상위 5개 데이터 수집 방법 및 프로세스
게시 됨: 2021-11-20데이터는 연구에서 비즈니스에 이르기까지 현대 사회의 모든 분야에서 중요한 것으로 입증되었습니다. 적절한 데이터가 있어야만 데이터가 수집되는 프로세스를 이해하기 위한 적절한 분석을 수행할 수 있습니다. 그러나 정보를 수집하는 특정 방법이 있습니다. 이 기사에서는 데이터 수집에 사용되는 다양한 방법에 중점을 둘 것입니다. 또한 데이터 수집에 적용할 수 있는 상위 5가지 방법을 나열합니다.
모든 과학 또는 시장 조사에서 데이터는 중요한 측면으로 간주됩니다. 수집된 데이터가 정확하지 않으면 연구 결과에 부정적인 영향을 미칩니다. 획득한 결과가 유효하지 않을 수 있는 상황도 발생할 수 있습니다.
데이터 수집에 대한 가장 중요한 요구 사항 중 하나는 생성되는 모든 질문에 답하는 것입니다. 그래야만 데이터에서 양질의 정보를 추출할 수 있으며 이는 비즈니스, 조직 또는 연구의 의사 결정 프로세스에 도움이 됩니다.
목차
데이터 수집
데이터 수집은 쉽게 말해 데이터 수집을 의미합니다. 다른 말로 하면 다양한 소스에서 정보를 수집하고 분석한 다음 수집된 데이터를 기반으로 솔루션을 제공하는 것으로 정의할 수 있습니다. 특정 주제와 관련하여 사용 가능한 모든 정보를 검색하는 것을 목표로 하는 체계적인 프로세스입니다. 수집된 데이터는 주로 1차 데이터 또는 2차 데이터의 형태입니다. 1차 데이터는 사용자가 직접 소스에서 수집하고 2차 데이터는 타사 소스를 통해 수집합니다.
수집된 데이터는 사실, 이미지, 이벤트 또는 개체의 형태일 수 있습니다. 비즈니스에서 고객 리뷰 형식의 데이터 수집은 고객을 이해하고 고객의 기대를 충족시키는 데 도움이 되기 때문에 매우 가치 있는 것 같습니다. 다양한 대상 그룹의 다양한 지점에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 회사는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 수집 방법
데이터 수집 방법은 크게 1차 데이터 수집과 2차 데이터 수집으로 분류됩니다. 1차 데이터 수집은 다시 정성적 데이터 수집 방법과 정량적 데이터 수집 방법으로 나뉩니다.
1. 정성적 데이터 수집 방법:
- 이 데이터 수집 방법에서는 양적 측면이나 수치적 측면보다 데이터의 품질을 강조합니다.
- 데이터는 대부분 연구자의 본능이나 감정을 기반으로 합니다.
- 데이터 수집 방법의 유형은 주로 개방형이며 구조화되어 있지 않습니다. 연구자 또는 사용자는 언제든지 데이터 수집 전략을 변경할 수 있습니다.
- 정성적 데이터 수집 방법에는 많은 시간이 소요된다. 연구원은 메모, 사진, 오디오 또는 기타 적절한 형식을 통해 모든 세부 사항을 주의 깊게 기록해야 합니다.
- 자료수집에 주로 사용되는 질적 방법은 심층면접, 문서검토, 온라인양식, 웹서베이, 채팅, 관찰방법 등이 있다.
2. 정량적 데이터 수집 방법
- 이름에서 알 수 있듯이 양적 데이터 수집 방법은 품질보다는 숫자를 사용합니다.
- 데이터를 추론하려면 대부분 수학적 계산이 필요합니다.
- 정량적 방법에 포함된 다양한 형태의 데이터 수집 방법에는 대면 인터뷰, 전화 인터뷰, 컴퓨터 지원 개인 인터뷰(CAPI)와 같은 인터뷰와 웹 기반 및 종이 연필 모드를 포함한 설문지가 있습니다. .
데이터 수집의 상위 5가지 방법
보고서에는 다양한 데이터 수집 방법이 나와 있습니다 . 다음은 현대 사회에서 데이터를 수집할 수 있는 몇 가지 방법입니다.
1. 설문조사
고객이 직접 정보를 요청할 수 있는 데이터 수집 방법 중 하나입니다. 설문조사를 통해 정성적 데이터와 정량적 데이터를 모두 수집할 수 있습니다. 주로 특정 제품이나 서비스와 관련된 일련의 질문이나 쿼리로 구성됩니다. 고객은 대부분 객관식 질문의 형태로 이러한 질문에 대답해야 하며 때로는 몇 단어로 설명을 요구하기도 합니다. 연구원은 온라인, 오프라인 또는 전화 상호 작용을 통해 설문 조사를 수행할 수 있습니다. 그러나 설문 조사를 수행하는 가장 쉬운 방법은 온라인 모드입니다. 설문조사를 생성한 다음 소셜 미디어나 다른 웹사이트 또는 이메일을 통해 설문조사 링크를 공유하기만 하면 됩니다.
2. 소셜 미디어 모니터링
오늘날 소셜 미디어는 트렌드가 되었으며 많은 사용자가 피드에서 일상 생활을 공유합니다. 이것은 인터넷이 정보 공유에 중요한 역할을 하는 기술의 이점입니다. 또한 고객 리뷰를 수집하는 데 소셜 미디어가 중요한 소스임이 입증되었습니다. 제품이나 브랜드의 팔로워 목록을 보면 연구원은 고객이 일반적으로 원하는 것이 무엇인지 알 수 있습니다. 이는 특정 제품의 타겟 고객을 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 특정 브랜드 사용을 좋아하는 사람들은 프로필에 브랜드 이름을 사용합니다. 브랜드 이름을 정기적으로 검색하면 제품을 사용하는 고객 유형을 파악하는 데 도움이 됩니다. 타사 분석에서 더 나은 통찰력을 얻는 데 도움이 되는 여러 도구도 사용할 수 있습니다.
3. 온라인 추적
기업이나 조직에 자체 앱이나 웹사이트가 있는 경우 많은 고객 데이터의 소스 역할을 할 수 있습니다. 기술은 고객 데이터 수집에 도움이 되는 많은 도구를 제공했습니다. 고객이 특정 웹사이트를 방문하더라도 데이터 포인트가 생성됩니다. 이 데이터를 검토하면 사용자가 웹사이트를 보거나 액세스한 시청자 수를 알 수 있습니다. 또한 이와 함께 시청자가 어떤 탭을 클릭했는지, 웹 사이트를 탐색한 시간에 대한 정보가 모두 저장됩니다. 이러한 모든 유형의 정보를 수집한 다음 적절한 분석 소프트웨어를 통해 데이터를 분석할 수 있습니다.
4. 마케팅 분석
기업에서 마케팅 캠페인은 회사에서 개발한 모든 제품을 홍보하는 데 도움이 됩니다. 마케팅 캠페인을 하더라도 웹페이지, 이메일, 인터넷 어디에서나 많은 정보가 수집될 수 있다고 보고되었습니다. 고객 또는 시청자가 마케팅 광고를 클릭한 것과 관련된 정보는 광고 게재에 사용된 소프트웨어에서 수집할 수 있습니다. 또한 고객이 광고를 본 시간 및 사용한 기기와 관련된 정보를 제공합니다.
5. 등록 및 구독 데이터
고객이 조직의 이메일 목록에 가입할 때마다 자동으로 자신에 대한 정보를 공유합니다. 그런 다음 고객으로부터 몇 가지 기본 정보를 수집하여 관련 정보를 공유하는 데 추가로 사용할 수 있습니다.
데이터 수집의 사용
데이터 수집이 필요한 이유는 다음과 같습니다.
- 데이터 수집 방식을 통해 조직은 고객을 보다 명확하게 이해할 수 있습니다. 고객을 아는 것은 고객의 기대치를 알 수 있으므로 조직에 이점을 제공합니다. 따라서 그들의 요구와 기대를 충족시킬 수 있을 것입니다. 그렇지 않으면 모든 고객을 개별적으로 아는 것이 불가능하기 때문에 불가능합니다. 게다가 조직이 너무 크면 모든 고객을 알기가 어려워집니다. 데이터 수집은 기업이 고객이 누구인지 알 수 있도록 도와주기 때문에 이러한 측면에서 솔루션을 제공합니다.
- 데이터 수집 및 분석을 통해 회사가 잘 하고 있는지 또는 개선이 필요한지 알 수 있습니다. 또한 데이터 분석을 통해 비즈니스 확장 가능성이 있는지 알 수 있습니다. 예를 들어, 거래 데이터는 회사에서 어떤 제품이 주로 판매되고 판매되지 않는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 이것은 더 유사한 제품을 개발하거나 가장 많이 팔린 제품을 개선하는 데 도움이 될 것입니다. 때때로 수집된 데이터는 고객의 불만 사항이 있는지 보여줍니다. 이것은 만족스러운 납품을 위한 개선에 집중하는 데 도움이 될 것입니다.
- 데이터 수집 및 분석을 통해 향후 추세를 예측할 수 있습니다. 그러면 회사가 미래 제품을 미리 준비하는 데 도움이 됩니다. 웹사이트의 데이터를 확인하면서 기사보다 동영상을 더 많이 본 것으로 추정된다. 이 경우 회사는 기사보다 동영상을 통해 더 많은 콘텐츠를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.
- 데이터 수집을 통해 기업은 고객의 요구와 기대에 대한 명확한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 고객 데이터를 기반으로 고객의 요구에 맞는 맞춤형 제품을 개발할 수 있습니다. 또한 경우에 따라 대상 고객을 위해 전문화된 메시지를 생성할 수 있습니다.
결론
이 기사에서는 데이터 수집에 사용되는 방법과 데이터 수집 방법의 유형에 대해 설명했습니다 . 모든 비즈니스의 성공을 위해 데이터 수집은 비즈니스의 기초임을 입증합니다. 여러 도구와 소프트웨어는 회사에서 정보를 수집하고 구성한 다음 분석하는 데 도움이 됩니다. 다만, 수집하고자 하는 데이터의 종류와 구체적인 형태의 데이터 수집 방법을 적용하는 것은 기업에 따라 다릅니다.
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그러나 어떤 수집 방법도 최상이라고 할 수는 없습니다. 주로 모든 형태의 데이터 수집에는 장단점이 있기 때문입니다.
