Araştırma deposu yazılımı nedir?
Bir araştırma havuzu yazılımı, kuruluşların ve araştırmacıların geçmişte ve günümüzde yürütülen araştırmalardan elde edilen bulguları ortaya çıkarmak için kullandıkları araştırma içgörülerinin ana kaynağı olarak tanımlanır. Kullanıcı araştırma deposu, araştırmacıların tüm araştırma ve anket verilerini tek bir organize kullanıcı deposunda düzenlemelerine, aramalarına ve keşfetmelerine olanak tanıyan konsolide bir içgörü platformudur.
İçgörü merkezi veya içgörü masası olarak da bilinen araştırma havuzu, araştırmacıların geçmiş ve mevcut araştırma içgörülerini hızlı bir şekilde aramalarına yardımcı olur. Meta etiketleme ve içgörüleri yapılandırma, araştırma raporlarını incelemeye yönelik geleneksel yöntemlerden çok daha hızlı bilgi edinmelerine yardımcı olur.
Bunu araştırmacılar için Wikipedia gibi düşünün, burada verileri depoluyorlar ve kolayca geri alabiliyorlar. Araştırmacılar, paydaşlar ve karar vericiler geriye dönüp sorunlu alanları tanımlamak veya eğilimleri tespit etmek için içgörülere başvurabilirler.
Bir araştırma deposu yazılımı oluşturmanın adımları nelerdir?
Araştırma havuzu yazılımı, pazar araştırması faaliyetlerinizin verimliliğini dönüştürme potansiyeline sahiptir. İçgörü toplamak ve hızlı kararlar almak, günümüzde pazarda büyük bir fark yaratıyor. Bir araştırma deposu oluşturmak basittir. Ancak, içgörü merkezinin başarılı olmasını sağlamak için izlemeniz gereken bazı temel adımlar vardır.
Kullanıcı araştırma havuzu, doğru bir şekilde benimsendiği takdirde mikro ve makro sorunları çözebilir. Uzun ve kısa vadeli konular hakkında daha iyi içgörüler sağlar. Birleşik bir veri havuzu yazılımı size tek bir çatı altında milyonlarca veri noktasına erişim sağlayabilir. Bir kuruluş içinde araştırma havuzu yazılımı oluşturmanın adımlarını inceleyelim.
- Araştırma deposu yazılımına liderlik edecek bir ekip atayın: İdeal olarak, bu ekip tüm araştırma ekibini, paydaşları ve iş karar alıcılarını içermelidir. Bu ekip, yazılımın benimsenmesini ve uygulanmasını sağlamak için çok önemlidir.Çekirdek araştırma ekibi, başkalarının da verimli bir şekilde kullanabilmesi için içgörüleri yazılım içinde muhafaza etmelidir. Yazılımı yönetmek için ekip içinde liderler/yöneticiler atamak en iyisidir. Bu liderler, geçmişte, günümüzde ve gelecekte yürütülen araştırma projeleri hakkında iyi bir anlayışa sahip olmalıdır. Yazılımı tam potansiyeliyle nasıl kullanacaklarını ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmeyi bilmelidirler.
Değişim zorlayıcı olabilir ve herkes bunu çabucak kabullenemez. Çekirdek ekip ve liderler, herkesin aynı sayfada olması için tek bir bilgi ve gerçek kaynağı olmasını sağlamalıdır.
- Daha iyi kullanılabilirlik için araştırma verilerini düzenleyin: Depodan yüksek kaliteli içgörüler elde etmenin anahtarı, verimli kurtarma için verileri düzenlemektir. Mevcut projeleri yönetmek gerekli görünebilir, ancak geçmiş projelerden gelen verileri düzenlemek, eyleme geçirilebilir içgörülerin kilidini açmak için size ekstra bir adım sağlar. Herkesin içgörülere daha hızlı ulaşmasına yardımcı olmak için gruplama ve meta etiketleme kullanılmasını şiddetle tavsiye ediyoruz.Zaman her zaman çok önemli olduğundan, bir grup etiket içeren iyi organize edilmiş bir havuz, paydaşların içgörü merkezini daha etkili bir şekilde anlamasına ve kullanmasına yardımcı olur. Verileri konuma, zamana, ürüne veya bireylerin içgörüleri hızlı bir şekilde keşfetmesine yardımcı olabilecek herhangi bir şeye göre düzenleyin ve böylece araştırma yatırım getirisini artırın.
- Destekleyici bilgiler eklemeyi asla unutmayın: Çalışma sırasında alınan kararların arkasındaki tüm hikayeyi gösterdiğinizden emin olun. Belirli bir projede çalışmamış biri, kararların ardındaki mantığı anlamayı kolay bulmalıdır.Ayrıca, başkalarına herhangi bir projenin daha iyi bir resmini vermekten kaçınmak için en iyi uygulamaları ve adımları listeleyin. Notlar, gözlemler, geri bildirimler, zorluklar ve araştırmacıların belirli faaliyetleri neden gerçekleştirdiklerini açıklayan bu tür bilgileri ekleyin. Ekipler, geçmiş projeleri incelemek için zamanda geriye giderken etiketlenmiş ayrıntılardan yararlanacak ve bolca zaman kazanacak. Bazen çok fazla bilgi bunaltıcı olabilir, ancak etiketlemek araştırmacıların belirli bilgileri almasına yardımcı olabilir.
- Farklı veri türleriyle işbirliği yapın: Veriler genellikle çeşitli kaynaklardan çeşitli biçimlerde toplanır. Ayrıca araştırmacılar, araştırma ihtiyacına göre nitel ve nicel araştırma gibi birden fazla araştırma tekniği uygulamaktadır. Tüm bu veriler tek bir çatı altında toplandığında, değerli içgörüler elde etme süresini kısaltarak bir olasılıklar dünyasının kapılarını açabilir.Yine, bilgilerin etiketlenmesi, içgörülerin daha iyi aranabilir olmasını ve araştırma çalışmasının bir bütün olarak daha iyi anlaşılmasını sağlar. Konsolide bir platform, araştırmacıların birden fazla havuza ve birden fazla veri depolama konumuna bakmak yerine her şeyi tek bir yerde bulmalarına yardımcı olur.
- Önemli bilgileri vurgulamak için anlık görüntüler oluşturun: İş paydaşlarının ve karar vericilerin bir projeyi ayrıntılı olarak incelemek için asla zamanları olmaz. Kritik içgörüler, raporlar ve bulgular oluşturmayı ve daha hızlı erişim için bunları görüntülemeyi sağlayın.Kolayca sindirilebilir raporlar, çekirdek araştırma ekibinde yer almayan meslektaşlar için faydalıdır. Ayrıca, diğer veya yeni araştırma ekiplerinin içgörüleri daha hızlı bulmasına ve çok zaman kazanmasına yardımcı olur. Araştırma metodolojisi, maliyetler ve zaman çizelgesi gibi bilgiler, dış paydaşların araştırma projesinin kritik yönleri hakkında bir fikir edinmesine yardımcı olacaktır.
- İçgörülerinizi akıllıca etiketleyin: Çok fazla etiket başkalarının kafasını karıştırabilir ve çok az etiket bilginin gözden kaçmasına neden olabilir. İçgörülerinizi uygun iş taksonomisi ile etiketleyin. Etiketler doğru şekilde korunuyorsa, içgörü merkezindeki dizin kullanışlıdır. Etiketleri önceden tanımlayın ve herkesin aynı sayfada kalmasını sağlamak için etiketlerin üst düzey bir anlayışa sahip olmasını sağlayın.Etiketleri gruplamayı deneyin. Kullanıcı araştırma havuzunun uygulanmasını artıracaktır. Bazı etiketler diğerleriyle çakışabilir, ancak bu, kullanıcıların arama yapmasına ve hiçbir bilgiyi kaçırmamasına yardımcı olacaktır.
Öğrenmeye devam edin!, bir Insights Engine hakkında her şeyi açıkladığımız makalemizi okumanızı öneririz.
Araştırma deposu yazılımı türleri
Araştırma havuzu yazılımları birçok şekilde olabilir, ancak en yaygın kullanılanlardan bahsedelim.
- Dahili araştırma havuzları: Adından da anlaşılacağı üzere, dahili havuzlar çoğu kuruluşun içgörüleri depolamak için kullandığı kurum içi yazılımlardır. Bunlar genellikle nitelik ve nicelik çözümleri, dahili işbirliği araçları ve çeşitli araştırma yazılımları gibi temel ve basit araçlardır. Yönetilmeleri basit gibi görünse de sistematik değildirler ve geçmiş verileri çekmek kafa karıştırıcı olabilir.Standardizasyon eksikliği nedeniyle pek çok bilgi gömülüyor ve kayboluyor.
Bunlara örnek olarak Airtable ve Google Business Suite verilebilir. Uygulamaların standardizasyonuna yapılan asgari vurgu nedeniyle, bu araçlar özellikle her gün binlerce veri noktasının yakalandığı devasa kuruluşlarda güvenilir olamaz. Bilgi etiketleme ve arama için sınırlı hükümler, araştırma içgörülerine hızlı bir şekilde ihtiyaç duyulduğunda sizi zor durumda bırakır. Bu tür dahili araştırma havuzları bilgi depolamayı zorlaştırmaktadır.
- Özel olarak oluşturulmuş araştırma havuzları: Sağlıklı araştırma bütçelerine sahip daha büyük kuruluşlar genellikle yukarıda bahsedilen havuzların eksikliklerinin farkına varır ve kendi özelleştirilmiş içgörü merkezlerini geliştirir. Bazıları özel depolar oluşturmak için Microsoft ve WeWork gibi kuruluşlarla yakın işbirliği içinde çalışıyor. Bu, çoğu zorluğu çözmeye yardımcı olsa da, sıfırdan özel bir havuz oluşturmak herkese göre değildir.Küçük veya orta ölçekli kuruluşlar, ağır işleri üçüncü bir taraf yapsa bile, sıfırdan yazılım oluşturmak için bütçeye veya zamana sahip olmayacaktır. Hala çok paraya mal oluyor ve genellikle aracın eksikliklerini anlamak için gerçek pazarda test edilmiyor. Yapılması gereken değişiklikler zaman alabilir ve geliştiricilerle yapılan sözleşmenin türüne bağlı olabilir. Kuruluşunuzun sıfırdan bir havuz oluşturmak için zamanı, kaynakları ve bütçesi olup olmadığını kendinize sormanız gerekir.
- Uzmanlaşmış araştırma ve içgörü deposu yazılımları: Bu platformlar son yıllarda oyunun kurallarını değiştirdi. Yukarıda bahsedilen iki deponun eksiklikleri nedeniyle, araştırma kuruluşları araştırmacıların seveceği bir ürün sunmayı kendilerine görev edindi. Ayrıca, araştırmacının çabalarını, zamanını ve harcadığı parayı azaltmak için daha çok araç yeteneklerine odaklandılar.
İyi kullanıcı araştırması havuzlarına örnekler
Şimdi önde gelen araştırma havuzu araçlarından dört örneğe bir göz atalım.
- QuestionPro İçgörü Merkezi:
QuestionPro’nun İçgörü Merkezi
dünyanın dört bir yanındaki lider markalar ve pazar araştırmacıları tarafından amaca yönelik olarak oluşturulmuş ve seçilmiş sağlam bir veri havuzu yazılımıdır. Niteliksel ve niceliksel içgörülerin tek bir çatı altında toplanmasını sağlayan bu yazılım, piyasada en çok tercih edilen yazılımdır. Bu araç araştırmacılar tarafından araştırmacılar için geliştirilmiştir ve bu nedenle onların dilini konuşmaktadır. Kullanımı kolay ancak son derece sofistike olan araç, veri setlerinin boyutu ne olursa olsun hızlı içgörüleri garanti eden gelişmiş bir analitik kurulum kullanır. - Aurelius Laboratuvarı: Aurelius lab, araştırmacıların verileri tek bir çatı altında toplamasına yardımcı olan hafif ama güçlü bir araçtır. Araştırmacıların araştırma sürecini yavaşlatan karmaşıklıklarla karşılaşmasına izin vermeden uçtan uca araştırma süreçlerinin ele alınmasına yardımcı olmayı amaçlamaktadırlar.
- Bloomfire: Bloomfire kolektif zekayı ve işbirliğini artırır. Kurum içindeki ekipler için merkezi bir bilgi tabanı sunarlar ve siloları ortadan kaldırmayı amaçlarlar. Bu, ekip üyelerini kendinden emin kararlar almaları için güçlendirir.
- Dovetail: Dovetail, araştırmacıların müşteri araştırma verilerini anlamlandırmasına yardımcı olur. Bu işbirlikçi platform sezgiseldir ve araştırmacıların depo yazılımında kolayca içgörü aramasına olanak tanır. Amaçları, içgörüleri saatler değil dakikalar içinde derlemektir.
