Elaborazione dati nella ricerca: cos'è, passaggi ed esempi

L'elaborazione dei dati è spesso fraintesa come manipolazione o analisi dei dati, ma è molto di più. Molteplici decisioni vengono prese in base all'elaborazione accurata dei dati e marchi e ricercatori si affidano ai dati per prendere decisioni attuabili. L'elaborazione dei dati nella ricerca è una delle componenti più critiche del processo di ricerca e può fare la differenza tra i marchi che hanno successo o meno.

Sebbene i dati delle ricerche di mercato possano essere elaborati in diversi modi, tutto si riduce al tipo di informazioni che si ottengono dai dati raccolti e all'impatto che hanno sui processi decisionali.

Che cos'è l'elaborazione dei dati nella ricerca?

L'elaborazione dei dati nella ricerca è il processo di raccolta dei dati di ricerca e di trasformazione in informazioni utilizzabili da più parti interessate. Sebbene i dati possano essere esaminati in numerosi modi e attraverso vari obiettivi, l'elaborazione dei dati aiuta a provare o smentire teorie, aiuta a prendere decisioni aziendali o persino a migliorare prodotti e servizi. L'elaborazione dei dati viene utilizzata anche nella ricerca per comprendere i sentimenti sui prezzi, il comportamento e le preferenze dei consumatori e l'analisi della concorrenza.

Attraverso questo processo, le parti interessate della ricerca trasformano i dati qualitativi e quantitativi di uno studio di ricerca in un formato leggibile sotto forma di grafici, report o qualsiasi altra cosa con cui le parti interessate aziendali risuonano. Il processo fornisce anche un contesto ai dati che sono stati raccolti e aiuta con le decisioni aziendali strategiche.

Sebbene sia un aspetto critico di un'azienda, l'elaborazione dei dati è ancora un processo sottoutilizzato nella ricerca. Con la proliferazione di dati e il numero di studi di ricerca condotti, l'elaborazione e l'inserimento delle informazioni in repository di gestione della conoscenza come InsightsHub è fondamentale.

Fasi di elaborazione dei dati nella ricerca

Il ciclo di elaborazione dei dati nella ricerca ha sei fasi. Diamo un'occhiata a questi passaggi e al perché sono una componente imperativa del progetto di ricerca .

• Raccolta di dati di ricerca

La raccolta dei dati è la fase principale del processo di ricerca. Questo processo potrebbe avvenire attraverso varie tecniche di ricerca online e offline e potrebbe essere un mix di metodi di ricerca primari e secondari. La forma più comunemente utilizzata di raccolta dei dati sono le indagini di ricerca. Tuttavia, con una piattaforma di ricerche di mercato matura , puoi raccogliere dati qualitativi attraverso focus group, moduli di discussione e altro ancora.

• Preparazione dei dati di ricerca

Il secondo passaggio nella gestione dei dati di ricerca è la preparazione dei dati per eliminare le incongruenze, rimuovere i dati del sondaggio errati o incompleti e pulire i dati per mantenere il consenso. Questo passaggio è fondamentale poiché dati insufficienti potrebbero rendere gli studi di ricerca del tutto inutili e potrebbe essere una perdita di tempo e fatica.

• Inserimento dati di ricerca

Il passaggio successivo consiste nel mettere i dati ripuliti in un formato leggibile digitalmente coerente con le politiche organizzative, le esigenze di ricerca e altro ancora. Questo passaggio è fondamentale poiché i dati vengono quindi inseriti in sistemi online compatibili con la gestione dei dati di ricerca.

• Elaborazione dei dati di ricerca

Una volta che i dati sono stati immessi nei sistemi, è fondamentale elaborare questi dati per dar loro un senso. Le informazioni vengono elaborate in base alle esigenze, ai tipi di dati raccolti, al tempo disponibile per elaborare i dati e a molteplici altri fattori. Questa è una delle componenti più critiche del processo di ricerca.

• Output di dati di ricerca

Questa fase dell'elaborazione dei dati di ricerca è il punto in cui vengono trasformati in intuizioni. Questa fase consente agli imprenditori, alle parti interessate e ad altro personale di esaminare i dati in grafici, diagrammi, report e altri formati di facile utilizzo.

• Conservazione dei dati di ricerca elaborati

La fase finale delle fasi del trattamento dei dati è la conservazione. È essenziale mantenere i dati in un formato che sia indicizzabile, ricercabile e crei un'unica fonte di verità. Le piattaforme di gestione della conoscenza sono più comunemente utilizzate per l'archiviazione dei dati di ricerca elaborati.

Vantaggi dell'elaborazione dei dati nella ricerca

L'elaborazione dei dati può differenziare tra insight utilizzabili e la loro mancanza di esistenza nel processo di ricerca. Tuttavia, ci sono alcuni vantaggi e vantaggi distinti nell'elaborazione dei dati di ricerca. Sono:

• Elaborazione e gestione semplificate:

Quando i dati di ricerca vengono elaborati, c'è un'alta probabilità che questi dati vengano utilizzati per molteplici scopi in questo momento e in futuro. Un'elaborazione accurata dei dati aiuta a semplificare il modo in cui i dati di ricerca vengono gestiti e gestiti.

• Migliore processo decisionale:

Con un'elaborazione accurata dei dati, la probabilità di dare un senso ai dati per prendere decisioni più velocemente e meglio diventa possibile. Le decisioni vengono quindi prese sulla base di dati che raccontano storie invece che su un capriccio.

• Democratizzazione degli insight:

L'elaborazione dei dati consente di trasformare i dati grezzi in un formato che funziona per più team e personale. I dati di facile utilizzo consentono la democratizzazione degli insight.

• Costi ridotti e ROI elevato:

Le decisioni supportate dai dati aiutano i marchi e le organizzazioni a prendere decisioni basate su dati supportati da prove provenienti da fonti credibili. Questo aiuta a ridurre i costi poiché le decisioni sono legate ai dati. Il processo aiuta anche a mantenere un ROI molto elevato sulle decisioni aziendali.

• Facile da archiviare, segnalare e distribuire:

I dati elaborati sono più facili da archiviare e gestire poiché esiste una struttura per i dati grezzi. Questi dati sono quindi referenziabili e accessibili in futuro e possono essere richiamati quando necessario.

Elaborazione dati nella ricerca Esempi

Ora che conosci le sfumature più sottili dell'elaborazione dei dati nella ricerca, esaminiamo esempi specifici per aiutarti a capire la sua importanza.

Esempio presso un marchio SaaS globale

I marchi Software-as-a-service (Saas) hanno un'impronta globale e hanno una miriade di clienti, più volte clienti B2B e B2C. Ogni marchio e cliente ha problemi diversi che spera di risolvere utilizzando la piattaforma SaaS e quindi ha esigenze diverse. Durante lo svolgimento di ricerche sui consumatori , il marchio SaaS può comprendere le aspettative dei consumatori, i comportamenti di acquisto e di acquisto e altro ancora. Questo aiuta anche a profilare i clienti, allineare i miglioramenti di prodotti o servizi, gestire le spese di marketing e basarsi maggiormente sui dati di ricerca elaborati.

Altri esempi di questa elaborazione dei dati includono marchi al dettaglio con un'impronta globale negli Stati Uniti con clienti di vari produttori e distributori di veicoli demografici con più concessionarie e altro ancora. Chiunque conduca ricerche di mercato deve sfruttare l'elaborazione dei dati per dare un senso ai dati.

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La raccolta di dati di ricerca, comprese ricerche di sondaggi e altri dati qualitativi, è possibile con una piattaforma di ricerca di livello aziendale come QuestionPro . A causa della natura dello strumento, esiste anche la chiara possibilità di elaborare dati e prendere decisioni importanti. La piattaforma consente inoltre di elaborare e archiviare i dati per un facile accesso. Inizia ora!

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