{"id":831684,"date":"2021-05-18T06:45:14","date_gmt":"2021-05-18T06:45:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/archivio-ricerca-approfondimenti\/"},"modified":"2024-01-24T17:26:21","modified_gmt":"2024-01-24T17:26:21","slug":"archivio-ricerca-approfondimenti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/archivio-ricerca-approfondimenti\/","title":{"rendered":"Deposito di insight: Cos’\u00e8, metodo ed esempi"},"content":{"rendered":"\n
Le organizzazioni di tutto il mondo utilizzano QuestionPro per vari studi di complessit\u00e0, natura, tipologia e durata. In qualit\u00e0 di partner di riferimento per i ricercatori di tutto il mondo, l’ecosistema QuestionPro raccoglie milioni di risposte all’anno. Ora moltiplicate questo dato per tutte le ricerche condotte a livello globale. Si tratta di milioni di punti di dati in vari studi che si estendono a tutta la gamma di raccolta e gestione degli insight.<\/span><\/p>\n\n IMPARARE SU: Approfondimento sul marketing<\/p>\n\n Molti dei nostri partner ci dicono che c’\u00e8 qualcosa di fondamentalmente sbagliato nel modo in cui i dati della ricerca vengono creati e condivisi:<\/span><\/p>\n\n Nel corso di questo blog, approfondiremo tutti questi problemi e come la creazione di un repository di insight aiuti a risolverli e a democratizzare gli insight in un flusso di lavoro<\/a> strutturato ed efficiente<\/a> per la gestione della conoscenza. Questo blog far\u00e0 anche luce su come una gestione pi\u00f9 intelligente dei dati di ricerca con un insight desk o un repository di ricerca aiuti il processo di scoperta continua, riduca i tempi e faccia risparmiare i costi ai team di ricerca e alle organizzazioni.<\/span><\/p>\n\n \n IMPARARE SU:<\/strong>\n<\/em> \n Fasi del processo di ricerca<\/a>\n<\/em><\/p>\n\n Contenuto<\/p>\n Un insight repository o un repository di ricerca \u00e8 definito come una fonte centrale di verit\u00e0 a cui i ricercatori e le parti interessate possono rivolgersi per scoprire gli insight sulla ricerca condotta da un’organizzazione, sia passata che presente. Si tratta di una piattaforma consolidata per organizzare, esplorare, cercare e scoprire tutti i dati di ricerca in un unico archivio organizzato.<\/span><\/p>\n\n Pensate al repository di insight (noto anche come insight desk o insight hub) come a una piattaforma centralizzata che mette in superficie rapidamente gli insight dei clienti e delle ricerche in un modello di facile comprensione e aiuta la scoperta continua. Il pi\u00f9 delle volte, gli stakeholder e i ricercatori aziendali si lamentano di non sapere quali ricerche siano state condotte o di non avere a disposizione dati e report storici su cui fare affidamento o con cui confrontarsi. Il repository di insight risolve questo problema consentendo un facile accesso a <\/span>\n dati di ricerca<\/span>\n<\/a> per consentire la scoperta continua di approfondimenti, indipendentemente dalla scala o dai tipi di ricerca, comprese le indagini qualitative, le interviste 1-1 e le ricerche sui clienti, o anche i dati esistenti della ricerca comportamentale<\/a>. <\/span> <\/p>\n\n Pensate al repository di ricerca come a una Wikipedia per i team di ricerca, gli stakeholder aziendali, i responsabili delle decisioni e altri ancora, dove \u00e8 possibile cercare gli studi passati, basarsi sulle intuizioni, vedere la progressione di un grafico di conoscenza e, soprattutto, ridurre i tempi e i costi delle intuizioni future. <\/span><\/p>\n\n Un repository di insight<\/strong> assicura l’amalgama dello stack tecnologico esistente di strumenti di ricerca, collaborazione e comunicazione. Inoltre, consente la gestione dei flussi di lavoro, l’accesso alle API dei fornitori, lo stato e le notifiche in tempo reale, e un motore che produce approfondimenti intelligenti in modo scalabile. <\/span><\/p>\n\n Il repository di insight \u00e8 costituito da tre livelli fondamentali di dati:<\/span><\/b><\/p>\n\n Nel complesso, il repository di insight \u00e8 uno strumento di co-creazione che aiuta a rompere i silos dei dati di ricerca e a democratizzare gli insight. <\/span><\/p>\n\n Ora esiste una struttura che permette di capire perch\u00e9 esiste l’esigenza aziendale di un repository di insight, ma anche le cause effettive che hanno reso necessaria una soluzione di questo tipo. In linea di massima, la ricerca rientra in due categorie: la ricerca generativa, che mira a sbloccare le opportunit\u00e0 per i marchi, e la ricerca valutativa, che testa determinati casi d’uso e soluzioni. <\/span><\/p>\n\n In entrambi i casi di utilizzo degli insight c’\u00e8 una fondamentale mancanza di gestione della conoscenza e di insight scalabili. Tradizionalmente, ci sono stati problemi di ricerca di dati passati, di aggiornamento dei nuovi membri, di sfruttamento delle ricerche passate, di perdita di conoscenze in singoli studi, di conoscenze tribali e altro ancora. Per rendere scalabile il processo di insight, le aziende e le organizzazioni devono superare questi problemi specifici. I problemi pi\u00f9 importanti che hanno reso necessario un archivio di dati<\/a> o di insight sono i seguenti:<\/span><\/p>\n\n La ricerca e i dati sono estremamente isolati<\/b><\/p>\n\n Le organizzazioni conducono ricerche<\/a> con diverse frequenze, scale e complessit\u00e0. I diversi gruppi all’interno di un’organizzazione possono condurre ricerche in prima persona o inviarle a ricercatori specializzati che poi conducono gli studi. A ci\u00f2 si aggiungono i fattori variabili della ricerca tra altre divisioni, unit\u00e0 aziendali e sedi geografiche con diversi tipi di studi. Pensate agli studi sui clienti, alla ricerca sull’usabilit\u00e0, ai focus group online, alla ricerca quantitativa, e poi ai cumuli di <\/span>dati del sondaggio<\/span><\/a> raccolti. Tutti questi trovano spazio in piccoli gruppi, ma non vengono mai democratizzati. I dati della ricerca sono altamente isolati e non c’\u00e8 modo per nessuno di dare un senso a questi dati dopo un periodo specifico. Anche se questi dati vengono trovati per caso, contengono molte conoscenze tribali che \u00e8 difficile interpretare.<\/span><\/p>\n\n La stessa ricerca viene condotta pi\u00f9 volte<\/b><\/p>\n\n Un altro fattore importante che ha determinato la necessit\u00e0 della nascita di un insights desk \u00e8 il numero di volte in cui la stessa ricerca viene condotta pi\u00f9 volte. Il pi\u00f9 delle volte, quando i nuovi membri entrano a far parte dei team, partono per eseguire studi che sono gi\u00e0 stati completati in precedenza e traggono spunti di riflessione gi\u00e0 raccolti in precedenza. Ci\u00f2 contribuisce alla perdita di tempo e di denaro e riduce il ROI degli approfondimenti. Il pi\u00f9 delle volte, gli stakeholder aziendali diffidano degli approfondimenti che i ricercatori inviano loro. Con il tempo, poich\u00e9 le ricerche e i dati riecheggiano sentimenti simili, si toglie credibilit\u00e0 ai ricercatori e ai rapporti di ricerca.<\/span><\/p>\n\n I rapporti di ricerca passano inosservati<\/b><\/p>\n\n I rapporti di ricerca vengono prodotti alla fine di ogni studio, ma purtroppo non esiste una struttura che ne definisca le modalit\u00e0 di produzione, archiviazione e distribuzione. Se a questo si aggiunge la complessit\u00e0 del modo in cui i ricercatori interpretano i dati e il mancato allineamento delle intuizioni ai problemi aziendali, questi rapporti vengono insabbiati. Il pi\u00f9 delle volte, questi rapporti sono anche difficili da trovare, poich\u00e9 risiedono in luoghi diversi e, col tempo, diventano obsoleti. Un altro problema dei rapporti \u00e8 che non c’\u00e8 una struttura basata sui dati per i risultati o le raccomandazioni, il che porta a un maggiore livello di sfiducia tra gli stakeholder. <\/span><\/p>\n\n I flussi di lavoro sono arbitrari<\/b><\/p>\n\n Le grandi organizzazioni complesse non hanno una visione della ricerca condotta su scala pi\u00f9 ampia e degli stakeholder coinvolti a causa della complessit\u00e0 dei dati raccolti. Inoltre, i vari stakeholder considerano i problemi aziendali in modo diverso e possono richiedere approfondimenti diversi per studi simili. Le forme di assunzione del progetto variano da persona a persona e anche i metodi di ricerca sono diversi. In questo modo, ogni flusso di lavoro diventa eccezionalmente arbitrario e, di conseguenza, dare un senso ai processi dopo un determinato momento diventa molto complesso. <\/span><\/p>\n\n La scoperta della conoscenza \u00e8 inesistente<\/b><\/p>\n\n Ogni progetto di ricerca ha un motivo. Ricerca e <\/span>indagini di ricerca<\/span><\/a> vengono effettuate per esigenze specifiche (brand, customer churn<\/a>, ecc.), dove queste tassonomie aziendali sono tipicamente acquisite in conversazioni, e-mail e conoscenze tribali. Tradizionalmente, non c’era modo di creare tassonomie aziendali e di impostare meta tag per studi di ricerca da cui trarre spunti. Anche i nuovi membri non hanno trasparenza sugli studi passati e sui risultati e gli apprendimenti degli studi passati in un archivio centralizzato.<\/span><\/p>\n\n Il mercato e gli strumenti esistenti sono frammentati<\/b><\/p>\n\n Una delle maggiori sfide che hanno giustificato la creazione di un archivio di insight \u00e8 che il mercato e gli strumenti esistenti sono molto frammentati. A ci\u00f2 si aggiunge la complessit\u00e0 delle varie soluzioni, dei software, degli stack tecnologici attuali e degli strumenti di comunicazione e gestione. Si tratta di un mix di conversazioni e interazioni a pi\u00f9 livelli. Esistono strumenti per la richiesta di studi, strumenti di gestione dei progetti, software per la gestione degli studi, rapporti di ricerca e altro ancora. Non solo, ci sono strumenti di comunicazione interna<\/a>, e poi la comunicazione con i fornitori, le loro API, ecc. aggiunge complessit\u00e0 al flusso e alla gestione della conoscenza. <\/span><\/p>\n\n Dimostrare il ROI della ricerca<\/b><\/p>\n\n A causa della natura frammentaria di questi strumenti, i cicli di ricerca diventano pi\u00f9 lunghi e complicati. Altri fattori contribuiscono alla complessit\u00e0 della ricerca e possono influenzare i questionari<\/a> utilizzati, i fornitori impiegati, il campione di intervistati raggiunto, gli strumenti utilizzati e altro ancora. Per questo motivo, la maggior parte degli studi di ricerca critici richiede un tempo molto lungo per passare dalla fase di ideazione a quella di analisi operativa, applicando comunque uno strato di complessit\u00e0 e incertezza. In questo modo, quando si prendono le decisioni, \u00e8 difficile collegare il processo di ricerca al fattore finale effettivo e diventa difficile giustificare il ROI della ricerca.<\/span><\/p>\n\n Questi fattori hanno contribuito alla necessit\u00e0 di creare un sistema che rendesse il processo di ricerca e approfondimento pi\u00f9 semplice, efficiente e veloce. <\/span><\/p>\n\n Il repository di insight \u00e8 costituito da molteplici parti mobili che rendono la vita dei ricercatori e delle organizzazioni migliore ed efficiente. Alcuni dei suoi significativi benefici e vantaggi includono<\/span><\/p>\n\n
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Che cos’\u00e8 un archivio di ricerca e approfondimento?<\/b><\/h2>\n\n
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L’esigenza aziendale di un archivio di insight e ricerca<\/b><\/h3>\n\n
Vantaggi e benefici dell’utilizzo di un repository di insight e ricerca<\/b><\/h3>\n\n