Che cos’è un software per il repository di ricerca?
Un software di repository di ricerca è definito come una fonte principale di intuizioni di ricerca che le organizzazioni e i ricercatori utilizzano per scoprire i risultati delle ricerche condotte nel passato e nel presente. L’archivio di ricerca degli utenti è una piattaforma di approfondimenti consolidati che consente ai ricercatori di organizzare, cercare e scoprire tutti i dati delle ricerche e dei sondaggi in un unico archivio di utenti organizzato.
Il repository di ricerca, noto anche come insights hub o insights desk, aiuta i ricercatori a cercare rapidamente gli insight di ricerca passati e presenti. I meta-tag e la strutturazione degli approfondimenti li aiutano a reperire le informazioni molto più rapidamente rispetto ai metodi tradizionali di setaccio dei rapporti di ricerca.
Pensate a Wikipedia per i ricercatori, dove i dati vengono memorizzati e possono essere facilmente recuperati. Ricercatori, stakeholder e decisori possono tornare indietro e fare riferimento agli approfondimenti per definire le aree problematiche o individuare le tendenze.
Quali sono i passaggi per creare un software di repository di ricerca?
Il software di repository di ricerca ha il potenziale per trasformare l’efficienza delle vostre attività di ricerca di mercato. Raccogliere informazioni e prendere decisioni rapide fa la differenza nel mercato di oggi. Creare un archivio di ricerca è semplice. Tuttavia, ci sono alcuni passaggi essenziali da seguire per garantire il successo dell’hub di insight.
Se adottato correttamente, il repository di ricerca sugli utenti può risolvere problemi micro e macro. Fornisce una migliore comprensione dei problemi a lungo e a breve termine. Un software di repository unificato può fornire l’accesso a milioni di punti di dati sotto un unico tetto. Vediamo le fasi di creazione di un software di repository di ricerca all’interno di un’organizzazione.
- Nominare un team per la gestione del software dell’archivio di ricerca: Idealmente, questo team deve comprendere l’intero gruppo di ricerca, gli stakeholder e i responsabili delle decisioni aziendali. Questo team è essenziale per guidare l’adozione e l’implementazione del software.Il team di ricerca principale dovrebbe mantenere le intuizioni all’interno del software per consentire agli altri di utilizzarle in modo efficiente. È meglio nominare dei leader/amministratori all’interno del team per gestire il software. Questi leader devono avere una buona conoscenza dei progetti di ricerca condotti in passato, ma anche del presente e del futuro. Devono sapere come utilizzare il software al massimo delle sue potenzialità e ricavare informazioni utili.
Il cambiamento può essere impegnativo e non tutti lo accettano rapidamente. Il team centrale e i leader devono assicurarsi che ci sia un’unica fonte di informazioni e di verità affinché tutti siano sulla stessa pagina.
- Organizzare i dati della ricerca per una migliore fruibilità: La chiave per ottenere informazioni di alta qualità dal repository è l’organizzazione dei dati per un recupero efficiente. Può sembrare essenziale gestire i progetti in corso, ma l’organizzazione dei dati dei progetti storici consente di fare un passo in più per ottenere informazioni utili. Consigliamo vivamente l’uso di raggruppamenti e meta-tagging per aiutare tutti a raggiungere più rapidamente gli insight.Poiché il tempo è sempre fondamentale, un repository ben organizzato con un gruppo di tag aiuta gli stakeholder a comprendere e utilizzare l’hub degli insight in modo più efficace. Organizzate i dati in base alla posizione, all’ora, al prodotto o a tutto ciò che può aiutare i singoli a scoprire rapidamente gli insight, aumentando così il ROI della ricerca.
- Non dimenticate mai di aggiungere approfondimenti di supporto: Assicuratevi di mostrare l’intera storia che sta dietro alle decisioni prese durante lo studio. Per chi non ha mai lavorato a un determinato progetto deve essere facile comprendere le motivazioni alla base delle decisioni.Inoltre, elencate le migliori pratiche e i passaggi da evitare per dare a tutti gli altri un quadro migliore di qualsiasi progetto. Aggiungete note, osservazioni, feedback, sfide e tutte le informazioni che spiegano perché i ricercatori hanno condotto determinate attività. I team trarranno vantaggio dai dettagli taggati e risparmieranno molto tempo tornando indietro nel tempo per ispezionare i progetti passati. A volte una quantità eccessiva di informazioni può risultare opprimente, ma l’etichettatura può aiutare i ricercatori a recuperare informazioni specifiche.
- Collaborare con diversi tipi di dati: I dati vengono solitamente raccolti da varie fonti in varie forme. Inoltre, i ricercatori applicano diverse tecniche di ricerca, come la ricerca qualitativa e quantitativa, in base alle esigenze della ricerca. Se riuniti sotto un unico tetto, tutti questi dati possono aprire un mondo di possibilità, riducendo il tempo necessario per ricavare informazioni preziose.Anche in questo caso, l’etichettatura delle informazioni porta a una migliore ricercabilità degli approfondimenti e a una migliore comprensione dello studio di ricerca nel suo complesso. Una piattaforma consolidata aiuta i ricercatori a trovare tutto in un unico posto, invece di consultare più archivi e più luoghi di archiviazione dei dati.
- Creare istantanee per evidenziare le informazioni importanti: Gli stakeholder e i decisori aziendali non hanno mai il tempo di studiare un progetto nel dettaglio. Assicuratevi di creare approfondimenti, report e risultati critici e di visualizzarli per raggiungere più rapidamente i clienti.Rapporti facilmente digeribili sono utili per i colleghi che non fanno parte del team di ricerca principale. Inoltre, aiuta gli altri team di ricerca o i nuovi team a individuare più rapidamente le intuizioni e a risparmiare tempo. Informazioni come la metodologia di ricerca, i costi e la tempistica aiutano gli stakeholder esterni a farsi un’idea degli aspetti critici del progetto di ricerca.
- Etichettate i vostri approfondimenti in modo intelligente: Un numero eccessivo di etichette può confondere gli altri, mentre un numero troppo basso può far perdere informazioni. Etichettate i vostri insight con la tassonomia aziendale appropriata. L’indice nell’hub Insights è utile se i tag sono mantenuti correttamente. Definite i tag in anticipo e assicuratevi che tutti abbiano una comprensione di alto livello dei tag per mantenere tutti sulla stessa pagina.Provate a raggruppare i tag. Questo darà impulso all’implementazione del repository per la ricerca degli utenti. Alcuni tag possono sovrapporsi ad altri, ma questo aiuterà gli utenti a cercare e a non perdere nessuna informazione.
Per continuare a imparare, vi consigliamo di leggere il nostro articolo in cui spieghiamo tutto su Insights Engine.
Tipi di software per archivi di ricerca
I software di repository di ricerca possono assumere diverse forme, ma parliamo di quelli più comunemente utilizzati.
- Archivi di ricerca interni: Come suggerisce il nome, i repository interni sono software interni che la maggior parte delle organizzazioni utilizza per archiviare le informazioni. In genere si tratta di strumenti semplici e di base, come soluzioni qualitative e quantitative, strumenti di collaborazione interna e vari software di ricerca. Sebbene sembrino semplici da gestire, non sono sistematici e l’estrazione di dati storici può creare confusione.Molte informazioni vengono insabbiate e perse a causa della mancanza di standardizzazione.
Un paio di esempi sono Airtable e Google Business Suite. A causa dello stress minimo posto sulla standardizzazione delle pratiche, questi strumenti non possono essere affidabili, soprattutto nelle organizzazioni di grandi dimensioni in cui vengono acquisiti migliaia di punti dati al giorno. Le disposizioni limitate per l’etichettatura e la ricerca delle informazioni vi mettono in difficoltà quando è necessaria una ricerca rapida. Questi archivi di ricerca interni rendono difficile l’archiviazione delle informazioni.
- Archivi di ricerca personalizzati: Le organizzazioni più grandi, che dispongono di un buon budget per la ricerca, spesso riconoscono le carenze dei repository sopra citati e sviluppano i propri insight hub personalizzati. Alcuni lavorano a stretto contatto con organizzazioni come Microsoft e WeWork per creare repository personalizzati. Anche se questo può aiutare a risolvere la maggior parte dei problemi, la creazione di un repository personalizzato da zero non è adatta a tutti.Le organizzazioni di piccole o medie dimensioni non hanno il budget o il tempo per costruire un software da zero, anche se una terza parte fa il lavoro pesante. Il costo è ancora elevato e spesso non viene testato sul mercato reale per capire le carenze dello strumento. Le modifiche da apportare possono richiedere tempo e dipendono dal tipo di contratto stipulato con gli sviluppatori. Dovete chiedervi se la vostra organizzazione ha il tempo, le risorse e il budget per costruire un repository da zero.
- Software specializzati per la ricerca e il repository di insight: Negli ultimi anni queste piattaforme hanno cambiato le carte in tavola. A causa delle carenze dei due archivi sopra citati, le organizzazioni di ricerca si sono impegnate a fornire un prodotto che i ricercatori amano. Inoltre, si sono concentrati maggiormente sulle funzionalità dello strumento per ridurre gli sforzi, il tempo e il denaro spesi dal ricercatore.
Esempi di buoni archivi di ricerca sugli utenti
Vediamo quattro esempi di strumenti di repository per la ricerca.
- QuestionPro Insights Hub:
Hub di approfondimento di QuestionPro
è un software di repository robusto, costruito appositamente e scelto da marchi e ricercatori di mercato leader in tutto il mondo. Con la possibilità di avere approfondimenti qualitativi e quantitativi sotto lo stesso tetto, è il software più preferito sul mercato. Lo strumento è costruito da ricercatori per ricercatori e parla quindi la loro lingua. Lo strumento, comodo da usare ma altamente sofisticato, si avvale di una configurazione analitica avanzata che garantisce approfondimenti rapidi, indipendentemente dalle dimensioni dei set di dati. - Laboratorio Aurelius: Aurelius lab è uno strumento leggero ma potente che aiuta i ricercatori a riunire i dati sotto un unico tetto. Il loro scopo è quello di aiutare a gestire i processi di ricerca end-to-end senza lasciare che i ricercatori debbano affrontare complessità che rallentano il processo di ricerca.
- Bloomfire: Bloomfire potenzia l’intelligenza collettiva e la collaborazione. Offrono una base di conoscenza centralizzata per i team dell’organizzazione e mirano a eliminare i silos. Ciò consente ai membri del team di prendere decisioni sicure.
- A coda di rondine: Dovetail aiuta i ricercatori a dare un senso ai dati delle ricerche sui clienti. Questa piattaforma collaborativa è intuitiva e consente ai ricercatori di ricercare facilmente approfondimenti nel software del repository. Il loro scopo è quello di raccogliere informazioni in pochi minuti, non in ore.
