• Snel Omdat er geen primair veldwerk wordt uitgevoerd, is deskresearch naar verhouding dus voordeliger en kan deskresearch sneller worden doorgevoerd.
• Betrouwbaar Soms is bij deskresearch niet meer precies te achterhalen of blijft onduidelijk hoe bepaalde gegevens, resultaten en conclusies uit de verschillende bronnen precies tot stand zijn gekomen. Is deskresearch dan wel betrouwbaar en valide? Jazeker, want juist door informatie uit verschillende bronnen en invalshoeken samen te brengen, is er sprake van triangulatie en ontstaat een betrouwbaar én scherper beeld.
• Kostenbesparend Deskresearch voorkomt onnodig onderzoek en is dus kostenbesparend. Deskresearch kan bedrijven daarnaast ook helpen om tot nieuwe inzichten te komen, die de reactiesnelheid & de reactiekracht van het de MKB-er dan wel agile teams vergroten in een snel veranderende wereld.

Deskresearch kan primair onderzoek niet vervangen: het kan noodzakelijk blijven om nieuw onderzoek door te voeren, zeker bij nieuwe concepten en productinnovaties.

Indien vervolgonderzoek wenselijk of noodzakelijk is, helpen wij u graag verder, hetzij als kritische, constructieve sparringpartner van MKB-ers of de snelle, flexibele coach van agile teams dan wel met vertrouwde partners uit ons brede netwerk.

Deskresearch is onderzoek dat uitgevoerd wordt vanachter het bureau (desk), vandaar de naam. Het is het verzamelen, analyseren en synthetiseren van secundaire data. Dat wil zeggen, van gegevens die al bestaan en beschikbaar zijn, omdat ze al door anderen zijn verzameld (in tegenstelling tot primair onderzoek, waarbij de data nog verzameld moeten worden).

Vervolgens kan er een verschil worden gemaakt tussen interne en externe gegevens, harde en zachte data:

Dit zijn het soort gegevens, waar de organisatie zelf al over beschikt. Het betreft eigen informatie zoals bijvoorbeeld informatie uit eerdere marktonderzoeken, maar ook jaarverslagen, bedrijfspresentaties, verslagen van vergaderingen of zelfs blogs, foto- en videomateriaal.

Vaak wordt daarbij de schat aan informatie uit de andere afdelingen vergeten, zoals verkoopdata (naast omzet, frequentie en marge bijvoorbeeld ook de vermindering van het aantal retourzendingen), de klantendatabase (incl. cross- & up-selling), de financiële data, etc. naast de input van HR, helpdesk, enzovoorts. Elke afdeling heeft wel data, die gebruikt kunnen worden.

De informatie van de ene afdeling blijft te vaak binnen die afdeling steken en wordt niet gedeeld (silo’s), terwijl juist het combineren van die interne data vanuit een holistische visie tot beter inzicht kan leiden.

Externe gegevens is informatie die van buiten de organisatie komt. Deze data zijn bijv. afkomstig van organisaties zoals het Centraal Bureau Statistiek (CBS), het Sociaal en Cultureel Planbureau (SCP), Eurostat, MKB-Nederland en de Kamer van Koophandel (KVK). Maar denk bijvoorbeeld ook aan de informatie, die partners en/of leveranciers in huis hebben en zouden kunnen delen. Of de gegevens, die bij brancheorganisaties kunnen worden opgehaald, zoals bijv. de MOA, NIMA, Rabobank, Thuiswinkel.org via vaktijdschriften en online platforms. Naast de vele websites, die zich op consumer trends concentreren en het scrapen van informatie op de website van concullega’s.

Open Informatie kan ook heel interessant zijn: heeft de Rijksdienst Wegverkeer, Liander, KNMI, Google Maps of Funda bijv. relevante info; of de bijna 15.000 beschikbare datasets van de gemeente, de provincie en het rijk?

Kan er relevante informatie worden gevonden in een van de ruim 600 open  datasets in Nederland, incl. 36 Open Data Tools, waaronder beeld en video? Zie ook:  ‘Ondernemen met (big) data door MKB’?

Bij externe gegevens kan het gaan om kansen en bedreigingen (opportunity’s & threats), om trends, veranderingen in klantvoorkeuren, marktontwikkelingen die worden ingezet door concurrenten, en/of onderbouwing op basis van bijv. de DESTEP-analyse (met Demografische; Economische; Sociaal-culturele; Technologische; Ecologische en Politieke factoren).

Een misverstand bij deskresearch is vaak, dat de gegevens zich zouden moeten beperken tot harde data of getalsmatige informatie, terwijl juist ongestructureerde, kwalitatieve informatie zoveel zeggingskracht kan hebben, context en inzicht kan geven als complementair onderdeel:

‘Don’t be afraid of anecdotes. Even the most sophisticated brands rely on anecdotes to complement the story that metrics tell.’ aldus de American Marketing Association.

Bij zachte data kan gedacht worden aan beeldmateriaal, maar bijv. ook aan de beleving en interpretatie van interne experts: hoe ervaren en interpreteren collega’s de numerieke data? Welke terugkoppeling krijgen accountmanagers tijdens hun jaarlijkse accountgesprekken en de inkopers van hun leveranciers? Wat leert de HR-manager van de kandidaten? Wat zijn de comments via sociale media? Is er een stijging in ratings en reviews op beoordelingssites? Wat geeft het Callcenter terug en/of het klachtenregister, zijn er wijzigingen in het aantal of aard van de klachten?