Da die Insights-Teams wachsen und reifen, ist die Optimierung des Datenflusses zwischen den Forschern immer wichtiger.
Da der Umfang und das Tempo der Forschung zunehmen, können Insights-„Silos“ den Insights-Teams enorme Kopfschmerzen bereiten. Es gibt nichts Schlimmeres als die Entdeckung, dass ein Insights-Projekt mit bereits durchgeführten Arbeiten überflüssig ist. Oder dass ein Forscher bei einem aktuellen Projekt Stunden hätte sparen können, wenn er nur von einer Studie gewusst hätte, die sein Kollege sechs Monate zuvor durchgeführt hat.
Das Aufbrechen von Forschungssilos und die Optimierung des Informationsflusses zwischen Forschern und Teams ist für leistungsstarke Insights-Teams unabdingbar.
Wie man Forschungssilos durchbricht
Die Optimierung des Informationsflusses zwischen Insights-Teams und Forschern erfordert die Optimierung von zwei miteinander verbundenen Dynamiken:
- Manager (um eine Kultur des Informationsaustauschs zu fördern und zu ermöglichen)
- Technologisch (zum Speichern, Organisieren und Zusammenführen von Forschungsdaten in verschiedenen Teams)
Die Manager Das Problem ist allgegenwärtig und wird von Managementwissenschaftlern seit Jahrzehnten untersucht und angegangen. Die Quintessenz ist, dass es unerlässlich ist, eine Kultur der Transparenz zu schaffen, in der Forscher die Ressourcen haben, die sie benötigen, um Informationen zu vermitteln (und zu interpretieren).
Die Optimierung der technologischen Dynamik bleibt für viele Insights-Teams eine große Herausforderung. Insbesondere bleiben die Akzeptanzraten für Insights-Repositories hinter denen für andere Research-Tech- (oder ResTech-) Lösungen zurück. Außerdem hat die technologische Innovation bei Insights-spezifischen Repositories nicht mit der Innovation bei Datenspeicherlösungen für verschiedene Anwendungsfälle (z.B. CRMs für Vertriebsteams oder Human Capital Management-Plattformen für Personalabteilungen) Schritt gehalten.
Aber was davon verursacht das andere? Bleibt die Technologie des Insights Repository zurück, weil die Akzeptanz gering ist? Oder hinkt die Einführung von Insights Repositorys hinterher, weil die Insights-Technologie keinen Mehrwert bringt?
Jeder, der in der Insights-Branche arbeitet, weiß: Schlechte Technologie ist die Ursache für dieses Problem.
Die meisten Versuche, das Problem funktionaler, wertschöpfender Insights Repositories zu lösen, müssen noch immer die Nuancen berücksichtigen, die der Arbeit mit Insights eigen sind. Darüber hinaus hat das hohe Innovationstempo im Bereich der Insights dazu geführt, dass die Plattformen für Insights-Repositories nur schwer Schritt halten können. Die Starrheit der Plattformen, die Statik und (ironischerweise) die schlechte Benutzeroberfläche stellen Insights-Manager vor frustrierende Herausforderungen, wenn es darum geht, ihr Team (insbesondere die Forscher vor Ort) davon zu überzeugen, dass es sich lohnt, ihre Zeit und Energie in die Aktualisierung und Pflege ihres Insights-Repositories zu investieren.
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Wenn ein Repositorium für Erkenntnisse mehr Arbeit für die Forscher im Netz verursacht, dann macht es den Gewinn wieder zunichte, der durch die Einführung des Repositoriums erzielt wurde.
Die richtige Art von Repository-Tool für Erkenntnisse
Effektive Insights Repositories sollten sich an drei Schlüsselelementen orientieren, die von Kristi Zuhlke definiert wurden:
- Erkenntnisse, Themen und Geschichten werden mit Tags versehen, indiziert und team- und projektübergreifend vereinheitlicht. Beobachtungen und Informationsbrocken, die das Stammeswissen aus isolierten Studien für alle sichtbar und durchsuchbar machen.
- Rohe Forschungsdaten und Beweise, damit Teams Primärdaten mit neueren Erkenntnissen überprüfen und weitergeben können.
- Außerdem sollten die Backend-Technologien von Insights Repositories die Ergebnisse für Insights Researcher automatisch grafisch darstellen. Sie sollten nicht so konzipiert sein, dass sie von der manuellen Arbeit der Forscher abhängen, um relevante Erkenntnisse zu verknüpfen und neue Erkenntnisse über Projekte hinweg zu entdecken.
Ein Repository für Erkenntnisse ist also nicht nur ein Wiki oder eine „Wissensdatenbank“. Zwar sollten alle Texteinträge durchsuchbar sein, aber ein gutes Insights Repository sollte nicht verlangen, dass die Benutzer große Mengen an narrativen Erkenntnissen einstellen und veröffentlichen, damit die Plattform gemeinsame Themen und Ideen projektübergreifend verknüpfen kann, was sie zu einem Wissensmanagementsystem macht.
Aus diesem Grund ist die Verknüpfung von Forschungsrohdaten für die kontinuierliche Verbesserung eines Insights Repository zur Steigerung der Agilität eines Insights-Teams unerlässlich. Prädiktive Technologien und künstliche Intelligenz können auf diese Rohdaten verweisen, um die Forscher zu völlig neuen Erkenntnissen zu führen – zusätzlich zu den Themen, die die Forscher selbst eingeben (und um diese zu verbessern).
Ein effektives Insights Repository löst das Problem der geringen Akzeptanz von Repositories durch Insights-Teams, indem es die Zeit und Energie der Forscher nicht stiehlt, sondern ergänzt. Und es bricht Erkenntnis-Silos auf, indem es schnelle und automatisierte Verbindungen zwischen verwandten Datenpunkten über Projekte und Programme hinweg ermöglicht, indem es sowohl auf die Eingaben der Forscher als auch auf Rohdaten-Dateien zurückgreift.
Das Ergebnis: Insights-Teams, die in der Lage sind, schnell und unabhängig zu arbeiten, aber einen besseren Überblick über die Arten von Insights haben, die in allen Forschungsinitiativen ihres Unternehmens durchgeführt werden. Dies führt zu qualitativ hochwertigeren Erkenntnissen, minimaler Redundanz und erhöhter Agilität in der Forschung.
Wir haben kürzlich einen Blog zum Thema Datensilos veröffentlicht. Werfen Sie doch einen Blick darauf, um einige inspirierende Einblicke zu erhalten.
Fazit
Zunehmend isolierte Insights-Teams sind ein unglücklicher Nebeneffekt einer wachsenden und reifenden Insights-Abteilung, die ihren verschiedenen Teams eine größere operative Unabhängigkeit ermöglicht. Aber Insights-Silos sind nicht unvermeidlich. Unternehmen können Barrieren abbauen und die wertschöpfende Kommunikation zwischen diesen schnell voranschreitenden und miteinander verbundenen Projekten erleichtern, indem sie ein Insights-Repository wie InsightsHub verwenden, das die Besonderheiten komplexer Insights-Workflows berücksichtigt.
