Prelucrarea datelor în cercetare: ce este, pași și exemple

Procesarea datelor este adesea înțeleasă greșit ca manipulare sau analiză a datelor, dar este mult mai mult decât atât. Deciziile multiple sunt luate pe baza procesării precise a datelor, iar mărcile și cercetătorii se bazează pe date pentru a lua decizii utile. Prelucrarea datelor în cercetare este una dintre cele mai critice componente ale procesului de cercetare și poate fi diferența între mărcile care au succes sau nu.

În timp ce datele de cercetare de piață pot fi procesate în mai multe moduri, totul se rezumă la felul de informații pe care le obțineți din datele colectate și impactul pe care îl au asupra proceselor dvs. de luare a deciziilor.

Ce este prelucrarea datelor în cercetare?

Prelucrarea datelor în cercetare este procesul de colectare a datelor de cercetare și de transformare a acestora în informații utilizabile pentru mai mulți factori interesați. În timp ce datele pot fi privite în numeroase moduri și prin diverse lentile, procesarea datelor ajută la demonstrarea sau infirmarea teoriilor, ajutând la luarea deciziilor de afaceri sau chiar la avansarea îmbunătățirilor în produse și servicii. Procesarea datelor este folosită chiar și în cercetare pentru a înțelege sentimentele privind prețurile, comportamentul și preferințele consumatorilor și analiza competitivă.

Prin acest proces, părțile interesate din cercetare transformă datele calitative și cantitative dintr-un studiu de cercetare într-un format lizibil sub formă de grafice, rapoarte sau orice altceva cu care rezonează părțile interesate de afaceri. Procesul oferă, de asemenea, context datelor care au fost colectate și ajută la luarea deciziilor strategice de afaceri.

Deși este un aspect critic al unei afaceri, prelucrarea datelor este încă un proces subutilizat în cercetare. Odată cu proliferarea datelor și numărul de studii de cercetare efectuate, procesarea și introducerea informațiilor în depozite de management al cunoștințelor, cum ar fi InsightsHub , este esențială.

Etapele procesării datelor în cercetare

Ciclul de prelucrare a datelor în cercetare are șase etape. Să ne uităm la acești pași și de ce sunt o componentă imperativă a designului cercetării .

• Colectarea datelor de cercetare

Colectarea datelor este etapa principală a procesului de cercetare. Acest proces ar putea fi prin diverse tehnici de cercetare online și offline și ar putea fi un amestec de metode de cercetare primare și secundare. Cea mai frecvent utilizată formă de colectare a datelor sunt anchetele de cercetare. Cu toate acestea, cu o platformă matură de cercetare a pieței , puteți colecta date calitative prin focus grupuri, module de discuții și multe altele.

• Pregătirea datelor de cercetare

Al doilea pas în gestionarea datelor de cercetare este pregătirea datelor pentru a elimina inconsecvențele, pentru a elimina datele de sondaj proaste sau incomplete și pentru a curăța datele pentru a menține consensul. Acest pas este critic, deoarece datele insuficiente ar putea face studiile de cercetare complet inutile și ar putea fi o pierdere de timp și efort.

• Introducerea datelor de cercetare

Următorul pas este punerea datelor curățate într-un format care poate fi citit digital, în conformitate cu politicile organizaționale, nevoile de cercetare și multe altele. Acest pas este critic, deoarece datele sunt apoi introduse în sisteme online compatibile cu gestionarea datelor de cercetare.

• Prelucrarea datelor de cercetare

Odată ce datele sunt introduse în sisteme, este esențial să procesați aceste date pentru a le înțelege. Informațiile sunt procesate pe baza nevoilor, a tipurilor de date colectate, a timpului disponibil pentru procesarea datelor și a mai multor alți factori. Aceasta este una dintre cele mai critice componente ale procesului de cercetare.

• Ieșirea datelor de cercetare

Această etapă a procesării datelor de cercetare este cea în care se transformă în perspective. Această etapă permite proprietarilor de afaceri, părților interesate și altor angajați să analizeze datele în grafice, diagrame, rapoarte și alte formate ușor de consumat.

• Stocarea datelor de cercetare prelucrate

Etapa finală a etapelor procesării datelor este stocarea. Păstrarea datelor într-un format care poate fi indexat, căutat și care creează o singură sursă de adevăr este esențială. Platformele de management al cunoștințelor sunt cel mai frecvent utilizate pentru stocarea datelor de cercetare procesate.

Beneficiile procesării datelor în cercetare

Prelucrarea datelor poate face diferența între perspectivele acționabile și lipsa lor de existență în procesul de cercetare. Cu toate acestea, există câteva beneficii și avantaje distincte ale prelucrării datelor de cercetare. Sunt:

• Procesare și gestionare simplificată:

Atunci când datele de cercetare sunt procesate, există o mare probabilitate ca aceste date să fie utilizate în mai multe scopuri în acest moment și în viitor. Prelucrarea precisă a datelor ajută la eficientizarea modului în care sunt gestionate și gestionate datele de cercetare.

• Luare mai bună a deciziilor:

Cu o prelucrare precisă a datelor, probabilitatea de a înțelege datele pentru a lua decizii mai rapid și mai bine devine posibilă. Deciziile sunt apoi luate pe baza unor date care spun povești, nu dintr-un capriciu.

• Democratizarea perspectivelor:

Procesarea datelor permite ca datele brute să fie transformate într-un format care funcționează pentru mai multe echipe și personal. Datele ușor de consumat permit democratizarea perspectivelor.

• Costuri reduse și rentabilitate ridicată a investiției:

Deciziile susținute de date ajută mărcile și organizațiile să ia decizii bazate pe date susținute de dovezi din surse credibile. Acest lucru ajută la reducerea costurilor, deoarece deciziile sunt legate de date. Procesul ajută, de asemenea, la menținerea unui ROI foarte ridicat al deciziilor de afaceri.

• Ușor de stocat, raportat și distribuit:

Datele procesate sunt mai ușor de stocat și gestionat, deoarece există o structură a datelor brute. Aceste date sunt apoi consultabile și accesibile în viitor și pot fi apelate atunci când este necesar.

Prelucrarea datelor în cercetare Exemple

Acum că cunoașteți nuanțele mai fine ale procesării datelor în cercetare, permiteți-ne să analizăm exemple specifice pentru a vă ajuta să înțelegeți importanța acesteia.

Exemplu la o marcă globală SaaS

Brandurile software-as-a-service (Saas) au o amprentă globală și au o mulțime de clienți – de mai multe ori atât clienți B2B, cât și B2C. Fiecare marcă și client are probleme diferite pe care speră să le rezolve folosind platforma SaaS și, prin urmare, are nevoi distincte. În timpul cercetării consumatorilor , marca SaaS poate înțelege așteptările consumatorilor, comportamentele de cumpărare și de cumpărare și multe altele. Acest lucru ajută, de asemenea, să profileze clienții, să alinieze îmbunătățirile produselor sau serviciilor, să gestioneze cheltuielile de marketing și să se bazeze mai mult pe datele de cercetare procesate.

Alte exemple de această prelucrare a datelor includ mărci de vânzare cu amănuntul cu amprentă globală a Statelor Unite ale Americii, cu clienți din diverși producători și distribuitori de vehicule demografice cu mai multe dealeri și multe altele. Toți cei care efectuează cercetări de piață trebuie să folosească procesarea datelor pentru a înțelege datele.

Procesați datele de cercetare cu QuestionPro

Colectarea datelor de cercetare, inclusiv cercetarea prin sondaj și alte date calitative, este posibilă cu o platformă de cercetare de nivel enterprise, cum ar fi QuestionPro . Datorită naturii instrumentului, există și posibilitatea distinctă de a prelucra date și de a lua decizii care contează. Platforma vă permite, de asemenea, să procesați și să stocați date pentru un acces ușor. Incepe acum!

AFLAȚI MAI MULTE