การจัดการข้อมูลการวิจัย: มันคืออะไร + ประโยชน์พร้อมตัวอย่าง

ด้วยการแพร่กระจายของข้อมูลและความต้องการข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วและคล่องตัว ทีมวิจัย นักวิจัย และองค์กรทั่วโลกจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องได้เร็วขึ้น ซึ่งเป็นไปได้ด้วย การจัดการข้อมูลการ วิจัย

การวิจัยดำเนินการด้วยเหตุผลหลายประการ รวมถึงการวิจัยเชิงวิชาการ การวิจัยราคา การติดตามแบรนด์ การตรวจสอบ การวิจัยเชิงแข่งขัน การทดสอบโฆษณา การติดตามตามยาว การอัพเกรดผลิตภัณฑ์และบริการ ความพึงพอใจของลูกค้า ฯลฯ ข้อมูลที่สร้างขึ้นระหว่างกระบวนการวิจัยมีความหลากหลายและกว้างขวาง

การเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องในรูปแบบที่เหมาะสมจะทำให้ข้อมูลเชิงลึกเป็นประชาธิปไตย ลดพื้นที่ในการวิจัย และขจัดความรู้ของชนเผ่าด้วยเครื่องมือการจัดการข้อมูลเชิงลึกที่ครบถ้วน เช่น InsightsHub รายงานล่าสุดของ Statista ระบุว่า รายรับทั่วโลกจากอุตสาหกรรมการวิจัยตลาดเกิน 74.6 พันล้านดอลลาร์ในปี 2564 และตัวเลขดังกล่าวคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น

ด้วยข้อมูลในระดับนี้ จำเป็นต้องมีระบบเพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลในเวลาที่สั้นที่สุด และนั่นคือที่มาของการจัดการข้อมูลการวิจัย

การจัดการข้อมูลการวิจัยคืออะไร?

การจัดการข้อมูลการวิจัย (หรือ RDM) คือการดำเนินการจัดระเบียบ จัดเก็บ และเก็บรักษาข้อมูลอย่างจริงจังในระหว่าง กระบวนการ วิจัยตลาด RDM ครอบคลุมวงจรชีวิตของข้อมูลตั้งแต่การวางแผนไปจนถึงผู้คน กระบวนการและเทคโนโลยี ตลอดจนการตรวจสอบและการเข้าถึงข้อมูลในระยะยาว นี่เป็นวัฏจักรต่อเนื่องต่อเนื่องระหว่างกระบวนการข้อมูล

ข้อมูลการวิจัยมีหลายรูปแบบและหลายประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการ วิจัย ประเภทต่างๆ ซึ่งรวมถึงการวิจัยเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลสามารถมีได้หลายขนาดและหลายประเภท RDM ช่วยในการจัดประเภท จัดหมวดหมู่ และจัดเก็บข้อมูลนี้ในลักษณะที่ง่ายต่อการเข้าใจ อ้างอิง และดึงการอนุมาน

การจัดการข้อมูลในการวิจัยเป็นไปตามพื้นฐานของวงจรชีวิตข้อมูล ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการจัดการข้อมูลการวิจัยดังนี้

• แผน: แผนประกอบด้วยผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย การกำหนดกระบวนการ การเลือกเครื่องมือ การกำหนดเจ้าของข้อมูล และวิธีการแบ่งปันข้อมูล
• สร้าง: นักวิจัยและทีมวิจัยสร้างข้อมูลในรูปแบบของ เทคนิคการ รวบรวมข้อมูลที่ กำหนดโดยโครงการ จากนั้นจึงรวบรวมข้อมูลนี้ในรูปแบบที่มีโครงสร้างพร้อมแท็กที่เกี่ยวข้องและคำอธิบายเมตา
• กระบวนการ: ข้อมูลดิบนี้จะถูกแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัลในโครงสร้างขององค์กร ข้อมูลจะได้รับการทำความสะอาด ขัดเกลา และจัดโครงสร้างเพื่อขจัดเวลาสำหรับข้อมูลเชิงลึก
• วิเคราะห์: องค์ประกอบที่สำคัญของ RDM คือ การวิเคราะห์ข้อมูลการวิจัย เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้จริงจากข้อมูลที่รวบรวมไว้ ข้อมูลนี้สามารถจัดโครงสร้างเป็นข้อมูลสิ้นเปลืองได้
• รักษา: ข้อมูลดิบและที่วิเคราะห์จะได้รับการเก็บรักษาไว้ในรูปแบบที่กำหนดไว้ในกระบวนการก่อนหน้านี้เพื่อรักษาคุณภาพของข้อมูล
• แบ่งปัน: จำเป็นต้องมีการแจกจ่ายข้อมูลเชิงลึกไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เหมาะสมในการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท เพื่อให้มีการดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกเพื่อให้ตรงกับเป้าหมายทางธุรกิจและการวิจัย
• การ ใช้ซ้ำ: ด้วยข้อมูลเมตา การติดแท็ก และการจัดหมวดหมู่ที่ถูกต้อง ทำให้สามารถนำข้อมูลการวิจัยมาใช้ซ้ำเพื่อสร้างความสัมพันธ์ เพิ่ม ROI และลดเวลาในการศึกษาวิจัย

ขั้นตอนทั้งหมดข้างต้นช่วยในการจัดการข้อมูลการวิจัยเชิงนวัตกรรมและมีความสำคัญต่อการวิจัยตลาดและความสำเร็จในการจัดการข้อมูลเชิงลึก

ประโยชน์ของการจัดการข้อมูลการวิจัย

การปฏิบัติตามแนวทางการจัดการข้อมูลการวิจัยที่ดีมีประโยชน์หลายประการ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่สำคัญที่สุดบางประการ ได้แก่ :

• รักษาความศักดิ์สิทธิ์ของข้อมูลและเพิ่มความรับผิดชอบ

ประโยชน์ที่สำคัญของ RDM คือช่วยให้สามารถรักษาความศักดิ์สิทธิ์ของข้อมูลที่รวบรวมได้ และเพิ่มความรับผิดชอบทั่วทั้งกระดานและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด มีความโปร่งใสอย่างแท้จริงในการรวบรวม จัดเก็บ ติดตาม แบ่งปัน และอื่นๆ ข้อมูล ตลอดจนประโยชน์เพิ่มเติมจากการปฏิบัติตามและระเบียบข้อบังคับในการจัดเก็บข้อมูลต่อไปนี้ กระบวนการที่กำหนดไว้ยังนำไปสู่ความคลุมเครือน้อยลงเกี่ยวกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและเจ้าของข้อมูล และวิธีการตรวจสอบข้อมูล

• ขจัดความรู้ของชนเผ่า

เนื่องจากมีความคาดหวังว่าข้อมูลจะได้รับการจัดการในลักษณะเฉพาะ ทุกคนจึงทำตามขั้นตอนเดียวกัน สิ่งนี้จะขจัดความรู้ของชนเผ่าเมื่อผู้คนออกจากองค์กรหรือสมาชิกใหม่เข้ามารวมกัน นอกจากนี้ยังช่วยให้แน่ใจว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและนักวิจัยจากทีมข้ามสายงานสามารถพึ่งพาข้อมูลในอดีตเพื่อทำการอนุมานได้

• ประชาธิปัตย์ข้อมูลเชิงลึก

ข้อมูลเชิงลึกจะมีประสิทธิภาพเมื่อเข้าถึงได้โดยทีมที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม ด้วยการจัดการข้อมูลการวิจัย มีการรับประกันว่าแม้ว่าจะเข้าถึงตามบทบาท สมาชิกจำนวนมากขึ้นก็สามารถเข้าถึงข้อมูลได้โดยไม่คำนึงถึง การออกแบบ และประเภท การวิจัย มีทัศนวิสัยมากขึ้นในเครื่องมือที่ใช้ ผู้ชมเข้าถึง ละเอียด และวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกเป็นประชาธิปไตย

• เปิดใช้งานการตรวจสอบตามยาวและการศึกษาการตอบสนองอย่างรวดเร็ว

ไม่ว่าการวิจัยประเภทใดที่กำลังดำเนินการอยู่ RDM อนุญาตให้ผู้ใช้วาดการเปรียบเทียบจากการศึกษาในอดีตหรือใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อตรวจสอบความถูกต้องหรือหักล้างสมมติฐาน ด้วยการเข้าถึงข้อมูลอย่างง่ายดาย ยังมีความสามารถในการทำการศึกษาตามยาวหรือการศึกษาแบบตอบสนองอย่างรวดเร็วโดยอาศัยข้อมูลที่มีโครงสร้างในอดีต

• หลีกเลี่ยงการทำซ้ำของความพยายามและการวิจัย

แบรนด์และองค์กรต่างๆ ใช้ แพลตฟอร์มการวิจัยตลาด เพื่อดำเนินการศึกษาวิจัย ด้วยแผนการจัดการข้อมูล คุณสามารถหลีกเลี่ยงการทำซ้ำงานวิจัยที่เหมือนกันหรือคล้ายกัน และลดขอบเขตตำแหน่งทางภูมิศาสตร์และความถูกต้องของงานวิจัย นอกจากนี้ยังช่วยลดความซ้ำซ้อนของความพยายาม เนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นจากศูนย์

• ลดเวลาและเพิ่ม ROI ของการวิจัย

ด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลเชิงลึกได้ง่าย เวลาในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกจึงลดลง เนื่องจากมีความซ้ำซ้อนในโครงการวิจัยลดลง นอกจากนี้ยังมีขอบเขตของการอนุมานถึงข้อมูลที่ผ่านมาและข้อมูลในกลุ่มประชากรและภูมิภาค มีขอบเขตที่จะทำมากน้อย ทั้งหมดที่กล่าวมาช่วยเพิ่ม ROI ของการวิจัยเนื่องจากความพยายามที่ใช้ไปนั้นน้อยลง แต่ผลลัพธ์จะสูงขึ้น ซึ่งช่วย ใน การค้นพบอย่างต่อ เนื่อง

ตัวอย่างการจัดการข้อมูลการวิจัย

ตามที่เห็นข้างต้น มีการจัดการข้อมูลการวิจัยซึ่งเป็นส่วนหนึ่งขององค์กรและทีมวิจัยเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากกระบวนการวิจัย

เพื่อให้เห็นภาพได้ชัดเจนยิ่งขึ้นด้วยตัวอย่าง ลองพิจารณาบริษัทค้าปลีกยักษ์ใหญ่ที่มีสาขาอยู่ในหลายประเทศ เพื่อให้อยู่เหนือคู่แข่ง สร้างลูกค้าที่เหนียวแน่น และร่วมสร้างกับลูกค้าอย่างต่อเนื่อง มีการใช้เทคนิคและวิธีการวิจัยที่หลากหลายอย่างต่อเนื่อง

งานวิจัยนี้ช่วยให้เข้าใจคุณค่าแบรนด์ พฤติกรรมผู้บริโภค ความอ่อนไหวต่อราคา การอัพเกรดผลิตภัณฑ์ ความพึงพอใจของลูกค้า ฯลฯ ด้วยการใช้กลยุทธ์ RDM ที่มั่นคง แบรนด์สามารถพึ่งพาการศึกษาในอดีตและที่มีอยู่ ทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ เพื่อสรุปเกี่ยวกับราคา ความชอบในตลาดต่างๆ การเปิดตัวตามฤดูกาล สิ่งที่ใช้ได้ในความต้องการที่แตกต่างกัน การรับรู้ถึงแบรนด์เทียบกับคู่แข่ง ฯลฯ นอกจากนี้ยังมีความสามารถในการดูข้อมูลย้อนหลังเพื่อจัดการสินค้าคงคลังหรืองบประมาณสำหรับการใช้จ่ายด้านการตลาด

เมื่อทำได้ดี กลยุทธ์การจัดการข้อมูลการวิจัยที่ดีและ เครื่องมือค้นหาความรู้ ที่ถูกต้อง สามารถสร้างสิ่งมหัศจรรย์ให้กับแบรนด์และองค์กรได้

รับประโยชน์สูงสุดจากการจัดการข้อมูลการวิจัยของคุณ

ด้วย QuestionPro คุณจะสามารถเข้าถึง แพลตฟอร์มและเครื่องมือการวิจัยตลาด ที่ครบถ้วนที่สุด ซึ่งจะช่วยให้คุณรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่สุด ด้วยการใช้ประโยชน์จาก InsightsHub ซึ่งเป็นฮับแบบรวมศูนย์สำหรับการจัดการข้อมูล คุณสามารถใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มที่รวมเข้าด้วยกันเพื่อจัดระเบียบ สำรวจ ค้นหา และค้นพบข้อมูลการวิจัยของคุณในที่เก็บที่มีการจัดระเบียบที่เดียว

เริ่มตอนนี้เลย