غالبا ما يساء فهم معالجة البيانات على أنها معالجة أو تحليل للبيانات ، ولكنها أكثر من ذلك بكثير. يتم اتخاذ قرارات متعددة بناء على المعالجة الدقيقة للبيانات ، وتعتمد العلامات التجارية والباحثون على البيانات لاتخاذ قرارات قابلة للتنفيذ. تعد معالجة البيانات في البحث أحد أهم مكونات عملية البحث ويمكن أن تكون الفرق بين نجاح العلامات التجارية أم لا.
بينما يمكن معالجة بيانات أبحاث السوق
بطرق متعددة ، فإن كل ذلك يتلخص في نوع الأفكار التي تستخلصها من البيانات التي تم جمعها والتأثير الذي تحدثه على عمليات صنع القرار الخاصة بك.
ما هي معالجة البيانات في البحث؟
معالجة البيانات في البحث هي عملية جمع
البحوث
البيانات وتحويلها إلى معلومات قابلة للاستخدام من قبل أصحاب المصلحة المتعددين. بينما يمكن النظر إلى البيانات بطرق عديدة ومن خلال عدسات مختلفة ، فإن معالجة البيانات تساعد في إثبات أو دحض النظريات ، أو المساعدة في اتخاذ قرارات العمل ، أو حتى تطوير التحسينات في المنتجات والخدمات. تستخدم معالجة البيانات حتى في البحث لفهم مشاعر التسعير وسلوك المستهلك وتفضيلاته والتحليل التنافسي.
من خلال هذه العملية ، يقوم أصحاب المصلحة في البحث بتحويل
البيانات النوعية
والبيانات
الكمية
من دراسة بحثية إلى تنسيق مقروء في شكل رسوم بيانية أو تقارير أو أي شيء آخر يتردد صداه مع أصحاب المصلحة في الأعمال. توفر العملية أيضا سياقا للبيانات التي تم جمعها وتساعد في اتخاذ قرارات العمل الاستراتيجية.
في حين أنه جانب حاسم من الأعمال التجارية ، لا تزال معالجة البيانات عملية غير مستغلة في البحث. مع انتشار البيانات وعدد الدراسات البحثية التي أجريت ، ومعالجة المعلومات ووضعها في مستودعات إدارة المعرفة مثل
InsightsHub
أمر بالغ الأهمية.
خطوات معالجة البيانات في البحث
تتكون دورة معالجة البيانات في البحث من ست خطوات. دعونا نلقي نظرة على هذه الخطوات ولماذا هي عنصر حتمي في
تصميم البحوث
.
-
جمع البيانات البحثية
جمع البيانات هي المرحلة الأولية في عملية البحث. يمكن أن تكون هذه العملية من خلال تقنيات البحث المختلفة عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت ويمكن أن تكون مزيجا من طرق البحث الأولية والثانوية. الشكل الأكثر استخداما لجمع البيانات هو الدراسات الاستقصائية البحثية. ومع ذلك ، مع ناضجة منصة أبحاث السوق
، يمكنك جمع البيانات النوعية من خلال مجموعات التركيز ووحدات المناقشة والمزيد.
-
إعداد بيانات البحث
الخطوة الثانية في إدارة بيانات البحث هي إعداد البيانات لإزالة التناقضات ، وإزالة بيانات المسح السيئة أو غير المكتملة ، وتنظيف البيانات للحفاظ على الإجماع. هذه الخطوة حاسمة لأن البيانات غير الكافية يمكن أن تجعل الدراسات البحثية عديمة الفائدة تماما ويمكن أن تكون مضيعة للوقت والجهد.
-
إدخال بيانات البحث
الخطوة التالية هي وضع البيانات التي تم تنظيفها في تنسيق قابل للقراءة رقميا يتوافق مع السياسات التنظيمية واحتياجات البحث والمزيد. هذه الخطوة حاسمة حيث يتم بعد ذلك وضع البيانات في أنظمة عبر الإنترنت متوافقة مع إدارة بيانات البحث.
-
معالجة بيانات البحث
بمجرد إدخال البيانات في الأنظمة ، من الأهمية بمكان معالجة هذه البيانات لفهمها. تتم معالجة المعلومات على أساس الاحتياجات وأنواع البيانات التي تم جمعها والوقت المتاح لمعالجة البيانات وعوامل أخرى متعددة. هذا هو واحد من أهم مكونات عملية البحث.
-
مخرجات بيانات البحث
هذه المرحلة من معالجة بيانات البحث هي المكان الذي يتم فيه تحويلها إلى رؤى. تسمح هذه المرحلة لأصحاب الأعمال وأصحاب المصلحة وغيرهم من الموظفين بالنظر إلى البيانات في الرسوم البيانية والمخططات والتقارير وغيرها من التنسيقات سهلة الاستهلاك.
-
تخزين بيانات البحث المعالجة
المرحلة الأخيرة من خطوات معالجة البيانات هي التخزين. من الضروري الاحتفاظ بالبيانات بتنسيق قابل للفهرسة والبحث وإنشاء مصدر واحد للحقيقة. تستخدم منصات إدارة المعرفة
بشكل شائع لتخزين بيانات البحث المعالجة.
فوائد معالجة البيانات في البحث
يمكن أن تفرق معالجة البيانات بين الرؤى القابلة للتنفيذ وعدم وجودها في عملية البحث. ومع ذلك ، هناك بعض الفوائد والمزايا المميزة لمعالجة بيانات البحث. هم انهم:
-
تبسيط المعالجة والإدارة:
عندما تتم معالجة بيانات البحث ، هناك احتمال كبير أن يتم استخدام هذه البيانات لأغراض متعددة في هذه اللحظة وفي المستقبل. تساعد المعالجة الدقيقة للبيانات على تبسيط كيفية التعامل مع بيانات البحث وإدارتها.
-
اتخاذ قرارات أفضل:
مع المعالجة الدقيقة للبيانات ، يصبح احتمال فهم البيانات للوصول إلى القرارات بشكل أسرع وأفضل ممكنا. ثم يتم اتخاذ القرارات بناء على البيانات التي تحكي القصص بدلا من نزوة.
-
إضفاء الطابع الديمقراطي على الرؤى:
تسمح معالجة البيانات بتحويل البيانات الأولية إلى تنسيق يعمل مع فرق وموظفين متعددين. تسمح البيانات سهلة الاستهلاك بإضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات من الرؤى.
-
انخفاض التكاليف وارتفاع عائد الاستثمار:
تساعد القرارات المدعومة بالبيانات العلامات التجارية والمؤسسات في اتخاذ القرارات بناء على البيانات المدعومة بالأدلة من مصادر موثوقة. هذا يساعد على تقليل التكاليف لأن القرارات مرتبطة بالبيانات. تساعد العملية أيضا في الحفاظ على عائد استثمار مرتفع للغاية على قرارات العمل.
-
سهولة التخزين والإبلاغ والتوزيع:
البيانات المعالجة أسهل في التخزين والإدارة نظرا لوجود بنية للبيانات الأولية. ومن ثم تصبح هذه البيانات قابلة للرجوع إليها ويمكن الوصول إليها في المستقبل ويمكن استدعاؤها عند الحاجة.
معالجة البيانات في أمثلة البحث
الآن بعد أن عرفت الفروق الدقيقة في معالجة البيانات في البحث ، دعنا نلقي نظرة على أمثلة محددة لمساعدتك على فهم أهميتها.
مثال في علامة تجارية SaaS عالمية
تتمتع العلامات التجارية للبرامج كخدمة (Saas) ببصمة عالمية ولديها عدد كبير من العملاء – عدة مرات عملاء B2B و B2C. كل علامة تجارية وعميل لديه مشاكل مختلفة يأملون في حلها باستخدام منصة SaaS وبالتالي لديهم احتياجات مميزة. أثناء إجراء بحث المستهلك، يمكن للعلامة التجارية SaaS فهم توقعات المستهلكين وسلوكيات الشراء والشراء والمزيد. يساعد هذا أيضا في تحديد العملاء ، ومواءمة تحسينات المنتج أو الخدمة ، وإدارة الإنفاق التسويقي ، والمزيد من الأساس على بيانات البحث المعالجة.
تشمل الأمثلة الأخرى على معالجة البيانات هذه العلامات التجارية للبيع بالتجزئة ذات البصمة العالمية في الولايات المتحدة مع العملاء عبر
مختلف التركيبة السكانية
مصنعي وموزعي السيارات مع وكلاء متعددين ، وأكثر من ذلك. يحتاج كل شخص يجري أبحاث السوق إلى الاستفادة من معالجة البيانات لفهم البيانات.
معالجة بيانات البحث الخاصة بك مع QuestionPro
يمكن جمع بيانات البحث ، بما في ذلك أبحاث المسح والبيانات النوعية الأخرى ، من خلال منصة بحث على مستوى المؤسسات مثل
QuestionPro
. نظرا لطبيعة الأداة ، هناك أيضا إمكانية واضحة لمعالجة البيانات واتخاذ القرارات المهمة. تتيح لك المنصة أيضا معالجة البيانات وتخزينها لسهولة الوصول إليها. نبدأ الآن!
