Verilerin çoğalması ve çevik ve hızlı içgörülere duyulan ihtiyaçla birlikte, dünyanın dört bir yanındaki araştırma ekipleri, araştırmacılar ve kuruluşlar doğru verilere daha hızlı erişime ihtiyaç duyuyor. araştırma veri yönetimi.
Araştırma, akademik araştırma, fiyatlandırma araştırması, marka takibi, izleme, rekabet araştırması, reklam testi, boylamsal izleme, ürün ve hizmet yükseltmeleri, müşteri memnuniyeti vb. dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle yapılır. Araştırma sürecinde elde edilen veriler çok çeşitli ve geniştir.
Doğru verilere uygun formatta erişmek, içgörülerin demokratikleşmesini sağlar, araştırmadaki siloyu azaltır ve aşağıdaki gibi olgun içgörü yönetimi araçlarıyla kabile bilgisini ortadan kaldırır
InsightsHub
. Yakın tarihli bir Statista raporuna göre pazar araştirmasi sektöründen elde edi̇len küresel geli̇r 2021’de 74,6 mi̇lyar dolari aştive bu sayının daha da artması bekleniyor.
Bu ölçekte veriler söz konusu olduğunda, verilerden mümkün olan en kısa sürede en iyi şekilde yararlanmak için sistemlere sahip olmak zorunludur ve araştırma veri yönetimi burada devreye girer.
Araştırma veri yönetimi nedir?
Araştırma verisi yönetimi (veya RDM), araştırma sürecinde verilerin güçlü bir şekilde organize edilmesi, depolanması ve korunması eylemidir.
pazar araştırması
süreç. RDM, planlamadan insan, süreç ve teknolojiye ve uzun vadeli izleme ve verilere erişime kadar veri yaşam döngüsünü kapsar. Bu, veri süreci boyunca sürekli devam eden bir döngüdür.
Araştırma verileri birçok biçimde ve türde gelir, özellikle de çeşitli
araştırma
Nitel ve nicel araştırmaları içeren. Bu da verilerin birden fazla ölçekte ve türde olabileceği anlamına gelir. RDM, bu bilgilerin anlaşılması, referans verilmesi ve çıkarımlarda bulunulması kolay bir şekilde sınıflandırılmasına, kategorize edilmesine ve saklanmasına yardımcı olur.
Araştırmada veri yönetimi, aşağıda listelenen araştırma veri yönetimindeki kritik adımlar olan veri yaşam döngüsünün temellerini takip eder:
- Plan: Plan, paydaşların dahil edilmesini, süreçlerin tanımlanmasını, araçların seçilmesini, veri sahiplerinin tanımlanmasını ve verilerin nasıl paylaşılacağını içerir.
- Oluşturun: Araştırmacılar ve araştırma ekipleri verileri şu şekilde oluşturur
veri̇ toplama
tekniklerini tanımlamak ve daha sonra bu verileri ilgili etiketler ve meta açıklamalarla yapılandırılmış formatlarda bir araya getirmek. - Süreç: Bu ham veriler daha sonra kuruluşun yapısında dijital verilere dönüştürülür. Bilgiler temizlenir, ayıklanır ve içgörü için gereken zamanı ortadan kaldıracak şekilde yapılandırılır.
- Analiz edin: RDM’nin kritik bir bileşeni
Araştırma verilerinin analizi
Toplanan verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek. Bu veriler daha sonra tüketilebilir veriler halinde yapılandırılabilir. - Koru: Ham ve analiz edilmiş veriler daha sonra bilgi kalitesini korumak için önceki süreçte tanımlanan formatlarda korunur.
- Paylaşın: İçgörülerin rol tabanlı erişim kontrolünde doğru paydaşlara dağıtılması gerekir, böylece içgörüler daha sonra iş ve araştırma hedeflerine uyacak şekilde harekete geçirilir.
- Yeniden kullanım: Doğru meta veri, etiketleme ve kategorizasyon ile korelasyon kurmak, yatırım getirisini artırmak ve araştırma çalışmalarına ayrılan süreyi azaltmak için araştırma verilerini yeniden kullanmak mümkündür.
Yukarıdaki tüm adımlar yenilikçi araştırma veri yönetimine yardımcı olur ve pazar araştırması ve içgörü yönetimi başarısı için kritik öneme sahiptir.
Araştırma verileri yönetiminin faydaları
İyi araştırma veri yönetimi uygulamalarının takip edilmesinin birçok faydası vardır. Ancak en önemlilerinden bazıları şunlardır:
-
Verilerin kutsallığını koruyun ve hesap verebilirliği artırın
RDM’nin önemli bir faydası, toplanan verilerin kutsallığının korunmasına olanak sağlaması ve tüm paydaşlar için hesap verebilirliği artırmasıdır. Bilgilerin nasıl toplandığı, depolandığı, izlendiği, paylaşıldığı ve daha fazlası konusunda mutlak şeffaflık ve veri depolama uyumlulukları ve düzenlemelerine uymanın ek faydaları vardır. Tanımlanmış süreçler ayrıca paydaşlar ve veri sahipleri ile bunların nasıl izleneceği konusunda daha az belirsizliğe yol açar.
-
Kabile bilgisini ortadan kaldırın
Verilerin belirli bir şekilde yönetilmesi beklentisi olduğu için herkes aynı süreci takip eder. Bu, insanlar kurumdan ayrıldığında ya da kuruma yeni üyeler katıldığında kabile bilgisini ortadan kaldırır. Ayrıca, çapraz fonksiyonel ekiplerden paydaşların ve araştırmacıların çıkarım yapmak için geçmiş verilere dayanabilmelerini sağlar.
-
İçgörüleri demokratikleştirin
İçgörüler, doğru ekipler tarafından doğru zamanda erişilebilir olduklarında güçlüdür. Araştırma verisi yönetimi ile, rol tabanlı erişim olsa bile, daha geniş bir üye havuzunun verilere erişimine ilişkin bir güvence vardır. araştırma tasarımı ve yazın. Kullanılan araçlarda, ulaşılan kitlede, ayrıntılı ve analiz edilen verilerde daha fazla görünürlük vardır ve bu da içgörülerin demokratikleşmesine yardımcı olur.
-
Boylamsal izleme ve hızlı geri dönüş çalışmalarına olanak sağlayın
Ne tür bir araştırma yürütülüyor olursa olsun, RDM kullanıcıların geçmiş çalışmalardan karşılaştırmalar yapmasına veya hipotezleri doğrulamak ya da çürütmek için geçmiş verileri kullanmasına olanak tanır. Verilere kolay erişim sayesinde, geçmiş, yapılandırılmış verilere dayanarak boylamsal çalışmalar veya hızlı geri dönüşlü çalışmalar yürütme olanağı da vardır.
-
Çabaların ve araştırmaların tekrarlanmasını önleyin
Markalar ve kuruluşlar bir
pazar araştırma platformu
araştırma çalışmaları yürütmek için. Bir veri yönetim planı sayesinde, aynı veya benzer araştırmaları tekrar yapmaktan ve araştırmanın coğrafi konum sınırlarını ve geçerliliğini azaltmaktan kaçınabilirsiniz. Ayrıca, sıfırdan başlamak zorunda kalmayacağınız için çabaların tekrarlanmasını azaltmaya yardımcı olur.
-
Zamanı azaltın ve araştırmanın yatırım getirisini artırın
Yapılandırılmış verilere ve içgörülere kolay erişim sayesinde, araştırma projelerinde mükerrerlik azaldığı için içgörülere ulaşma süresi kısalır. Ayrıca geçmiş verilere ve demografik özellikler ve bölgeler arasındaki verilere yönelik çıkarımların kapsamı da vardır. Daha azıyla daha fazlasını yapmak için bir alan var. Yukarıdakilerin tümü, harcanan çaba daha az, ancak çıktı daha yüksek olduğu için araştırmanın yatırım getirisini artırmaya yardımcı olur ve bu da aşağıdakilere yardımcı olur
sürekli keşif
.
Araştırma veri yönetimi örnekleri
Yukarıda görüldüğü gibi, araştırma veri yönetimi, araştırma süreçlerinden en iyi şekilde yararlanmak için kuruluşların ve araştırma ekiplerinin ayrılmaz bir parçasını oluşturmaktadır.
Bunu bir örnekle daha iyi açıklamak gerekirse, birçok ülkede faaliyet gösteren bir perakende devini ele alalım. Rekabetin üzerinde kalmak, yapışkan müşteriler yaratmak ve müşterilerle sürekli olarak birlikte yaratmak için sürekli olarak birden fazla araştırma tekniği ve yöntemi kullanılır.
Bu araştırma marka değerini, tüketici davranışını, fiyatlandırma hassasiyetini, ürün yükseltmelerini, müşteri memnuniyetini vb. anlamaya yardımcı olur. Marka, sağlam bir RDM stratejisi uygulayarak, pazarlar arasındaki fiyatlandırma tercihleri, sezonluk lansmanlar, farklı ihtiyaçlarda neyin işe yaradığı, rakiplerine kıyasla marka algısı vb. hakkında çıkarımlar yapmak için hem nitel hem de nicel geçmiş ve mevcut çalışmalara dayanabilir. Envanteri yönetmek veya pazarlama harcamaları için bütçe oluşturmak üzere geçmiş verilere bakma olanağı da vardır.
İyi yapıldığında, iyi bir araştırma veri yönetimi stratejisi ve doğru
bilgi keşif araçları
hem markalar hem de kuruluşlar için harikalar yaratabilir.
Araştırma veri yönetiminizden en iyi şekilde yararlanın
QuestionPro ile en gelişmiş teknolojilere erişebilirsiniz.
pazar araştırma platformu ve aracı
en önemli içgörüleri toplamanıza ve analiz etmenize yardımcı olur. Kaldıraç kullanarak
InsightsHub
veri yönetimi için birleştirilmiş merkez olan bu platformdan yararlanarak araştırma verilerinizi tek bir düzenli havuzda düzenleyebilir, araştırabilir, arayabilir ve keşfedebilirsiniz.
