Gestion des données de recherche : Qu'est-ce que c'est + avantages avec des exemples

Avec la prolifération des données et le besoin 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 avec la gestion des données de recherche .

La recherche est menée pour diverses raisons, notamment la recherche universitaire, la recherche de prix, le suivi de la marque, la surveillance, la recherche concurrentielle, les tests publicitaires, le suivi longitudinal, les mises à niveau des produits et services, la satisfaction de la clientèle, etc. Les données générées au cours du processus de recherche sont diverses et vastes.

L'accès aux données correctes dans le format approprié permet la démocratisation des informations, réduit le silo dans la recherche et élimine les connaissances tribales avec des outils de gestion des informations matures tels que InsightsHub . Un récent rapport de Statista a déclaré que les revenus mondiaux de l'industrie des études de marché ont dépassé 74,6 milliards de dollars en 2021 , et ce chiffre ne devrait qu'augmenter.

Avec des données à cette échelle, il est impératif de mettre en place des systèmes pour tirer le meilleur parti des données dans les plus brefs délais, et c'est là que la gestion des données de recherche entre en jeu.

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 pendant le processus d'étude de marché . La RDM couvre le cycle de vie des données, de la planification aux personnes, aux processus et à la technologie, ainsi que la surveillance à long terme et l'accès aux données. Il s'agit d'un cycle continu pendant le traitement des données.

Les données de recherche se présentent sous de nombreuses formes et types, en particulier avec divers types de recherche qui incluent la recherche qualitative et quantitative. Cela signifie que les données peuvent également être de plusieurs échelles et types. RDM aide à classer, catégoriser et stocker ces informations d'une manière facile à comprendre, à référencer et à tirer des conclusions.

La gestion des données dans la recherche suit les principes fondamentaux du cycle de vie des données, qui sont des étapes critiques de la gestion des données de recherche, comme indiqué ci-dessous :

• Plan : Le plan comprend l'implication des parties prenantes, la définition des processus, la sélection 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, nettoyées et structurées pour éliminer le temps consacré aux informations.
• Analyser : un élément essentiel de la RDM consiste à analyser les données de recherche afin de tirer des informations exploitables des données qui ont été collectées. Ces données peuvent ensuite être structurées en données consommables.
• Préserver : Les données brutes et analysées sont ensuite conservées dans des formats définis dans le processus précédent pour maintenir la qualité des informations.
• Partager : La distribution des informations aux bonnes parties prenantes dans le contrôle d'accès basé sur les rôles est nécessaire afin que les informations soient ensuite exploitées pour correspondre aux objectifs commerciaux et de recherche.
• Réutilisation : avec les métadonnées, le balisage et la catégorisation appropriés, il est possible de réutiliser les données de recherche pour établir des corrélations, augmenter le retour sur investissement et réduire le temps nécessaire aux études de recherche.

Toutes les étapes ci-dessus contribuent à une gestion innovante des données de recherche et sont essentielles au succès des études de marché et de la gestion des informations.

Avantages de la gestion des données de recherche

Suivre de bonnes pratiques de gestion des données de recherche présente de multiples avantages. Certains des plus importants, cependant, sont:

• Maintenir le caractère sacré des données et accroître la responsabilité

Un avantage essentiel de la GDR est qu'elle permet de maintenir le caractère sacré des données collectées et augmente la responsabilité à tous les niveaux et pour toutes les parties prenantes. Il existe une transparence absolue dans la manière dont les informations sont collectées, stockées, suivies, partagées, etc., ainsi que les avantages supplémentaires liés au respect des conformités et des réglementations en matière de stockage des données. Des processus définis conduisent également à une moindre ambiguïté sur les parties prenantes et les propriétaires des données et sur la manière dont elles doivent être surveillées.

• Éliminer les connaissances tribales

Puisqu'on s'attend à ce que les données soient gérées d'une manière spécifique, tout le monde suit le même processus. Cela élimine les connaissances tribales lorsque les gens quittent les organisations ou que de nouveaux membres entrent dans le giron. Cela garantit également que les parties prenantes et les chercheurs des équipes interfonctionnelles peuvent s'appuyer sur les données passées pour faire des inférences.

• Démocratiser les informations

Les informations sont puissantes lorsqu'elles sont accessibles aux bonnes équipes au bon moment. Avec la gestion des données de recherche, il est garanti que même s'il s'agit d'un accès basé sur les rôles, un plus grand nombre de membres a accès aux données, quels que soient la conception et le type de recherche. Il y a une plus grande visibilité dans les outils utilisés ; l'audience atteinte, les données granulaires et analysées, ce qui contribue à démocratiser les informations.

• Permettre une surveillance longitudinale et des études d'exécution rapides

Quel que soit le type de recherche menée, RDM permet aux utilisateurs de faire des comparaisons à partir d'études antérieures ou d'utiliser les données antérieures pour valider ou réfuter des hypothèses. Avec un accès facile aux données, il est également possible de mener des études longitudinales ou des études à rotation rapide en s'appuyant sur des données structurées passées.

• Éviter la duplication des efforts et de la recherche

Les marques et les organisations utilisent une plateforme d'étude de marché pour mener des études de recherche. Avec un plan de gestion des données en place, vous pouvez éviter de refaire la même recherche ou une recherche similaire et de réduire les frontières et la validité de la géolocalisation de la recherche. Cela aide également à réduire la duplication des efforts car vous n'avez pas à recommencer à zéro.

• Réduisez le temps et augmentez le retour sur investissement de la recherche

Avec un accès facile aux données structurées et aux informations, le temps d'accès aux informations est réduit car il y a une réduction de la duplicité dans les projets de recherche. Il y a aussi la portée des inférences aux données passées et aux données sur les données démographiques et les régions. Il est possible de faire plus avec moins. Tout ce qui précède aide à augmenter le retour sur investissement de la recherche car l'effort dépensé est moindre, mais le résultat est plus élevé, ce qui facilite la découverte continue .

Exemples de gestion de données de recherche

Comme vu ci-dessus, la gestion des données de recherche fait partie intégrante des organisations et des équipes de recherche pour tirer le meilleur parti de leurs processus de recherche.

Pour mieux illustrer cela avec un exemple, considérons un géant de la distribution présent dans de nombreux pays. Pour rester au-dessus de la concurrence, créer des clients fidèles et co-créer constamment avec les clients, de multiples techniques et méthodes de recherche sont utilisées en permanence.

Cette recherche aide à comprendre la valeur de la marque, le comportement des consommateurs, la sensibilité aux prix, les mises à niveau 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 prix préférences sur les marchés, lancements saisonniers, ce qui fonctionne selon les différents besoins, perception de la marque par rapport à ses concurrents, etc. Il est également possible d'examiner les données historiques pour gérer l'inventaire ou le budget des dépenses marketing.

Lorsqu'elles sont bien faites, 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.

Tirez le meilleur parti de la gestion de vos données de recherche

Avec QuestionPro, vous avez accès à la plate-forme et à l'outil d'étude de marché les plus matures qui vous aident à collecter et à analyser les informations les plus importantes. En tirant parti d' InsightsHub , le hub unifié pour la gestion des données, vous pouvez tirer parti de la plate-forme consolidée pour organiser, explorer, rechercher et découvrir vos données de recherche dans un référentiel organisé.

Commencez maintenant