การประมวลผลข้อมูลในการวิจัยคืออะไร ขั้นตอน & ตัวอย่าง

การประมวลผลข้อมูลมักถูกเข้าใจผิดว่าเป็นการจัดการข้อมูลหรือการวิเคราะห์ข้อมูล แต่มีมากกว่านั้นมาก การตัดสินใจหลายครั้งขึ้นอยู่กับการประมวลผลข้อมูลที่ถูกต้อง และแบรนด์และนักวิจัยใช้ข้อมูลในการตัดสินใจที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ การประมวลผลข้อมูลในการวิจัยเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของกระบวนการวิจัย และอาจสร้างความแตกต่างระหว่างแบรนด์ที่ประสบความสำเร็จหรือไม่

แม้ว่า ข้อมูลการวิจัยตลาด สามารถประมวลผลได้หลายวิธี แต่ทั้งหมดก็ขึ้นอยู่กับว่าคุณดึงข้อมูลเชิงลึกประเภทใดจากข้อมูลที่รวบรวมและผลกระทบที่มีต่อกระบวนการตัดสินใจของคุณ

การประมวลผลข้อมูลในการวิจัยคืออะไร?

การประมวลผลข้อมูลในการวิจัยเป็นกระบวนการในการรวบรวม ข้อมูล การวิจัย และแปลงเป็นข้อมูลที่สามารถใช้ได้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายราย ในขณะที่ข้อมูลสามารถดูได้หลายวิธีและผ่านเลนส์ต่างๆ การประมวลผลข้อมูลช่วยในการพิสูจน์หรือพิสูจน์ทฤษฎี ช่วยตัดสินใจทางธุรกิจ หรือแม้แต่พัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการขั้นสูง การประมวลผลข้อมูลยังใช้ในการวิจัยเพื่อทำความเข้าใจความรู้สึกด้านราคา พฤติกรรมและความชอบของผู้บริโภค และการวิเคราะห์การแข่งขัน

ด้วยกระบวนการนี้ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในการวิจัยจะเปลี่ยน ข้อมูลเชิงคุณภาพ และ ข้อมูล เชิงปริมาณ จากการศึกษาวิจัยให้อยู่ในรูปแบบที่อ่านได้ในรูปแบบของกราฟ รายงาน หรือสิ่งอื่นใดที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจพึงพอใจ กระบวนการนี้ยังให้บริบทกับข้อมูลที่รวบรวมและช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์

แม้ว่าจะเป็นแง่มุมที่สำคัญของธุรกิจ แต่การประมวลผลข้อมูลยังคงเป็นกระบวนการที่ไม่ค่อยได้ใช้ในการวิจัย ด้วยการแพร่กระจายของข้อมูลและจำนวนของการศึกษาวิจัยที่ดำเนินการ การประมวลผลและการใส่ข้อมูลลงในที่เก็บข้อมูลการจัดการความรู้เช่น InsightsHub เป็นสิ่งสำคัญ

ขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลในการวิจัย

วงจรการประมวลผลข้อมูลในการวิจัยมีหกขั้นตอน มาดูขั้นตอนเหล่านี้กันและทำไมจึงมีความจำเป็นต่อ การออกแบบ การ วิจัย

• การรวบรวมข้อมูลการวิจัย

การเก็บรวบรวมข้อมูล เป็นขั้นตอนหลักในกระบวนการวิจัย กระบวนการนี้อาจใช้เทคนิคการวิจัยออนไลน์และออฟไลน์ต่างๆ และอาจเป็นการผสมผสานระหว่างวิธีการวิจัยระดับประถมศึกษาและมัธยมศึกษา รูปแบบการรวบรวมข้อมูลที่ใช้บ่อยที่สุดคือการสำรวจวิจัย อย่างไรก็ตาม ด้วย แพลตฟอร์มการวิจัยตลาด ที่เติบโตเต็มที่ คุณสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพผ่านการสนทนากลุ่ม โมดูลการสนทนา และอื่นๆ

• การเตรียมข้อมูลการวิจัย

ขั้นตอนที่สองในการจัดการข้อมูลการวิจัยคือการเตรียมข้อมูลเพื่อขจัดความไม่สอดคล้องกัน ลบข้อมูลการสำรวจที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์ และล้างข้อมูลเพื่อรักษาฉันทามติ ขั้นตอนนี้มีความสำคัญเนื่องจากข้อมูลไม่เพียงพออาจทำให้การศึกษาวิจัยไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิงและอาจเสียเวลาและความพยายาม

• การป้อนข้อมูลการวิจัย

ขั้นตอนต่อไปคือการใส่ข้อมูลที่ล้างแล้วให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลที่อ่านได้ซึ่งสอดคล้องกับนโยบายขององค์กร ความต้องการการวิจัย และอื่นๆ ขั้นตอนนี้มีความสำคัญเนื่องจากข้อมูลจะถูกส่งไปยังระบบออนไลน์ที่เข้ากันได้กับการจัดการข้อมูลการวิจัย

• กำลังประมวลผลข้อมูลการวิจัย

เมื่อข้อมูลถูกป้อนเข้าสู่ระบบแล้ว จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลนี้เพื่อให้เข้าใจถึงข้อมูลนั้น ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลตามความจำเป็น ประเภทของข้อมูลที่รวบรวม เวลาที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูล และปัจจัยอื่นๆ อีกหลายประการ นี่เป็นหนึ่งในองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของกระบวนการวิจัย

• ผลลัพธ์ของข้อมูลการวิจัย

ขั้นตอนของการประมวลผลข้อมูลการวิจัยนี้เป็นที่ซึ่งจะเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึก ขั้นตอนนี้ช่วยให้เจ้าของธุรกิจ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และบุคลากรอื่นๆ ดูข้อมูลในรูปแบบกราฟ แผนภูมิ รายงาน และรูปแบบอื่นๆ ที่ง่ายต่อการใช้งาน

• การจัดเก็บข้อมูลการวิจัยที่ประมวลผล

ขั้นตอนสุดท้ายของการประมวลผลข้อมูลคือการจัดเก็บ การรักษาข้อมูลในรูปแบบที่สามารถจัดทำดัชนี ค้นหาได้ และสร้างแหล่งข้อมูลความจริงเพียงแหล่งเดียวเป็นสิ่งสำคัญ แพลตฟอร์มการจัดการความรู้ มักใช้สำหรับจัดเก็บข้อมูลการวิจัยที่ประมวลผลแล้ว

ประโยชน์ของการประมวลผลข้อมูลในการวิจัย

การประมวลผลข้อมูลสามารถแยกความแตกต่างระหว่างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้กับการไม่มีอยู่ในกระบวนการวิจัย อย่างไรก็ตาม การประมวลผลข้อมูลการวิจัยมีประโยชน์และข้อดีที่แตกต่างกัน พวกเขาคือ:

• การประมวลผลและการจัดการที่คล่องตัว:

เมื่อมีการประมวลผลข้อมูลการวิจัย มีความเป็นไปได้สูงที่ข้อมูลนี้จะถูกนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์หลายประการในขณะนี้และในอนาคต การประมวลผลข้อมูลที่แม่นยำช่วยปรับปรุงวิธีการจัดการและจัดการข้อมูลการวิจัย

• การตัดสินใจที่ดีขึ้น:

ด้วยการประมวลผลข้อมูลที่แม่นยำ ความน่าจะเป็นของการทำความเข้าใจข้อมูลเพื่อการตัดสินใจได้เร็วและดีขึ้นจึงเป็นไปได้ การตัดสินใจจะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่บอกเล่าเรื่องราวแทนที่จะเป็นความตั้งใจ

• การทำให้เป็นประชาธิปไตยของข้อมูลเชิงลึก:

การประมวลผลข้อมูลช่วยให้สามารถเปลี่ยนข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้ได้กับหลายทีมและบุคลากร ข้อมูลที่ง่ายต่อการบริโภคช่วยให้เกิดความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในระบอบประชาธิปไตย

• ลดต้นทุนและ ROI สูง:

การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลสำรองช่วยแบรนด์และองค์กรในการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลที่มีหลักฐานสนับสนุนจากแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายเนื่องจากการตัดสินใจเชื่อมโยงกับข้อมูล กระบวนการนี้ยังช่วยรักษา ROI ที่สูงมากในการตัดสินใจทางธุรกิจ

• ง่ายต่อการจัดเก็บ รายงาน และแจกจ่าย:

ข้อมูลที่ประมวลผลจะจัดเก็บและจัดการได้ง่ายขึ้นเนื่องจากมีโครงสร้างข้อมูลดิบ ข้อมูลนี้จะอ้างอิงได้และสามารถเข้าถึงได้ในอนาคต และสามารถเรียกใช้ได้เมื่อจำเป็น

การประมวลผลข้อมูลในการวิจัย ตัวอย่าง

เมื่อคุณทราบความแตกต่างที่ละเอียดยิ่งขึ้นของการประมวลผลข้อมูลในการวิจัยแล้ว ให้เราดูตัวอย่างเฉพาะเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลดังกล่าว

ตัวอย่างที่แบรนด์ SaaS ระดับโลก

แบรนด์ Software-as-a-service (Saas) มีรอยเท้าทั่วโลกและมีลูกค้ามากมาย - หลายครั้งทั้งลูกค้า B2B และ B2C แต่ละแบรนด์และลูกค้ามีปัญหาต่างกันที่พวกเขาหวังว่าจะแก้ไขโดยใช้แพลตฟอร์ม SaaS ดังนั้นจึงมีความต้องการที่แตกต่างกัน ในขณะที่ทำการ วิจัยผู้บริโภค แบรนด์ SaaS สามารถเข้าใจความคาดหวังของผู้บริโภค พฤติกรรมการซื้อและการซื้อ และอื่นๆ นอกจากนี้ยังช่วยในการสร้างโปรไฟล์ลูกค้า ปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการ จัดการการใช้จ่ายด้านการตลาด และพื้นฐานเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลการวิจัยที่ประมวลผล

ตัวอย่างอื่นๆ ของการประมวลผลข้อมูลนี้ ได้แก่ แบรนด์ค้าปลีกที่มีฐานลูกค้าทั่วโลกในสหรัฐอเมริกากับลูกค้าจาก ผู้ผลิตรถยนต์และผู้จัดจำหน่าย ตามกลุ่มประชากร ต่างๆ ที่มีตัวแทนจำหน่ายหลายราย และอื่นๆ ทุกคนที่ทำการวิจัยตลาดจำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากการประมวลผลข้อมูลเพื่อให้เข้าใจข้อมูล

ประมวลผลข้อมูลการวิจัยของคุณด้วย QuestionPro

การรวบรวมข้อมูลการวิจัย รวมถึงการวิจัยเชิงสำรวจและข้อมูลเชิงคุณภาพอื่นๆ เป็นไปได้ด้วยแพลตฟอร์มการวิจัยระดับองค์กร เช่น QuestionPro เนื่องจากธรรมชาติของเครื่องมือ จึงมีความเป็นไปได้ที่ชัดเจนในการประมวลผลข้อมูลและการตัดสินใจที่สำคัญ แพลตฟอร์มนี้ยังช่วยให้คุณประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลเพื่อให้เข้าถึงได้ง่าย เริ่มตอนนี้เลย!

เรียนรู้เพิ่มเติม