Руководство по неймингу компаний в области аналитики данных
Генератор названий для компании по аналитике данных – программа, которая позволит найти уникальное наименование, полностью отражающее суть бизнеса. К услугам аналитиков Больших данных или Big Data сегодня прибегают представители разного бизнеса, политики, ученые. Сфера анализа данных достаточно развита в США и Европе, в России она только выходит на рынок. Использование генератора названий для компании в сфере аналитики данных позволит автоматизировать процесс создания эффектного, уникального наименования.
Как придумать название для аналитического бизнеса
BL-компании (BL расшифровывается как Business Intelligence) в России востребованы во многих сферах от банковской деятельности до науки. Создавая оригинальное название, необходимо ориентироваться на клиентов и их потребности. Если программы и методики анализа данных в основном идентичны, то ориентация на клиентов задает ставящиеся вопросы и ожидаемый результат.
В России в аналитике данных в основном заинтересованы следующие сферы экономики и государственного сектора:
- Ритейл (розничная торговля). Изучение данных о динамике спроса позволяет прогнозировать закупки и продажи.
- Телекоммуникации. Те же задачи ставятся с целью изучения потребительского поведения клиентов операторов мобильных услуг и поставщиков Интернет.
- Банки. Их интересует не только поведение клиентов, но и динамика рынков.
Также последние три года в BL заинтересованы промышленные предприятия, которым требуется анализ консолидированной отраслевой информации. Развитие науки и технологий заставляет проявлять интерес к этой услуге и предприятия, работающие в сферах биологии, биотехнологии, фармацевтики. Клиенты – представители крупного бизнеса, привыкшие работать с ИТ-технологиями, ожидают увидеть в нейме компании надежность, интеллект, понимание поставленных задач.
Определившись с аудиторией, можно воспользоваться генератором имен для компаний в сфере аналитики данных. Достаточно сложно самостоятельно придумать интересное наименование для научной компании, а фирма по аналитике данных, безусловно, работает в научной сфере, хоть и иногда занимается прикладными задачами. Среди таких задач может быть анализ финансовой отчетности по крупным холдингам, что является фактически самостоятельным видом бизнеса, и это может быть отражено в названии. Генератор способен учесть и этот нюанс.
Как использовать генератор названий для компании по аналитике данных
Автоматизация поиска имени не составит проблем. На первом этапе подбираются слова из двух групп:
- нишевые, определяющие вид деятельности и отрасль, в которой преимущественно работает компания, типологию клиентов;
- ассоциативные, отражающие представление владельца о своем бизнесе в целом.
Можно использовать не только русский и английский, но и другие языки. Уместной будет латынь – традиционный язык науки.
Комбинации из двух-трех слов – одно ключевое, остальные ассоциативные – вводятся в строку программы. Слова можно брать из следующих групп:
- связанные с данными, цифрами, математикой, прогнозированием;
- исторические, например, имена известных ученых, которые порождают дополнительные смыслы, такие как Тесла или оракул, пифия;
- отражающие те ценности, которые свойственны компании – абсолютная точность, многогранность, умение рассмотреть проблему в нескольких ракурсах;
- те, которые в представлении владельца придают бизнесу дополнительный блеск;
- связанные с фамилией владельца;
- любые ассоциативные или позволяющие создать интересные созвучия и аллитерации.
После нажатия на «ввод» в течение доли секунды генератор выдаст несколько страниц имен, состоящих из одного-двух слов. К введенной терминологии он может добавить слова, взятые из собственного словаря. Обычно они имеют эмоциональный или ценностный характер, призваны добавить значимости наименованию. После отработки одной комбинации следует оставить 10-15 лучших вариантов и пробовать следующую, постепенно проводя отсев. Результатом станет шорт-лист из 10-15 итоговых вариантов, которые следует направить на тестирование. При этом, возможно, у кого-то из фокус-группы появятся новые варианты, которые также могут быть проверены и превращены в имена при помощи генератора.
30 вариантов названий для компаний в сфере аналитики данных
Работая с генератором, можно подобрать перечень наименований, отражающих миссию, ценности, основное направление деятельности фирмы. Выбирая свое имя, можно опираться на этот перечень:
- BL-Trends.
- Intelligence BL.
- Бизнес-Технологии.
- Big Data Providing.
- Customer Range.
- Chek Behavior.
- Теорема НеПифагора.
- Big Data Found.
- Data Reader.
- Бег Данных.
- Short Аналитика.
- Speed Check.
- Data Building.
- Data Spelling.
- Customer Analytic Laboratory.
- Data Ozean.
- Big DataX.
- Аналитический триатлон.
- Кентавр.
- Цифровая аналитика.
- Твой цифровой оракул.
- Прогнозист.
- Science Future.
- Analizdater.
- Data Careful.
- Бизнес Аналитика.
- Структурный прогноз.
- Data Piphia.
- Sophia Desk.
- Локус Анализ.
Выбор имени – задача не самая простая, ведь оно говорит о подготовке и интеллектуальности сотрудников компании, убеждает клиента в необходимости обратится к ее услугам, определяет корпоративный стиль. Взяв за основу предложенные варианты, меняя и подставляя значения, можно найти свое идеальное название. Русские термины можно переводить на английский и наоборот.
Истории названий компаний в сфере анализа данных
Новый для России рынок в выборе имени может ориентироваться на успешный опыт компаний данной отрасли, работающих за рубежом. Там, особенно в Америке, отрасль развивается более двух десятков лет, и на рынке присутствуют сотни компаний, специализирующихся в различных видах коммерческой и научной аналитики. Стоит рассмотреть следующие примеры:
1. Fractal Analytics.
Американская компания специализируется в области анализа больших данных и искусственного интеллекта. Использованное слово «фрактал» означает изобретенную в 60-х годах ХХ века геометрическую функцию или фигуру, каждая часть которой повторяет целое. Название говорит и о новых научных открытиях, и о взаимосвязанности всех данных, анализируя которые, можно найти ответ на любой вопрос клиента.
2. SG Analytics (SGA).
Классическое имя, в котором использовано ключевое слово, означающее вид бизнеса и инициалы основателя. Сушант Гупта известен в этой сфере. Компания имеет слоган, основанный на том, что она продвигает силу. Использование термина «аналитика» показывает частотность использования этого приема в нейминге компаний по анализу данных.
3. Oracle Corporation.
В имени американской компании, созданной по итогам проекта по анализу данных для ЦРУ, использовано название древнегреческого жреца Аполлона – оракула, к которому за прорицанием обращались цари и простые люди. В качестве первого психологического приема предстает отсылка к непогрешимости предсказателя, в качестве второго – созвучие по гласным звукам первого и второго слова.
4. Domo.
Название небольшой, независимой и очень активной на рынке компании произошло от японского слова «очень», что говорит о качестве услуг. Оно визуально и по звукам совпадает с термином Data – данные, легко запоминается и наводит на мысли о легкости общения и быстроте решений.
5. Absolutdata.
Здесь можно увидеть название, сконструированное из двух слов. Данные выступают в качестве абсолютной ценности, и компания предлагает совершенно точные решения. Акцент делается на превосходстве, что является классическим американизмом и не всегда приемлемо для консервативного российского рынка.
Среди российских компаний можно отметить «Модус BL» – одного из лидеров рынка. В названии четко охарактеризована сфера деятельности и дано представление о направленном и энергичном движении вперед. Также можно отметить Loginom Company. Англоязычное название говорит о логике, умении работать с понятиями и неструктурированными данными.
Этапы создания наименования
Использование генератора имени для компании в сфере аналитики данных в процессе создания идеального наименования – не первый этап. Определившись с клиентами, следует провести анализ ожидания целевой аудитории и изучить, какие имена носят конкуренты, уже работающие в этой сфере бизнеса. После этого можно формировать команду для проведения мозгового штурма. Этапы работы выглядят следующим образом:
- комплектация команды, распределение ролей. Необходимо три участника – лидер, креативный автор, генерирующий названия, и критик, отсекающий лишнее. Специальность у членов команды может быть разная: они могут быть и аналитиками, и лингвистами;
- мозговой штурм, набор нишевых слов, связанных с видом бизнеса, типом клиентов, слов, отражающих ценности и видение миссии бизнеса, слов-ассоциаций или терминов, придающих названию дополнительные смыслы;
- использование генератора названий для компаний в сфере анализа данных;
- отсечение ненужных вариантов, составление списка для тестирования;
- тестирование по различным параметрам;
- проверка на уникальность.
По итогам выполнения этих этапов можно найти то имя, которое станет привлекательным и зовущим для клиентов.
Что делает имя бизнеса успешным
В сфере BL инвестиции в создание имени точно окупятся. Личная история успеха строится на умении вложить в название глубокие смыслы, на анализе решений конкурентов и умелом использовании их находок с тем, чтобы на этой базе сделать лучше. Сгенерировать имя для компании в сфере аналитики данных проще, если идти по пути уже зарекомендовавших себя решений. Среди них:
- создание неологизмов путем сочетания в одном слове нескольких, с нужными значениями;
- намеренная ошибка в англоязычном слове, изменяющая и усиливающая его значение;
- использование двуязычных комбинаций.
Тестирование, проводимое на последнем этапе, покажет, насколько имя имеет потенциал. В случае наименования компании, специализирующейся на анализе данных, тестирование следует проводить в среде экспертов и специалистов. Простые пользователи интернета или обычные участники социологических опросов не смогут дать релевантную реакцию.
Советы по неймингу бизнеса в сфере аналитики данных
Поиск ассоциаций иногда ставит в тупик начинающих создателей удачных имен. Но не стоит ими ограничиваться в процессе нейминга. Можно использовать в этой сфере несколько принципов, применяемых для генерации названий для бизнеса в области инноваций. Среди них:
- называть бизнес, а не описывать его. Общие слова, определяющие сферу деятельности, не будут оригинальными. Любые варианты на тему аналитики данных не создадут индивидуального облика компании;
- найти все синонимы к ключевому и ассоциативному слову и проверить, не будет ли какой-либо из них более точным и рождающим отклик в сознании клиента;
- использовать необычные слова, содержащие интригу в неожиданных сочетаниях. Это не только привлечет, но и удержит внимание клиента.
Также можно обратиться к иностранному опыту. Изучение практики нейминга покажет, какими принципами руководствуются наиболее успешные компании. Уже сейчас можно понять, что их коньком становится нахождение яркого, но малоупотребительного слова и выстраивание концепции брендинга на его основе.
Фирменное наименование и бренд: в чем разница
При использовании генератора названий для компании в сфере аналитики данных создается имя фирмы – акционерного общества или ООО. В данном случае бренд не существует отдельно от имени. Работающая с частными клиентами фирма может назвать себя не так, как компанию, обувной магазин или кафе.
В случае с BL бренд фигурирует в договоре как название юридического лица. Но фирменное наименование превращается в бренд в тот момент, когда получает свое визуальное отражение – логотип. Он может быть только текстовым: иметь различные шрифты или же содержать какой-либо визуальный образ. Продвигается именно бренд, даже если он полностью совпадает с фирменным наименованием. Они могут и не совпадать, например, в ситуации, когда одна компания создает несколько лабораторий по анализу данных для работы с клиентами из различных отраслей. Тогда допустимо дать собственное имя каждой лаборатории.
Типичные ошибки создания наименований
Генератор названий для компании в сфере аналитики данных предложит ряд комбинаций, но часто при выборе из них допускаются ошибки, которые могут помешать бизнесу на старте. Среди наиболее значимых:
- Явное подражание уже «выстрелившим» брендам. Даже опора на иностранный опыт скажет профессионалам рынка об отсутствии фантазии и интереса к продвижению бизнеса.
- Чрезмерное усложнение. Несколько слов, особенно многосложных и специальных, не запоминаются. Кроме того, их крайне сложно вбить в поисковую строку браузера, что отсекает ряд клиентов.
- Неблагозвучие. Проверять имя на звучание нужно и в русской, и в английской версии. Использование аллитераций способно сделать любую комбинацию приятной на слух. Также для английских слов и комбинаций необходимо проверить, насколько комфортен будет спеллинг – диктовка слов по телефону по одной букве.
- Расплывчатость в имени. Если компания называется «Бизнес» или «Аналитика» – это имеет какое-то отношение к ее деятельности. А вот «Пирамида» или «Пик» ничего не скажут клиенту или инвестору.
Избежать ошибок можно еще на этапе шорт-листа. Если не удастся – компания выйдет на высоко конкурентный рынок неподготовленной. Критик в команде, собранной для создания имени, должен выявлять эти проблемы еще до этапа тестирования во избежание лишних расходов.
Как совместить наименование и логотип
Генератор названий для компании в сфере аналитики данных даст только комбинацию слов или букв. Его требуется дополнить визуальным содержанием. Оно привлекает внимание и еще более акцентирует внимание на виде и качестве услуг по анализу больших данных. Следует соблюдать стилевое единство: классическому имени должен соответствовать строгий логотип. Если же в имени есть игра или шутка, логотип может быть и строгим, и достаточно футуристичным, главное – не переборщить, сохраняя гармонию.
Дополнить логотип может слоган – короткая фраза, выражающая миссию компании. Так, для упомянутой Domo в слогане были объединены сила и постоянство, что благоприятно влияет на клиентов. Одно из слов, составляющих название, может стать ключевым словом слогана. Такая комбинация не только привлечет внимание к компании, но и заставит ее запомнить.
Как проверить уникальность имени
Проверка ведется в нескольких направлениях. Прежде всего требуется обратиться к данным реестра юридических лиц. Бизнес по аналитике данных предполагает, что фирменное наименование и бренд будут совпадать. Это приводит к необходимости выбирать имя для юридического лица. Введя в строку поиска реестра ЕГРЮЛ на сайте налоговой службы имя, можно получить список компаний, чьи имена звучат так же или похоже. Это позволит проверить общую уникальность.
Далее следует обратиться к сети Интернет (не только к русскоязычному, но и к англоязычному сектору) и еще раз посмотреть, нет ли похожих наименований. Это поможет дополнительно понять, в каком направлении в брендинге идет мысль конкурентов. Иногда это позволяет внести исправления в уже созданную концепцию.
Проверка вакантности доменного имени позволит без проблем создать свой сайт. Достаточно часто названия бывают забронированы, и выбор непривычной, нестандартной комбинации даст больше шансов сразу без выкупа имени начать работу в Сети.
Далее следует провести такую же проверку в ключевых социальных сетях, где планируется создавать группы для общения с клиентами.
Проделав эту работу, можно подумать о товарном знаке. Если компания собирается привлекать инвестора, это будет обязательной задачей. Он укрепляет позиции фирмы, индивидуализирует ее услуги. Поставленный на баланс, он учитывается как нематериальный актив и увеличивает капитализацию компании. Для регистрации сначала нужно проверить, являются ли выбранное имя и созданный на его основе логотип уникальными. Проверка проводится при помощи ФИПС (Федерального института промышленной собственности). Если предварительный поиск подтверждает уникальность наименования, можно подавать заявку на регистрацию. После нее все попытки похитить интеллектуальную собственность можно пресечь в судебном порядке.