データ処理は、操作やデータ解析と誤解されがちですが、それ以上のものです。 データの正確な処理に基づいて複数の意思決定が行われ、ブランドや研究者はデータに頼って行動的な意思決定を行っています。 研究におけるデータの処理は、研究プロセスの中で最も重要な要素の一つであり、ブランドが成功するかどうかの分かれ目となることもあります。
一方
市場調査データ
市場調査データはさまざまな方法で処理することができますが、収集したデータからどのようなインサイトを引き出し、意思決定にどのような影響を与えるかが重要なポイントになります。
研究におけるデータ処理とは？
研究におけるデータ処理とは、収集
研究
のデータを、複数のステークホルダーが利用可能な情報に変換することです。 データにはさまざまな見方やレンズがありますが、データ処理は、理論の証明や反証、ビジネスの意思決定、あるいは製品やサービスの改良を進めるのに役立っています。 データ処理は、価格感、消費者行動や嗜好の把握、競合分析などの研究にも活用されています。
このプロセスを通じて、研究関係者は質的データを
質的なデータ
と
定量的なデータ
を、グラフやレポートなど、ビジネスのステークホルダーに共感してもらえるような形で、読みやすく表現しています。 また、このプロセスは、収集されたデータに文脈を与え、戦略的なビジネス上の意思決定に役立てることができます。
ビジネスにおいて重要な要素でありながら、研究においてデータ処理はまだ十分に活用されていないプロセスである。 データの拡散や研究調査の数が増える中、情報を加工して、ナレッジマネジメントのリポジトリに入れるような
インサイトハブ
が重要です。
データ処理 研究のステップ
研究におけるデータ処理サイクルは、6つのステップを経ています。 このステップと、なぜこのステップが必要不可欠な要素であるのかを見てみましょう。
研究計画
.
-
研究データの収集
データ収集 は、研究プロセスの主要な段階である。 このプロセスは、オンラインおよびオフラインのさまざまな調査手法によるものであり、一次調査手法と二次調査手法の混合である可能性があります。 データ収集の形態として最も一般的なのは、研究調査です。 しかし、成熟した
マーケットリサーチプラットフォーム
を利用すれば、フォーカスグループやディスカッションモジュールなどを通じて、定性データを収集することができます。
-
研究データの作成
調査データ管理の第2段階は、データの矛盾を取り除き、不良品や不完全な調査データを削除し、合意形成を維持するためにデータをきれいにする準備です。 データが不十分な場合、調査研究が全く役に立たず、時間と労力の無駄になる可能性があるため、このステップは非常に重要です。
-
研究データの入力
次のステップは、クリーンアップされたデータを、組織の方針や研究ニーズなどに合わせて、デジタルで読みやすい形式にすることです。 研究データの管理に対応したオンラインシステムにデータを入れるため、このステップは非常に重要です。
-
研究データの加工
データをシステムに入力した後は、このデータを加工して意味を持たせることが重要です。 情報は、ニーズ、収集されたデータの種類、データ処理に要する時間、およびその他の複数の要因に基づいて処理されます。 これは、研究プロセスの中で最も重要な要素の1つです。
-
研究データのアウトプット
この段階のリサーチデータの処理で、インサイトに変わるのです。 この段階では、ビジネスオーナーやステークホルダーなどの担当者が、データをグラフやチャート、レポートなど消費しやすい形式で見ることができます。
-
加工した研究データの保管
データ処理のステップの最終段階は、ストレージです。 データをインデックス化、検索可能な形式に保ち、単一の真実のソースを作成することは不可欠です。
ナレッジマネジメントプラットフォーム
は、加工された研究データの保存のために最も一般的に使用されます。
研究におけるデータ処理のメリット
データ処理によって、実用的なインサイトと、リサーチプロセスにおけるインサイトの欠如を区別することができます。 しかし、研究データを加工することで、明確なメリットや利点があります。 それらは
-
処理と管理の合理化：
研究データを加工する場合、このデータが今この瞬間、そして将来にわたって複数の目的で使用される可能性が高いです。 正確なデータ処理を行うことで、研究データの取り扱いや管理を効率化することができます。
-
より良い意思決定ができる：
正確なデータ処理を行うことで、データを意味づけてより早く、より良い意思決定に至る確率が高くなるのです。 そして、気まぐれではなく、ストーリーのあるデータに基づいて意思決定が行われます。
-
見識の民主化：
データを加工することで、生データを複数のチームや担当者に通用するフォーマットにすることができます。 消費しやすいデータは、インサイトのデータ民主化を可能にします。
-
コスト削減と高いROIを実現：
データに裏打ちされた意思決定は、ブランドや組織が信頼できるソースからのエビデンスに裏打ちされたデータに基づいて意思決定を行うことを支援します。 意思決定がデータと連動しているため、コスト削減につながります。 また、このプロセスは、ビジネス上の意思決定に対する非常に高いROIを維持するのに役立ちます。
-
保存、報告、配布が容易です：
加工されたデータは、生データに構造があるため、保存や管理がしやすい。 そして、このデータは将来的に参照・アクセス可能であり、必要なときに呼び出すことができるのです。
研究におけるデータ処理 事例
さて、研究用データ処理の細かいニュアンスがわかったところで、その重要性を理解するために、具体的な事例を見ていきましょう。
グローバルSaaSブランドでの事例
Saas（Software-as-a-Service）ブランドは、グローバルに展開し、B2BとB2Cの両方の顧客を複数回抱えています。 ブランドや顧客によって、SaaSプラットフォームを使って解決したい問題は異なり、それゆえにニーズも明確です。 を行いながら コンシューマーリサーチ) 、SaaSブランドは、消費者の期待、購入、購買行動などを理解することができます。 また、処理されたリサーチデータを基に、お客様のプロファイル、製品またはサービスの強化の調整、マーケティング費用の管理などにも役立ちます。
このようなデータ処理の他の例としては、様々な層の顧客を持つ、米国内でグローバルに展開する小売ブランドが挙げられます。
人口統計学
複数の販売店を持つ自動車メーカーや販売店など。 市場調査を行う誰もが、データの意味を理解するためにデータ処理を活用する必要があります。
QuestionProでリサーチデータを加工する
アンケート調査やその他の定性データを含むリサーチデータの収集は、以下のようなエンタープライズグレードのリサーチプラットフォームで可能です。
クエスチョンプロ
. ツールの性質上、データを加工して重要な意思決定をする可能性も明確にあります。 また、このプラットフォームでは、データを加工して保存し、簡単にアクセスできるようにすることができます。 今すぐ始めましょう
