Թրենդային սկանավորում: Հորիզոնի սկանավորում. Շրջակա միջավայրի սկանավորում. Ազդանշանների հավաքում. Այս հեռատես գործունեությունը կրում է բազմաթիվ անուններ: Բայց ինչպես էլ որ այն անվանեք, այն հիմնարար է ցանկացած նորարարական նախագծի համար:
Գործունեությունը ներառում է հանրային տեղեկատվության աղբյուրների մոնիտորինգ, այդ թվում՝ նորությունների հրատարակիչների, ոլորտի ամսագրերի, գիտական հոդվածների, կորպորատիվ լրատվության սրահների, թեմատիկայի փորձագիտական բլոգների և այլնի վերաբերյալ՝ հավաքելու պատկերացումներ, որոնք հուշում են զարգացող միտումների մասին, որոնք կարող են բացահայտել պոտենցիալ բիզնես հնարավորություններ կամ ռիսկեր, որոնք արժե ուսումնասիրել:
Թույլ ընդդեմ ուժեղ ազդանշաններ
Ռազմավարական հեռատեսության մասնագետների համար այս շարունակական սկանավորման գործունեության նպատակը թույլ և ուժեղ հավաքելն է ազդանշանները.
Թույլ ազդանշանները վերաբերում են պոտենցիալ փոփոխությունների կամ զարգացումների վաղ ցուցանիշներին, որոնք կարող են ազդեցություն ունենալ ապագայում: Դրանք կարող են ներառել.
- Նոր ապրանքներ կամ ծառայություններ, որոնք մուտք են գործում ոչ մրցակցային շուկա, կամ գոյություն ունեցող իրերի հնացման կամ նոր բաների ի հայտ գալու ապացույցներ:
- Վերջերս բացահայտված խնդիրներ կամ ընթացիկ իրավիճակներ, որոնք ուղղակիորեն չեն ազդում կոնկրետ բիզնեսի վրա, բայց կարող են պոտենցիալ ազդեցություն ունենալ ապագայում:
- Փոքր նորարարություններ կամ տեխնոլոգիական առաջընթացներ, որոնք աճելու և հասունանալու ներուժ ունեն:
Ուժեղ ազդանշանները վերաբերում են պոտենցիալ փոփոխությունների կամ զարգացումների ավելի կայացած և նշանակալի ցուցանիշներին, որոնք, ամենայն հավանականությամբ, ավելի մեծ ազդեցություն կունենան: Դրանք կարող են ներառել.
- Նոր ապրանքներ կամ ծառայություններ, որոնք մտնում են մրցակցային շուկա, և գործոններ, որոնք մարտահրավեր են նետում ներկայիս համոզմունքներին կամ ենթադրություններին և ունեն արագ աճի կամ հասունացման ներուժ:
- Վաղ նախազգուշացման ցուցիչներ, որոնք հստակ նշում են հորիզոնում հնարավոր փոփոխությունների կամ զարգացման մասին:
- Նշանակալից նորարարություններ կամ տեխնոլոգիական առաջընթացներ, որոնք հասունանում են:
Quantumrun ազդանշանի սկանավորման ձևաչափեր
Երբ ճիշտ է կատարվում, միտումների սկանավորումը աշխատատար գործընթաց է: Նույնիսկ Google-ի ավտոմատացված նորությունների հոսքերի դեպքում կազմակերպությանը պետք է մեկ կամ մի քանի թիմի անդամներ՝ ամենօրյա նորությունների հոսքերից կանխատեսվող պատկերացումները կանոնավոր կերպով մշակելու համար:
Բարեբախտաբար, Quantumrun Foresight-ի հետազոտական մասշտաբի տնտեսությունները կարող են մատչելի կերպով աջակցել ձեր կազմակերպության միտումների սկանավորման կարիքներին: Այն բանից հետո, երբ մեր վերլուծաբանները հասկանան ձեր հիմնական միտումների կարիքները, նրանք կարող են տրամադրել հետազոտական փաթեթներ տարբեր ձևաչափերով՝ ձեր կազմակերպության բյուջեին և հետազոտական առաջնահերթություններին համապատասխան: Որոշ տարբերակներ, որոնք պետք է դիտարկել.
- Վերանայեք համաշխարհային միտումների պատկերացումները՝ ներդրումներ կատարելով Բիզնեսի բաժանորդագրության մեջ Quantumrun Foresight հարթակ.
- Ստացեք մեկ գրավոր տենդենցային հաշվետվություն և հինգ նորությունների նորությունների հղումներ, որոնք հարմարեցված են ձեր կազմակերպության հետազոտական առաջնահերթություններին` ներդրումներ կատարելով Quantumrun Foresight պլատֆորմի ձեռնարկության բաժանորդագրության մեջ:
- Ստացեք ընտրված հետազոտական հղումների հատուկ ծավալ յուրաքանչյուր շաբաթ կամ ամիս, որը հասանելի է Excel աղյուսակում կամ որպես հատուկ ցուցակ Quantumrun Foresight հարթակում:
- Ստացեք ընտրված հետազոտությունների հատուկ ծավալ յուրաքանչյուր շաբաթ կամ ամիս, որը հասանելի է excel աղյուսակում, որը պարունակում է հատուկ ամփոփագրեր և մետատվյալների սյունակներ՝ հարմարեցված ձեր կազմակերպության տվյալների մշակման կարիքներին:
Որտե՞ղ է Quantumrun-ը հավաքում իր ազդանշանները:
Quantumrun Foresight-ը օգտագործում է նորությունների հրատարակիչների, արդյունաբերական ամսագրերի, գիտական հոդվածների, կորպորատիվ լրատվական սրահների, առարկայական փորձագիտական բլոգների զգալի (և աճող) տվյալների բազա, որը ներառում է ինչպես համաշխարհային, այնպես էլ տարածաշրջանային և ազգային աղբյուրներ:
Quantumrun-ի վերլուծաբաններն աշխատում են վերանայել այս աղբյուրներից յուրաքանչյուրը ամիսը մեկ անգամ՝ հավաքելու արժեքավոր ազդանշաններ (վեբ էջի URL-ներ), որոնք հուշում են զարգացող միտումների մասին, որոնք առնչվում են Quantumrun հաճախորդների հետազոտական առաջնահերթություններին:
Ազդանշանների հավաքման ուսուցում
Ազդանշանների հավաքումը ճշգրիտ գիտություն չէ, և գործընթացը հաճախ հարմարեցվում է հաճախորդի հատուկ կարիքների հիման վրա: Այնուամենայնիվ, հաճախորդների անունից այս աշխատանքը կատարելով երկար տարիների ընթացքում Quantumrun-ի վերլուծաբանները վերապատրաստվել են՝ զարգացնելու բնազդ՝ ժամանակավոր լուրերից ազդեցիկ ազդանշաններ պարզելու համար: Թույլ և ուժեղ ազդանշանի ամփոփումը, որը նշված է վերևում, այն է, թե ինչպես թիմերը պետք է իդեալականորեն կազմակերպեն իրենց ազդանշանային հետազոտությունը ներքին միջավայրում:
Այնուամենայնիվ, այն մասնագետների համար, ովքեր նոր են ազդանշանների հավաքագրման մեջ, Quantumrun թիմը ներքևում կոդավորել է որոշ ուսուցման ուղեցույցներ, որոնք դուք և ձեր թիմը կարող եք ընդունել՝ զարգացնելու ձեր ներքին ազդանշանի մշակման հմտությունները:
Բնօրինակ աղբյուր — Համոզվեք, որ հավաքված ազդանշանային հղումները սկզբնական աղբյուրից են: Օրինակ, եթե գտնում եք մի նորություն, որն ամփոփում է հիմնական նորամուծությունը, գտեք սկզբնական հայտարարության հղումը, որը հրապարակվել է կորպորատիվ բլոգում, համալսարանի էջում, գիտական ամսագրում և այլն: Արժե օգտագործել միայն լրատվական աղբյուրը, եթե այն ավելացնում է բովանդակալից և ՕՐԻԳԻՆԱԼ մեկնաբանություն կամ պատկերացում նշված նորարարության վերաբերյալ:
հարված — Տարբեր աղբյուրներից ազդանշաններ ուսումնասիրելիս, ինքներդ ձեզ տվեք հետևյալ հարցերը, երբ որոշում եք, թե որ հղումները հավաքել Quantumrun հարթակում (կամ excel փաստաթղթում, հաճախորդների համար). Արդյո՞ք հոդվածում/զեկույցում քննարկվող նորությունը կամ գաղափարը.
- Ազդեցի՞ք, թե՞ փոխեք, թե ինչպես է արդյունաբերությունը/ոլորտը գործում գալիք տարիների ընթացքում, ոչ միայն կարճաժամկետ հեռանկարում:
- Ազդե՞ք, թե՞ փոխեք, թե ինչպես է կառավարությունը (տարբեր մակարդակներում) և/կամ իրավական համակարգը գործում տարիներ շարունակ, ոչ միայն կարճաժամկետ հեռանկարում:
- Ազդեցի՞ք, թե՞ փոխեք հասարակական կարծիքը որոշակի թեմայի, ոլորտի, մշակութային պրակտիկայի կամ ընդհանրապես հասարակության ասպեկտի վերաբերյալ գալիք տարիների ընթացքում, ոչ միայն կարճաժամկետ հեռանկարում:
- Ազդեցեք կամ փոխեք որոշակի STEM ոլորտի զարգացումը կամ նույնիսկ գիտական կոնսենսուսը տվյալ տեսության/թեմայի վերաբերյալ:
- Առաջնորդեք նրան, որ տվյալ ոլորտում ընկերություններն աշխատեն ավելի շատ մարդկանց կամ փոխեն մարդկանց աշխատանքի ընդունվելու ձևը կամ ով է աշխատանքի ընդունվում:
- Կհանգեցնե՞ք նրան, որ տվյալ ոլորտում ընկերություններն աշխատանքից կամ աշխատանքից ազատեն մարդկանց:
- Ստեղծե՞լ նոր տեսակի աշխատատեղեր կամ արդյունաբերություն:
- Կրճատե՞լ, թե՞ ոչնչացնել ներկայիս աշխատատեղերը կամ արդյունաբերությունը:
- Փոխե՞լ այն, ինչի մասին մարդիկ ստիպված են սովորել դպրոցում կամ աշխատավայրում:
- (Բացառություն է վերը նշված կետերից, եթե գտնում եք հղում, որը ռեսուրս է, որը պարունակում է բարձրորակ տվյալներ (կամ ամբողջական տվյալների բազաներ), որոնք կարող են օգտագործվել ոլորտի ներսում միտումների կանխատեսումներ ստեղծելու/գրելու համար):
Խուսափեք ցածրորակ ազդանշաններից — Տարբեր աղբյուրներից ազդանշաններ ուսումնասիրելիս ԽՈՒՍԱՓԵՔ ազդանշանի կապը, որը.
- Մեկ-երկու շաբաթվա ընթացքում հին նորություն կդառնա՞: (այսինքն՝ եռամսյակային շահույթի հայտարարություններ, քաղաքական խոստումներ՝ փաստացի ընդունված օրենքների փոխարեն և այլն)
- Քննարկել տնտեսության մասին շաբաթական, ամսական ընդհանուր նորությունները՝ կոնկրետ ոլորտի կամ ընկերությունների խմբի մասին նորությունների/տենդենցների փոխարեն.
- Չափից դուրս կենտրոնացած են մեկ ընկերության վրա, եթե ընկերությունը չի մտնում իր ոլորտի լավագույն 1-3 ընկերությունների շարքում, ԵՎ նա անում է ինչ-որ հետաքրքիր, նորարարական, նոր բան, որն ազդում է ամբողջ ոլորտի/արդյունաբերության վրա, որի մաս է կազմում.
- Ներկայացրեք անհատի փոխարեն ձեր լուսաբանած ոլորտին առնչվող նորությունների/տենդենցների փոխարեն.
- Կենտրոնացեք մի փոքրիկ քաղաքի վրա՝ մեծ քաղաքի կամ նահանգի փոխարեն.
- Խուսափեք բաժնետոմսերի կատարողականի վերաբերյալ հղումներից.
- Արդյո՞ք նորությունների/թրենդային հոդվածների փոխարեն խորհրդատվական հոդվածներ կամ «ցուցակներ» են:
- Ընդամենը երկու պարբերություն են (այս հոդվածները/զեկույցները բավարար ենթատեքստ չունեն օգտակար լինելու համար);
- Ծագում է ցածրորակ, բացահայտ հակասական, անպարկեշտ կամ սպամ կայքից.
- Աշխատանքի հայտարարություն է;
- Հոդվածի հղման փոխարեն Google-ի արդյունքների էջ էր:
