Gestione dei dati di ricerca: che cos'è + vantaggi con esempi

Con la proliferazione dei dati e la necessità di insight agili e veloci, i team di ricerca, i ricercatori e le organizzazioni di tutto il mondo hanno bisogno di un accesso più rapido ai dati corretti, cosa possibile con la gestione dei dati di ricerca .

La ricerca viene condotta per vari motivi, tra cui ricerca accademica, ricerca sui prezzi, monitoraggio del marchio, monitoraggio, ricerca competitiva, test degli annunci, monitoraggio longitudinale, aggiornamenti di prodotti e servizi, soddisfazione del cliente, ecc. I dati generati durante il processo di ricerca sono diversi e vasti.

L'accesso ai dati corretti nel formato corretto consente la democratizzazione degli insight, riduce il silo nella ricerca ed elimina la conoscenza tribale con strumenti di gestione degli insight maturi come InsightsHub . Un recente rapporto di Statista ha affermato che le entrate globali del settore delle ricerche di mercato hanno superato i 74,6 miliardi di dollari nel 2021 e che il numero dovrebbe solo crescere.

Con dati di questa scala, è fondamentale disporre di sistemi in atto per ottenere il massimo dai dati nel più breve tempo possibile, ed è qui che entra in gioco la gestione dei dati di ricerca.

Che cos'è la gestione dei dati di ricerca?

La gestione dei dati di ricerca (o RDM) è l'azione di organizzare, archiviare e preservare vigorosamente i dati durante il processo di ricerca di mercato . RDM copre il ciclo di vita dei dati dalla pianificazione fino alle persone, ai processi e alla tecnologia, al monitoraggio a lungo termine e all'accesso ai dati. Questo è un ciclo continuo durante il processo dei dati.

I dati di ricerca sono disponibili in molte forme e tipi, in particolare con vari tipi di ricerca che includono la ricerca qualitativa e quantitativa. Ciò significa che i dati possono anche essere di più scale e tipi. RDM aiuta a classificare, categorizzare e archiviare queste informazioni in un modo che sia facile da capire, fare riferimento e da cui trarre deduzioni.

La gestione dei dati nella ricerca segue i fondamenti del ciclo di vita dei dati, che sono fasi critiche nella gestione dei dati della ricerca, come elencato di seguito:

• Piano: il piano include il coinvolgimento delle parti interessate, la definizione dei processi, la scelta degli strumenti, la definizione dei proprietari dei dati e il modo in cui i dati vengono condivisi.
• Crea: i ricercatori e i team di ricerca creano i dati sotto forma di tecniche di raccolta dei dati definite dai progetti e quindi mettono insieme questi dati in formati strutturati con tag e meta-descrizioni pertinenti.
• Processo: questi dati grezzi vengono quindi convertiti in dati digitali nella struttura dell'organizzazione. Le informazioni vengono pulite, ripulite e strutturate per eliminare il tempo per le informazioni dettagliate.
• Analizza: una componente critica di RDM è l'analisi dei dati di ricerca per ricavare informazioni utili dai dati che sono stati raccolti. Questi dati possono quindi essere strutturati in dati di consumo.
• Conserva: i dati grezzi e analizzati vengono quindi conservati nei formati definiti nel processo precedente per mantenere la qualità delle informazioni.
• Condividi: è necessaria la distribuzione di informazioni dettagliate alle parti interessate nel controllo dell'accesso basato sui ruoli, in modo che le informazioni dettagliate vengano quindi utilizzate per abbinare gli obiettivi aziendali e di ricerca.
• Riutilizzo: con i metadati, la codifica e la categorizzazione corretti, è possibile riutilizzare i dati di ricerca per tracciare correlazioni, aumentare il ROI e ridurre i tempi di ricerca degli studi.

Tutti i passaggi precedenti aiutano nella gestione innovativa dei dati di ricerca e sono fondamentali per il successo della ricerca di mercato e della gestione degli approfondimenti.

Vantaggi della gestione dei dati di ricerca

Seguire buone pratiche di gestione dei dati di ricerca ha molteplici vantaggi. Alcuni dei più importanti, tuttavia, sono:

• Mantenere la santità dei dati e aumentare la responsabilità

Un vantaggio essenziale di RDM è che consente la capacità di mantenere la santità dei dati raccolti e aumenta la responsabilità su tutta la linea e per tutte le parti interessate. C'è un'assoluta trasparenza nel modo in cui le informazioni vengono raccolte, archiviate, tracciate, condivise e altro, insieme ai vantaggi aggiuntivi derivanti dal rispetto delle conformità e delle normative sull'archiviazione dei dati. I processi definiti portano anche a una minore ambiguità sulle parti interessate e sui proprietari dei dati e su come devono essere monitorati.

• Elimina la conoscenza tribale

Poiché ci si aspetta che i dati vengano gestiti in un modo specifico, tutti seguono lo stesso processo. Questo elimina la conoscenza tribale quando le persone lasciano le organizzazioni o entrano nuovi membri. Garantisce inoltre che le parti interessate e i ricercatori dei team interfunzionali possano fare affidamento sui dati passati per fare inferenze.

• Democratizzare le intuizioni

Gli approfondimenti sono potenti quando sono accessibili ai team giusti al momento giusto. Con la gestione dei dati di ricerca, vi è la certezza che, anche se si tratta di un accesso basato sui ruoli, un pool più ampio di membri ha accesso ai dati indipendentemente dal progetto e dal tipo di ricerca. C'è maggiore visibilità negli strumenti utilizzati; il pubblico ha raggiunto, granulare e analizzato i dati, che a loro volta aiutano a democratizzare le intuizioni.

• Consenti il ​​monitoraggio longitudinale e studi di turnaround rapidi

Indipendentemente dal tipo di ricerca condotta, RDM consente agli utenti di trarre confronti da studi precedenti o utilizzare i dati passati per convalidare o smentire ipotesi. Con un facile accesso ai dati, c'è anche la possibilità di condurre studi longitudinali o studi di rapida inversione di tendenza facendo affidamento su dati strutturati passati.

• Evitare la duplicazione degli sforzi e della ricerca

I marchi e le organizzazioni utilizzano una piattaforma di ricerche di mercato per condurre studi di ricerca. Con un piano di gestione dei dati in atto, puoi evitare di ripetere la stessa ricerca o una simile e ridurre i confini e la validità della geolocalizzazione della ricerca. Aiuta anche a ridurre la duplicazione degli sforzi in quanto non è necessario ricominciare da zero.

• Riduci i tempi e aumenta il ROI della ricerca

Con un facile accesso a dati strutturati e approfondimenti, il tempo per ottenere approfondimenti è ridotto in quanto vi è una riduzione della duplicità nei progetti di ricerca. C'è anche l'ambito delle inferenze su dati e dati passati tra dati demografici e regioni. C'è la possibilità di fare di più con meno. Tutto quanto sopra aiuta ad aumentare il ROI della ricerca poiché lo sforzo speso è minore, ma l'output è maggiore, il che aiuta con la scoperta continua .

Esempi di gestione dei dati di ricerca

Come visto sopra, la gestione dei dati di ricerca sta formando parte integrante delle organizzazioni e dei team di ricerca per trarre il massimo dai loro processi di ricerca.

Per illustrare meglio questo con un esempio, si consideri un gigante della vendita al dettaglio con una presenza in molti paesi. Per rimanere al di sopra della concorrenza, creare clienti appiccicosi e co-creare costantemente con i clienti, vengono utilizzate continuamente molteplici tecniche e metodi di ricerca.

Questa ricerca aiuta a comprendere il valore del marchio, il comportamento dei consumatori, la sensibilità ai prezzi, gli aggiornamenti del prodotto, la soddisfazione del cliente, ecc. Implementando una solida strategia RDM, il marchio può fare affidamento su studi passati ed esistenti, sia qualitativi che quantitativi, per trarre inferenze sui prezzi preferenze tra mercati, lanci stagionali, cosa funziona in base alle diverse esigenze, percezione del marchio rispetto ai concorrenti, ecc. C'è anche la possibilità di guardare i dati storici per gestire l'inventario o il budget per le spese di marketing.

Se eseguita bene, una buona strategia di gestione dei dati di ricerca e i giusti strumenti di scoperta della conoscenza possono fare miracoli sia per i marchi che per le organizzazioni.

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