معالجة البيانات في البحث: ما هي ، خطواتها وأمثلة

غالبًا ما يُساء فهم معالجة البيانات على أنها معالجة للبيانات أو تحليل البيانات ، لكنها أكثر من ذلك بكثير. يتم اتخاذ قرارات متعددة بناءً على المعالجة الدقيقة للبيانات ، وتعتمد العلامات التجارية والباحثون على البيانات لاتخاذ قرارات قابلة للتنفيذ. تعد معالجة البيانات في البحث أحد أهم مكونات عملية البحث ويمكن أن تكون الفرق بين العلامات التجارية سواء كانت ناجحة أم لا.

بينما يمكن معالجة بيانات أبحاث السوق بطرق متعددة ، فإن كل ذلك يتلخص في نوع الرؤى التي تستخلصها من البيانات التي تم جمعها وتأثيرها على عمليات صنع القرار لديك.

ما هي معالجة البيانات في البحث؟

معالجة البيانات في البحث هي عملية جمع بيانات البحث وتحويلها إلى معلومات يمكن استخدامها من قبل العديد من أصحاب المصلحة. بينما يمكن النظر إلى البيانات بطرق عديدة ومن خلال عدسات مختلفة ، فإن معالجة البيانات تساعد في إثبات أو دحض النظريات ، أو المساعدة في اتخاذ قرارات العمل ، أو حتى تطوير التحسينات في المنتجات والخدمات. تُستخدم معالجة البيانات حتى في البحث لفهم مشاعر التسعير وسلوك المستهلك وتفضيلاته والتحليل التنافسي.

من خلال هذه العملية ، يقوم أصحاب المصلحة بالبحث بتحويل البيانات النوعية والبيانات الكمية من دراسة بحثية إلى تنسيق قابل للقراءة في شكل رسوم بيانية أو تقارير أو أي شيء آخر يتردد صداها مع أصحاب المصلحة التجاريين. توفر العملية أيضًا سياقًا للبيانات التي تم جمعها وتساعد في قرارات العمل الإستراتيجية.

على الرغم من كونها جانبًا مهمًا من الأعمال ، إلا أن معالجة البيانات لا تزال عملية غير مستغلة بالكامل في البحث. مع انتشار البيانات وعدد الدراسات البحثية التي تم إجراؤها ، تعد معالجة المعلومات ووضعها في مستودعات إدارة المعرفة مثل InsightsHub أمرًا بالغ الأهمية.

خطوات معالجة البيانات في البحث

تتكون دورة معالجة البيانات في البحث من ست خطوات. دعونا نلقي نظرة على هذه الخطوات ولماذا تعتبر مكونًا ضروريًا لتصميم البحث .

• جمع بيانات البحث

جمع البيانات هو المرحلة الأساسية في عملية البحث. يمكن أن تكون هذه العملية من خلال تقنيات بحث مختلفة عبر الإنترنت وغير متصل ويمكن أن تكون مزيجًا من طرق البحث الأولية والثانوية. الشكل الأكثر استخدامًا لجمع البيانات هو الاستطلاعات البحثية. ومع ذلك ، باستخدام منصة أبحاث السوق الناضجة ، يمكنك جمع البيانات النوعية من خلال مجموعات التركيز ووحدات المناقشة والمزيد.

• تجهيز بيانات البحث

تتمثل الخطوة الثانية في إدارة بيانات البحث في إعداد البيانات لإزالة التناقضات وإزالة بيانات المسح السيئة أو غير المكتملة وتنظيف البيانات للحفاظ على الإجماع. هذه الخطوة حاسمة لأن البيانات غير الكافية قد تجعل الدراسات البحثية عديمة الفائدة تمامًا وقد تكون مضيعة للوقت والجهد.

• إدخال بيانات البحث

تتمثل الخطوة التالية في وضع البيانات التي تم تنظيفها في تنسيق قابل للقراءة رقميًا يتوافق مع السياسات التنظيمية واحتياجات البحث والمزيد. هذه الخطوة مهمة حيث يتم وضع البيانات بعد ذلك في أنظمة عبر الإنترنت متوافقة مع إدارة بيانات البحث.

• معالجة بيانات البحث

بمجرد إدخال البيانات في الأنظمة ، من الأهمية بمكان معالجة هذه البيانات لفهمها. تتم معالجة المعلومات على أساس الاحتياجات وأنواع البيانات التي تم جمعها والوقت المتاح لمعالجة البيانات وعوامل أخرى متعددة. هذا هو أحد أهم مكونات عملية البحث.

• مخرجات بيانات البحث

هذه المرحلة من معالجة بيانات البحث هي حيث يتم تحويلها إلى رؤى. تتيح هذه المرحلة لأصحاب الأعمال وأصحاب المصلحة وغيرهم من الموظفين الاطلاع على البيانات في الرسوم البيانية والمخططات والتقارير وغيرها من التنسيقات سهلة الاستخدام.

• تخزين بيانات البحث المعالجة

المرحلة الأخيرة من خطوات معالجة البيانات هي التخزين. يعد الاحتفاظ بالبيانات بتنسيق قابل للفهرسة والبحث فيه وإنشاء مصدر واحد للحقيقة أمرًا ضروريًا. تُستخدم منصات إدارة المعرفة بشكل شائع لتخزين بيانات البحث المعالجة.

فوائد معالجة البيانات في البحث

يمكن أن تفرق معالجة البيانات بين الرؤى القابلة للتنفيذ وافتقارها إلى الوجود في عملية البحث. ومع ذلك ، هناك بعض الفوائد والمزايا المتميزة لمعالجة بيانات البحث. هم انهم:

• تبسيط المعالجة والإدارة:

عند معالجة بيانات البحث ، هناك احتمال كبير بأن يتم استخدام هذه البيانات لأغراض متعددة في هذه اللحظة وفي المستقبل. تساعد المعالجة الدقيقة للبيانات على تبسيط كيفية معالجة بيانات البحث وإدارتها.

• اتخاذ قرارات أفضل:

من خلال معالجة البيانات الدقيقة ، يصبح احتمال فهم البيانات للوصول إلى القرارات بشكل أسرع وأفضل ممكنًا. ثم يتم اتخاذ القرارات بناءً على البيانات التي تحكي قصصًا بدلاً من نزوة.

• دمقرطة الرؤى:

تسمح معالجة البيانات بتحويل البيانات الأولية إلى تنسيق يعمل مع فرق وموظفين متعددين. تسمح البيانات سهلة الاستهلاك بإضفاء الطابع الديمقراطي على الرؤى.

• انخفاض التكاليف وارتفاع عائد الاستثمار:

تساعد القرارات المدعومة بالبيانات العلامات التجارية والمنظمات في اتخاذ القرارات بناءً على البيانات المدعومة بالأدلة من مصادر موثوقة. يساعد هذا في تقليل التكاليف لأن القرارات مرتبطة بالبيانات. تساعد العملية أيضًا في الحفاظ على عائد استثمار مرتفع جدًا على قرارات العمل.

• سهولة التخزين والإبلاغ والتوزيع:

البيانات التي تمت معالجتها أسهل في التخزين والإدارة نظرًا لوجود هيكل للبيانات الخام. هذه البيانات يمكن الرجوع إليها والوصول إليها في المستقبل ويمكن استدعاؤها عند الحاجة.

معالجة البيانات في أمثلة البحث

الآن بعد أن تعرفت على الفروق الدقيقة في معالجة البيانات في البحث ، دعنا نلقي نظرة على أمثلة محددة لمساعدتك في فهم أهميتها.

مثال على علامة تجارية عالمية SaaS

تتمتع العلامات التجارية للبرامج كخدمة (Saas) ببصمة عالمية ولديها عدد كبير من العملاء - عدة مرات عملاء B2B و B2C. تواجه كل علامة تجارية وعميل مشاكل مختلفة يأملون في حلها باستخدام منصة SaaS وبالتالي لديهم احتياجات مميزة. أثناء إجراء بحث حول المستهلك ، يمكن للعلامة التجارية SaaS فهم توقعات المستهلك وسلوكيات الشراء والشراء وغير ذلك. يساعد هذا أيضًا في تكوين ملفات تعريف العملاء ، ومواءمة تحسينات المنتج أو الخدمة ، وإدارة الإنفاق التسويقي ، والمزيد من الأسس على بيانات البحث التي تمت معالجتها.

تشمل الأمثلة الأخرى على معالجة البيانات هذه العلامات التجارية للبيع بالتجزئة التي لها بصمة عالمية في الولايات المتحدة مع العملاء عبر مختلف مصنعي وموزعي المركبات الديموغرافيين مع العديد من الوكلاء ، وأكثر من ذلك. يحتاج كل شخص يجري أبحاث السوق إلى الاستفادة من معالجة البيانات لفهم البيانات.

معالجة بيانات البحث الخاصة بك مع QuestionPro

يمكن جمع بيانات البحث ، بما في ذلك البحث الاستقصائي والبيانات النوعية الأخرى ، من خلال منصة بحث على مستوى المؤسسات مثل QuestionPro . نظرًا لطبيعة الأداة ، هناك أيضًا إمكانية مميزة لمعالجة البيانات واتخاذ القرارات المهمة. تتيح لك المنصة أيضًا معالجة البيانات وتخزينها للوصول إليها بسهولة. نبدأ الآن!

يتعلم أكثر