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Small Data: ¿cómo aprovechar los datos sin invertir en Big Data?

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Tiempo de lectura: 6 minutos

El big data se aprovecha de la potencia de cálculo y análisis de las máquinas para detectar patrones e información de gran valor. Sin embargo, a menudo la verdad está en los detalles y solo puede ser detectada por una observación humana directa. Este es el concepto de small data.

El small data permite llegar a conclusiones importantes como las del estudio de Kelton Global sobre Facebook Messenger, el cual reveló que para el 71% de los usuarios de aplicaciones de mensajería la simplicidad es lo más importante.

En este mismo panorama, Martin Lindstrom afirma que “si se toman las 100 mejores innovaciones de nuestro tiempo, tal vez el 60% o el 65% de ellas se base realmente en small data”.

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¿A qué se refiere el small data?

Una forma de definir el small data es comparándolo con el big data. Esta última se define con base en las llamadas tres “Vs” el big data:

  • volumen de datos
  • velocidad de generación de los datos
  • variedad de los formatos de los datos

El small data, por otro lado, tiene que ver con pequeños detalles concretos, extraídos a través de una observación directa a los clientes.

De hecho, según una encuesta de Campaigner,  dos tercios de los comerciantes creen que los datos más pequeños y segmentados proporcionan una mejor perspectiva para la comercialización.

Es por ello que Roger Dooley, especialista en estrategias de negocios, apoya la afirmación de Lindstrom sobre que la tendencia actual más importante no es el mobile, ni el social media ni el big data, sino el small data.

Por esto es que es necesario conocer mejor a los clientes, de forma directa e individualizada. Esto se aplica tanto en entornos online como offline, pues los datos se pueden obtener de cualquier contexto.

Small data: el valor de los detalles

El pionero en el concepto de small data es Martin Lindstrom, autor del libro “Small Data: Las pequeñas pistas que nos advierten de las grandes tendencias”. En dicho libro, Martin revela una nueva filosofía sobre análisis de datos que revolucionaría la gestión empresarial desde entonces.

Esta filosofía, que él llamó “small data”, nació gracias a su experiencia como asesor comercial e investigador de mercados para la empresa Lego. Martin explica cómo Lego se recuperó de un mal momento gracias a los “pequeños datos” que descubrió en una visita a la casa de un niño de 11 años.

Desde dicho momento y gracias a esa small data, Lego cambió su enfoque e hizo reflotar sus ventas. La clave del éxito fue la mayor atención que le prestó a sus consumidores infantiles.

Beneficios del small data

Una investigación realizada por EY y Nimbus Ninety afirma que el 81% de los directivos están conscientes de la importancia de que sus empresas sean data driven y asuman decisiones importantes basadas en los datos.

En este sentido, el small data se basa en el concepto de “presencia”. Este concepto invita a las empresas a olvidar por un momento las máquinas para concentrarse en el entorno real. Es decir, a hacer presencia frente a los clientes.

Al adoptar este enfoque, el small data es capaz de ofrecerle a las marcas los siguientes beneficios:

  • Toma de decisiones basada en las preferencias del consumidor
  • Mejora de los procesos industriales
  • Adaptación de los productos y servicios según las particularidades locales
  • Descubrimiento de nuevos mercados de nicho
  • Adecuación más eficaz de los precios según la demanda
  • Enriquecimiento en el diseño de los perfiles de clientes
  • Contribución a construir lo que se conoce como CRM social

Adicionalmente, en este artículo desarrollado por A.T. Kearney, se detallan a profundidad otros beneficios del small data para las empresas.

Debido a todos estos beneficios, no es en vano que, según proyecciones de Gartner, el mercado de la analítica de datos alcance un valor de 20 mil millones de dólares a corto plazo.

¿Cómo implementar el small data en tu empresa?

Implementar small data es relativamente sencillo y no requiere de conocimientos avanzados o de perfiles especializados como los científicos de datos.

Por otro lado, se trata de recopilar datos que están al alrededor y que no son difíciles extraer. Esto mediante fuentes como redes sociales o la analítica web. Además, su implementación es económica, ya que no requiere grandes inversiones en tecnología.

Para aplicar la técnica del small data en una empresa se debe:

  • Implementar mecanismos para que los clientes puedan proporcionar feedback y opiniones personalizadas.
  • Adaptar el uso de herramientas de analítica web focalizándolas en clientes concretos.
  • Emplear técnicas de escucha activa y dialogo con clientes en redes sociales.
  • Observación directa: visitar al cliente, observar su comportamiento y hacer preguntas.
  • Realizar sesiones de focus group con clientes seleccionados, en las cuales poder extraer detalles reveladores.
  • Analizar a la competencia con datos disponibles como son su oferta de productos y servicios.

Todo esto con el objetivo de conocer mejor a los clientes y de (re)orientar los procesos y las estrategias. Así como diseñar los productos y los servicios de forma personalizada.

Pues tal como afirma Ej McGowan, director de Campaigner, “la idea sobre los “pequeños datos” es crucial para el éxito del marketing.

Small data vs big data: ¿cuál es la mejor opción?

El small data no pretende sustituir al big data, ni viceversa. Pues se trata de dos enfoques distintos y complementarios.

Si una marca es capaz de implementar las dos técnicas entonces conseguirá la suma de los beneficios:

  • Analizar grandes cantidades de datos para detectar patrones
  • Y obtener detalles concretos que añaden conocimientos profundos sobre los clientes.

Sin embargo, para empresas pequeñas que no pueden costear ni las tecnologías ni el personal especializado relacionado con el big data, entonces bien puede aplicar el small data para obtener un conocimiento profundo de su mercado.

De cualquier manera, según un estudio de Bain & Company, los directivos pueden tomar decisiones cinco veces más rápido si se basan en el análisis de datos.

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