การประมวลผลข้อมูลในการวิจัย: มันคืออะไรขั้นตอนและตัวอย่าง

การประมวลผลข้อมูลมักถูกเข้าใจผิดว่าเป็น การจัดการข้อมูล หรือ การวิเคราะห์ข้อมูล แต่เป็นมากกว่านั้น การตัดสินใจหลายอย่างขึ้นอยู่กับการประมวลผลข้อมูลที่แม่นยํา และแบรนด์และนักวิจัยพึ่งพาข้อมูลเพื่อทําการตัดสินใจที่นําไปปฏิบัติได้ การประมวลผลข้อมูลในการวิจัยเป็นหนึ่งในองค์ประกอบที่สําคัญที่สุดของกระบวนการวิจัย และอาจเป็นความแตกต่างระหว่างแบรนด์ที่ประสบความสําเร็จหรือไม่

แม้ว่า ข้อมูลการวิจัยตลาด สามารถประมวลผลได้หลายวิธี แต่ทั้งหมดขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงลึกประเภทใดที่คุณได้รับจากข้อมูลที่รวบรวมและผลกระทบที่มีต่อกระบวนการตัดสินใจของคุณ

การประมวลผลข้อมูลในการวิจัยคืออะไร?

การประมวลผลข้อมูลในการวิจัยเป็นกระบวนการรวบรวม งานวิจัย ข้อมูลและแปลงเป็นข้อมูลที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่ายสามารถใช้งานได้ แม้ว่าข้อมูลจะสามารถดูได้หลายวิธีและผ่านเลนส์ต่างๆ แต่การประมวลผลข้อมูลช่วยในการพิสูจน์หรือหักล้างทฤษฎี ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ หรือแม้แต่การปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการให้ก้าวหน้า การประมวลผลข้อมูลยังใช้ในการวิจัยเพื่อทําความเข้าใจความรู้สึกด้านราคาพฤติกรรมและความชอบของผู้บริโภคและการวิเคราะห์การแข่งขัน

ด้วยกระบวนการนี้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในการวิจัยจะเปลี่ยนข้อมูลเชิงคุณภาพและ ข้อมูลเชิงปริมาณ จากการศึกษาวิจัยในรูปแบบที่อ่านได้ในรูปแบบของกราฟรายงานหรือสิ่งอื่นใดที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจสะท้อนด้วย กระบวนการนี้ยังให้บริบทกับข้อมูลที่รวบรวมและช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์

แม้ว่าจะเป็นส่วนสําคัญของธุรกิจ แต่การประมวลผลข้อมูลยังคงเป็นกระบวนการที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์ในการวิจัย ด้วยการแพร่กระจายของข้อมูลและจํานวนการศึกษาวิจัยที่ดําเนินการประมวลผลและใส่ข้อมูลลงในที่เก็บการจัดการความรู้เช่น InsightsHub มีความสําคัญ

ค้นพบ ตัวอย่างข้อมูลเชิงคุณภาพมากมายในการศึกษา โดยเปิดเผยว่าข้อมูลดังกล่าวเสริมสร้างความเข้าใจของเราเกี่ยวกับพลวัตการเรียนรู้และประสบการณ์ของนักเรียนได้อย่างไร

ขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลในการวิจัย

วงจรการประมวลผลข้อมูลในการวิจัยมีหกขั้นตอน ลองดูขั้นตอนเหล่านี้และเหตุใดจึงเป็นองค์ประกอบที่จําเป็นของ การออกแบบการวิจัย

• การเก็บรวบรวมข้อมูลการวิจัย

การเก็บรวบรวมข้อมูล เป็นขั้นตอนหลักในกระบวนการวิจัย กระบวนการนี้อาจผ่านเทคนิคการวิจัยออนไลน์และออฟไลน์ที่หลากหลาย และอาจเป็นการผสมผสานระหว่างวิธีการวิจัยระดับประถมศึกษาและมัธยมศึกษา รูปแบบการรวบรวมข้อมูลที่ใช้กันมากที่สุดคือการสํารวจวิจัย อย่างไรก็ตามด้วยผู้ใหญ่ แพลตฟอร์มการวิจัยตลาด คุณสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพผ่านการสนทนากลุ่มโมดูลการสนทนาและอื่น ๆ

เรียนรู้เกี่ยวกับ: เครื่องมือรวบรวมข้อมูลที่ดีที่สุด

• การเตรียมข้อมูลการวิจัย

ขั้นตอนที่สองในการจัดการข้อมูลการวิจัยคือการเตรียมข้อมูลเพื่อขจัดความไม่สอดคล้องกันลบข้อมูลการสํารวจที่ไม่ดีหรือไม่สมบูรณ์และล้างข้อมูลเพื่อรักษาฉันทามติ ขั้นตอนนี้มีความสําคัญเนื่องจากข้อมูลไม่เพียงพออาจทําให้การศึกษาวิจัยไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิงและอาจเสียเวลาและความพยายาม

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การจัดการข้อมูลลูกค้า

• การป้อนข้อมูลการวิจัย

ขั้นตอนต่อไปคือการวางข้อมูลที่สะอาดแล้วให้อยู่ในรูปแบบที่อ่านได้แบบดิจิทัลซึ่งสอดคล้องกับนโยบายขององค์กรความต้องการด้านการวิจัยและอื่น ๆ ขั้นตอนนี้มีความสําคัญเนื่องจากข้อมูลจะถูกใส่ลงในระบบออนไลน์ที่เข้ากันได้กับการจัดการข้อมูลการวิจัย

• การประมวลผลข้อมูลการวิจัย

เมื่อป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบแล้ว จําเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องประมวลผลข้อมูลนี้เพื่อทําความเข้าใจ ข้อมูลจะถูกประมวลผลตามความต้องการประเภทของข้อมูลที่รวบรวมเวลาในการประมวลผลข้อมูลและปัจจัยอื่น ๆ อีกมากมาย นี่เป็นหนึ่งในองค์ประกอบที่สําคัญที่สุดของกระบวนการวิจัย

• ผลผลิตจากข้อมูลการวิจัย

ขั้นตอนของการประมวลผลข้อมูลการวิจัยนี้เป็นที่ที่จะเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึก ขั้นตอนนี้ช่วยให้เจ้าของธุรกิจ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และบุคลากรอื่นๆ สามารถดูข้อมูลในกราฟ แผนภูมิ รายงาน และรูปแบบอื่นๆ ที่ใช้งานง่าย

• การจัดเก็บข้อมูลการวิจัยที่ประมวลผล

ขั้นตอนสุดท้ายของขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลคือการจัดเก็บ การเก็บรักษาข้อมูลในรูปแบบที่สามารถจัดทําดัชนีค้นหาได้และสร้างแหล่งความจริงแหล่งเดียวเป็นสิ่งสําคัญ แพลตฟอร์มการจัดการความรู้ มักใช้สําหรับการจัดเก็บข้อมูลการวิจัยที่ประมวลผลแล้ว

ประโยชน์ของการประมวลผลข้อมูลในการวิจัย

การประมวลผลข้อมูลสามารถแยกความแตกต่างระหว่างข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริงและการขาดการดํารงอยู่ในกระบวนการวิจัย อย่างไรก็ตาม มีประโยชน์และข้อดีบางประการของการประมวลผลข้อมูลการวิจัย พวกเขาคือ:

• การประมวลผลและการจัดการที่คล่องตัว:

เมื่อข้อมูลการวิจัยถูกประมวลผลมีความเป็นไปได้สูงที่ข้อมูลนี้จะถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์หลายประการในขณะนี้และในอนาคต การประมวลผลข้อมูลที่ถูกต้องช่วยปรับปรุงวิธีการจัดการและจัดการข้อมูลการวิจัย

• การตัดสินใจที่ดีขึ้น:

ด้วยการประมวลผลข้อมูลที่แม่นยําความน่าจะเป็นในการทําความเข้าใจข้อมูลเพื่อตัดสินใจได้เร็วขึ้นและดีขึ้นจะเป็นไปได้ การตัดสินใจจะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่บอกเล่าเรื่องราวแทนที่จะเป็นความตั้งใจ

• การทําให้ข้อมูลเชิงลึกเป็นประชาธิปไตย:

การประมวลผลข้อมูลช่วยให้สามารถเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นรูปแบบที่เหมาะกับหลายทีมและบุคลากร ข้อมูลที่ง่ายต่อการบริโภคช่วยให้ ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย ของข้อมูลเชิงลึก

• ลดต้นทุนและ ROI สูง:

การตัดสินใจที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลช่วยแบรนด์และองค์กรในการตัดสินใจตามข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากหลักฐานจากแหล่งที่น่าเชื่อถือ สิ่งนี้ช่วยลดต้นทุนเนื่องจากการตัดสินใจเชื่อมโยงกับข้อมูล กระบวนการนี้ยังช่วยรักษา ROI ที่สูงมากในการตัดสินใจทางธุรกิจ

• ง่ายต่อการจัดเก็บรายงานและแจกจ่าย:

ข้อมูลที่ประมวลผลนั้นง่ายต่อการจัดเก็บและจัดการเนื่องจากมีโครงสร้างสําหรับข้อมูลดิบ ข้อมูลนี้สามารถอ้างอิงและเข้าถึงได้ในอนาคต และสามารถเรียกใช้ได้เมื่อจําเป็น

การประมวลผลข้อมูลในการวิจัย ตัวอย่าง

เมื่อคุณทราบความแตกต่างปลีกย่อยของการประมวลผลข้อมูลในการวิจัยแล้ว ให้เราดูตัวอย่างเฉพาะเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจถึงความสําคัญของมัน

ตัวอย่างที่แบรนด์ SaaS ระดับโลก

แบรนด์ Software-as-a-service (Saas) มีรอยเท้าทั่วโลกและมีลูกค้ามากมาย – หลายครั้งทั้งลูกค้า B2B และ B2C แต่ละแบรนด์และลูกค้ามีปัญหาที่แตกต่างกันซึ่งพวกเขาหวังว่าจะแก้ไขโดยใช้แพลตฟอร์ม SaaS ดังนั้นจึงมีความต้องการที่แตกต่างกัน ขณะดําเนินการ การวิจัยผู้บริโภคแบรนด์ SaaS สามารถเข้าใจความคาดหวังของผู้บริโภคพฤติกรรมการซื้อและการซื้อและอื่น ๆ นอกจากนี้ยังช่วยในการสร้างโปรไฟล์ลูกค้าปรับผลิตภัณฑ์หรือบริการให้เหมาะสมจัดการการใช้จ่ายทางการตลาดและอื่น ๆ ตามข้อมูลการวิจัยที่ประมวลผล

ตัวอย่างอื่นๆ ของการประมวลผลข้อมูลนี้ ได้แก่ แบรนด์ค้าปลีกที่มีรอยเท้าทั่วโลกในสหรัฐอเมริกากับลูกค้าในกลุ่มประชากรต่างๆ ผู้ผลิตและผู้จัดจําหน่ายรถยนต์ที่มีตัวแทนจําหน่ายหลายแห่ง และอื่นๆ ทุกคนที่ทําการวิจัยตลาดจําเป็นต้องใช้ประโยชน์จากการประมวลผลข้อมูลเพื่อให้เข้าใจข้อมูล

เรียนรู้เกี่ยวกับ: กลยุทธ์และเคล็ดลับการตลาดของตัวแทนจําหน่าย

ประมวลผลข้อมูลการวิจัยของคุณด้วย QuestionPro

การรวบรวมข้อมูลการวิจัย รวมถึงการวิจัยเชิงสํารวจและข้อมูลเชิงคุณภาพอื่นๆ เป็นไปได้ด้วยแพลตฟอร์มการวิจัยระดับองค์กร เช่น QuestionPro . เนื่องจากลักษณะของเครื่องมือ จึงมีความเป็นไปได้ที่ชัดเจนในการประมวลผลข้อมูลและการตัดสินใจที่สําคัญ แพลตฟอร์มนี้ยังช่วยให้คุณสามารถประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลเพื่อให้เข้าถึงได้ง่าย เริ่มตอนนี้เลย!

ศึกษาเพิ่มเติม