Обработка данных в исследованиях: что это такое, шаги и примеры

Обработка данных часто ошибочно понимается как манипулирование данными или анализ данных, но это гораздо больше. Множественные решения принимаются на основе точной обработки данных, а бренды и исследователи полагаются на данные для принятия действенных решений. Обработка данных в исследованиях является одним из наиболее важных компонентов исследовательского процесса и может быть разницей в том, будут ли бренды успешными или нет.

Хотя данные маркетинговых исследований можно обрабатывать несколькими способами, все сводится к тому, какие выводы вы извлекаете из собранных данных и как они влияют на ваши процессы принятия решений.

Что такое обработка данных в исследованиях?

Обработка данных в исследованиях — это процесс сбора исследовательских данных и преобразования их в информацию, пригодную для использования несколькими заинтересованными сторонами. Хотя на данные можно смотреть по-разному и через разные призмы, обработка данных помогает в подтверждении или опровержении теорий, помогает принимать бизнес-решения или даже продвигать улучшения в продуктах и ​​услугах. Обработка данных используется даже в исследованиях, чтобы понять ценовые настроения, поведение и предпочтения потребителей, а также в конкурентном анализе.

В ходе этого процесса заинтересованные стороны преобразуют качественные и количественные данные из исследования в удобочитаемый формат в виде графиков, отчетов или чего-либо еще, что находит отклик у заинтересованных сторон бизнеса. Этот процесс также предоставляет контекст для собранных данных и помогает принимать стратегические бизнес-решения.

Хотя это критически важный аспект бизнеса, обработка данных по-прежнему недостаточно используется в исследованиях. С ростом количества данных и количества проведенных исследований обработка и помещение информации в репозитории управления знаниями, такие как InsightsHub , имеют решающее значение.

Обработка данных Этапы исследования

Цикл обработки данных в исследованиях состоит из шести этапов. Давайте рассмотрим эти шаги и почему они являются обязательным компонентом плана исследования .

• Сбор данных исследования

Сбор данных является начальным этапом исследовательского процесса. Этот процесс может осуществляться с помощью различных онлайновых и оффлайновых методов исследования, а также может представлять собой сочетание первичных и вторичных методов исследования. Наиболее часто используемой формой сбора данных являются исследовательские опросы. Однако с помощью зрелой платформы для исследования рынка вы можете собирать качественные данные с помощью фокус-групп, дискуссионных модулей и т. д.

• Подготовка данных исследования

Второй шаг в управлении исследовательскими данными — подготовка данных для устранения несоответствий, удаления неверных или неполных данных опроса и очистки данных для поддержания консенсуса. Этот шаг имеет решающее значение, поскольку недостаточные данные могут сделать научные исследования совершенно бесполезными и могут стать пустой тратой времени и усилий.

• Ввод данных исследования

Следующим шагом является преобразование очищенных данных в формат, пригодный для цифрового чтения, в соответствии с политикой организации, исследовательскими потребностями и многим другим. Этот шаг имеет решающее значение, поскольку данные затем помещаются в онлайн-системы, совместимые с управлением исследовательскими данными.

• Обработка данных исследования

Как только данные вводятся в системы, очень важно обработать эти данные, чтобы понять их смысл. Информация обрабатывается на основе потребностей, типов собранных данных, времени, доступного для обработки данных, и множества других факторов. Это один из важнейших компонентов исследовательского процесса.

• Вывод данных исследования

Именно на этом этапе обработки данных исследования они превращаются в идеи. Этот этап позволяет владельцам бизнеса, заинтересованным сторонам и другому персоналу просматривать данные в виде графиков, диаграмм, отчетов и других удобных форматов.

• Хранение обработанных данных исследования

Завершающим этапом этапов обработки данных является их хранение. Крайне важно хранить данные в индексируемом, доступном для поиска формате и создавать единый источник достоверной информации. Платформы управления знаниями чаще всего используются для хранения обработанных данных исследований.

Преимущества обработки данных в исследованиях

Обработка данных может различать действенные идеи и их отсутствие в процессе исследования. Тем не менее, есть некоторые явные преимущества и преимущества обработки данных исследований. Они есть:

• Упрощенная обработка и управление:

Когда данные исследований обрабатываются, существует высокая вероятность того, что эти данные будут использоваться для различных целей в данный момент и в будущем. Точная обработка данных помогает упростить обработку данных исследований и управление ими.

• Лучшее принятие решений:

При точной обработке данных становится возможной вероятность осмысления данных для более быстрого и качественного принятия решений. Затем решения принимаются на основе данных, которые рассказывают истории, а не по прихоти.

• Демократизация инсайтов:

Обработка данных позволяет преобразовывать необработанные данные в формат, который работает для нескольких групп и сотрудников. Данные, которые легко использовать, позволяют демократизировать понимание.

• Снижение затрат и высокая рентабельность:

Решения, основанные на данных, помогают брендам и организациям принимать решения на основе подтвержденных данных из надежных источников. Это помогает сократить расходы, поскольку решения связаны с данными. Этот процесс также помогает поддерживать очень высокую окупаемость бизнес-решений.

• Легко хранить, составлять отчеты и распространять:

Обработанные данные легче хранить и управлять ими, поскольку необработанные данные имеют структуру. Затем на эти данные можно ссылаться и они будут доступны в будущем, и их можно будет вызывать при необходимости.

Обработка данных в исследованиях Примеры

Теперь, когда вы знаете более тонкие нюансы обработки данных в исследованиях, давайте рассмотрим конкретные примеры, которые помогут вам понять их важность.

Пример глобального бренда SaaS

Бренды, предлагающие программное обеспечение как услугу (Saas), имеют глобальное присутствие и множество клиентов, в том числе клиентов как B2B, так и B2C. У каждого бренда и клиента есть разные проблемы, которые они надеются решить с помощью платформы SaaS, и, следовательно, у них разные потребности. Проводя исследования потребителей , бренд SaaS может понять ожидания потребителей, покупательское поведение и многое другое. Это также помогает профилировать клиентов, согласовывать усовершенствования продуктов или услуг, управлять расходами на маркетинг и т. д. на основе обработанных данных исследований.

Другие примеры такой обработки данных включают в себя розничные бренды с глобальным присутствием в Соединенных Штатах с клиентами из различных демографических групп , производителей автомобилей и дистрибьюторов с несколькими дилерскими центрами и многое другое. Каждый, кто проводит маркетинговые исследования, должен использовать обработку данных, чтобы понять смысл данных.

Обрабатывайте свои исследовательские данные с помощью QuestionPro

Сбор данных исследований, в том числе опросов и других качественных данных, возможен с помощью исследовательской платформы корпоративного уровня, такой как QuestionPro . Из-за характера инструмента также существует явная возможность обработки данных и принятия важных решений. Платформа также позволяет обрабатывать и хранить данные для легкого доступа. Начать сейчас!

УЧИТЬ БОЛЬШЕ