Araştırmada veri işleme: Nedir, adımlar ve örnekler

Veri işleme, genellikle veri manipülasyonu veya veri analizi olarak yanlış anlaşılır, ancak bundan çok daha fazlasıdır. Verilerin doğru işlenmesine dayalı olarak birden fazla karar alınır ve markalar ve araştırmacılar, eyleme geçirilebilir kararlar almak için verilere güvenir. Araştırmada verilerin işlenmesi, araştırma sürecinin en kritik bileşenlerinden biridir ve markaların başarılı olup olmaması arasındaki fark olabilir.

Pazar araştırması verileri çeşitli şekillerde işlenebilse de , hepsi toplanan verilerden ne tür içgörüler elde ettiğinize ve karar verme süreçlerinizde yarattığı etkiye bağlıdır.

Araştırmada veri işleme nedir?

Araştırmada veri işleme, araştırma verilerini toplama ve bunları birden fazla paydaşın kullanabileceği bilgilere dönüştürme sürecidir. Verilere çeşitli şekillerde ve çeşitli merceklerden bakılabilse de, veri işleme teorileri kanıtlamaya veya çürütmeye, iş kararlarının alınmasına ve hatta ürün ve hizmetlerde ilerleme kaydetmeye yardımcı olur. Veri işleme, fiyatlandırma duyarlılığını, tüketici davranışını ve tercihlerini ve rekabet analizini anlamak için araştırmalarda bile kullanılmaktadır.

Bu süreç boyunca, araştırma paydaşları , bir araştırma çalışmasından elde edilen nitel verileri ve nicel verileri grafikler, raporlar veya iş paydaşlarının yankı uyandırdığı herhangi bir şey biçiminde okunabilir bir biçime dönüştürür. Süreç ayrıca toplanan verilere bağlam sağlar ve stratejik iş kararlarına yardımcı olur.

Bir işletmenin kritik bir yönü olmasına rağmen, veri işleme, araştırmalarda hala yeterince kullanılmayan bir süreçtir. Verilerin çoğalması ve yürütülen araştırma çalışmalarının sayısı ile birlikte, bilgilerin işlenmesi ve InsightsHub gibi bilgi yönetimi havuzlarına yerleştirilmesi kritik öneme sahiptir.

Araştırmada Veri İşleme Adımları

Araştırmada veri işleme döngüsünün altı adımı vardır. Bu adımlara ve neden araştırma tasarımının zorunlu bir bileşeni olduğuna bakalım .

• Araştırma verilerinin toplanması

Veri toplama , araştırma sürecinin birincil aşamasıdır. Bu süreç, çeşitli çevrimiçi ve çevrimdışı araştırma teknikleri yoluyla olabilir ve birincil ve ikincil araştırma yöntemlerinin bir karışımı olabilir. En yaygın kullanılan veri toplama şekli araştırma anketleridir. Ancak olgun bir pazar araştırması platformuyla odak grupları, tartışma modülleri ve daha fazlası aracılığıyla niteliksel veriler toplayabilirsiniz.

• Araştırma verilerinin hazırlanması

Araştırma veri yönetimindeki ikinci adım, tutarsızlıkları ortadan kaldırmak, hatalı veya eksik anket verilerini kaldırmak ve fikir birliğini sürdürmek için verileri temizlemek için verileri hazırlamaktır. Yetersiz veri araştırma çalışmalarını tamamen yararsız hale getirebileceği ve zaman ve emek kaybı olabileceği için bu adım çok önemlidir.

• Araştırma verilerinin girilmesi

Sonraki adım, temizlenen verileri kurumsal politikalar, araştırma ihtiyaçları ve daha fazlasıyla tutarlı, dijital olarak okunabilir bir biçime koymaktır. Bu adım, veriler daha sonra araştırma verilerinin yönetimiyle uyumlu çevrimiçi sistemlere yerleştirildiğinden kritik öneme sahiptir.

• Araştırma verilerinin işlenmesi

Veriler sistemlere girdikten sonra, bu verileri anlamlandırmak için işlemek çok önemlidir. Bilgi, ihtiyaçlar, toplanan veri türleri, veri işlemek için mevcut süre ve diğer birçok faktör temelinde işlenir. Bu, araştırma sürecinin en kritik bileşenlerinden biridir.

• Araştırma verilerinin çıktısı

Araştırma verilerinin işlenmesinin bu aşaması, içgörülere dönüştürüldüğü yerdir. Bu aşama, işletme sahiplerinin, paydaşların ve diğer personelin grafikler, çizelgeler, raporlar ve diğer kullanımı kolay formatlardaki verilere bakmasına olanak tanır.

• İşlenen araştırma verilerinin saklanması

Veri işleme adımlarının son aşaması ise depolamadır. Verileri dizinlenebilir, aranabilir ve tek bir doğruluk kaynağı oluşturan bir biçimde tutmak esastır. Bilgi yönetimi platformları en yaygın olarak işlenmiş araştırma verilerinin depolanması için kullanılır.

Araştırmada veri işlemenin faydaları

Veri işleme, eyleme geçirilebilir içgörüler ile araştırma sürecindeki eksikliklerini ayırt edebilir. Bununla birlikte, araştırma verilerini işlemenin bazı belirgin yararları ve avantajları vardır. Bunlar:

• Kolaylaştırılmış işleme ve yönetim:

Araştırma verileri işlendiğinde, bu verilerin şu anda ve gelecekte çok amaçlı kullanılma olasılığı yüksektir. Doğru veri işleme, araştırma verilerinin nasıl işlendiğini ve yönetildiğini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

• Daha iyi karar verme:

Doğru veri işleme ile, kararlara daha hızlı ve daha iyi ulaşmak için verileri anlamlandırma olasılığı mümkün hale gelir. Daha sonra kararlar, bir heves yerine hikayeler anlatan verilere dayanarak alınır.

• İçgörülerin demokratikleştirilmesi:

Verilerin işlenmesi, ham verilerin birden fazla ekip ve personel için çalışan bir biçime dönüştürülmesine olanak tanır. Tüketilmesi kolay veriler, içgörülerin demokratikleştirilmesine olanak tanır.

• Azaltılmış maliyetler ve yüksek yatırım getirisi:

Veriye dayalı kararlar, markaların ve kuruluşların güvenilir kaynaklardan elde edilen kanıta dayalı verilere dayalı kararlar almasına yardımcı olur. Bu, kararlar verilere bağlı olduğundan maliyetleri düşürmeye yardımcı olur. Süreç aynı zamanda iş kararlarında çok yüksek bir yatırım getirisinin korunmasına da yardımcı olur.

• Saklamak, raporlamak ve dağıtmak kolay:

Ham verinin bir yapısı olduğu için işlenen verinin saklanması ve yönetilmesi daha kolaydır. Bu veriler daha sonra referans verilebilir ve gelecekte erişilebilir hale gelir ve gerektiğinde çağrılabilir.

Araştırmada veri işleme Örnekler

Artık araştırmada veri işlemenin ince nüanslarını bildiğinize göre, önemini anlamanıza yardımcı olacak belirli örneklere bakalım.

Küresel bir SaaS markasına örnek

Hizmet olarak yazılım (Saas) markalarının küresel bir ayak izi vardır ve çok sayıda müşterisi vardır - hem B2B hem de B2C müşterileri. Her markanın ve müşterinin SaaS platformunu kullanarak çözmeyi umdukları farklı sorunları ve dolayısıyla farklı ihtiyaçları vardır. SaaS markası, tüketici araştırması yaparken tüketici beklentilerini, satın alma ve satın alma davranışlarını ve daha fazlasını anlayabilir. Bu aynı zamanda müşterilerin profilini çıkarmaya, ürün veya hizmet geliştirmelerini uyumlu hale getirmeye, pazarlama harcamalarını yönetmeye ve işlenmiş araştırma verilerine dayalı olarak daha fazlasına yardımcı olur.

Bu veri işlemenin diğer örnekleri arasında, çeşitli demografik araç üreticileri ve birden fazla bayiliği olan distribütörler ve daha fazlasını içeren küresel bir ABD ayak izine sahip perakende markaları yer alır . Pazar araştırması yapan herkesin, verileri anlamlandırmak için veri işlemeden yararlanması gerekir.

Araştırma verilerinizi QuestionPro ile işleyin

Anket araştırması ve diğer nitel veriler dahil olmak üzere araştırma verilerinin toplanması, QuestionPro gibi kurumsal düzeyde bir araştırma platformuyla mümkündür . Aracın doğası gereği, verileri işlemek ve önemli kararlar almak için belirgin bir olasılık da vardır. Platform ayrıca kolay erişim için verileri işlemenize ve saklamanıza olanak tanır. Şimdi başla!

DAHA FAZLA BİLGİ EDİN