İçgörü ekipleri büyüdükçe ve olgunlaştıkça, araştırmacılar arasındaki içgörü ve veri akışını optimize etmek giderek daha önemli hale geliyor.
Araştırma hacmi ve hızı arttıkça, içgörü “siloları” içgörü ekipleri için büyük baş ağrıları yaratabilir. Bir içgörü projesinin halihazırda yapılmış bir işle gereksiz olduğunu keşfetmekten daha kötü bir şey yoktur. Ya da bir araştırmacı, meslektaşının altı ay önce yaptığı bir çalışmadan haberdar olsaydı, mevcut bir projede saatler kazanabilirdi.
Araştırma silolarını yıkmak ve araştırmacılar ile ekipler arasındaki içgörü bilgi akışını optimize etmek, yüksek performanslı içgörü ekipleri için zorunludur.
Araştırma siloları nasıl kırılır?
İçgörü ekipleri ve araştırmacılar arasındaki bilgi akışını optimize etmek, birbiriyle ilişkili iki dinamiğin optimizasyonunu gerektirir:
Yönetimsel
(bilgi paylaşımı kültürünü teşvik etmek ve etkinleştirmek için)
Teknolojik
(araştırma verilerini ekipler arasında depolamak, düzenlemek ve sentezlemek için)
Bu
yönetsel
sorun her zaman yeşildir ve onlarca yıldır yönetim akademisyenleri tarafından incelenmekte ve ele alınmaktadır. Sonuç olarak, araştırmacıların bilgiyi iletmek (ve yorumlamak) için ihtiyaç duydukları kaynaklara sahip oldukları bir şeffaflık kültürü oluşturmak zorunludur.
Optimize Edilmesi
TEKNOLOJİK
dinamik birçok içgörü ekibi için önemli bir zorluk olmaya devam etmektedir. Özellikle içgörü havuzlarının benimsenme oranları, diğer araştırma teknolojisi (veya ResTech) çözümlerinin gerisinde kalmaktadır. Ayrıca, içgörülere özgü veri havuzlarındaki teknolojik yenilikler, farklı kullanım durumlarına yönelik veri havuzu çözümlerindeki yeniliklere ayak uyduramamıştır (örneğin, satış ekipleri için CRM’ler veya İK departmanları için insan sermayesi yönetim platformları).
Ama bunlardan hangisi diğerine neden olur? İçgörü havuzu teknolojisi, benimseme oranları düşük olduğu için mi geri kalıyor? Yoksa içgörü havuzunun benimsenmesi, içgörü teknolojisi değer katamadığı için mi gecikiyor?
İçgörü sektöründe çalışan herkes bilir: Bu sorunun nedeni zayıf teknolojidir.
İşlevsel, değer katan içgörü havuzları sorununu çözmeye yönelik girişimlerin çoğunun, içgörü çalışmalarının doğasında var olan nüansları hesaba katması gerekmektedir. Ayrıca, içgörü alanındaki inovasyonun hızlı temposu, içgörü havuzu platformlarının buna ayak uydurmasını zorlaştırmıştır – platform katılığı, statiklik ve (ironik bir şekilde) zayıf kullanıcı arayüzü/UX, içgörü yöneticilerine, ekiplerini (özellikle sahadaki araştırmacıları) içgörü havuzlarını güncellemek ve sürdürmek için zaman ve enerji harcamalarının değeri konusunda ikna etmede sinir bozucu zorluklar yaşatmaktadır.
HAKKINDA BİLGİ EDİNİN: UX Araştırma Deposu
Eğer bir içgörü deposu araştırmacılar için daha fazla iş yaratıyorsa, o zaman onu benimsemekle elde edilen kazanımları geri alırlar.
Doğru türde içgörü havuzu aracı
Etkili içgörü havuzları, Kristi Zuhlke tarafından tanımlanan üç temel unsur etrafında şekillenmelidir:
- İçgörüler, temalar ve hikayeler etiketlenir, endekslenir ve ekipler ve projeler arasında birleştirilir. Silo halindeki çalışmalardan elde edilen kabile bilgisini herkesin araştırması ve görmesi için sergileyen gözlemler ve bilgi külçeleri.
- Ham araştırma verileri ve kanıtlar, böylece ekipler birincil kaynak verilerini daha yeni içgörülerle gözden geçirebilir ve yeniden aktarabilir.
- Ayrıca, içgörü havuzlarının arka uç teknolojisi, içgörü araştırmacıları için bulguları otomatik olarak bir araya getirmelidir. Projeler arasında yeni bulgular keşfetmek amacıyla ilgili içgörüleri birbirine bağlamak için araştırmacıların manuel çalışmalarına güvenecek şekilde tasarlanmamalıdırlar.
Başka bir deyişle, bir içgörü havuzu sadece bir wiki veya “bilgi tabanı” değildir. Tüm metin girişlerinin aranabilir olması gerekirken, iyi bir içgörü havuzu, platformun projeler arasındaki ortak temaları ve fikirleri birbirine bağlaması ve onu bir bilgi yönetim sistemi haline getirmesi için kullanıcıların büyük hacimli anlatı bulgularını göndermesini ve yayınlamasını gerektirmemelidir.
Bu nedenle ham araştırma verilerinin birbirine bağlanması, bir içgörü ekibinin çevikliğini artırmaya yönelik bir içgörü havuzunun sürekli iyileştirilmesi için çok önemlidir. Tahmine dayalı teknolojiler ve yapay zeka, araştırmacıların kendi başlarına girdikleri temalara ek olarak (ve bunları geliştirmek için) araştırmacıları tamamen yeni bulgulara yönlendirmek için bu ham verilere başvurabilir.
Etkili bir içgörü deposu, araştırmacıların zamanından ve enerjisinden çalarak değil, onlara katkıda bulunarak içgörü ekipleri tarafından depoların düşük oranda benimsenmesi sorununu çözecektir. Ve hem araştırmacıların girdilerinden hem de ham veri dosyalarından yararlanarak projeler ve programlar genelinde ilgili veri noktaları arasında hızlı ve otomatik bağlantıları kolaylaştırarak içgörü silolarını yıkacaklardır.
Sonuç: Hızlı ve bağımsız bir şekilde çalışabilen, ancak kurumlarındaki tüm araştırma girişimlerinde yapılan içgörü çalışmaları hakkında daha kapsamlı bir bakış açısına sahip olan içgörü ekipleri. Bu, daha yüksek kaliteli içgörüler, minimum fazlalık ve gelişmiş araştırma çevikliği anlamına gelir.
Sonuç
Giderek silo haline gelen içgörü ekipleri, çeşitli ekiplerine artan operasyonel bağımsızlık sağlayan, büyüyen ve olgunlaşan bir içgörü departmanının talihsiz bir yan etkisidir. Ancak içgörü siloları kaçınılmaz değildir. Kuruluşlar, karmaşık içgörü iş akışlarının kendine has özelliklerini hesaba katmak için oluşturulmuş InsightsHub gibi bir içgörü havuzu kullanarak bu hızlı hareket eden ve birbiriyle ilişkili projeler arasındaki engelleri ortadan kaldırabilir ve değer katan iletişimi kolaylaştırabilir.
