עיבוד נתונים במחקר: מה זה, שלבים ודוגמאות

עיבוד נתונים הוא לעתים קרובות לא מובן כמו מניפולציה נתונים או ניתוח נתונים, אבל זה הרבה יותר מזה. החלטות מרובות מתקבלות על סמך עיבוד מדויק של נתונים, ומותגים וחוקרים מסתמכים על נתונים כדי לקבל החלטות מעשיות. עיבוד הנתונים במחקר הוא אחד המרכיבים הקריטיים ביותר בתהליך המחקר והוא יכול להיות ההבדל בין מותגים מצליחים או לא.

בעוד שניתן לעבד נתוני מחקר שוק במספר דרכים, הכל מסתכם בסוג התובנות שאתה מפיק מהנתונים שנאספו וההשפעה שיש להם על תהליכי קבלת ההחלטות שלך.

מהו עיבוד נתונים במחקר?

עיבוד נתונים במחקר הוא תהליך של איסוף מחקר נתונים והפיכתם למידע שמיש לבעלי עניין מרובים. בעוד שניתן להסתכל על נתונים בדרכים רבות ודרך עדשות שונות, עיבוד נתונים מסייע להוכיח או להפריך תיאוריות, עוזר לקבל החלטות עסקיות, או אפילו לקדם שיפורים במוצרים ושירותים. עיבוד נתונים משמש אפילו במחקר כדי להבין סנטימנטים תמחור, התנהגות צרכנים והעדפות, וניתוח תחרותי.

באמצעות תהליך זה, בעלי עניין במחקר הופכים נתונים איכותניים ונתונים כמותיים ממחקר לפורמט קריא בצורה של גרפים, דוחות או כל דבר אחר שבעלי עניין עסקיים מדברים אליו. התהליך גם מספק הקשר לנתונים שנאספו ומסייע בהחלטות עסקיות אסטרטגיות.

למרות שזה היבט קריטי של העסק, עיבוד נתונים הוא עדיין תהליך מנוצל מספיק במחקר. עם התפשטות הנתונים ומספר המחקרים שנערכו, עיבוד והכנסת המידע למאגרי ניהול ידע כמו InsightsHub הוא קריטי.

גלה שפע של דוגמאות לנתונים איכותיים בחינוך, וגלה כיצד הם מעשירים את הבנתנו את דינמיקת הלמידה ואת חוויות התלמידים.

שלבי עיבוד נתונים במחקר

מחזור עיבוד הנתונים במחקר כולל שישה שלבים. בואו נסתכל על צעדים אלה ומדוע הם מרכיב הכרחי של עיצוב מחקר .

• איסוף נתוני מחקר

איסוף נתונים הוא השלב הראשוני בתהליך המחקר. תהליך זה יכול להיות באמצעות טכניקות מחקר מקוונות ולא מקוונות שונות ויכול להיות שילוב של שיטות מחקר ראשוניות ומשניות. הצורה הנפוצה ביותר של איסוף נתונים היא סקרי מחקר. עם זאת, עם בוגר פלטפורמת מחקר שוק , אתה יכול לאסוף נתונים איכותיים באמצעות קבוצות מיקוד, מודולי דיון, ועוד.

למד על: הכלים הטובים ביותר לאיסוף נתונים

• הכנת נתוני מחקר

השלב השני בניהול נתוני מחקר הוא הכנת הנתונים כדי למנוע חוסר עקביות, להסיר נתוני סקר פגומים או חלקיים ולנקות את הנתונים כדי לשמור על קונצנזוס. צעד זה הוא קריטי מכיוון שנתונים לא מספיקים עלולים להפוך מחקרים לחסרי תועלת לחלוטין ועלולים להיות בזבוז זמן ומאמץ.

למד אודות: ניהול נתוני לקוחות

• הזנת נתוני מחקר

השלב הבא הוא העברת הנתונים המנוקים לפורמט קריא דיגיטלית התואם למדיניות ארגונית, לצרכי מחקר ועוד. שלב זה הוא קריטי מכיוון שהנתונים מועברים לאחר מכן למערכות מקוונות התואמות לניהול נתוני מחקר.

• עיבוד נתוני מחקר

ברגע שהנתונים מוזנים למערכות, זה קריטי לעבד את הנתונים האלה כדי להבין אותם. המידע מעובד על בסיס צרכים, סוגי הנתונים שנאספים, הזמן הזמין לעיבוד נתונים וגורמים רבים אחרים. זהו אחד המרכיבים הקריטיים ביותר בתהליך המחקר.

• פלט נתוני המחקר

שלב זה של עיבוד נתוני מחקר הוא המקום שבו הם הופכים לתובנות. שלב זה מאפשר לבעלי עסקים, בעלי עניין ואנשי צוות אחרים להסתכל על נתונים בגרפים, תרשימים, דוחות ופורמטים קלים אחרים לצריכה.

• אחסון נתוני המחקר המעובדים

השלב הסופי של שלבי עיבוד הנתונים הוא האחסון. שמירה על הנתונים בתבנית הניתנת לאינדקס, ניתנת לחיפוש ויוצרת מקור אמת יחיד היא חיונית. פלטפורמות ניהול ידע משמשות לרוב לאחסון נתוני מחקר מעובדים.

היתרונות של עיבוד נתונים במחקר

עיבוד נתונים יכול להבדיל בין תובנות מעשיות לבין חוסר קיומן בתהליך המחקר. עם זאת, ישנם כמה יתרונות ויתרונות ברורים של עיבוד נתוני מחקר. הם:

• עיבוד וניהול יעילים:

כאשר נתוני המחקר מעובדים, קיימת סבירות גבוהה כי נתונים אלה ישמשו למטרות מרובות ברגע זה ובעתיד. עיבוד נתונים מדויק עוזר לייעל את אופן הטיפול והניהול של נתוני מחקר.

• קבלת החלטות טובה יותר:

עם עיבוד נתונים מדויק, ההסתברות להבין את הנתונים כדי להגיע להחלטות מהר יותר וטוב יותר הופכת לאפשרית. ההחלטות מתקבלות על סמך נתונים שמספרים סיפורים ולא על פי גחמה.

• דמוקרטיזציה של תובנות:

עיבוד נתונים מאפשר להפוך נתונים גולמיים לפורמט שמתאים למספר צוותים ואנשי צוות. נתונים קלים לצריכה מאפשרים דמוקרטיזציה של נתונים של תובנות.

• עלויות מופחתות והחזר השקעה גבוה:

החלטות מגובות נתונים מסייעות למותגים ולארגונים לקבל החלטות המבוססות על נתונים מגובים בראיות ממקורות אמינים. זה עוזר להפחית עלויות מכיוון שההחלטות מקושרות לנתונים. התהליך גם עוזר לשמור על ROI גבוה מאוד על החלטות עסקיות.

• קל לאחסון, דיווח והפצה:

קל יותר לאחסן ולנהל נתונים מעובדים מכיוון שיש מבנה לנתונים גולמיים. נתונים אלה יהיו ניתנים להתייחסות ונגישים בעתיד וניתן יהיה לקרוא להם בעת הצורך.

עיבוד נתונים במחקר דוגמאות

עכשיו שאתה מכיר את הניואנסים העדינים יותר של עיבוד נתונים במחקר, תן לנו להסתכל על דוגמאות ספציפיות שיעזרו לך להבין את חשיבותו.

דוגמה במותג SaaS עולמי

למותגי תוכנה כשירות (Saas) יש טביעת רגל גלובלית ויש להם שפע של לקוחות – פי כמה וכמה לקוחות B2B ו- B2C. לכל מותג ולקוח יש בעיות שונות שהם מקווים לפתור באמצעות פלטפורמת SaaS ולכן יש להם צרכים ייחודיים. תוך כדי ניצוח מחקר צרכניםמותג SaaS יכול להבין את ציפיות הצרכנים, התנהגויות קנייה וקנייה ועוד., זה גם עוזר ליצור פרופיל לקוחות, ליישר שיפורים במוצרים או בשירותים, לנהל הוצאות שיווק ועוד על בסיס נתוני המחקר המעובדים.

דוגמאות אחרות לעיבוד נתונים זה כוללות מותגים קמעונאיים עם טביעת רגל גלובלית בארצות הברית עם לקוחות בדמוגרפיות שונות יצרני ומפיצי רכב עם סוכנויות מרובות, ועוד. כל מי שמבצע מחקר שוק צריך למנף את עיבוד הנתונים כדי להבין את הנתונים.

למד על: סוכנויות שיווק, אסטרטגיות וטיפים

עבד את נתוני המחקר שלך באמצעות QuestionPro

איסוף נתוני מחקר, כולל מחקר סקר ונתונים איכותניים אחרים, אפשרי עם פלטפורמת מחקר ברמה ארגונית כמו QuestionPro . בשל אופיו של הכלי, קיימת גם האפשרות המובהקת לעבד נתונים ולקבל החלטות חשובות. הפלטפורמה גם מאפשרת לך לעבד ולאחסן נתונים לגישה נוחה. התחל עכשיו!

למד עוד