Procesamiento de datos en investigación: qué es, pasos y ejemplos

El procesamiento de datos a menudo se malinterpreta como manipulación o análisis de datos, pero es mucho más que eso. Se toman múltiples decisiones en función del procesamiento preciso de los datos, y las marcas y los investigadores confían en los datos para tomar decisiones procesables. El procesamiento de datos en la investigación es uno de los componentes más críticos del proceso de investigación y puede ser la diferencia entre que las marcas tengan éxito o no.

Si bien los datos de investigación de mercado se pueden procesar de varias maneras, todo se reduce a qué tipo de información obtiene de los datos recopilados y el impacto que tiene en sus procesos de toma de decisiones.

¿Qué es el procesamiento de datos en la investigación?

El procesamiento de datos en la investigación es el proceso de recopilar datos de investigación y transformarlos en información utilizable para múltiples partes interesadas. Si bien los datos se pueden ver de muchas maneras y a través de varios lentes, el procesamiento de datos ayuda a probar o refutar teorías, ayudar a tomar decisiones comerciales o incluso promover mejoras en productos y servicios. El procesamiento de datos incluso se utiliza en la investigación para comprender los sentimientos de precios, el comportamiento y las preferencias del consumidor y el análisis competitivo.

A través de este proceso, las partes interesadas en la investigación convierten los datos cualitativos y cuantitativos de un estudio de investigación en un formato legible en forma de gráficos, informes o cualquier otra cosa con la que las partes interesadas del negocio resuenen. El proceso también proporciona contexto a los datos que se han recopilado y ayuda con las decisiones comerciales estratégicas.

Si bien es un aspecto crítico de un negocio, el procesamiento de datos sigue siendo un proceso infrautilizado en la investigación. Con la proliferación de datos y la cantidad de estudios de investigación realizados, es fundamental procesar y colocar la información en repositorios de gestión del conocimiento como InsightsHub .

Procesamiento de datos Pasos en la investigación

El ciclo de procesamiento de datos en la investigación consta de seis pasos. Veamos estos pasos y por qué son un componente imperativo del diseño de investigación .

• Recopilación de datos de investigación

La recopilación de datos es la etapa principal en el proceso de investigación. Este proceso podría ser a través de varias técnicas de investigación en línea y fuera de línea y podría ser una combinación de métodos de investigación primarios y secundarios. La forma más utilizada de recopilación de datos son las encuestas de investigación. Sin embargo, con una plataforma de investigación de mercado madura , puede recopilar datos cualitativos a través de grupos focales, módulos de discusión y más.

• Preparación de datos de investigación

El segundo paso en la gestión de datos de investigación es preparar los datos para eliminar las inconsistencias, eliminar los datos de encuestas incorrectos o incompletos y limpiar los datos para mantener el consenso. Este paso es fundamental ya que la insuficiencia de datos podría hacer que los estudios de investigación fueran completamente inútiles y podría ser una pérdida de tiempo y esfuerzo.

• Introducción de datos de investigación

El siguiente paso es colocar los datos limpios en un formato legible digitalmente de acuerdo con las políticas de la organización, las necesidades de investigación y más. Este paso es fundamental ya que los datos se colocan en sistemas en línea compatibles con la gestión de datos de investigación.

• Procesamiento de datos de investigación

Una vez que los datos se ingresan en los sistemas, es fundamental procesarlos para darles sentido. La información se procesa en función de las necesidades, los tipos de datos recopilados, el tiempo disponible para procesar los datos y muchos otros factores. Este es uno de los componentes más críticos del proceso de investigación.

• Salida de datos de investigación

Esta etapa del procesamiento de datos de investigación es donde se convierte en información. Esta etapa permite que los propietarios de negocios, las partes interesadas y otro personal vean los datos en gráficos, tablas, informes y otros formatos fáciles de consumir.

• Almacenamiento de los datos de investigación procesados

La etapa final de los pasos del procesamiento de datos es el almacenamiento. Es esencial mantener los datos en un formato indexable, buscable y que crea una única fuente de verdad. Las plataformas de gestión del conocimiento se utilizan más comúnmente para el almacenamiento de datos de investigación procesados.

Beneficios del procesamiento de datos en la investigación

El procesamiento de datos puede diferenciar entre conocimientos procesables y su falta de existencia en el proceso de investigación. Sin embargo, hay algunos beneficios y ventajas distintivos del procesamiento de datos de investigación. Están:

• Procesamiento y gestión simplificados:

Cuando se procesan datos de investigación, existe una alta probabilidad de que estos datos se utilicen para múltiples propósitos en este momento y en el futuro. El procesamiento preciso de datos ayuda a optimizar la forma en que se manejan y administran los datos de investigación.

• Mejor toma de decisiones:

Con un procesamiento de datos preciso, la probabilidad de dar sentido a los datos para llegar a decisiones más rápidas y mejores se vuelve posible. Luego, las decisiones se toman en función de datos que cuentan historias en lugar de un capricho.

• Democratización de los insights:

El procesamiento de datos permite que los datos sin procesar se conviertan en un formato que funcione para múltiples equipos y personal. Los datos fáciles de consumir permiten la democratización de los conocimientos.

• Costes reducidos y alto ROI:

Las decisiones respaldadas por datos ayudan a las marcas y organizaciones a tomar decisiones basadas en datos respaldados por evidencia de fuentes confiables. Esto ayuda a reducir costos ya que las decisiones están vinculadas a los datos. El proceso también ayuda a mantener un ROI muy alto en las decisiones comerciales.

• Fácil de almacenar, informar y distribuir:

Los datos procesados ​​son más fáciles de almacenar y administrar ya que hay una estructura para los datos sin procesar. Estos datos son referenciables y accesibles en el futuro y se pueden consultar cuando sea necesario.

Procesamiento de datos en investigación Ejemplos

Ahora que conoce los matices más finos del procesamiento de datos en la investigación, veamos ejemplos específicos para ayudarlo a comprender su importancia.

Ejemplo en una marca SaaS global

Las marcas de software como servicio (Saas) tienen una presencia global y una gran cantidad de clientes, varias veces tanto B2B como B2C. Cada marca y cliente tiene diferentes problemas que esperan resolver utilizando la plataforma SaaS y, por lo tanto, tienen necesidades distintas. Al realizar una investigación del consumidor , la marca SaaS puede comprender las expectativas del consumidor, los comportamientos de compra y de compra, y más. Esto también ayuda a perfilar a los clientes, alinear las mejoras de productos o servicios, administrar los gastos de marketing y más sobre la base de los datos de investigación procesados.

Otros ejemplos de este procesamiento de datos incluyen marcas minoristas con una huella global en los Estados Unidos con clientes en varios fabricantes y distribuidores de vehículos demográficos con múltiples concesionarios, y más. Todos los que realizan estudios de mercado deben aprovechar el procesamiento de datos para darles sentido.

Procese sus datos de investigación con QuestionPro

La recopilación de datos de investigación, incluida la investigación de encuestas y otros datos cualitativos, es posible con una plataforma de investigación de nivel empresarial como QuestionPro . Debido a la naturaleza de la herramienta, también existe la clara posibilidad de procesar datos y tomar decisiones importantes. La plataforma también le permite procesar y almacenar datos para un fácil acceso. ¡Empieza ahora!

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