Gerenciamento de dados de pesquisa: o que é + benefícios com exemplos

Com a proliferação de dados e a necessidade de insights ágeis e rápidos, equipes de pesquisa, pesquisadores e organizações em todo o mundo precisam de acesso mais rápido aos dados corretos, o que é possível com o gerenciamento de dados de pesquisa .

A pesquisa é conduzida por vários motivos, incluindo pesquisa acadêmica, pesquisa de preços, rastreamento de marca, monitoramento, pesquisa competitiva, teste de anúncios, rastreamento longitudinal, atualizações de produtos e serviços, satisfação do cliente, etc. Os dados gerados durante o processo de pesquisa são diversos e vastos.

O acesso aos dados corretos no formato adequado permite a democratização de insights, reduz o silo na pesquisa e elimina o conhecimento tribal com ferramentas maduras de gerenciamento de insights, como InsightsHub . Um relatório recente da Statista afirmou que a receita global do setor de pesquisa de mercado ultrapassou US$ 74,6 bilhões em 2021 , e esse número só deve crescer.

Com dados nessa escala, é imperativo ter sistemas para aproveitar ao máximo os dados no menor tempo possível, e é aí que entra o gerenciamento de dados de pesquisa.

O que é gerenciamento de dados de pesquisa?

Gerenciamento de dados de pesquisa (ou RDM) é a ação de organizar, armazenar e preservar vigorosamente os dados durante o processo de pesquisa de mercado . O RDM abrange o ciclo de vida dos dados, desde o planejamento até as pessoas, processos e tecnologia, e monitoramento e acesso a longo prazo aos dados. Este é um ciclo contínuo contínuo durante o processo de dados.

Os dados de pesquisa vêm em muitas formas e tipos, especialmente com vários tipos de pesquisa que incluem pesquisa qualitativa e quantitativa. Isso significa que os dados também podem ser de várias escalas e tipos. O RDM ajuda a classificar, categorizar e armazenar essas informações de maneira fácil de entender, referenciar e extrair inferências.

O gerenciamento de dados em pesquisa segue os fundamentos do ciclo de vida dos dados, que são etapas críticas no gerenciamento de dados de pesquisa, conforme listado abaixo:

• Plano: O plano inclui envolver as partes interessadas, definir processos, escolher as ferramentas, definir os proprietários dos dados e como os dados são compartilhados.
• Criar: Pesquisadores e equipes de pesquisa criam os dados na forma de técnicas de coleta de dados definidas por projetos e, em seguida, reúnem esses dados em formatos estruturados com tags e meta-descrições relevantes.
• Processo: Esses dados brutos são então convertidos em dados digitais na estrutura da organização. As informações são limpas, limpas e estruturadas para eliminar o tempo para insights.
• Analisar: Um componente crítico do RDM é analisar dados de pesquisa para obter insights acionáveis ​​a partir dos dados coletados. Esses dados podem então ser estruturados em dados consumíveis.
• Preservar: Os dados brutos e analisados ​​são então preservados em formatos definidos no processo anterior para manter a qualidade das informações.
• Compartilhar: A distribuição de insights para as partes interessadas certas no controle de acesso baseado em função é necessária para que os insights sejam acionados para corresponder às metas de negócios e de pesquisa.
• Reutilização: Com os metadados, marcação e categorização corretos, é possível reutilizar os dados da pesquisa para traçar correlações, aumentar o ROI e reduzir o tempo de estudos de pesquisa.

Todas as etapas acima ajudam no gerenciamento inovador de dados de pesquisa e são essenciais para o sucesso da pesquisa de mercado e do gerenciamento de insights.

Benefícios do gerenciamento de dados de pesquisa

Seguir boas práticas de gerenciamento de dados de pesquisa tem vários benefícios. Alguns dos mais importantes, no entanto, são:

• Manter a santidade dos dados e aumentar a responsabilidade

Um benefício essencial do RDM é que ele permite a capacidade de manter a integridade dos dados coletados e aumenta a responsabilidade em toda a diretoria e para todas as partes interessadas. Há transparência absoluta em como as informações são coletadas, armazenadas, rastreadas, compartilhadas e muito mais, juntamente com os benefícios adicionais de seguir as conformidades e regulamentações de armazenamento de dados. Os processos definidos também levam a uma menor ambiguidade sobre as partes interessadas e os proprietários dos dados e como eles devem ser monitorados.

• Elimine o conhecimento tribal

Como existe a expectativa de que os dados sejam gerenciados de maneira específica, todos seguem o mesmo processo. Isso elimina o conhecimento tribal quando as pessoas deixam as organizações ou novos membros entram no redil. Também garante que as partes interessadas e pesquisadores de equipes multifuncionais possam se basear em dados anteriores para fazer inferências.

• Democratizar insights

Os insights são poderosos quando estão acessíveis às equipes certas no momento certo. Com o gerenciamento de dados de pesquisa, há a garantia de que, mesmo que seja um acesso baseado em função, um grupo maior de membros terá acesso aos dados, independentemente do design e do tipo de pesquisa. Há maior visibilidade nas ferramentas utilizadas; a audiência alcançada, granular e analisar os dados, o que, por sua vez, ajuda a democratizar os insights.

• Habilite o monitoramento longitudinal e estudos de retorno rápidos

Não importa que tipo de pesquisa está sendo realizada, o RDM permite que os usuários façam comparações de estudos anteriores ou usem dados anteriores para validar ou refutar hipóteses. Com fácil acesso aos dados, há também a capacidade de realizar estudos longitudinais ou estudos de retorno rápido, apoiando-se em dados estruturados anteriores.

• Evite a duplicação de esforços e pesquisas

Marcas e organizações usam uma plataforma de pesquisa de mercado para realizar estudos de pesquisa. Com um plano de gerenciamento de dados em vigor, você pode evitar refazer a mesma pesquisa ou semelhante e reduzir as fronteiras e a validade da geolocalização da pesquisa. Também ajuda a reduzir a duplicação de esforços, pois você não precisa começar do zero.

• Reduza o tempo e aumente o ROI da pesquisa

Com fácil acesso a dados estruturados e insights, o tempo para insights é reduzido, pois há uma redução da duplicidade nos projetos de pesquisa. Há também o escopo de inferências de dados anteriores e dados em demografias e regiões. Há espaço para fazer mais com menos. Todos os itens acima ajudam a aumentar o ROI da pesquisa, pois o esforço gasto é menor, mas a saída é maior, o que ajuda na descoberta contínua .

Exemplos de gerenciamento de dados de pesquisa

Como visto acima, há gerenciamento de dados de pesquisa está se tornando parte integrante das organizações e equipes de pesquisa para obter o máximo de seus processos de pesquisa.

Para ilustrar isso melhor com um exemplo, considere um gigante do varejo com presença em muitos países. Para ficar acima da concorrência, criar clientes aderentes e co-criar constantemente com os clientes, várias técnicas e métodos de pesquisa são usados ​​continuamente.

Esta pesquisa ajuda a entender o valor da marca, comportamento do consumidor, sensibilidade de preços, atualizações de produtos, satisfação do cliente, etc. preferências em todos os mercados, lançamentos sazonais, o que funciona em diferentes necessidades, percepção da marca versus seus concorrentes, etc. Há também a capacidade de analisar dados históricos para gerenciar estoque ou orçamento para gastos com marketing.

Quando bem feito, uma boa estratégia de gerenciamento de dados de pesquisa e as ferramentas certas de descoberta de conhecimento podem fazer maravilhas para marcas e organizações.

Tire o máximo proveito do seu gerenciamento de dados de pesquisa

Com o QuestionPro, você tem acesso à plataforma e ferramenta de pesquisa de mercado mais madura que ajuda a coletar e analisar os insights mais importantes. Ao aproveitar o InsightsHub , o hub unificado para gerenciamento de dados, você pode aproveitar a plataforma consolidada para organizar, explorar, pesquisar e descobrir seus dados de pesquisa em um repositório organizado.

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