L’elaborazione dei dati viene spesso fraintesa come manipolazione o analisi dei dati, ma è molto di più. Molteplici decisioni vengono prese sulla base di un’accurata elaborazione dei dati e i marchi e i ricercatori si affidano ai dati per prendere decisioni attuabili. L’elaborazione dei dati nella ricerca è una delle componenti più critiche del processo di ricerca e può fare la differenza tra il successo o meno di un marchio.
Mentre i dati delle ricerche di mercato possono essere elaborati in vari modi, tutto si riduce al tipo di intuizioni che si ottengono dai dati raccolti e all’impatto che hanno sui processi decisionali.
Che cos’è l’elaborazione dei dati nella ricerca?
L’elaborazione dei dati nella ricerca è il processo di raccolta ricerca dati e trasformarli in informazioni utilizzabili da più soggetti. Sebbene i dati possano essere esaminati in molti modi e attraverso varie lenti, l’elaborazione dei dati aiuta a dimostrare o confutare teorie, a prendere decisioni aziendali o persino a migliorare prodotti e servizi. L’elaborazione dei dati viene utilizzata anche nella ricerca per comprendere il sentimento dei prezzi, il comportamento e le preferenze dei consumatori e l’analisi della concorrenza.
Attraverso questo processo, gli attori della ricerca trasformano dati qualitativi e dati quantitativi da uno studio di ricerca in un formato leggibile sotto forma di grafici, rapporti o qualsiasi altra cosa che risulti utile agli stakeholder aziendali. Il processo fornisce anche un contesto ai dati raccolti e aiuta a prendere decisioni strategiche.
Pur essendo un aspetto critico di un’azienda, l’elaborazione dei dati è ancora un processo sottoutilizzato nella ricerca. Con la proliferazione dei dati e il numero di studi di ricerca condotti, l’elaborazione e l’inserimento delle informazioni in archivi per la gestione della conoscenza come InsightsHub è fondamentale.
Scoprite una moltitudine di esempi di dati qualitativi in ambito educativo, svelando come questi arricchiscano la nostra comprensione delle dinamiche di apprendimento e delle esperienze degli studenti.
Fasi di elaborazione dei dati nella ricerca
Il ciclo di elaborazione dei dati nella ricerca prevede sei fasi. Analizziamo questi passaggi e perché sono una componente imperativa della disegno di ricerca .
-
Raccolta dei dati di ricerca
Raccolta dati è la fase principale del processo di ricerca. Questo processo può avvenire attraverso varie tecniche di ricerca online e offline e può essere un mix di metodi di ricerca primaria e secondaria. La forma di raccolta dati più comunemente utilizzata è quella dei sondaggi di ricerca. Tuttavia, con una maturità piattaforma di ricerca di mercato è possibile raccogliere dati qualitativi attraverso focus group, moduli di discussione e altro ancora.
IMPARARE SU: I migliori strumenti di raccolta dati
-
Preparazione dei dati di ricerca
La seconda fase della gestione dei dati di ricerca consiste nel preparare i dati per eliminare le incongruenze, rimuovere i dati di indagine errati o incompleti e pulire i dati per mantenere il consenso. Questa fase è cruciale, poiché dati insufficienti potrebbero rendere gli studi di ricerca del tutto inutili e costituire una perdita di tempo e di sforzi.
IMPARARE SU: Gestione dei dati dei clienti
-
Inserimento dei dati di ricerca
Il passo successivo consiste nell’inserire i dati ripuliti in un formato leggibile digitalmente e coerente con le politiche organizzative, le esigenze di ricerca e altro ancora. Questa fase è fondamentale perché i dati vengono poi inseriti in sistemi online compatibili con la gestione dei dati di ricerca.
-
Elaborazione dei dati di ricerca
Una volta inseriti i dati nei sistemi, è fondamentale elaborarli per dare loro un senso. Le informazioni vengono elaborate in base alle esigenze, ai tipi di dati raccolti, al tempo disponibile per l’elaborazione dei dati e a numerosi altri fattori. Si tratta di una delle componenti più critiche del processo di ricerca.
-
Output dei dati di ricerca
Questa fase dell’elaborazione dei dati di ricerca è quella in cui i dati vengono trasformati in approfondimenti. Questa fase consente ai proprietari dell’azienda, agli stakeholder e ad altro personale di esaminare i dati in grafici, diagrammi, rapporti e altri formati di facile consumo.
-
Conservazione dei dati di ricerca elaborati
La fase finale delle fasi di elaborazione dei dati è l’archiviazione. È essenziale mantenere i dati in un formato indicizzabile, ricercabile e che crei un’unica fonte di verità. Le piattaforme di gestione della conoscenza sono le più utilizzate per l’archiviazione dei dati di ricerca elaborati.
Vantaggi dell’elaborazione dei dati nella ricerca
L’elaborazione dei dati è in grado di distinguere tra le intuizioni attuabili e la loro mancanza nel processo di ricerca. Tuttavia, l’elaborazione dei dati di ricerca presenta alcuni vantaggi e benefici specifici. Essi sono:
-
Elaborazione e gestione semplificate:
Quando si elaborano i dati di ricerca, c’è un’alta probabilità che questi dati vengano utilizzati per molteplici scopi in questo momento e in futuro. Un’elaborazione accurata dei dati aiuta a semplificare il trattamento e la gestione dei dati di ricerca.
-
Migliorare il processo decisionale:
Con un’elaborazione accurata dei dati, la probabilità di dare un senso ai dati per arrivare a decisioni più rapide e migliori diventa possibile. Le decisioni vengono prese sulla base di dati che raccontano storie e non per capriccio.
-
Democratizzazione delle intuizioni:
L’elaborazione dei dati consente di trasformare i dati grezzi in un formato adatto a più team e personale. I dati di facile consumo consentono la democratizzazione degli approfondimenti.
-
Costi ridotti e ROI elevato:
Le decisioni basate sui dati aiutano i marchi e le organizzazioni a prendere decisioni basate su dati comprovati e provenienti da fonti credibili. Ciò contribuisce a ridurre i costi, poiché le decisioni sono legate ai dati. Il processo aiuta anche a mantenere un ROI molto elevato sulle decisioni aziendali.
-
Facilità di archiviazione, reportistica e distribuzione:
I dati elaborati sono più facili da archiviare e gestire, poiché i dati grezzi sono strutturati. Questi dati sono consultabili e accessibili in futuro e possono essere richiamati in caso di necessità.
Elaborazione dei dati nella ricerca Esempi
Ora che conoscete le sfumature più sottili dell’elaborazione dei dati nella ricerca, vediamo alcuni esempi specifici che vi aiuteranno a comprenderne l’importanza.
Esempio presso un marchio SaaS globale
I marchi di software-as-a-service (Saas) hanno un’impronta globale e hanno una pletora di clienti – più volte sia B2B che B2C. Ogni marchio e cliente ha problemi diversi che spera di risolvere utilizzando la piattaforma SaaS e quindi ha esigenze diverse. Durante la conduzione ricerca sui consumatoriIl marchio SaaS è in grado di comprendere le aspettative dei consumatori, i comportamenti di acquisto e di vendita e altro ancora. Questo aiuta anche a profilare i clienti, ad allineare i miglioramenti dei prodotti o dei servizi, a gestire le spese di marketing e altro ancora sulla base dei dati di ricerca elaborati.
Altri esempi di questo trattamento dei dati sono i marchi di vendita al dettaglio con un’impronta globale negli Stati Uniti e con clienti di varie fasce demografiche. demografici produttori e distributori di veicoli con più concessionari e altro ancora. Chiunque conduca ricerche di mercato deve sfruttare l’elaborazione dei dati per dare un senso ai dati stessi.
IMPARARE SU: Strategie e suggerimenti per il marketing delle concessionarie
Elaborate i dati della vostra ricerca con QuestionPro
La raccolta di dati di ricerca, compresi i sondaggi e altri dati qualitativi, è possibile con una piattaforma di ricerca di livello aziendale come QuestionPro . Data la natura dello strumento, esiste anche la possibilità di elaborare i dati e prendere decisioni importanti. La piattaforma consente inoltre di elaborare e archiviare i dati per facilitarne l’accesso. Inizia subito!
