Gestión de datos de investigación: Qué es, beneficios y ejemplos

Con la proliferación de datos y la necesidad de una visión ágil y rápida, los equipos de investigación y las organizaciones de todo el mundo necesitan un acceso más rápido a los datos correctos, lo que es posible con la gestión de datos de investigación.

 

Los datos generados durante el proceso de investigación son diversos y amplios. Un informe reciente de Statista afirmaba que los ingresos globales de la industria de la investigación de mercados superaron los 74 mil 600 millones de dólares en 2021, y se espera que esa cifra siga creciendo.

Con datos de esta envergadura, es imprescindible contar con sistemas que permitan aprovechar al máximo los datos en el menor tiempo posible, y ahí es donde entra la gestión de datos de investigación. ¡Conozcamos de qué se trata!

¿Qué es la gestión de datos de investigación?

La gestión de datos de investigación es la acción de organizar, almacenar y preservar eficientemente los datos durante todo el proceso de trabajo de investigación, desde el inicio hasta la finalización de los proyectos.

La gestión abarca el ciclo de vida de los datos, incluyendo la planificación, los equipos de trabajo, los procesos y la tecnología, hasta el seguimiento a largo plazo y el acceso a los datos. Se trata de un ciclo continuo durante el proceso de los datos.

Los datos de la investigación se presentan en muchas formas y tipos, especialmente con los diversos tipos de investigación de mercados que incluyen la investigación cualitativa e investigación cuantitativa. Esto significa que los datos también pueden ser de múltiples escalas y tipos. 

La gestión de datos ayuda a clasificar, categorizar y almacenar esta información de forma que sea fácil de entender, referenciar y sacar conclusiones.  

La gestión de datos en la investigación sigue los fundamentos del ciclo de vida de los datos, que son pasos críticos en la gestión de datos de investigación, como se indica a continuación:

  • Plan: El plan incluye la participación de las partes interesadas, la definición de los procesos, la elección de las herramientas, la definición de los propietarios de los datos y la forma de compartirlos.
  • Crear: Los investigadores y los equipos de investigación crean los datos a través de diversos métodos de recolección de datos definidos por los proyectos y, a continuación, reúnen estos datos en formatos estructurados con etiquetas y meta-descripciones pertinentes. 
  • Procesar: Estos datos en bruto se convierten en datos digitales en la estructura de la organización. La información se limpia, se depura y se estructura para eliminar el tiempo para llegar los insights.
  • Analizar: Un componente crítico de la gestión es el análisis de los datos de la investigación para derivar ideas procesables de los datos que se han recogido. A continuación, estos datos pueden estructurarse en datos consumibles.
  • Conservar: Los datos brutos y analizados se conservan en los formatos definidos en el proceso anterior para mantener la calidad en la investigación de mercados
  • Compartir: Es necesario distribuir la información a las partes interesadas adecuadas con un control de acceso basado en roles, de modo que la información se utilice para alcanzar los objetivos empresariales y de investigación. 
  • Reutilización: Con los metadatos, el etiquetado y la categorización correctos, es posible reutilizar los datos de la investigación para establecer correlaciones, aumentar el rendimiento de la inversión y reducir el tiempo de los estudios de investigación.

Todos los pasos anteriores contribuyen a una gestión innovadora de los datos de investigación y son fundamentales para el éxito de la investigación de mercado y la gestión de la información.

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Beneficios de la gestión de datos de investigación

La investigación se lleva a cabo por diversas razones, como la investigación académica, la investigación de precios, el seguimiento de la marca, la supervisión, la investigación de la competencia, las pruebas de anuncios, el seguimiento longitudinal, las actualizaciones de productos y servicios, la satisfacción del cliente, etc. 

En cualquiera de estas ramas, seguir unas buenas prácticas de gestión de datos de investigación tiene múltiples beneficios. Sin embargo, algunos de los más importantes son:

1. Mantiene la inviolabilidad de los datos y aumenta la responsabilidad

Un beneficio esencial de la gestión de datos de investigación es que permite mantener la inviolabilidad de los datos recogidos y aumenta la responsabilidad en todos los ámbitos y para todas las partes interesadas. 

Existe una transparencia absoluta en la forma en que se recopila, almacena, rastrea y comparte la información, entre otras cosas, junto con las ventajas adicionales de cumplir con las normas y los reglamentos de almacenamiento de datos. 

Los procesos definidos también conducen a una menor ambigüedad sobre las partes interesadas y los propietarios de los datos y sobre la forma de supervisarlos.

2. Elimina el conocimiento tribal

Dado que se espera que los datos se gestionen de una manera específica, todo el mundo sigue el mismo proceso. Esto elimina el conocimiento tribal cuando las personas dejan las organizaciones o entran nuevos miembros en el equipo. 

También garantiza que las partes interesadas y los investigadores de los equipos interfuncionales puedan apoyarse en datos anteriores para hacer inferencias.

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3. Democratiza la información

Los conocimientos son poderosos cuando son accesibles a los equipos adecuados en el momento adecuado. 

Con la gestión de los datos de investigación, existe la garantía de que, aunque se trate de un acceso basado en funciones, un grupo más amplio de miembros tiene acceso a los datos, independientemente del diseño de la investigación y su tipo.

Esto aporta una mayor visibilidad en las herramientas utilizadas; la audiencia alcanzada, los datos granulares y los analizados, lo que a su vez ayuda a democratizar los conocimientos.

4. Permite el seguimiento longitudinal y los estudios de respuesta rápida

Independientemente del tipo de investigación de mercados que se esté llevando a cabo, la gestión de datos permite a los usuarios establecer comparaciones con estudios anteriores o utilizar los datos pasados para validar o refutar hipótesis. 

El fácil acceso a los datos también permite realizar investigaciones longitudinales o estudios de respuesta rápida apoyándose en datos pasados y estructurados.

5. Evita la duplicación de esfuerzos e investigaciones

Las marcas y organizaciones suelen utilizar una plataforma de research para realizar estudios de investigación. 

Con un plan de gestión de datos, se puede evitar volver a realizar la misma investigación o una similar y reducir los límites de la geolocalización y la validez y confiabilidad de la investigación. También ayuda a reducir la duplicación de esfuerzos al no tener que empezar desde cero.  

6. Reduce el tiempo y aumenta el ROI de la investigación

Con el fácil acceso a los datos estructurados y a los insights, se reduce el tiempo de descubrimiento de los insights ya que hay una reducción de la duplicidad en los proyectos de investigación. 

También existe un mayor alcance de las inferencias a los datos pasados y los datos demográficos y regionales. Se puede hacer más con menos. 

Todo lo anterior contribuye a aumentar el ROI de la investigación, ya que el esfuerzo invertido es menor, pero el resultado es mayor, lo que ayuda al descubrimiento continuo.

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Ejemplos de gestión de datos de investigación

La gestión de datos de investigación está formando parte integral de las organizaciones y los equipos de investigación para sacar el máximo provecho de sus procesos. 

Para ilustrarlo mejor con un ejemplo, consideremos un gigante de la venta al retail con presencia en muchos países. 

Para mantenerse por encima de la competencia, crear clientes fieles y co-crear constantemente con los clientes, se utilizan continuamente múltiples técnicas y métodos de investigación.

Esta investigación ayuda a comprender el valor de la marca, el comportamiento de los consumidores, la sensibilidad a los precios, las actualizaciones de los productos, la satisfacción de los clientes, etc. 

Al aplicar una sólida estrategia de gestión de datos de investigación, la marca puede apoyarse en estudios pasados y existentes, tanto de investigación cuantitativa como cualitativa, para sacar conclusiones sobre las preferencias de precios en los distintos mercados, los lanzamientos de temporada, lo que funciona en las distintas necesidades, la percepción del cliente sobre la marca frente a sus competidores, etc. 

También se puede recurrir a los datos históricos para gestionar el inventario o el presupuesto de los gastos de marketing.

Cuando se hace bien, una buena estrategia de gestión de datos y las herramientas adecuadas de descubrimiento de conocimientos pueden hacer maravillas tanto para las marcas como para las organizaciones. 

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