ניהול נתוני מחקר: מה זה + יתרונות עם דוגמאות

עם ריבוי הנתונים והצורך בתובנות זריזות ומהירות, צוותי מחקר, חוקרים וארגונים ברחבי העולם זקוקים לגישה מהירה יותר לנתונים הנכונים, דבר המתאפשר באמצעות ניהול נתוני מחקר.

המחקר מתבצע מסיבות שונות, כולל מחקר אקדמי, מחקר תמחור, מעקב אחר מותגים, ניטור, מחקר תחרותי, בדיקת מודעות, מעקב אורך, שדרוגי מוצרים ושירותים, שביעות רצון לקוחות ועוד. הנתונים המופקים בתהליך המחקר מגוונים ועצומים.

למד על: מחקר תמחור

גישה לנתונים הנכונים בפורמט הנכון מאפשרת דמוקרטיזציה של נתונים של תובנות, מפחיתה את הסילו במחקר ומבטלת ידע שבטי בעזרת כלים בוגרים לניהול תובנות כגון
InsightsHub
. דו"ח Statista שפורסם לאחרונה קבע כי ההכנסות העולמיות מתעשיית מחקרי השוק עלו על 74.6 מיליארד דולר בשנת 2021, ומספר זה צפוי רק לגדול.

עם נתונים בקנה מידה כזה, זה הכרחי שיהיו מערכות במקום כדי להפיק את המרב מהנתונים בזמן הקצר ביותר האפשרי, וכאן ניהול נתוני המחקר נכנס לתמונה.

למד על:

שלבי תהליך המחקר

מהו ניהול נתוני מחקר?

ניהול נתוני מחקר (או RDM) הוא הפעולה של ארגון, אחסון ושימור נמרצים של נתונים במהלך
מחקר השוק
תהליך. RDM מכסה את מחזור החיים של הנתונים מהתכנון ועד לאנשים, תהליכים וטכנולוגיה, וניטור וגישה ארוכי טווח לנתונים. זהו מחזור מתמשך מתמשך בתהליך הנתונים.

נתוני מחקר מגיעים בצורות וסוגים רבים, במיוחד עם סוגים שונים של
מחקר
הכוללים מחקר איכותני וכמותי. משמעות הדבר היא שהנתונים יכולים להיות גם בקנה מידה וסוגים מרובים. RDM עוזר לסווג, לסווג ולאחסן מידע זה באופן שקל להבין אותו, להפנות אליו ולהסיק ממנו מסקנות.

ניהול נתונים במחקר עוקב אחר יסודות מחזור חיי הנתונים, שהם שלבים קריטיים בניהול נתוני מחקר כמפורט להלן:

• תוכנית: התוכנית כוללת שיתוף בעלי עניין, הגדרת תהליכים, בחירת הכלים, הגדרת בעלי הנתונים ואופן שיתוף הנתונים.
• יצירה: חוקרים וצוותי מחקר יוצרים את הנתונים בצורה של טכניקות איסוף
  נתונים המוגדרות על ידי פרויקטים ולאחר מכן מרכיבים נתונים אלה בפורמטים מובנים עם תגים ומטה-תיאורים רלוונטיים.
• תהליך: נתונים גולמיים אלה מומרים לאחר מכן לנתונים דיגיטליים במבנה הארגון. המידע מנוקה, משופשף ומובנה כדי לחסוך זמן לתובנות.
• ניתוח: מרכיב קריטי של RDM הוא
  ניתוח dat מחקר
  כדי להפיק תובנות מעשיות מהנתונים שנאספו. לאחר מכן ניתן לבנות נתונים אלה לנתונים מתכלים.
• שימור: הנתונים הגולמיים והמנותחים נשמרים לאחר מכן בתבניות שהוגדרו בתהליך הקודם כדי לשמור על איכות המידע.
• שיתוף: נדרשת הפצה של תובנות לבעלי העניין הנכונים בבקרת גישה מבוססת-תפקידים, כך שהתובנות ייושמו לאחר מכן כדי להתאים למטרות עסקיות ומחקריות.
• שימוש חוזר: עם מטה-נתונים, תיוג וסיווג נכונים, ניתן לעשות שימוש חוזר בנתוני מחקר כדי לצייר מתאמים, להגדיל את החזר ההשקעה ולקצר את זמן המחקר.

כל השלבים הנ"ל מסייעים בניהול נתוני מחקר חדשניים והם קריטיים להצלחת מחקר שוק וניהול תובנות.

למד על: מחקר פעולה

יתרונות ניהול נתוני מחקר

למעקב אחר שיטות ניהול נתוני מחקר טובות יש יתרונות רבים. כמה מן החשובים ביותר, עם זאת, הם:

• לשמור על קדושת הנתונים ולהגביר את האחריות

יתרון מהותי של RDM הוא שהוא מאפשר את היכולת לשמור על קדושת הנתונים שנאספו ומגביר את האחריות באופן רוחבי ועבור כל בעלי העניין. קיימת שקיפות מוחלטת באופן שבו המידע נאסף, מאוחסן, נמצא במעקב, משותף ועוד, יחד עם היתרונות הנוספים של ציות לתקנות ותקנות אחסון נתונים. תהליכים מוגדרים מובילים גם לעמימות פחותה לגבי בעלי עניין ובעלי נתונים וכיצד יש לפקח עליהם.

• לחסל את הידע השבטי

מכיוון שיש ציפייה שהנתונים ינוהלו באופן ספציפי, כולם עוקבים אחר אותו תהליך. זה מבטל את הידע השבטי כאשר אנשים עוזבים ארגונים או חברים חדשים נכנסים. זה גם מבטיח שבעלי עניין וחוקרים מצוותים חוצי תפקודים יוכלו להישען על נתוני עבר כדי להסיק מסקנות.

• דמוקרטיזציה של תובנות

תובנות הן עוצמתיות כאשר הן נגישות לצוותים הנכונים בזמן הנכון. עם ניהול נתוני מחקר, יש ביטחון שגם אם מדובר בגישה מבוססת תפקידים, למאגר גדול יותר של חברים יש גישה לנתונים ללא קשר ל תכנון מחקר ולהקליד. יש נראות רבה יותר בכלים המשמשים; הקהל הגיע, פרטני וניתח נתונים, מה שבתורו עוזר לדמוקרטיזציה של תובנות.

• לאפשר ניטור אורך ומחקרי תפנית מהירים

לא משנה איזה סוג של מחקר מתבצע, RDM מאפשר למשתמשים להסיק השוואות ממחקרים קודמים או להשתמש בנתוני העבר כדי לאמת או להפריך השערות. עם גישה קלה לנתונים, יש גם את היכולת לבצע מחקרי אורך או מחקרי תפנית מהירים על ידי הישענות על נתונים מובנים בעבר.

• הימנע מכפילות מאמצים ומחקר

מותגים וארגונים משתמשים
בפלטפורמת מחקר שוק
לערוך מחקרים. עם תוכנית תוכנה לניהול נתונים , תוכל להימנע מביצוע מחדש של אותו מחקר או מחקר דומה וצמצום גבולות המיקום הגיאוגרפי והתוקף של המחקר. זה גם עוזר להפחית כפילות של מאמצים כפי שאתה לא צריך להתחיל מאפס.

• קצר את הזמן והגדל את החזר ההשקעה על המחקר

עם גישה קלה לנתונים מובנים ותובנות, הזמן לתובנות מצטמצם מכיוון שיש הפחתה בכפילות בפרויקטי מחקר. יש גם את היקף המסקנות לנתוני עבר ונתונים על פני דמוגרפיה ואזורים. יש מקום לעשות יותר עם פחות. כל האמור לעיל מסייע להגדיל את החזר ההשקעה של המחקר כמו המאמץ שהושקע הוא פחות, אבל התפוקה גבוהה יותר, אשר מסייע עם
גילוי מתמשך
.

דוגמאות לניהול נתוני מחקר

כפי שניתן לראות לעיל, ניהול נתוני מחקר מהווה חלק בלתי נפרד מארגונים וצוותי מחקר כדי להפיק את המרב מתהליכי המחקר שלהם.

כדי להמחיש זאת טוב יותר באמצעות דוגמה, חשבו על ענקית קמעונאות עם נוכחות במדינות רבות. כדי להישאר מעל המתחרים, ליצור לקוחות דביקים, וליצור כל הזמן במשותף עם הלקוחות, טכניקות מחקר מרובות ושיטות משמשים ברציפות.

מחקר זה מסייע להבין את ערך המותג, התנהגות הצרכנים, רגישות התמחור, שדרוגי מוצרים, שביעות רצון הלקוחות וכו '. על ידי יישום אסטרטגיית RDM מוצקה, המותג יכול להישען על מחקרים קודמים וקיימים, הן איכותיים והן כמותיים, כדי להסיק מסקנות לגבי העדפות תמחור בשווקים שונים, השקות עונתיות, מה עובד בצרכים שונים, תפיסת המותג לעומת המתחרים שלהם וכו '. יש גם את היכולת להסתכל על נתונים היסטוריים כדי לנהל מלאי או תקציב עבור הוצאות שיווק.

כאשר הם נעשים היטב, אסטרטגיית ניהול נתוני מחקר טובה וכלי גילוי הידע

הנכונים יכולים לחולל פלאים עבור מותגים וארגונים כאחד.

הפק את המרב מניהול נתוני המחקר שלך

עם QuestionPro, יש לך גישה
לפלטפורמת מחקר השוק הבוגרת ביותר וכלי
זה עוזר לך לאסוף ולנתח את התובנות החשובות ביותר. על ידי מינוף InsightsHub

, המרכז המאוחד לניהול נתונים, באפשרותך למנף את הפלטפורמה המאוחדת כדי לארגן, לחקור, לחפש ולגלות את נתוני המחקר שלך במאגר מאורגן אחד.

למד אודות: ניהול נתוני לקוחות

התחל עכשיו