Face à la prolifération des données et à la nécessité de disposer d’informations agiles et rapides, les équipes de recherche, les chercheurs et les organisations du monde entier ont besoin d’un accès plus rapide aux données correctes, ce qui est possible grâce au système de gestion des données de recherche.
La recherche est effectuée pour diverses raisons, notamment la recherche universitaire, la recherche sur les prix, le suivi de la marque, la surveillance, la recherche concurrentielle, les tests publicitaires, le suivi longitudinal, l’amélioration des produits et des services, la satisfaction de la clientèle, etc. Les données générées au cours du processus de recherche sont diverses et vastes.
EN SAVOIR PLUS : Recherche sur les prix
L’accès aux données correctes dans le format approprié permet de démocratiser les données, de réduire le cloisonnement de la recherche et d’éliminer les connaissances tribales grâce à des outils de gestion des données matures tels que
InsightsHub
. Un récent rapport de Statista indique que le Le chiffre d’affaires mondial du secteur des études de marché a dépassé 74,6 milliards de dollars en 2021.et ce chiffre ne devrait cesser d’augmenter.
Avec des données d’une telle ampleur, il est impératif de mettre en place des systèmes permettant d’en tirer le meilleur parti dans les meilleurs délais, et c’est là qu’intervient la gestion des données de recherche.
EN SAVOIR PLUS :
Les étapes du processus de recherche
Qu’est-ce que la gestion des données de recherche ?
La gestion des données de recherche (ou RDM) est l’action d’organiser, de stocker et de préserver vigoureusement les données au cours du processus de recherche.
l’étude de marché
processus. Le RDM couvre le cycle de vie des données, de la planification à la surveillance à long terme et à l’accès aux données, en passant par le personnel, les processus et la technologie. Il s’agit d’un cycle continu pendant le processus des données.
Les données de recherche se présentent sous de nombreuses formes et de nombreux types, en particulier avec les différents types de
recherche
qui comprennent des recherches qualitatives et quantitatives. Cela signifie que les données peuvent également être d’échelles et de types différents. Le RDM permet de classer, de catégoriser et de stocker ces informations de manière à ce qu’elles soient faciles à comprendre, à référencer et à déduire.
La gestion des données dans la recherche suit les principes fondamentaux du cycle de vie des données, qui sont des étapes critiques dans la gestion des données de recherche, comme indiqué ci-dessous :
- Le plan : Le plan comprend l’implication des parties prenantes, la définition des processus, le choix des outils, la définition des propriétaires des données et la manière dont les données sont partagées.
- Créer : Les chercheurs et les équipes de recherche créent les données sous la forme de
techniques de collecte de données
définies par les projets, puis rassemblent ces données dans des formats structurés avec des balises et des méta-descriptions pertinentes. - Processus : Ces données brutes sont ensuite converties en données numériques dans la structure de l’organisation. Les informations sont nettoyées, épurées et structurées afin d’éliminer le temps nécessaire à l’analyse.
- Analyser : Une composante essentielle de la GDR est
l’analyse des données de recherche
a de tirer des informations exploitables des données collectées. Ces données peuvent ensuite être structurées en données utilisables. - Conserver : Les données brutes et analysées sont ensuite conservées dans les formats définis lors du processus précédent afin de maintenir la qualité des informations.
- Partager : La distribution des informations aux bonnes parties prenantes dans le cadre d’un contrôle d’accès basé sur les rôles est nécessaire pour que les informations soient ensuite exploitées en fonction des objectifs de l’entreprise et de la recherche.
- Réutilisation : Avec des métadonnées, un étiquetage et une catégorisation corrects, il est possible de réutiliser les données de recherche pour établir des corrélations, augmenter le retour sur investissement et réduire le temps consacré aux études de recherche.
Toutes les étapes ci-dessus contribuent à une gestion innovante des données de recherche et sont essentielles à la réussite des études de marché et de la gestion des connaissances.
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Avantages de la gestion des données de recherche
Le respect des bonnes pratiques de gestion des données de recherche présente de multiples avantages. Les plus importants sont toutefois les suivants :
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Maintenir l’inviolabilité des données et accroître la responsabilité
Un avantage essentiel du RDM est qu’il permet de préserver le caractère sacré des données collectées et d’accroître la responsabilité de tous les acteurs concernés. Il y a une transparence absolue dans la manière dont les informations sont collectées, stockées, suivies, partagées, et plus encore, ainsi que des avantages supplémentaires liés au respect de la conformité et de la réglementation en matière de stockage des données. Des processus définis réduisent également l’ambiguïté quant aux parties prenantes et aux propriétaires des données, ainsi qu’à la manière dont elles doivent être contrôlées.
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Éliminer les connaissances tribales
Comme on s’attend à ce que les données soient gérées d’une manière spécifique, tout le monde suit le même processus. Cela permet d’éliminer les connaissances tribales lorsque des personnes quittent l’organisation ou que de nouveaux membres arrivent. Il garantit également que les parties prenantes et les chercheurs des équipes interfonctionnelles peuvent s’appuyer sur des données antérieures pour faire des déductions.
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Démocratiser les connaissances
Les informations sont puissantes lorsqu’elles sont accessibles aux bonnes équipes au bon moment. La gestion des données de recherche garantit que, même si l’accès est basé sur les rôles, un plus grand nombre de membres a accès aux données, quel que soit le rôle de chacun. conception de la recherche et le type. Il y a une plus grande visibilité des outils utilisés, de l’audience atteinte, des données granulaires et analysées, ce qui contribue à démocratiser les connaissances.
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Permettre un suivi longitudinal et des études rapides
Quel que soit le type de recherche, le RDM permet aux utilisateurs d’établir des comparaisons avec des études antérieures ou d’utiliser les données antérieures pour valider ou réfuter des hypothèses. La facilité d’accès aux données permet également de réaliser des études longitudinales ou des études rapides en s’appuyant sur des données antérieures et structurées.
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Éviter la duplication des efforts et des recherches
Les marques et les organisations utilisent une
plateforme d’études de marché
de mener des études de recherche. En mettant en place un logiciel de gestion des données, vous pouvez éviter de refaire la même recherche ou une recherche similaire et de réduire les limites et la validité de la géolocalisation de la recherche. Il permet également de réduire la duplication des efforts, car il n’est pas nécessaire de repartir de zéro.
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Réduire le temps et augmenter le retour sur investissement de la recherche
La facilité d’accès aux données structurées et aux informations permet de réduire le temps nécessaire à l’obtention d’informations, ainsi que la duplication des projets de recherche. Il y a également la possibilité de déduire des données antérieures et des données démographiques et régionales. Il est possible de faire plus avec moins. Tous ces éléments contribuent à augmenter le retour sur investissement de la recherche, car les efforts déployés sont moindres, mais les résultats sont plus élevés, ce qui contribue à la réalisation des objectifs suivants
découverte continue
.
Exemples de gestion des données de recherche
Comme nous l’avons vu plus haut, la gestion des données de recherche fait partie intégrante des organisations et des équipes de recherche afin de tirer le meilleur parti de leurs processus de recherche.
Pour mieux illustrer ce propos, prenons l’exemple d’un géant de la distribution présent dans de nombreux pays. Pour rester au-dessus de la concurrence, créer des clients fidèles et co-créer en permanence avec les clients, de multiples techniques et méthodes de recherche sont utilisées en permanence.
Cette recherche permet de comprendre la valeur de la marque, le comportement des consommateurs, la sensibilité aux prix, les évolutions des produits, la satisfaction des clients, etc. En mettant en œuvre une stratégie RDM solide, la marque peut s’appuyer sur des études passées et existantes, tant qualitatives que quantitatives, pour tirer des conclusions sur les préférences en matière de prix sur les différents marchés, les lancements saisonniers, ce qui fonctionne en fonction des différents besoins, la perception de la marque par rapport à ses concurrents, etc. Il est également possible de consulter des données historiques pour gérer les stocks ou établir un budget pour les dépenses de marketing.
Lorsqu’elle est bien menée, une bonne stratégie de gestion des données de recherche et les bons
outils de découverte des connaissances
peuvent faire des merveilles pour les marques et les organisations.
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