ซอฟต์แวร์คลังการวิจัยคืออะไร?
ซอฟต์แวร์ที่เก็บข้อมูลการวิจัยถูกกําหนดให้เป็นแหล่งข้อมูลหลักของข้อมูลเชิงลึกด้านการวิจัยที่องค์กรและนักวิจัยใช้เพื่อเปิดเผยผลการวิจัยจากการวิจัยที่ดําเนินการในอดีตและปัจจุบัน ที่เก็บข้อมูล การวิจัยผู้ใช้เป็น แพลตฟอร์มของข้อมูลเชิงลึกแบบรวมที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถจัดระเบียบค้นหาและค้นพบข้อมูลการวิจัยและแบบสํารวจทั้งหมดในที่เก็บข้อมูลผู้ใช้ที่จัดระเบียบเดียว
ที่เก็บข้อมูลการวิจัยหรือที่เรียกว่าศูนย์กลาง ข้อมูลเชิงลึก หรือโต๊ะข้อมูลเชิงลึกช่วยนักวิจัยในการค้นหาข้อมูลเชิงลึกการวิจัยในอดีตและปัจจุบันได้อย่างรวดเร็ว การติดแท็กเมตาและการจัดโครงสร้างข้อมูลเชิงลึกช่วยให้พวกเขาดึงข้อมูลได้เร็วกว่าวิธีการกลั่นกรองรายงานการวิจัยแบบเดิมมาก
ลองนึกถึงมันเหมือนวิกิพีเดียสําหรับนักวิจัย ซึ่งพวกเขาจัดเก็บข้อมูลและสามารถดึงข้อมูลได้อย่างง่ายดาย นักวิจัย ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และผู้มีอํานาจตัดสินใจสามารถย้อนกลับไปและอ้างถึงข้อมูลเชิงลึกเพื่อกําหนดพื้นที่ปัญหาหรือระบุแนวโน้ม
ขั้นตอนในการสร้างซอฟต์แวร์ที่เก็บข้อมูลการวิจัยมีอะไรบ้าง
ซอฟต์แวร์คลังการวิจัยมีศักยภาพในการเปลี่ยนประสิทธิภาพของกิจกรรม การวิจัยตลาด ของคุณ การรวบรวมข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจอย่างรวดเร็วสร้างความแตกต่างในตลาดในปัจจุบัน การสร้างที่เก็บข้อมูลการวิจัยเป็นเรื่องง่าย อย่างไรก็ตาม มีขั้นตอนสําคัญบางประการที่คุณต้องปฏิบัติตามเพื่อให้แน่ใจว่าฮับข้อมูลเชิงลึกจะประสบความสําเร็จ
หากนํามาใช้อย่างถูกต้องที่เก็บข้อมูลการวิจัยของผู้ใช้สามารถแก้ปัญหาระดับจุลภาคและมหภาคได้ ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับปัญหาระยะยาวและระยะสั้น ซอฟต์แวร์ที่เก็บข้อมูลแบบครบวงจรสามารถให้คุณเข้าถึงจุดข้อมูลนับล้านได้ภายใต้หลังคาเดียว มาดําดิ่งสู่ขั้นตอนในการสร้างซอฟต์แวร์ที่เก็บการวิจัยภายในองค์กรกัน
- แต่งตั้งทีมเพื่อเป็นผู้นําซอฟต์แวร์คลังการวิจัย: ตามหลักการแล้วทีมนี้ต้องประกอบด้วยทีมวิจัยผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้มีอํานาจตัดสินใจทางธุรกิจทั้งหมด ทีมนี้มีความสําคัญต่อการขับเคลื่อนการนําซอฟต์แวร์มาใช้และนําไปใช้ ทีมวิจัยหลักควรรักษาข้อมูลเชิงลึกภายในซอฟต์แวร์เพื่อให้ผู้อื่นใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทางที่ดีควรแต่งตั้งผู้นํา/ผู้ดูแลระบบภายในทีมเพื่อจัดการซอฟต์แวร์ ผู้นําเหล่านี้ต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับโครงการวิจัยที่ดําเนินการในอดีตและปัจจุบันและอนาคต พวกเขาต้องรู้วิธีใช้ซอฟต์แวร์อย่างเต็มศักยภาพและรับข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริง
การเปลี่ยนแปลงอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย และไม่ใช่ทุกคนที่ยอมรับได้อย่างรวดเร็ว ทีมหลักและผู้นําต้องแน่ใจว่ามีแหล่งข้อมูลและความจริงเพียงแหล่งเดียวเพื่อให้ทุกคนเข้าใจตรงกัน
- จัดระเบียบข้อมูลการวิจัยเพื่อการใช้งานที่ดีขึ้น: กุญแจสําคัญในการปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกคุณภาพสูงจากที่เก็บคือการจัดระเบียบข้อมูลเพื่อการกู้คืนที่มีประสิทธิภาพ การจัดการโครงการปัจจุบันอาจดูเหมือนจําเป็น แต่การจัดระเบียบข้อมูลจากโครงการในอดีตจะช่วยให้คุณมีขั้นตอนพิเศษในการปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริง เราขอแนะนําอย่างยิ่งให้ใช้การจัดกลุ่มและการติดแท็กเมตาเพื่อช่วยให้ทุกคนเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้เร็วขึ้น เนื่องจากเวลาเป็นสิ่งสําคัญเสมอ ที่เก็บข้อมูลที่มีการจัดระเบียบอย่างดีพร้อมกลุ่มแท็กจะช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจและใช้ฮับข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น จัดระเบียบข้อมูลตามสถานที่ เวลา ผลิตภัณฑ์ หรืออะไรก็ตามที่สามารถช่วยให้บุคคลค้นพบข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจะช่วยเพิ่ม ROI ของการวิจัย
- อย่าลืมเพิ่มข้อมูลเชิงลึกที่สนับสนุน: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้แสดงเรื่องราวทั้งหมดเบื้องหลังการตัดสินใจระหว่างการศึกษา คนที่ไม่ได้ทํางานในโครงการใดโครงการหนึ่งจะต้องเข้าใจเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจได้ง่าย นอกจากนี้ ให้ระบุแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและขั้นตอนเพื่อหลีกเลี่ยงการให้ภาพรวมของโครงการใดๆ แก่ผู้อื่น เพิ่มบันทึก ข้อสังเกต ข้อเสนอแนะ ความท้าทาย และข้อมูลทั้งหมดดังกล่าวที่อธิบายว่าเหตุใดนักวิจัยจึงทํากิจกรรมเฉพาะ ทีมจะได้รับประโยชน์จากรายละเอียดที่ติดแท็กและประหยัดเวลาได้มากในขณะที่ย้อนเวลากลับไปตรวจสอบโครงการที่ผ่านมา บางครั้งข้อมูลที่มากเกินไปอาจทําให้ล้นหลาม แต่การติดแท็กสามารถช่วยให้นักวิจัยดึงข้อมูลเฉพาะได้
- ทํางานร่วมกันกับข้อมูลประเภทต่างๆ ข้อมูลมักจะถูกรวบรวมจากแหล่งต่างๆ ในรูปแบบต่างๆ นอกจากนี้ นักวิจัยยังใช้เทคนิคการวิจัยที่หลากหลาย เช่น การวิจัยเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ตามความต้องการในการวิจัย เมื่อรวบรวมไว้ใต้หลังคาเดียวกันข้อมูลทั้งหมดนี้สามารถเปิดโลกแห่งความเป็นไปได้โดยลดเวลาในการรับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า การติดแท็กข้อมูลนําไปสู่ความสามารถในการค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นและความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการศึกษาวิจัยโดยรวม แพลตฟอร์มแบบรวมช่วยให้นักวิจัยค้นหาทุกอย่างในที่เดียวแทนที่จะดูที่เก็บหลายแห่งและตําแหน่งจัดเก็บข้อมูลหลายแห่ง
- สร้างสแนปช็อตเพื่อเน้นข้อมูลสําคัญ: ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและผู้มีอํานาจตัดสินใจไม่มีเวลาศึกษาโครงการโดยละเอียด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้สร้างข้อมูลเชิงลึก รายงาน และข้อค้นพบที่สําคัญ และแสดงเพื่อการเข้าถึงที่เร็วขึ้น รายงานที่ย่อยง่ายเป็นประโยชน์สําหรับเพื่อนร่วมงานที่ไม่ได้อยู่ในทีมวิจัยหลัก นอกจากนี้ยังช่วยให้ทีมวิจัยอื่น ๆ หรือทีมวิจัยใหม่ค้นหาข้อมูลเชิงลึกได้เร็วขึ้นและประหยัดเวลาได้มาก ข้อมูลเช่นวิธีการวิจัยค่าใช้จ่ายและไทม์ไลน์จะช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียภายนอกได้รับภาพรวมของแง่มุมที่สําคัญของโครงการวิจัย
- ติดแท็กข้อมูลเชิงลึกของคุณอย่างชาญฉลาด: แท็กที่มากเกินไปอาจทําให้ผู้อื่นสับสนได้ และแท็กน้อยเกินไปอาจทําให้ข้อมูลหลุดหายไป ติดแท็กข้อมูลเชิงลึกของคุณด้วยการจัดหมวดหมู่ทางธุรกิจที่เหมาะสม ดัชนีในฮับข้อมูลเชิงลึกจะมีประโยชน์หากแท็กได้รับการบํารุงรักษาอย่างถูกต้อง กําหนดแท็กล่วงหน้าและตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกคนมีความเข้าใจในระดับสูงเกี่ยวกับแท็กเพื่อให้ทุกคนเข้าใจตรงกัน ลองจัดกลุ่มแท็ก มันจะช่วยเพิ่มการใช้งานที่เก็บข้อมูลการวิจัยผู้ใช้ บางแท็กอาจทับซ้อนกับแท็กอื่น ๆ แต่นั่นจะช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาและไม่พลาดข้อมูลใดๆ
เรียนรู้ต่อไป! เราขอแนะนําให้คุณอ่านบทความของเราที่เราอธิบายทุกอย่างเกี่ยวกับกลไกข้อมูลเชิงลึก
ประเภทของซอฟต์แวร์คลังการวิจัย
ซอฟต์แวร์ที่เก็บการวิจัยสามารถมีได้หลายรูปแบบ แต่เรามาพูดถึงซอฟต์แวร์ที่ใช้บ่อยที่สุด
- ที่เก็บงานวิจัยภายใน: ตามชื่อที่แนะนํา ที่เก็บข้อมูลภายในเป็นซอฟต์แวร์ภายในองค์กรที่องค์กรส่วนใหญ่ใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลเชิงลึก โดยทั่วไปแล้วเป็นเครื่องมือพื้นฐานและเรียบง่าย เช่น โซลูชันคุณภาพและเชิงปริมาณ เครื่องมือการทํางานร่วมกันภายใน และ ซอฟต์แวร์การวิจัยต่างๆ แม้ว่าจะดูง่ายต่อการจัดการ แต่ก็ไม่เป็นระบบ และการดึงข้อมูลในอดีตอาจทําให้สับสนได้ ข้อมูลจํานวนมากถูกฝังและสูญหายเนื่องจากขาดมาตรฐาน
ตัวอย่างสองสามตัวอย่างคือ Airtable และ Google Business Suite เครื่องมือเหล่านี้จึงไม่น่าเชื่อถือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในองค์กรขนาดใหญ่ที่มีการบันทึกจุดข้อมูลหลายพันจุดทุกวัน บทบัญญัติที่จํากัดสําหรับการติดแท็กและการค้นหาข้อมูลทําให้คุณตกอยู่ในจุดที่คับแคบเมื่อต้องการข้อมูลเชิงลึกจากการวิจัยอย่างรวดเร็ว ที่เก็บข้อมูลการวิจัยภายในดังกล่าวทําให้การจัดเก็บข้อมูลเป็นเรื่องที่ท้าทาย
- ที่เก็บข้อมูลการวิจัยที่สร้างขึ้นเอง: องค์กรขนาดใหญ่ที่มีงบประมาณการวิจัยที่ดีมักจะตระหนักถึงข้อบกพร่องของที่เก็บข้อมูลที่กล่าวถึงข้างต้นและพัฒนาศูนย์กลางข้อมูลเชิงลึกที่กําหนดเอง บางแห่งทํางานอย่างใกล้ชิดกับองค์กรต่างๆ เช่น Microsoft และ WeWork เพื่อสร้างที่เก็บแบบกําหนดเอง แม้ว่าสิ่งนี้อาจช่วยแก้ปัญหาส่วนใหญ่ได้ แต่การสร้างที่เก็บข้อมูลแบบกําหนดเองตั้งแต่เริ่มต้นไม่ใช่สําหรับทุกคน องค์กรขนาดเล็กหรือขนาดกลางจะไม่มีงบประมาณหรือเวลาในการสร้างซอฟต์แวร์ตั้งแต่เริ่มต้น แม้ว่าบุคคลที่สามจะทํางานหนักก็ตาม ยังคงมีค่าใช้จ่ายเป็นจํานวนมากและมักไม่ได้รับการทดสอบในตลาดจริงเพื่อทําความเข้าใจข้อบกพร่องของเครื่องมือ การเปลี่ยนแปลงใด ๆ ที่ต้องทําอาจใช้เวลาและขึ้นอยู่กับประเภทของสัญญากับนักพัฒนา คุณต้องถามตัวเองว่าองค์กรของคุณมีเวลา ทรัพยากร และงบประมาณในการสร้างที่เก็บตั้งแต่เริ่มต้นหรือไม่
- ซอฟต์แวร์เก็บข้อมูลเชิงลึกและการวิจัยเฉพาะทาง: แพลตฟอร์มเหล่านี้เป็นตัวเปลี่ยนเกมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากข้อบกพร่องของที่เก็บข้อมูลทั้งสองที่กล่าวถึงข้างต้น นอกจากนี้ พวกเขายังให้ความสําคัญกับความสามารถของเครื่องมือมากขึ้นเพื่อลดความพยายาม เวลา และเงินที่ใช้ไปของนักวิจัย
ตัวอย่างที่เก็บการวิจัยผู้ใช้ที่ดี
มาดูตัวอย่างสี่ตัวอย่างของเครื่องมือเก็บข้อมูลการวิจัยชั้นนํากัน
- QuestionPro Insights Hub: ศูนย์กลางข้อมูลเชิงลึกของ QuestionPro เป็นซอฟต์แวร์ที่เก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพซึ่งสร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์และคัดเลือกโดยแบรนด์ชั้นนําและนักวิจัยตลาดทั่วโลก ด้วยบทบัญญัติที่จะมีข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณภายใต้หลังคาเดียวกันจึงเป็นซอฟต์แวร์ที่ต้องการมากที่สุดในตลาด เครื่องมือนี้สร้างขึ้นโดยนักวิจัยสําหรับนักวิจัยและพูดภาษาของพวกเขา เครื่องมือที่ใช้งานง่ายแต่มีความซับซ้อนสูงใช้การตั้งค่าการวิเคราะห์ขั้นสูงที่รับประกันข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วไม่ว่าชุดข้อมูลจะมีขนาดเท่าใดก็ตาม
- ห้องปฏิบัติการออเรลิอุส: ห้องปฏิบัติการ Aurelius เป็นเครื่องมือที่มีน้ําหนักเบาแต่ทรงพลังที่ช่วยให้นักวิจัยนําข้อมูลมาไว้ในหลังคาเดียวกัน พวกเขาตั้งเป้าที่จะช่วยจัดการกับกระบวนการวิจัยแบบ end-to-end โดยไม่ปล่อยให้นักวิจัยเผชิญกับความซับซ้อนที่ทําให้กระบวนการวิจัยช้าลง
- บลูมไฟร์: Bloomfire ช่วยเพิ่มสติปัญญาและการทํางานร่วมกัน พวกเขาเสนอฐานความรู้แบบรวมศูนย์สําหรับทีมภายในองค์กรและตั้งเป้าที่จะขับไล่ไซโล สิ่งนี้ช่วยให้สมาชิกในทีมตัดสินใจได้อย่างมั่นใจ
- ประกบ: Dovetail ช่วยให้นักวิจัยเข้าใจข้อมูลการวิจัยของลูกค้า แพลตฟอร์มการทํางานร่วมกันนี้ใช้งานง่ายและช่วยให้นักวิจัยสามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกในซอฟต์แวร์ที่เก็บได้อย่างง่ายดาย แรงจูงใจของพวกเขาคือการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกภายในไม่กี่นาที ไม่ใช่ชั่วโมง
