การจัดการข้อมูลการวิจัย: มันคืออะไร + ประโยชน์พร้อมตัวอย่าง

ด้วยการแพร่กระจายของข้อมูลและความต้องการข้อมูลเชิงลึกที่คล่องตัวและรวดเร็วทีมวิจัยนักวิจัยและองค์กรทั่วโลกจําเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องได้เร็วขึ้นซึ่งเป็นไปได้ด้วยการจัดการข้อมูลการวิจัย

การวิจัยดําเนินการด้วยเหตุผลหลายประการรวมถึงการวิจัยทางวิชาการการวิจัยการกําหนดราคาการติดตามแบรนด์การตรวจสอบการวิจัยการแข่งขัน การทดสอบโฆษณาการติดตามตามยาวการอัพเกรดผลิตภัณฑ์และบริการความพึงพอใจของลูกค้า ข้อมูลที่สร้างขึ้นระหว่างกระบวนการวิจัยมีความหลากหลายและมากมาย

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การวิจัยราคา

การเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องในรูปแบบที่เหมาะสมช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกเป็นประชาธิปไตยลดไซโลในการวิจัยและกําจัดความรู้ของชนเผ่าด้วยเครื่องมือการจัดการข้อมูลเชิงลึกที่เป็นผู้ใหญ่เช่น InsightsHub

. รายงานล่าสุดของ Statista ระบุว่า รายได้ทั่วโลกจากอุตสาหกรรมการวิจัยตลาดเกิน 74.6 พันล้านดอลลาร์ในปี 2021 และคาดว่าตัวเลขดังกล่าวจะเติบโตเท่านั้น

ด้วยข้อมูลในระดับนี้ จึงจําเป็นต้องมีระบบเพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลในเวลาที่สั้นที่สุด และนั่นคือที่มาของการจัดการข้อมูลการวิจัย

เรียนรู้เกี่ยวกับ:

ขั้นตอนกระบวนการวิจัย

การจัดการข้อมูลการวิจัยคืออะไร?

การจัดการข้อมูลการวิจัย (หรือ RDM) คือการดําเนินการจัดระเบียบ จัดเก็บ และเก็บรักษาข้อมูลอย่างจริงจังในระหว่าง
การวิจัยตลาด
แปรรูป RDM ครอบคลุมวงจรชีวิตของข้อมูลตั้งแต่การวางแผนไปจนถึงผู้คนกระบวนการและเทคโนโลยีและการตรวจสอบและการเข้าถึงข้อมูลในระยะยาว นี่เป็นวงจรต่อเนื่องอย่างต่อเนื่องในระหว่างการประมวลผลข้อมูล

ข้อมูลการวิจัยมีหลายรูปแบบและหลายประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการวิจัยประเภทต่างๆ

ซึ่งรวมถึงการวิจัยเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลสามารถมีได้หลายมาตราส่วนและหลายประเภท RDM ช่วยในการจัดประเภทจัดหมวดหมู่และจัดเก็บข้อมูลนี้ในลักษณะที่เข้าใจง่ายอ้างอิงและดึงการอนุมานจาก

การจัดการข้อมูล ในการวิจัยเป็นไปตามพื้นฐานของวงจรชีวิตข้อมูล ซึ่งเป็นขั้นตอนสําคัญในการจัดการข้อมูลการวิจัยตามรายการด้านล่าง:

• แผน: แผนรวมถึงการมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียการกําหนดกระบวนการการเลือกเครื่องมือการกําหนดเจ้าของข้อมูลและวิธีการแบ่งปันข้อมูล
• สร้าง: นักวิจัยและทีมวิจัยสร้างข้อมูลในรูปแบบของเทคนิคการรวบรวมข้อมูล
  ที่กําหนดโดยโครงการ แล้วรวบรวมข้อมูลนี้ในรูปแบบที่มีโครงสร้างพร้อมแท็กและคําอธิบายเมตาที่เกี่ยวข้อง
• แปรรูป: ข้อมูลดิบนี้จะถูกแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัลในโครงสร้างขององค์กร ข้อมูลจะถูกทําความสะอาด ขัดถู และจัดโครงสร้างเพื่อลดเวลาในการทําความเข้าใจ
• วิเคราะห์: องค์ประกอบที่สําคัญของ RDM คือ
  การวิเคราะห์การวิจัย dat
  ก เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริงจากข้อมูลที่รวบรวมไว้ ข้อมูลนี้สามารถจัดโครงสร้างเป็นข้อมูลสิ้นเปลืองได้
• เก็บรักษา: ข้อมูลดิบและข้อมูลที่วิเคราะห์จะถูกเก็บรักษาไว้ในรูปแบบที่กําหนดไว้ในกระบวนการก่อนหน้านี้เพื่อรักษาคุณภาพของข้อมูล
• แบ่งปัน: จําเป็นต้องมีการกระจายข้อมูลเชิงลึกไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เหมาะสมในการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกถูกนําไปใช้เพื่อให้ตรงกับเป้าหมายทางธุรกิจและการวิจัย
• ใช้ซ้ํา: ด้วยข้อมูลเมตาการติดแท็กและการจัดหมวดหมู่ที่ถูกต้องเป็นไปได้ที่จะนําข้อมูลการวิจัยกลับมาใช้ใหม่เพื่อดึงความสัมพันธ์เพิ่ม ROI และลดเวลาในการศึกษาวิจัย

ขั้นตอนทั้งหมดข้างต้นช่วยในการจัดการข้อมูลการวิจัยที่เป็นนวัตกรรมและมีความสําคัญต่อการวิจัยตลาดและความสําเร็จในการจัดการข้อมูลเชิงลึก

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การวิจัยเชิงปฏิบัติการ

ประโยชน์ในการจัดการข้อมูลการวิจัย

การปฏิบัติตามแนวทางการจัดการข้อมูลการวิจัยที่ดีมีประโยชน์หลายประการ อย่างไรก็ตามสิ่งที่สําคัญที่สุดคือ:

• รักษาความศักดิ์สิทธิ์ของข้อมูลและเพิ่มความรับผิดชอบ

ประโยชน์ที่สําคัญของ RDM คือช่วยให้สามารถรักษาความศักดิ์สิทธิ์ของข้อมูลที่รวบรวมและเพิ่มความรับผิดชอบทั่วทั้งกระดานและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด มีความโปร่งใสอย่างแท้จริงในวิธีการรวบรวม จัดเก็บ ติดตาม แบ่งปัน และอื่นๆ ของข้อมูล พร้อมด้วยประโยชน์เพิ่มเติมของการปฏิบัติตามข้อกําหนดและข้อบังคับในการจัดเก็บข้อมูล กระบวนการที่กําหนดไว้ยังนําไปสู่ความคลุมเครือน้อยลงเกี่ยวกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและเจ้าของข้อมูลและวิธีการตรวจสอบ

• ขจัดความรู้ของชนเผ่า

เนื่องจากมีความคาดหวังว่าข้อมูลจะได้รับการจัดการในลักษณะเฉพาะทุกคนจึงปฏิบัติตามกระบวนการเดียวกัน สิ่งนี้จะกําจัดความรู้ของชนเผ่าเมื่อผู้คนออกจากองค์กรหรือสมาชิกใหม่เข้ามา นอกจากนี้ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและนักวิจัยจากทีมข้ามสายงานสามารถพึ่งพาข้อมูลในอดีตเพื่อทําการอนุมานได้

• ทําให้ข้อมูลเชิงลึกเป็นประชาธิปไตย

ข้อมูลเชิงลึกจะมีประสิทธิภาพเมื่อทีมที่เหมาะสมสามารถเข้าถึงได้ในเวลาที่เหมาะสม ด้วยการจัดการข้อมูลการวิจัยมีความมั่นใจว่าแม้ว่าจะเป็นการเข้าถึงตามบทบาท แต่กลุ่มสมาชิกที่ใหญ่ขึ้นสามารถเข้าถึงข้อมูลได้โดยไม่คํานึงถึง การออกแบบการวิจัย และประเภท มีทัศนวิสัยที่ดีขึ้นในเครื่องมือที่ใช้ ผู้ชมเข้าถึง ละเอียด และวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกเป็นประชาธิปไตย

• เปิดใช้งานการตรวจสอบตามยาวและการศึกษาการตอบสนองอย่างรวดเร็ว

ไม่ว่าจะทําการวิจัยประเภทใด RDM ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปรียบเทียบจากการศึกษาที่ผ่านมาหรือใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อตรวจสอบหรือหักล้างสมมติฐาน ด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่ง่ายดายนอกจากนี้ยังมีความสามารถในการ ทําการศึกษาระยะยาว หรือการศึกษาการตอบสนองอย่างรวดเร็วโดยพึ่งพาข้อมูลที่มีโครงสร้างในอดีต

• หลีกเลี่ยงการทําซ้ําของความพยายามและการวิจัย

แบรนด์และองค์กรใช้
แพลตฟอร์มการวิจัยตลาด
เพื่อดําเนินการศึกษาวิจัย ด้วยแผน ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูล คุณสามารถหลีกเลี่ยงการทําซ้ําการวิจัยที่เหมือนกันหรือคล้ายกัน และลดขอบเขตและความถูกต้องของตําแหน่งทางภูมิศาสตร์ของการวิจัย นอกจากนี้ยังช่วยลดความซ้ําซ้อนของความพยายามเนื่องจากคุณไม่จําเป็นต้องเริ่มต้นจากศูนย์

• ลดเวลาและเพิ่ม ROI ของการวิจัย

ด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลเชิงลึกได้ง่ายเวลาในการทําความเข้าใจจะลดลงเนื่องจากมีความซ้ําซ้อนในโครงการวิจัยลดลง นอกจากนี้ยังมีขอบเขตของการอนุมานข้อมูลและข้อมูลในอดีตในกลุ่มประชากรและภูมิภาค มีขอบเขตที่จะทํามากขึ้นโดยใช้น้อยลง ทั้งหมดข้างต้นช่วยในการเพิ่ม ROI ของการวิจัยเนื่องจากความพยายามที่ใช้ไปน้อยกว่า แต่ผลลัพธ์จะสูงขึ้นซึ่งช่วยได้
การค้นพบอย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างการจัดการข้อมูลการวิจัย

ดังที่เห็นข้างต้นมีการจัดการข้อมูลการวิจัยกําลังเป็นส่วนสําคัญขององค์กรและทีมวิจัยเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากกระบวนการวิจัยของพวกเขา

เพื่อแสดงให้เห็นสิ่งนี้ให้ดีขึ้นด้วยตัวอย่างให้พิจารณายักษ์ใหญ่ค้าปลีกที่มีสํานักงานอยู่ในหลายประเทศ เพื่อให้อยู่เหนือคู่แข่งสร้างลูกค้าที่เหนียวแน่นและร่วมสร้างกับลูกค้าอย่างต่อเนื่องมีการใช้เทคนิคและวิธีการวิจัยที่หลากหลายอย่างต่อเนื่อง

การวิจัยนี้ช่วยให้เข้าใจคุณค่าของแบรนด์พฤติกรรมผู้บริโภคความไวในการกําหนดราคาการอัพเกรดผลิตภัณฑ์ความพึงพอใจของลูกค้า ด้วยการใช้กลยุทธ์ RDM ที่มั่นคงแบรนด์สามารถพึ่งพาการศึกษาในอดีตและที่มีอยู่ทั้งในเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเพื่ออนุมานเกี่ยวกับการตั้งค่าการกําหนดราคาในตลาดต่างๆการเปิดตัวตามฤดูกาลสิ่งที่ทํางานในความต้องการที่แตกต่างกันการรับรู้ของแบรนด์กับคู่แข่ง นอกจากนี้ยังมีความสามารถในการดูข้อมูลในอดีตเพื่อจัดการสินค้าคงคลังหรืองบประมาณสําหรับการใช้จ่ายทางการตลาด

เมื่อทําได้ดีกลยุทธ์การจัดการข้อมูลการวิจัยที่ดีและเครื่องมือค้นหาความรู้

ที่เหมาะสมสามารถทํางานได้อย่างมหัศจรรย์สําหรับแบรนด์และองค์กร

รับประโยชน์สูงสุดจากการจัดการข้อมูลการวิจัยของคุณ

ด้วย QuestionPro คุณสามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มและเครื่องมือการวิจัยตลาดที่เป็นผู้ใหญ่ที่สุด

ที่ช่วยให้คุณรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกที่สําคัญที่สุด โดยใช้ประโยชน์จาก InsightsHub

ฮับแบบครบวงจรสําหรับการจัดการข้อมูล คุณสามารถใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มแบบรวมเพื่อจัดระเบียบ สํารวจ ค้นหา และค้นพบข้อมูลการวิจัยของคุณในที่เก็บที่จัดระเบียบเพียงแห่งเดียว

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การจัดการข้อมูลลูกค้า

เริ่มต้นตอนนี้