Com a proliferação de dados e a necessidade de insights ágeis e rápidos, equipes de pesquisa e organizações ao redor do mundo precisam de acesso mais rápido aos dados certos — o que é possível com o gerenciamento de dados de pesquisa.
Os dados gerados durante o processo de pesquisa são diversos e abrangentes. Um relatório recente da Statista afirmou que a receita global do setor de pesquisa de mercado ultrapassou US$ 74,6 bilhões em 2021, e espera-se que esse número continue a crescer.
Com dados dessa magnitude, é essencial ter sistemas que permitam maximizar o uso dessas informações no menor tempo possível — e é aí que entra o gerenciamento de dados de pesquisa. Vamos entender do que se trata!
O que é gerenciamento de dados de pesquisa?
O gerenciamento de dados de pesquisa é a organização, o armazenamento e a preservação eficientes dos dados durante todo o processo de pesquisa, do início até a conclusão do projeto.
A gestão de dados abrange todo o ciclo de vida das informações, incluindo planejamento, equipes, processos e tecnologia, até o monitoramento de longo prazo e o acesso aos dados. Trata-se de um ciclo contínuo ao longo do processo de pesquisa.
Os dados de pesquisa vêm em muitas formas e tipos, especialmente nos diversos modelos de pesquisa de mercado, incluindo pesquisas qualitativas e quantitativas. Isso significa que os dados também podem ter diferentes escalas e formatos.
O gerenciamento de dados ajuda a classificar, categorizar e armazenar essas informações de uma forma que seja fácil de entender, consultar e extrair conclusões.
O gerenciamento de dados em pesquisa segue os fundamentos do ciclo de vida dos dados, que consiste em etapas críticas como:
- Planejar: Envolve o engajamento das partes interessadas, definição dos processos, seleção de ferramentas, identificação dos responsáveis pelos dados e estratégias de compartilhamento.
- Criar: Pesquisadores e equipes de pesquisa coletam dados por meio de diversos métodos definidos pelo projeto e, em seguida, organizam essas informações em formatos estruturados com tags e metadescrições relevantes.
- Processar: Os dados brutos são convertidos em formatos digitais conforme a estrutura da organização. As informações são limpas, refinadas e organizadas para reduzir o tempo necessário para gerar insights.
- Analisar: Um componente crítico da gestão é a análise dos dados de pesquisa para a obtenção de insights práticos a partir das informações coletadas. Esses dados podem, então, ser estruturados em formatos consumíveis.
- Preservar: Os dados brutos e analisados são preservados nos formatos definidos na etapa anterior, garantindo a manutenção da qualidade na pesquisa de mercado.
- Compartilhar: As informações devem ser distribuídas às partes interessadas apropriadas, com controle de acesso baseado em funções, para que possam ser utilizadas no alcance de objetivos comerciais e de pesquisa.
- Reutilizar: Com metadados, marcação e categorização adequadas, os dados de pesquisa podem ser reutilizados para estabelecer correlações, aumentar o ROI e reduzir o tempo necessário para conduzir novos estudos.
- Todas as etapas acima contribuem para um gerenciamento inovador dos dados de pesquisa e são essenciais para o sucesso da pesquisa de mercado e da gestão da informação.
Benefícios do gerenciamento de dados de pesquisa
A pesquisa é conduzida por diversos motivos, como pesquisa acadêmica, pesquisa de preços, rastreamento de marca, monitoramento, análise da concorrência, testes de anúncios, rastreamento longitudinal, atualizações de produtos e serviços, satisfação do cliente, entre outros.
Em qualquer uma dessas áreas, seguir boas práticas de gerenciamento de dados de pesquisa traz diversos benefícios. No entanto, alguns dos mais importantes são:
1. Mantém a integridade dos dados e aumenta a responsabilização
Um benefício fundamental do gerenciamento de dados de pesquisa é a preservação da integridade dos dados coletados, além de promover a responsabilização em todas as áreas e entre todas as partes interessadas.
Há total transparência em relação a como as informações são coletadas, armazenadas, rastreadas e compartilhadas, com o benefício adicional da conformidade com regras e regulamentos relacionados ao armazenamento de dados.
Processos bem definidos também reduzem a ambiguidade sobre os responsáveis pelos dados, facilitando seu monitoramento.
2. Elimina o conhecimento tribal
Como se espera que os dados sejam gerenciados de forma padronizada, todos seguem o mesmo processo. Isso elimina o chamado “conhecimento tribal”, que se perde quando pessoas deixam a organização ou quando novos membros ingressam na equipe.
Além disso, garante que partes interessadas e pesquisadores de equipes multifuncionais possam recorrer a dados anteriores para realizar inferências com segurança.
3. Democratiza a informação
O conhecimento é poderoso quando está acessível às equipes certas, no momento certo.
Com o gerenciamento de dados de pesquisa, garante-se que, mesmo com controle de acesso baseado em funções, um grupo mais amplo de colaboradores tenha acesso às informações, independentemente do tipo e do desenho da pesquisa.
Isso proporciona maior visibilidade sobre as ferramentas utilizadas, o público alcançado, bem como sobre os dados e análises granulares — o que, por sua vez, contribui para a democratização do conhecimento.
4. Permite o monitoramento longitudinal e estudos de resposta rápida
Independentemente do tipo de pesquisa de mercado conduzida, o gerenciamento de dados permite que os usuários façam comparações com estudos anteriores ou utilizem dados passados para validar ou refutar hipóteses.
O acesso facilitado às informações também permite a realização de pesquisas longitudinais e estudos de resposta rápida com base em dados históricos e estruturados.
5. Evita a duplicação de esforços e pesquisas
Marcas e organizações geralmente utilizam plataformas de pesquisa para conduzir seus estudos.
Com um plano de gerenciamento de dados, evita-se a repetição de estudos idênticos ou semelhantes, reduzindo limitações de geolocalização e reforçando a validade e confiabilidade da pesquisa. Além disso, ajuda a eliminar a duplicação de esforços, dispensando a necessidade de começar do zero.
6. Reduz o tempo e aumenta o ROI da pesquisa
Com o acesso facilitado a dados estruturados e insights, o tempo necessário para a descoberta de informações relevantes é significativamente reduzido, já que há menos repetição de projetos de pesquisa.
Também existe um escopo mais amplo para gerar inferências a partir de dados anteriores, incluindo recortes demográficos e regionais. Em outras palavras, é possível fazer mais com menos.
Tudo isso contribui para o aumento do ROI da pesquisa: o esforço investido é menor, o resultado é maior e o processo de descoberta se torna contínuo.
Exemplos de gerenciamento de dados de pesquisa
O gerenciamento de dados de pesquisa está se tornando parte integrante dos esforços de organizações e equipes para maximizar seus processos e decisões estratégicas.
Para ilustrar isso de forma mais clara, vamos considerar o exemplo de uma gigante do varejo com presença em diversos países.
Para se manter à frente da concorrência, fidelizar clientes e cocriar constantemente com seu público, essa empresa utiliza continuamente diversas técnicas e métodos de pesquisa.
Essas pesquisas ajudam a compreender o valor da marca, o comportamento do consumidor, a sensibilidade a preços, as atualizações de produtos, a satisfação do cliente e muito mais.
Ao implementar uma estratégia robusta de gerenciamento de dados de pesquisa, a marca pode recorrer a estudos anteriores e em andamento — tanto quantitativos quanto qualitativos — para tirar conclusões sobre preferências de preços em diferentes mercados, lançamentos sazonais, o que funciona para necessidades específicas, percepções do cliente em relação à marca frente aos concorrentes, entre outros pontos relevantes.
Dados históricos também podem ser utilizados para otimizar orçamentos de estoque ou marketing.
Quando bem executada, uma estratégia eficiente de gerenciamento de dados, aliada às ferramentas certas de descoberta de insights, pode gerar resultados extraordinários tanto para marcas quanto para organizações em geral.
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