El procesamiento de datos suele entenderse erróneamente como manipulación o análisis de datos, pero es mucho más que eso. Se toman múltiples decisiones basadas en el procesamiento preciso de los datos, y las marcas y los investigadores se basan en los datos para tomar decisiones procesables.
El procesamiento de datos en la investigación es uno de los componentes más críticos del proceso de investigación y puede ser la diferencia entre que las marcas tengan éxito o no.
Aunque los datos de la investigación de mercado pueden procesarse de múltiples maneras, todo se reduce al tipo de información que se obtiene de los datos recopilados y al impacto que tiene en los procesos de toma de decisiones.
¿Qué es el procesamiento de datos en la investigación?
El procesamiento de datos en la investigación es el proceso de recopilación de datos y su transformación en información utilizable para múltiples partes interesadas. Aunque los datos pueden verse de muchas maneras y a través de varios objetivos, el procesamiento de datos ayuda a probar o refutar teorías, a tomar decisiones empresariales o incluso a avanzar en la mejora de productos y servicios.
El procesamiento de datos se utiliza incluso en la investigación para entender los sentimientos de los precios, el comportamiento y las preferencias de los consumidores y el análisis de la competencia.
A través de este proceso, los interesados en la investigación convierten los datos cualitativos y cuantitativos de un estudio de investigación en un formato legible en forma de gráficos, informes o cualquier otra cosa con la que los interesados en el negocio se sientan identificados. El proceso también proporciona un contexto a los datos que se han recogido y ayuda a tomar decisiones empresariales estratégicas.
Aunque es un aspecto crítico de la empresa, el procesamiento de datos sigue siendo un proceso infrautilizado en la investigación. Con la proliferación de datos y el número de estudios de investigación realizados, el procesamiento y la colocación de la información en repositorios de investigaciones como InsightsHub es fundamental.
Pasos del procesamiento de datos en la investigación
El procesamiento de datos en la investigación tiene seis pasos. Veamos por qué son un componente imperativo del diseño de la investigación.
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Recolección de datos de la investigación
La recolección de datos es la etapa principal del proceso de investigación. Este proceso puede realizarse a través de diversas técnicas de investigación online y offline y puede ser una mezcla de métodos de investigación primarios y secundarios.
La forma de recogida de datos más utilizada son las encuestas de investigación. Sin embargo, con una plataforma de investigación de mercado madura, puedes recopilar datos cualitativos a través de grupos de discusión, módulos de debate, etc.
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Preparación de los datos de la investigación
El segundo paso en la gestión de los datos de investigación es la preparación de los datos para eliminar las incoherencias, eliminar los datos malos o incompletos de la encuesta y limpiar los datos para mantener el consenso.
Este paso es fundamental, ya que unos datos insuficientes pueden hacer que los estudios de investigación sean totalmente inútiles y supongan una pérdida de tiempo y esfuerzo.
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Introducción de los datos de la investigación
El siguiente paso consiste en introducir los datos depurados en un formato legible digitalmente y coherente con las políticas de la organización, las necesidades de la investigación, etc. Este paso es fundamental, ya que los datos se introducen en sistemas en línea compatibles con la gestión de datos de investigación.
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Procesamiento de los datos de investigación
Una vez introducidos los datos en los sistemas, es fundamental procesarlos para darles sentido. La información se procesa en función de las necesidades, los tipos de datos recogidos, el tiempo disponible para procesar los datos y otros muchos factores. Este es uno de los componentes más críticos del proceso de investigación.
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Salida de los datos de la investigación
En esta etapa del procesamiento de los datos de la investigación es donde se convierten en conocimientos. Esta etapa permite a los propietarios de las empresas, a las partes interesadas y al resto del personal ver los datos en forma de gráficos, tablas, informes y otros formatos fáciles de consumir.
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Almacenamiento de los datos de investigación procesados
La última etapa de los pasos del procesamiento de datos es el almacenamiento. Es esencial mantener los datos en un formato que se pueda indexar, buscar y crear una única fuente de verdad. Las plataformas de gestión del conocimiento son las más utilizadas para el almacenamiento de los datos de investigación procesados.
Beneficios del procesamiento de datos en la investigación
El tratamiento de los datos puede diferenciar entre los conocimientos procesables y su inexistencia en el proceso de investigación. Sin embargo, el tratamiento de los datos de la investigación tiene algunas ventajas y beneficios concretos:
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Procesamiento y gestión racionalizados
Cuando se procesan los datos de la investigación, hay una alta probabilidad de que estos datos se utilicen para múltiples fines en este momento y en el futuro. El procesamiento preciso de los datos ayuda a racionalizar el manejo y la gestión de los datos de investigación.
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Mejor toma de decisiones
Con un procesamiento de datos preciso, la probabilidad de dar sentido a los datos para llegar a decisiones más rápidas y mejores se hace posible. Así, las decisiones se toman sobre la base de datos que cuentan historias en lugar de por capricho.
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Democratización de los conocimientos
El procesamiento de datos permite convertir los datos en bruto en un formato que funcione para múltiples equipos y personal. Los datos fáciles de consumir permiten la democratización de los conocimientos.
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Reducción de costes y alto retorno de la inversión
Las decisiones respaldadas por datos ayudan a las marcas y organizaciones a tomar decisiones basadas en datos respaldados por pruebas de fuentes creíbles. Esto ayuda a reducir los costes, ya que las decisiones están vinculadas a los datos. El proceso también ayuda a mantener un ROI muy alto en las decisiones empresariales.
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Fácil de almacenar, informar y distribuir
Los datos procesados son más fáciles de almacenar y gestionar, ya que los datos brutos están estructurados. Estos datos pueden consultarse y ser accesibles en el futuro y se puede recurrir a ellos cuando sea necesario.
Ejemplos del procesamiento de datos en la investigación
Ahora que conoces los matices del procesamiento de datos en la investigación, veamos ejemplos concretos que te ayudarán a comprender su importancia.
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Ejemplo en una marca global de SaaS
Las marcas de software como servicio (Saas) tienen una huella global y cuentan con una abundancia de clientes, muchas veces tanto B2B como B2C. Cada marca y cada cliente tienen problemas diferentes que esperan resolver utilizando la plataforma SaaS y, por tanto, tienen necesidades distintas.
Al llevar a cabo la investigación de los consumidores, la marca SaaS puede entender sus expectativas, los comportamientos de compra y de adquisición, etc. Esto también ayuda a perfilar a los clientes, a alinear las mejoras de los productos o servicios, a gestionar el gasto en marketing y a otras cosas más sobre la base de los datos de investigación procesados.
Otros ejemplos de este procesamiento de datos incluyen marcas minoristas con una huella global, con clientes de varios grupos demográficos, fabricantes de vehículos y distribuidores con múltiples concesionarios, y más. Todos los que realizan investigaciones de mercado necesitan aprovechar el procesamiento de datos para darles sentido.
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La recopilación de datos de investigación, incluida la investigación de encuestas y otros datos cualitativos, es posible con una plataforma de investigación de nivel empresarial como QuestionPro. Debido a la naturaleza de la herramienta, también existe la posibilidad de procesar los datos y tomar decisiones importantes.
La plataforma también le permite procesar y almacenar los datos para facilitar su acceso.
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