Il elaborazione dei dati è spesso fraintesa come manipolazione o analisi dei dati, ma è molto di più. Molte decisioni vengono prese sulla base di un’elaborazione accurata dei dati e i marchi e i ricercatori si basano su di essi per prendere decisioni attuabili.
L’elaborazione dei dati nella ricerca è una delle componenti più critiche del processo di ricerca e può fare la differenza tra il successo o meno di un marchio.
Sebbene i dati delle ricerche di mercato possano essere elaborati in diversi modi, tutto dipende dal tipo di informazioni ottenute dai dati raccolti e dall’impatto che hanno sui processi decisionali.
Che cos’è l’elaborazione dei dati nella ricerca?
L’elaborazione dei dati nella ricerca è il processo di raccolta dei dati e la loro trasformazione in informazioni utilizzabili da più soggetti. Sebbene i dati possano essere visti in molti modi e per vari scopi, l’elaborazione dei dati aiuta a dimostrare o confutare teorie, a prendere decisioni aziendali o a migliorare prodotti e servizi.
L’elaborazione dei dati viene utilizzata anche nella ricerca per comprendere il sentimento dei prezzi, il comportamento e le preferenze dei consumatori e l’analisi della concorrenza. analisi della concorrenza.
Attraverso questo processo, i ricercatori convertono i dati qualitativi e quantitativi di uno studio di ricerca in un formato leggibile sotto forma di grafici, report o qualsiasi altra cosa con cui gli stakeholder aziendali possano identificarsi. Il processo fornisce anche un contesto ai dati raccolti e aiuta a prendere decisioni strategiche per l’azienda.
Sebbene sia un aspetto critico dell’attività, l’elaborazione dei dati rimane un processo sottoutilizzato nella ricerca. Con la proliferazione dei dati e il numero di studi di ricerca condotti, l’elaborazione e la collocazione delle informazioni in archivi di ricerca come InsightsHub come InsightsHub è essenziale.
Fasi dell’elaborazione dei dati nella ricerca
L’elaborazione dei dati nella ricerca prevede sei fasi. Vediamo perché sono una componente essenziale del processo di ricerca. design della ricerca.
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Raccolta dei dati della ricerca
La raccolta dati è la fase principale del processo di ricerca. Questo processo può essere condotto attraverso una serie di tecniche di ricerca online e offline e può essere un mix di metodi di ricerca primari e secondari.
La forma di raccolta dati più comunemente utilizzata è la ricerca tramite sondaggio. Tuttavia, con un piattaforma di ricerca di mercato Se disponi di una piattaforma di ricerca di mercato matura, puoi raccogliere dati qualitativi attraverso focus group, moduli di discussione, ecc.
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Preparazione dei dati di ricerca
La seconda fase della gestione dei dati di ricerca è la preparazione dei dati, per eliminare le incongruenze, rimuovere i dati errati o incompleti e pulire i dati per mantenere il consenso.
Questa fase è fondamentale, perché dati insufficienti possono rendere gli studi di ricerca del tutto inutili e far perdere tempo e fatica.
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Introduzione dei dati della ricerca
Il passo successivo consiste nell’inserire i dati puliti in un formato leggibile digitalmente e coerente con le politiche organizzative, le esigenze di ricerca, ecc. Questa fase è fondamentale quando i dati vengono inseriti nei sistemi online che supportano la gestione dei dati di ricerca.
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Trattamento dei dati di ricerca
Una volta inseriti i dati nei sistemi, è fondamentale elaborarli per dare loro un senso. Le informazioni vengono elaborate in base alle esigenze, ai requisiti, alle necessità del TIPI DI DATI raccolti, il tempo a disposizione per elaborare i dati e molti altri fattori. Questa è una delle componenti più critiche del processo di ricerca.
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Output dei dati della ricerca
È in questa fase dell’elaborazione dei dati della ricerca che questi diventano conoscenza. Questa fase permette ai proprietari dell’azienda, agli stakeholder e al personale di visualizzare i dati sotto forma di grafici, tabelle, report e altri formati di facile consultazione.
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Conservazione dei dati di ricerca elaborati
L’ultima fase dell’elaborazione dei dati è l’archiviazione. È fondamentale conservare i dati in un formato che possa essere indicizzato, ricercato e creare un’unica fonte di verità. Le piattaforme di gestione della conoscenza sono le più utilizzate per l’archiviazione dei dati di ricerca elaborati.
Vantaggi dell’elaborazione dei dati nella ricerca
L’elaborazione dei dati può differenziare la conoscenza azionabile da quella non azionabile nel processo di ricerca. Tuttavia, l’elaborazione dei dati di ricerca presenta alcuni vantaggi e benefici concreti:
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Elaborazione e gestione semplificate
Quando si elaborano i dati della ricerca, c’è un’alta probabilità che questi dati vengano utilizzati per molteplici scopi, ora e in futuro. Un’elaborazione accurata dei dati aiuta a semplificare la gestione dei dati di ricerca.
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Migliorare il processo decisionale
Con un’elaborazione accurata dei dati, è possibile dare un senso ai dati per prendere decisioni migliori e più rapide. In questo modo, le decisioni vengono prese sulla base di dati che raccontano storie e non per capriccio.
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Democratizzazione della conoscenza
L’elaborazione dei dati consente di convertire i dati grezzi in un formato adatto a più team e personale. I dati di facile consumo consentono di democratizzare la conoscenza.
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Costi ridotti ed elevato ritorno sull’investimento
Il processo decisionale guidato dai dati aiuta i marchi e le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati supportate da prove provenienti da fonti credibili. Questo aiuta a ridurre i costi, poiché le decisioni sono collegate ai dati. Il processo aiuta anche a mantenere un ROI molto elevato sulle decisioni aziendali.
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Facile da archiviare, riportare e distribuire
I dati elaborati sono più facili da archiviare e gestire, poiché i dati grezzi sono strutturati. Questi dati possono essere consultati e consultati in futuro e possono essere richiamati quando necessario.
Esempi di elaborazione dei dati nella ricerca
Ora che conosci le sfumature dell’elaborazione dei dati nella ricerca, vediamo degli esempi concreti che ti aiuteranno a comprenderne l’importanza.
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Esempio in un marchio SaaS globale
I marchi di software-as-a-service (SaaS) hanno un’impronta globale e un’abbondanza di clienti, spesso sia B2B che B2C. Ogni marchio e ogni cliente ha problemi diversi che spera di risolvere utilizzando la piattaforma SaaS e quindi ha esigenze diverse.
Nella conduzione di una ricerca sui consumatori ricerca sui consumatoriConducendo una ricerca sui consumatori, il marchio SaaS può capire le loro aspettative, i loro comportamenti d’acquisto e le loro abitudini. comportamenti di acquisto e gli acquisti, ecc. Questo aiuta anche a profilare i clienti, ad allineare i miglioramenti dei prodotti o dei servizi, a gestire le spese di marketing e altro ancora sulla base dei dati di ricerca elaborati.
Altri esempi di questa elaborazione dei dati sono i marchi di vendita al dettaglio con un’impronta globale, con clienti di varie fasce demografiche, produttori e distributori di veicoli con più concessionari e altro ancora. Tutti coloro che conducono ricerche di mercato devono sfruttare l’elaborazione dei dati per trarne un senso.
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La piattaforma consente inoltre di elaborare e archiviare i dati per facilitarne l’accesso.
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