Veri işleme genellikle manipülasyon veya veri analizi olarak yanlış anlaşılır, ancak bundan çok daha fazlasıdır. Verilerin doğru şekilde işlenmesine bağlı olarak çok sayıda karar alınmakta, markalar ve araştırmacılar eyleme dönüştürülebilir kararlar almak için verilere güvenmektedir. Araştırmada verilerin işlenmesi, araştırma sürecinin en kritik bileşenlerinden biridir ve markaların başarılı olup olmaması arasındaki farkı belirleyebilir.
Bir yandan
pazar araştırma verileri
birden fazla şekilde işlenebildiğinden, her şey toplanan verilerden ne tür içgörüler elde ettiğinize ve bunların karar alma süreçleriniz üzerinde nasıl bir etki yarattığına bağlıdır.
Araştırmada veri işleme nedir?
Araştırmada veri işleme, veri toplama sürecidir
araştırma
ve birden fazla paydaş için kullanılabilir bilgiye dönüştürülmesi. Verilere çeşitli şekillerde ve farklı merceklerden bakılabilse de, veri işleme teorilerin kanıtlanmasına veya çürütülmesine, iş kararlarının alınmasına ve hatta ürün ve hizmetlerin geliştirilmesine yardımcı olur. Veri işleme, fiyatlandırma duygularını, tüketici davranış ve tercihlerini ve rekabet analizini anlamak için araştırmalarda bile kullanılmaktadır.
Bu süreç boyunca, araştırma paydaşları
Nitel veriler
ve
nicel veriler
Bir araştırma çalışmasından grafikler, raporlar veya iş paydaşlarının ilgisini çekecek başka herhangi bir şey şeklinde okunabilir bir formata dönüştürün. Süreç aynı zamanda toplanan verilere bağlam sağlar ve stratejik iş kararlarına yardımcı olur.
Bir işletmenin kritik bir yönü olmasına rağmen, veri işleme, araştırmada hala yeterince kullanılmayan bir süreçtir. Verilerin çoğalması ve yapılan araştırma çalışmalarının sayısının artmasıyla birlikte, bilgilerin işlenmesi ve bilgi yönetimi havuzlarına konulması
InsightsHub
kritiktir.
Araştırmada Veri İşleme Adımları
Araştırmada veri işleme döngüsünün altı adımı vardır. Şimdi bu adımlara ve neden bu adımların
araştırma tasarımı
.
-
Araştırma verilerinin toplanması
Veri toplama araştırma sürecinin birincil aşamasıdır. Bu süreç, çeşitli çevrimiçi ve çevrimdışı araştırma teknikleri aracılığıyla gerçekleştirilebilir ve birincil ve ikincil araştırma yöntemlerinin bir karışımı olabilir. En yaygın kullanılan veri toplama biçimi araştırma anketleridir. Bununla birlikte, olgun bir
pazar araştırma platformu
odak grupları, tartışma modülleri ve daha fazlası aracılığıyla nitel veriler toplayabilirsiniz.
-
Araştırma verilerinin hazırlanması
Araştırma veri yönetiminde ikinci adım, tutarsızlıkları ortadan kaldırmak, kötü veya eksik anket verilerini kaldırmak ve fikir birliğini korumak için verileri temizlemek için verileri hazırlamaktır. Bu adım kritiktir çünkü yetersiz veri, araştırma çalışmalarını tamamen yararsız hale getirebilir ve zaman ve emek kaybına neden olabilir.
-
Araştırma verilerinin girilmesi
Bir sonraki adım, temizlenen verilerin kurumsal politikalar, araştırma ihtiyaçları ve daha fazlasıyla tutarlı bir şekilde dijital olarak okunabilir bir formata dönüştürülmesidir. Bu adım, veriler daha sonra araştırma verilerinin yönetilmesiyle uyumlu çevrimiçi sistemlere yerleştirileceği için kritik öneme sahiptir.
-
Araştırma verilerinin işlenmesi
Veriler sistemlere girildikten sonra, bu verileri anlamlandırmak için işlemek kritik önem taşır. Bilgiler ihtiyaçlara, toplanan veri türlerine, verileri işlemek için mevcut zamana ve diğer birçok faktöre göre işlenir. Bu, araştırma sürecinin en kritik bileşenlerinden biridir.
-
Araştırma verilerinin çıktısı
Araştırma verilerinin işlendiği bu aşama, verilerin içgörülere dönüştüğü yerdir. Bu aşama, işletme sahiplerinin, paydaşların ve diğer personelin verilere grafikler, çizelgeler, raporlar ve diğer kolay tüketilebilir formatlarda bakmasına olanak tanır.
-
İşlenen araştırma verilerinin saklanması
Veri işleme adımlarının son aşaması depolamadır. Verilerin endekslenebilir, aranabilir ve tek bir doğruluk kaynağı oluşturacak bir formatta tutulması esastır.
Bilgi yönetimi platformları
en yaygın olarak işlenmiş araştırma verilerinin depolanması için kullanılır.
Araştırmada veri işlemenin faydaları
Veri işleme, eyleme geçirilebilir içgörüler ile bunların araştırma sürecinde mevcut olmaması arasında ayrım yapabilir. Bununla birlikte, araştırma verilerinin işlenmesinin bazı belirgin faydaları ve avantajları vardır. Onlar:
-
Kolaylaştırılmış işleme ve yönetim:
Araştırma verileri işlendiğinde, bu verilerin şu anda ve gelecekte birden fazla amaç için kullanılma olasılığı yüksektir. Doğru veri işleme, araştırma verilerinin nasıl ele alındığını ve yönetildiğini kolaylaştırmaya yardımcı olur.
-
Daha iyi karar verme:
Doğru veri işleme sayesinde, verileri anlamlandırarak daha hızlı ve daha iyi kararlara ulaşma olasılığı mümkün hale gelir. Böylece kararlar heves yerine hikayeler anlatan verilere dayalı olarak alınır.
-
İçgörülerin demokratikleştirilmesi:
Verilerin işlenmesi, ham verilerin birden fazla ekip ve personel için çalışan bir formata dönüştürülmesini sağlar. Tüketimi kolay veriler, içgörülerin demokratikleşmesini sağlar.
-
Azaltılmış maliyetler ve yüksek yatırım getirisi:
Veri destekli kararlar, markaların ve kuruluşların güvenilir kaynaklardan elde edilen kanıt destekli verilere dayalı kararlar almasına yardımcı olur. Kararlar verilerle bağlantılı olduğu için bu, maliyetlerin azaltılmasına yardımcı olur. Süreç aynı zamanda iş kararlarında çok yüksek bir yatırım getirisinin korunmasına da yardımcı olur.
-
Saklaması, raporlaması ve dağıtımı kolaydır:
İşlenmiş verilerin depolanması ve yönetilmesi daha kolaydır çünkü ham verilerde bir yapı vardır. Bu veriler daha sonra referans verilebilir ve erişilebilir hale gelir ve gerektiğinde çağrılabilir.
Araştırmalarda veri işleme Örnekler
Artık araştırmada veri işlemenin inceliklerini bildiğinize göre, önemini anlamanıza yardımcı olacak belirli örneklere bakalım.
Küresel bir SaaS markasında örnek
Hizmet olarak yazılım (Saas) markaları küresel bir ayak izine sahiptir ve hem B2B hem de B2C müşterileri olmak üzere çok sayıda müşteriye sahiptir. Her marka ve müşterinin SaaS platformunu kullanarak çözmeyi umduğu farklı sorunlar ve dolayısıyla farklı ihtiyaçları vardır. Yürütme sırasında tüketi̇ci̇ araştirmasiSaaS markası tüketici beklentilerini, satın alma ve satın alma davranışlarını ve daha fazlasını anlayabilir. Bu aynı zamanda müşterilerin profilini çıkarmaya, ürün veya hizmet geliştirmelerini hizalamaya, pazarlama harcamalarını yönetmeye ve işlenen araştırma verilerine dayanarak daha fazlasını yapmaya yardımcı olur.
Bu veri işlemenin diğer örnekleri arasında, çeşitli ülkelerdeki müşterileriyle küresel bir Amerika Birleşik Devletleri ayak izine sahip perakende markaları yer almaktadır.
demografi̇k
birden fazla bayisi olan araç üreticileri ve distribütörleri ve daha fazlası. Pazar araştırması yapan herkesin verileri anlamlandırmak için veri işlemeden yararlanması gerekir.
Araştırma verilerinizi QuestionPro ile işleyin
Anket araştırması ve diğer nitel veriler de dahil olmak üzere araştırma verilerini toplamak, aşağıdaki gibi kurumsal düzeyde bir araştırma platformu ile mümkündür
SoruPro
. Aracın doğası gereği, verileri işleme ve önemli kararlar alma olasılığı da vardır. Platform ayrıca kolay erişim için verileri işlemenize ve saklamanıza olanak tanır. Hemen başlayın!
