Обработку данных часто неправильно понимают как манипуляцию или анализ данных, но это гораздо больше. На основе точной обработки данных принимаются многочисленные решения, а бренды и исследователи полагаются на данные для принятия действенных решений. Обработка данных в исследованиях является одним из наиболее важных компонентов исследовательского процесса и может стать разницей между успешностью или неуспешностью бренда.
Хотя данные маркетинговых исследований можно обрабатывать различными способами, все сводится к тому, какие выводы вы сделаете из собранных данных и как они повлияют на процесс принятия решений.
Что такое обработка данных в исследованиях?
Обработка данных в исследованиях - это процесс сбора исследовательских данных и их преобразования в информацию, пригодную для использования различными заинтересованными сторонами. Хотя на данные можно смотреть по-разному и через разные призмы, обработка данных помогает доказать или опровергнуть теории, принять бизнес-решения или даже усовершенствовать продукты и услуги. Обработка данных используется даже в исследованиях для понимания ценовых настроений, поведения и предпочтений потребителей и конкурентного анализа.
В ходе этого процесса участники исследования преобразуют качественные и количественные данные, полученные в ходе исследования, в удобочитаемый формат в виде графиков, отчетов или чего-либо еще, что может заинтересовать участников бизнеса. Этот процесс также обеспечивает контекст собранных данных и помогает принимать стратегические бизнес-решения.
Несмотря на то, что обработка данных является важным аспектом бизнеса, она все еще недостаточно используется в исследованиях. С ростом объема данных и количества проводимых исследований обработка и размещение информации в хранилищах управления знаниями, таких как InsightsHub, имеет решающее значение.
Шаги обработки данных в исследованиях
Цикл обработки данных в исследованиях состоит из шести этапов. Давайте рассмотрим эти этапы и почему они являются обязательным компонентом плана исследования.
-
Сбор данных исследования
Сбор данных - это первичный этап процесса исследования. Этот процесс может осуществляться с помощью различных методов онлайн и офлайн исследований и может представлять собой сочетание первичных и вторичных методов исследования. Наиболее часто используемой формой сбора данных являются исследовательские опросы. Однако при наличии развитой платформы для маркетинговых исследований можно собирать качественные данные с помощью фокус-групп, дискуссионных модулей и т. д.
-
Подготовка данных исследования
Вторым шагом в управлении данными исследования является подготовка данных для устранения несоответствий, удаления плохих или неполных данных опроса и очистки данных для поддержания консенсуса. Этот шаг крайне важен, поскольку недостаточные данные могут сделать исследования совершенно бесполезными и привести к пустой трате времени и усилий.
-
Ввод данных исследования
Следующий шаг - перевод очищенных данных в цифровой читаемый формат, соответствующий политике организации, потребностям исследования и т. д. Этот шаг очень важен, поскольку затем данные вводятся в онлайн-системы, совместимые с управлением данными исследований.
-
Обработка данных исследований
После ввода данных в системы очень важно обработать эти данные, чтобы придать им смысл. Информация обрабатывается в зависимости от потребностей, типов собранных данных, времени, доступного для обработки данных, и множества других факторов. Это один из самых важных компонентов процесса исследования.
-
Вывод данных исследования
На этом этапе обработки данных исследования они превращаются в идеи. На этом этапе владельцы бизнеса, заинтересованные стороны и другие сотрудники могут просматривать данные в виде графиков, диаграмм, отчетов и других удобных для восприятия форматов.
-
Хранение обработанных исследовательских данных
Завершающим этапом обработки данных является их хранение. Очень важно хранить данные в формате, который можно индексировать, искать и создавать единый источник истины. Для хранения обработанных исследовательских данных чаще всего используются платформы управления знаниями.
Преимущества обработки данных в исследованиях
Обработка данных позволяет провести различие между пригодными для практического применения идеями и их отсутствием в процессе исследования. Тем не менее, существуют некоторые явные выгоды и преимущества обработки данных исследований. К ним относятся:
-
Поточная обработка и управление:
Когда данные исследования обрабатываются, существует высокая вероятность того, что эти данные будут использоваться для различных целей в данный момент и в будущем. Точная обработка данных помогает оптимизировать процесс обработки и управления данными исследований.
-
Лучшее принятие решений:
При точной обработке данных становится возможным более быстрое и качественное принятие решений. Решения принимаются на основе данных, которые рассказывают истории, а не по прихоти.
-
Демократизация понимания:
Обработка данных позволяет преобразовать необработанные данные в формат, который подходит для различных команд и персонала. Легкие в потреблении данные позволяют демократизировать понимание.
-
Снижение затрат и высокая рентабельность инвестиций:
Решения на основе данных помогают брендам и организациям принимать решения на основе доказательных данных из достоверных источников. Это помогает снизить затраты, поскольку решения привязаны к данным. Этот процесс также помогает поддерживать очень высокую рентабельность инвестиций в бизнес-решения.
-
Простота хранения, отчетности и распространения:
Обработанные данные легче хранить и управлять ими, поскольку у необработанных данных есть структура. К этим данным можно обращаться в будущем, они доступны и могут быть востребованы в случае необходимости.
Примеры обработки данных в исследованиях
Теперь, когда вы знаете все тонкости обработки данных в исследованиях, давайте рассмотрим конкретные примеры, которые помогут вам понять их важность.
Пример на примере глобального бренда SaaS
Бренды программного обеспечения как услуги (Saas) имеют глобальное присутствие и множество клиентов - как B2B, так и B2C. У каждого бренда и клиента свои проблемы, которые они надеются решить с помощью SaaS-платформы, и, следовательно, свои потребности. Проводя исследования потребителей, SaaS-бренд может понять ожидания потребителей, их покупательское поведение и многое другое. Это также помогает составить профиль потребителей, согласовать усовершенствования продукта или услуги, управлять маркетинговыми расходами и многое другое на основе обработанных данных исследований.
Другие примеры такой обработки данных включают розничные бренды с глобальным присутствием в Соединенных Штатах с клиентами различных демографических групп, производителей транспортных средств и дистрибьюторов с многочисленными дилерскими центрами и многое другое. Каждому, кто проводит маркетинговые исследования, необходимо использовать обработку данных, чтобы придать им смысл.
Обработайте данные исследований с помощью
Сбор данных исследований, включая опросы и другие качественные данные, возможен с помощью исследовательской платформы корпоративного уровня, такой как . Благодаря природе этого инструмента, существует также явная возможность обработки данных и принятия важных решений. Платформа также позволяет обрабатывать и хранить данные для легкого доступа. Начните прямо сейчас!
- questionpro
Поделиться
