Araştırma veri yönetimi: Nedir + örneklerle faydaları

Verilerin çoğalması ve çevik ve hızlı içgörülere duyulan ihtiyaçla birlikte, araştırma ekipleri, araştırmacılar ve dünya çapındaki kuruluşlar, araştırma veri yönetimi ile mümkün olan doğru verilere daha hızlı erişime ihtiyaç duyuyor .

Araştırma, akademik araştırma, fiyat araştırması, marka takibi, izleme, rekabetçi araştırma, reklam testi, boylamsal izleme, ürün ve hizmet yükseltmeleri, müşteri memnuniyeti vb. dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle yapılır. Araştırma sürecinde üretilen veriler çok çeşitli ve geniştir.

Doğru verilere uygun formatta erişmek, içgörülerin demokratikleşmesine olanak tanır, araştırmadaki siloyu azaltır ve InsightsHub gibi olgun içgörü yönetim araçlarıyla kabile bilgisini ortadan kaldırır . Yakın tarihli bir Statista raporu , pazar araştırması endüstrisinden elde edilen küresel gelirin 2021'de 74,6 milyar doları aştığını ve bu sayının yalnızca artmasının beklendiğini belirtti.

Bu ölçekte verilerle, mümkün olan en kısa sürede verilerden en iyi şekilde yararlanmak için sistemlere sahip olmak zorunludur ve araştırma veri yönetiminin devreye girdiği yer burasıdır.

Araştırma veri yönetimi nedir?

Araştırma veri yönetimi (veya RDM), pazar araştırması süreci sırasında verileri güçlü bir şekilde organize etme, saklama ve koruma eylemidir . RDM, planlamadan insanlara, süreç ve teknolojiye ve uzun vadeli izleme ve verilere erişime kadar veri yaşam döngüsünü kapsar. Bu, veri işlemi sırasında sürekli devam eden bir döngüdür.

Araştırma verileri, özellikle nitel ve nicel araştırmayı içeren çeşitli araştırma türleriyle birlikte birçok biçimde ve türde gelir . Bu, verilerin birden çok ölçek ve türde olabileceği anlamına gelir. RDM, bu bilgileri anlaşılması, referans alınması ve çıkarımların yapılması kolay bir şekilde sınıflandırmaya, kategorilere ayırmaya ve depolamaya yardımcı olur.

Araştırmada veri yönetimi, aşağıda listelendiği gibi araştırma veri yönetiminde kritik adımlar olan veri yaşam döngüsünün temellerini takip eder:

• Plan: Plan , paydaşların dahil edilmesini, süreçlerin tanımlanmasını, araçların seçilmesini, veri sahiplerinin tanımlanmasını ve verilerin nasıl paylaşıldığını içerir.
• Oluşturma: Araştırmacılar ve araştırma ekipleri, verileri projeler tarafından tanımlanan veri toplama teknikleri biçiminde oluşturur ve ardından bu verileri ilgili etiketler ve meta açıklamalarla yapılandırılmış formatlarda bir araya getirir.
• Süreç: Bu ham veriler daha sonra organizasyon yapısında dijital verilere dönüştürülür. Bilgiler, içgörü için harcanan zamanı ortadan kaldırmak için temizlenir, temizlenir ve yapılandırılır.
• Analiz Etme: RDM'nin kritik bir bileşeni, toplanan verilerden eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için araştırma verilerini analiz etmektir. Bu veriler daha sonra tüketilebilir veriler halinde yapılandırılabilir.
• Koru: Ham ve analiz edilen veriler daha sonra bilgi kalitesini korumak için önceki süreçte tanımlanan formatlarda korunur.
• Paylaşın: Rol tabanlı erişim kontrolünde doğru paydaşlara öngörülerin dağıtımı gereklidir, böylece daha sonra iş ve araştırma hedefleriyle eşleşmek üzere öngörülere göre hareket edilir.
• Yeniden Kullanım: Doğru meta veriler, etiketleme ve kategorizasyon ile, korelasyonlar oluşturmak, yatırım getirisini artırmak ve araştırma çalışmalarına ayrılan zamanı azaltmak için araştırma verilerini yeniden kullanmak mümkündür.

Yukarıdaki adımların tümü yenilikçi araştırma veri yönetimine yardımcı olur ve pazar araştırması ve içgörü yönetimi başarısı için kritik öneme sahiptir.

Araştırma veri yönetimi faydaları

İyi araştırma veri yönetimi uygulamalarını takip etmenin birçok faydası vardır. Bununla birlikte, en önemlilerinden bazıları şunlardır:

• Verilerin kutsallığını koruyun ve hesap verebilirliği artırın

RDM'nin önemli bir yararı, toplanan verilerin kutsallığını koruma becerisine izin vermesi ve yönetim kurulu ve tüm paydaşlar için hesap verebilirliği artırmasıdır. Bilgilerin nasıl toplandığı, saklandığı, izlendiği, paylaşıldığı ve daha fazlasında mutlak şeffaflık ve veri depolama uyumlulukları ve düzenlemelerini takip etmenin ek faydaları vardır. Tanımlanmış süreçler ayrıca paydaşlar ve veri sahipleri ve bunların nasıl izleneceği konusunda daha az belirsizliğe yol açar.

• Kabile bilgisini ortadan kaldırın

Verilerin belirli bir şekilde yönetilmesi beklentisi olduğundan herkes aynı süreci takip eder. Bu, insanlar kuruluşlardan ayrıldığında veya gruba yeni üyeler geldiğinde kabile bilgisini ortadan kaldırır. Ayrıca, çapraz işlevli ekiplerden paydaşların ve araştırmacıların çıkarımlarda bulunmak için geçmiş verilere dayanmalarını sağlar.

• İçgörüleri demokratikleştirin

Doğru zamanda doğru ekipler tarafından erişilebilir olduklarında içgörüler güçlüdür. Araştırma veri yönetimi ile, rol tabanlı erişim olsa bile, araştırma tasarımı ve türünden bağımsız olarak daha büyük bir üye havuzunun verilere erişiminin olduğuna dair bir güvence vardır. Kullanılan araçlarda daha fazla görünürlük vardır; hedef kitlenin ulaştığı, ayrıntılı ve analiz edilen veriler, bu da içgörüleri demokratikleştirmeye yardımcı olur.

• Boylamsal izleme ve hızlı geri dönüş çalışmalarını etkinleştirin

Ne tür bir araştırma yürütülüyor olursa olsun, RDM kullanıcıların ya geçmiş çalışmalardan karşılaştırmalar yapmasına ya da hipotezleri doğrulamak veya çürütmek için geçmiş verileri kullanmasına izin verir. Verilere kolay erişimle birlikte, geçmiş, yapılandırılmış verilere dayanılarak boylamsal çalışmalar veya hızlı geri dönüş çalışmaları yürütme yeteneği de vardır.

• Çabaların ve araştırmaların tekrarından kaçının

Markalar ve kuruluşlar, araştırma çalışmaları yürütmek için bir pazar araştırma platformu kullanır. Mevcut bir veri yönetimi planıyla, aynı veya benzer araştırmayı tekrar yapmaktan ve araştırmanın coğrafi konum sınırlarını ve geçerliliğini azaltmaktan kaçınabilirsiniz. Ayrıca, sıfırdan başlamanız gerekmediğinden, tekrarlanan çabaların azaltılmasına da yardımcı olur.

• Zamanı azaltın ve araştırmanın yatırım getirisini artırın

Yapılandırılmış verilere ve içgörülere kolay erişim sayesinde, araştırma projelerinde yinelenen bir azalma olduğu için içgörülere ulaşma süresi azalır. Ayrıca, demografi ve bölgeler genelinde geçmiş verilere ve verilere yönelik çıkarımların kapsamı da vardır. Daha azıyla daha fazlasını yapma imkanı var. Yukarıdakilerin tümü, harcanan çaba daha az olduğu için araştırmanın yatırım getirisini artırmaya yardımcı olur, ancak çıktı daha yüksektir, bu da sürekli keşfetmeye yardımcı olur .

Araştırma veri yönetimi örnekleri

Yukarıda görüldüğü gibi, araştırma veri yönetimi, araştırma süreçlerinden en iyi şekilde yararlanmak için kuruluşların ve araştırma ekiplerinin ayrılmaz bir parçasını oluşturur.

Bunu bir örnekle daha iyi açıklamak için birçok ülkede varlığı olan bir perakende devini düşünün. Rekabetin üzerinde kalmak, sabit müşteriler yaratmak ve müşterilerle sürekli birlikte yaratmak için sürekli olarak çoklu araştırma teknikleri ve yöntemleri kullanılmaktadır.

Bu araştırma, marka değerini, tüketici davranışını, fiyatlandırma duyarlılığını, ürün yükseltmelerini, müşteri memnuniyetini vb. anlamaya yardımcı olur. Sağlam bir RDM stratejisi uygulayarak marka, fiyatlandırma hakkında çıkarımlarda bulunmak için hem niteliksel hem de niceliksel geçmiş ve mevcut çalışmalara dayanabilir. pazarlar arasındaki tercihler, mevsimsel lansmanlar, farklı ihtiyaçlarda neyin işe yaradığı, markanın rakiplerine karşı algısı vb. Pazarlama harcamaları için envanteri veya bütçeyi yönetmek için geçmiş verilere bakma yeteneği de vardır.

İyi yapıldığında, iyi bir araştırma veri yönetimi stratejisi ve doğru bilgi keşif araçları , hem markalar hem de kuruluşlar için harikalar yaratabilir.

Araştırma veri yönetiminizden en iyi şekilde yararlanın

QuestionPro ile, en önemli bilgileri toplamanıza ve analiz etmenize yardımcı olan en olgun pazar araştırması platformuna ve aracına erişebilirsiniz. Veri yönetimi için birleşik merkez olan InsightsHub'dan yararlanarak , tek bir organize havuzda araştırma verilerinizi organize etmek, keşfetmek, aramak ve keşfetmek için birleştirilmiş platformdan yararlanabilirsiniz.

Şimdi başla