כדי לפעול.