Processamento de dados em pesquisa: o que é, etapas e exemplos

O processamento de dados é muitas vezes mal interpretado como manipulação de dados ou análise de dados, mas é muito mais do que isso. Várias decisões são tomadas com base no processamento preciso de dados, e marcas e pesquisadores dependem de dados para tomar decisões acionáveis. O processamento de dados em pesquisa é um dos componentes mais críticos do processo de pesquisa e pode ser a diferença entre as marcas serem bem-sucedidas ou não.

Embora os dados de pesquisa de mercado possam ser processados ​​de várias maneiras, tudo se resume ao tipo de insights que você obtém dos dados coletados e ao impacto que isso causa em seus processos de tomada de decisão.

O que é processamento de dados na pesquisa?

O processamento de dados em pesquisa é o processo de coletar dados de pesquisa e transformá-los em informações utilizáveis ​​por várias partes interessadas. Embora os dados possam ser vistos de várias maneiras e através de várias lentes, o processamento de dados ajuda a provar ou refutar teorias, ajudando a tomar decisões de negócios ou até mesmo avançando em melhorias em produtos e serviços. O processamento de dados é usado até mesmo em pesquisas para entender os sentimentos de preços, o comportamento e as preferências do consumidor e a análise competitiva.

Por meio desse processo, as partes interessadas da pesquisa transformam dados qualitativos e dados quantitativos de um estudo de pesquisa em um formato legível na forma de gráficos, relatórios ou qualquer outra coisa com a qual as partes interessadas do negócio se identifiquem. O processo também fornece contexto para os dados que foram coletados e ajuda nas decisões estratégicas de negócios.

Embora seja um aspecto crítico de um negócio, o processamento de dados ainda é um processo subutilizado na pesquisa. Com a proliferação de dados e o número de pesquisas realizadas, processar e colocar as informações em repositórios de gestão do conhecimento como o InsightsHub é fundamental.

Etapas de processamento de dados em pesquisa

O ciclo de processamento de dados em pesquisa tem seis etapas. Vejamos essas etapas e por que elas são um componente imperativo do projeto de pesquisa .

• Coleta de dados de pesquisa

A coleta de dados é a primeira etapa do processo de pesquisa. Esse processo pode ser feito por meio de várias técnicas de pesquisa online e offline e pode ser uma mistura de métodos de pesquisa primários e secundários. A forma mais comum de coleta de dados são as pesquisas de opinião. No entanto, com uma plataforma de pesquisa de mercado madura , você pode coletar dados qualitativos por meio de grupos focais, módulos de discussão e muito mais.

• Preparando dados de pesquisa

A segunda etapa no gerenciamento de dados de pesquisa é preparar os dados para eliminar inconsistências, remover dados de pesquisa ruins ou incompletos e limpar os dados para manter o consenso. Esta etapa é crítica, pois dados insuficientes podem tornar os estudos de pesquisa totalmente inúteis e podem ser uma perda de tempo e esforço.

• Como inserir dados de pesquisa

A próxima etapa é colocar os dados limpos em um formato digitalmente legível, consistente com as políticas organizacionais, necessidades de pesquisa e muito mais. Essa etapa é fundamental, pois os dados são então colocados em sistemas online compatíveis com o gerenciamento de dados de pesquisa.

• Processando dados de pesquisa

Uma vez que os dados são inseridos nos sistemas, é fundamental processá-los para dar sentido a eles. As informações são processadas com base nas necessidades, tipos de dados coletados, tempo disponível para processar dados e vários outros fatores. Este é um dos componentes mais críticos do processo de pesquisa.

• Saída de dados de pesquisa

Este estágio do processamento de dados de pesquisa é onde eles são transformados em insights. Esse estágio permite que proprietários de empresas, partes interessadas e outros funcionários analisem dados em gráficos, tabelas, relatórios e outros formatos fáceis de consumir.

• Armazenamento dos dados de pesquisa processados

A etapa final das etapas de processamento de dados é o armazenamento. Manter os dados em um formato que seja indexável, pesquisável e crie uma única fonte de verdade é essencial. As plataformas de gerenciamento de conhecimento são mais comumente usadas para armazenamento de dados de pesquisa processados.

Benefícios do processamento de dados na pesquisa

O processamento de dados pode diferenciar entre insights acionáveis ​​e sua falta de existência no processo de pesquisa. No entanto, existem alguns benefícios e vantagens distintas do processamento de dados de pesquisa. Eles são:

• Processamento e gerenciamento simplificados:

Quando os dados de pesquisa são processados, há uma alta probabilidade de que esses dados sejam usados ​​para vários propósitos neste momento e no futuro. O processamento de dados preciso ajuda a simplificar como os dados de pesquisa são tratados e gerenciados.

• Melhor tomada de decisão:

Com o processamento de dados preciso, a probabilidade de dar sentido aos dados para chegar a decisões mais rápido e melhor se torna possível. As decisões, então, são tomadas com base em dados que contam histórias, e não por capricho.

• Democratização de insights:

O processamento de dados permite que os dados brutos sejam transformados em um formato que funcione para várias equipes e funcionários. Dados fáceis de consumir permitem a democratização de insights.

• Custos reduzidos e alto ROI:

Decisões apoiadas por dados ajudam marcas e organizações a tomar decisões com base em dados comprovados de fontes confiáveis. Isso ajuda a reduzir custos, pois as decisões estão vinculadas aos dados. O processo também ajuda a manter um ROI muito alto nas decisões de negócios.

• Fácil de armazenar, relatar e distribuir:

Os dados processados ​​são mais fáceis de armazenar e gerenciar, pois há uma estrutura para os dados brutos. Esses dados podem ser referenciados e acessíveis no futuro e podem ser chamados quando necessário.

Processamento de dados em exemplos de pesquisa

Agora que você conhece as nuances mais sutis do processamento de dados na pesquisa, vejamos exemplos específicos para ajudá-lo a entender sua importância.

Exemplo em uma marca SaaS global

As marcas de software como serviço (Saas) têm presença global e uma infinidade de clientes – várias vezes clientes B2B e B2C. Cada marca e cliente têm problemas diferentes que esperam resolver usando a plataforma SaaS e, portanto, têm necessidades distintas. Ao realizar pesquisas de consumo , a marca SaaS pode entender as expectativas do consumidor, comportamentos de compra e de compra e muito mais. Isso também ajuda a criar perfis de clientes, alinhar aprimoramentos de produtos ou serviços, gerenciar gastos de marketing e muito mais com base nos dados de pesquisa processados.

Outros exemplos desse processamento de dados incluem marcas de varejo com presença global nos Estados Unidos com clientes em vários fabricantes de veículos demográficos e distribuidores com várias concessionárias e muito mais. Todos que realizam pesquisas de mercado precisam aproveitar o processamento de dados para entender os dados.

Processe seus dados de pesquisa com o QuestionPro

A coleta de dados de pesquisa, incluindo pesquisas de opinião e outros dados qualitativos, é possível com uma plataforma de pesquisa de nível empresarial como o QuestionPro . Pela natureza da ferramenta, há também a possibilidade distinta de processar dados e tomar decisões que importam. A plataforma também permite processar e armazenar dados para fácil acesso. Comece agora!

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