Con la proliferazione dei dati e la necessità di approfondimenti agili e veloci, i team di ricerca, i ricercatori e le organizzazioni di tutto il mondo hanno bisogno di un accesso più rapido ai dati corretti, cosa che è possibile grazie alla gestione dei dati di ricerca.
La ricerca viene condotta per vari motivi, tra cui la ricerca accademica, la ricerca sui prezzi, il monitoraggio del marchio, la ricerca sulla concorrenza, i test pubblicitari, il monitoraggio longitudinale, l’aggiornamento dei prodotti e dei servizi, la soddisfazione dei clienti, ecc. I dati generati durante il processo di ricerca sono diversi e vasti.
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L’accesso ai dati corretti nel formato appropriato consente la democratizzazione dei dati di insight, riduce il silo della ricerca ed elimina la conoscenza tribale con strumenti di gestione degli insight maturi come
InsightsHub
. Un recente rapporto di Statista ha dichiarato che il Il fatturato globale del settore delle ricerche di mercato ha superato i 74,6 miliardi di dollari nel 2021.e si prevede che tale cifra sia destinata a crescere.
Con dati di questa portata, è indispensabile disporre di sistemi che permettano di sfruttare al meglio i dati nel minor tempo possibile: è qui che entra in gioco la gestione dei dati di ricerca.
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Fasi del processo di ricerca
Che cos’è la gestione dei dati di ricerca?
La gestione dei dati di ricerca (o RDM) è l’azione di organizzare, archiviare e conservare vigorosamente i dati nel corso delle
ricerca di mercato
processo. La RDM copre il ciclo di vita dei dati, dalla pianificazione alle persone, ai processi e alla tecnologia, fino al monitoraggio a lungo termine e all’accesso ai dati. Si tratta di un ciclo continuo durante il processo dei dati.
I dati della ricerca si presentano in molte forme e tipologie, in particolare con i vari tipi di
ricerca
che comprendono ricerche qualitative e quantitative. Ciò significa che i dati possono anche essere di diverse scale e tipi. L’RDM aiuta a classificare, categorizzare e archiviare queste informazioni in modo da renderle facilmente comprensibili, consultabili e da cui trarre inferenze.
La gestione dei dati nella ricerca segue i fondamenti del ciclo di vita dei dati, che costituiscono le fasi critiche della gestione dei dati della ricerca, come elencato di seguito:
- Piano: Il piano comprende il coinvolgimento delle parti interessate, la definizione dei processi, la scelta degli strumenti, la definizione dei proprietari dei dati e le modalità di condivisione dei dati.
- Creare: I ricercatori e i team di ricerca creano i dati sotto forma di
raccolta dati
tecniche di raccolta dati definite dai progetti e poi mettono insieme questi dati in formati strutturati con tag e meta-descrizioni pertinenti. - Processo: Questi dati grezzi vengono poi convertiti in dati digitali nella struttura dell’organizzazione. Le informazioni vengono pulite, analizzate e strutturate per eliminare i tempi di approfondimento.
- Analizzare: Una componente critica della RDM è
l’analisi dei dati di ricerca
a per trarre spunti di riflessione dai dati raccolti. Questi dati possono poi essere strutturati in dati consumabili. - Conservazione: I dati grezzi e analizzati vengono poi conservati nei formati definiti nel processo precedente per mantenere la qualità delle informazioni.
- Condividere: È necessario distribuire gli insight ai giusti stakeholder con un controllo degli accessi basato sui ruoli, in modo che gli insight vengano utilizzati per raggiungere gli obiettivi aziendali e di ricerca.
- Riutilizzo: Con i metadati, l’etichettatura e la categorizzazione corretti, è possibile riutilizzare i dati della ricerca per trarre correlazioni, aumentare il ROI e ridurre i tempi degli studi di ricerca.
Tutte le fasi sopra descritte contribuiscono a una gestione innovativa dei dati di ricerca e sono fondamentali per il successo delle ricerche di mercato e della gestione degli insight.
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Vantaggi della gestione dei dati di ricerca
Seguire buone pratiche di gestione dei dati di ricerca ha molteplici vantaggi. Alcuni dei più importanti, tuttavia, sono:
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Mantenere la sacralità dei dati e aumentare la responsabilità
Un vantaggio essenziale della RDM è che consente di mantenere la sacralità dei dati raccolti e aumenta la responsabilità a livello generale e per tutte le parti interessate. La trasparenza è assoluta per quanto riguarda il modo in cui le informazioni vengono raccolte, archiviate, tracciate, condivise e altro ancora, oltre ai vantaggi aggiuntivi derivanti dal rispetto delle norme e dei regolamenti in materia di archiviazione dei dati. I processi definiti portano anche a una minore ambiguità riguardo agli stakeholder e ai proprietari dei dati e alle modalità di monitoraggio.
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Eliminare le conoscenze tribali
Poiché ci si aspetta che i dati vengano gestiti in un modo specifico, tutti seguono lo stesso processo. In questo modo si elimina la conoscenza tribale quando le persone lasciano l’organizzazione o nuovi membri entrano a farne parte. Inoltre, garantisce che gli stakeholder e i ricercatori dei team interfunzionali possano basarsi sui dati passati per trarre conclusioni.
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Democratizzare gli approfondimenti
Gli insight sono potenti quando sono accessibili ai team giusti al momento giusto. Con la gestione dei dati di ricerca, c’è la garanzia che, anche se l’accesso è basato sui ruoli, un gruppo più ampio di membri ha accesso ai dati, indipendentemente dal tipo di accesso. disegno di ricerca e tipo. C’è una maggiore visibilità degli strumenti utilizzati, del pubblico raggiunto, dei dati granulari e analizzati, che a loro volta contribuiscono a democratizzare gli insight.
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Consentono il monitoraggio longitudinale e studi di rapida esecuzione
Indipendentemente dal tipo di ricerca che si sta conducendo, l’RDM consente agli utenti di fare confronti con studi passati o di utilizzare i dati passati per convalidare o confutare le ipotesi. Grazie alla facilità di accesso ai dati, è possibile condurre studi longitudinali o studi di rapida esecuzione basandosi su dati strutturati e passati.
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Evitare la duplicazione degli sforzi e della ricerca
I marchi e le organizzazioni utilizzano una
piattaforma di ricerca di mercato
per condurre studi di ricerca. Con un piano software di gestione dei dati in atto, si può evitare di ripetere la stessa ricerca o una simile, riducendo i confini di geo-localizzazione e la validità della ricerca. Inoltre, contribuisce a ridurre la duplicazione degli sforzi, in quanto non è necessario ripartire da zero.
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Ridurre i tempi e aumentare il ROI della ricerca
Grazie alla facilità di accesso ai dati strutturati e agli approfondimenti, i tempi di realizzazione degli approfondimenti si riducono, in quanto si riduce la duplicità dei progetti di ricerca. Inoltre, è possibile fare inferenze su dati passati e su dati demografici e regionali. È possibile fare di più con meno. Tutto ciò contribuisce ad aumentare il ROI della ricerca, in quanto lo sforzo speso è minore, ma il risultato è maggiore, il che contribuisce a
scoperta continua
.
Esempi di gestione dei dati di ricerca
Come si è visto, la gestione dei dati di ricerca è parte integrante delle organizzazioni e dei gruppi di ricerca per ottenere il massimo dai loro processi di ricerca.
Per illustrare meglio questo aspetto con un esempio, consideriamo un gigante della vendita al dettaglio presente in molti Paesi. Per rimanere al di sopra della concorrenza, per creare clienti “appiccicosi” e per co-creare costantemente con i clienti, si utilizzano continuamente molteplici tecniche e metodi di ricerca.
Questa ricerca aiuta a comprendere il valore del marchio, il comportamento dei consumatori, la sensibilità ai prezzi, gli aggiornamenti dei prodotti, la soddisfazione dei clienti, ecc. Implementando una solida strategia di RDM, il marchio può basarsi su studi passati ed esistenti, sia qualitativi che quantitativi, per trarre conclusioni sulle preferenze di prezzo nei vari mercati, sui lanci stagionali, su ciò che funziona in base alle diverse esigenze, sulla percezione del marchio rispetto ai concorrenti, ecc. È inoltre possibile esaminare i dati storici per gestire l’inventario o il budget per le spese di marketing.
Se ben fatta, una buona strategia di gestione dei dati di ricerca e i giusti strumenti di
strumenti di scoperta della conoscenza
possono fare miracoli sia per i marchi che per le organizzazioni.
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