Tutkijan datapalvelujen markkinointi - työskentelyn sisältö

Käsittelyt

• 18.11.2020 klo 9-10; Pauli, Susanna, Päivi, Lucie
• 20.11.2020 klo 12-13; Pauli, MEK, Päivi, Lucie
• 8.12.2020 Avoimen tieteen syyspäivien yhteydessä järjestettävässä työpajassa.

Miksi teemme tämän selvityksen

Tausta

Tutkijat eivät tunne riittävästi datanhallinnan palveluja. Tämä mainittiin yhtenä tärkeimmistä datanhallinnan palvelujen käytön esteenä työpajassa Avoimen tieteen syyspäivillä 2019.

Kenelle tästä on hyötyä?

Kohderyhmän määrittely

• Kohderyhmiä ovat ne toimijat, joiden toiminnan tuloksena tutkijat saavat tietoa datanhallinnan palveluista ja näiden käyttöä edistävistä tukipalveluista.
  • tutkijat
  • opinnäytetyön ohjaajat
  • datatukiverkostot
  • palvelujen tuottajat
  • rahoittajat
  • päätöksentekijät

Työskentelyn sisältö

Työskentelyssä tunnistetaan hyviä käytäntöjä toimenpiteistä, joilla edistetään sitä, miten tutkijat saavat tietoa datanhallinnan palveluista (markkinointimixin promotion, place, people, process, ehkä myös principle). Jos aikaa on, niin käsitellään myös palvelujen käytettävyyttä ja hinnoittelua (product, price, performance).

Hyvien käytäntöjen kuvauksissa olisi hyvä huomioida seuraavat kysymykset:

Mitä tarkoitetaan datapalvelulla tässä yhteydessä? Onko sama kuin datatukipalvelu?

• tietojärjestelmät
• koulutukset, materiaalit
• verkkosivut
• neuvonta ja muu tuki

Mitä markkinoimme?

• yksittäistä palvelua vai palveluluetteloa

Työnjako materiaalien tuottamisessa

• palveluluettelo

Työskentelyn perustana markkinoinnin viitekehys

• käyttäjäkokemus (UX)
• asiakaslähtöisyys/asiakaskeskeisyys
• markkinoinnin ajoitus
• suunnitelmallisuus

Mitkä ovat tutkijan (/datapalvelujen käyttäjän/tutkimuksen?) datapalvelujen käytön ja markkinoinnin suurimmat haasteet tällä hetkellä?

• tarpeen herättäminen
• Miten markkinoimme EOSC-palveluja?

Miten tavoitamme datapalvelujen käyttäjän (esim. tutkijan ja tutkimusryhmät)?

• Miten markkinoimme?
  • kampanjat
  • palveluluettelo > yhteinen kansallinen?
  • kanavat > analyysi asiakkaiden käyttämistä kanavista

Miten kannattaa markkinointi suunnitella ja ajoittaa?

Miten keräämme hyviä käytäntöjä datapalvelujen markkinoinnista?

• Avoimen tieteen hyvät käytännöt jakoon! -lomake: https://link.webropolsurveys.com/S/11C3086EA5CE0332
• Kootaan valmiita materiaaleja > Perustetaan wikisivu, muita tapoja?
• Miten näitä hyviä käytäntöjä voi soveltaa omassa työssään?

Miten kehitämme datapalvelujen markkinoinnin hyviä käytäntöjä? Case-esimerkit kehityskokeiluna?

• Käsitellään case-tapausta / case-tapauksia
  • Datakoulutukset-ryhmä/datan kuvailu -pienryhmä tuottaa koulutusmateriaalin/koulutuspaketin ja meidän ryhmä hoitaisi markkinoinnin suunnittelun

Kannattaako markkinoida, jos ei pysty vastaamaan kysyntään?

Selvitystyön rajaukset ja oletukset

Rajaukset

Mitä rajataan tämän selvitystyön ulkopuolelle?

• Ryhmän resursseilla ei pystytä käsittelemään kaikkea mahdollista datapalvelujen markkinointia

Oletukset

Oletus 1: On olemassa hyviä käytäntöjä datapalvelujen markkinointiin liittyen.

Oletus 2: Hyviä käytäntöjä on mahdollista kuvata käyttäen Avoimen tieteen hyvät käytännöt jakoon! -lomaketta.

Oletus 3: Hyvien käytäntöjen kuvaamisesta on hyötyä datapalvelujen parissa työskenteleville.

Oletus 4: Työryhmän työskentelyyn osallistuminen tukee osallistujien ammattitaidon ylläpitoa ja kehittämistä.