Implementar small data en las estrategias es una tendencia que no para de crecer. Pero, ¿sabes en qué se diferencia de la big data? Aquí te lo contamos.
Si trabajas en campos como el eCommerce, marketing digital o analítica web, el término big data no te resultará ajeno. A grandes rasgos, la big data hace referencia a los flujos inmensos de información generados en la web. Surge a partir de la interacción entre marcas y usuarios y su correcto uso puede ser una ventaja estratégica.
Para darle sentido, se utiliza la analítica web, un proceso que desglosa y jerarquiza estos datos para que sean analizables.
¿Qué significa small data?
También entra en juego otro factor —en ocasiones poco nombrado— en las estrategias: la small data. ¿Qué significa? Es el proceso por el que se analizan datos más simples y de menor tamaño que los de la big data. Se refiere a “pequeños rastros” y detalles que van dejando las personas cuando actúan. Pequeñas pistas que nos advierten de las grandes tendencias.
Es una herramienta que ayuda a comprender el comportamiento de los consumidores para resolver mejor sus necesidades.
Se basa en prestar especial atención a datos mucho más pequeños y específicos, que son presentados en volúmenes y formatos más accesibles y procesables. Es decir que son de fácil comprensión para la capacidad humana.
Una ventaja que facilita generar valor real a la información, transformándola en decisiones accionables. Lo que, a su vez, permite obtener insights de mayor valor al tener un conocimiento más profundo del entorno.
Small data vs Big data
Big data se refiere al almacenamiento masivo de datos, que posteriormente son analizados para detectar patrones y comportamientos repetitivos. La small data son «pequeñas cantidades de datos que pueden entenderse fácilmente y utilizarse de inmediato». Trabaja con información en escala mucho más pequeña y pretende encontrar el porqué de las cosas.
Si bien es cierto que el término se hizo más popular en los últimos años, la small data se utiliza hace mucho tiempo. Empresas de telecomunicaciones, banca y seguros o del sector energético, incorporaban procesos de small data con técnicas de análisis para conocer el comportamiento del cliente.
Los tipos de datos que relevaban iban desde factores sociodemográficos, productos o servicios adquiridos, quejas, deudas, etc.
La big data, por el contrario, sí es más moderna ya que se genera a raíz de la digitalización, y el volumen inmenso de datos que producen las personas.
La big data es analizada en la bolsa de valores, sitios de redes sociales, motores de búsqueda, y todo tipo de negocio que tenga la estructura y el capital para implementar software que la analizarla.
Utilizar small data lleva menos tiempo e inversión, es más accesible para las pequeñas y medianas empresas. Son los insights que se obtienen, el retorno de inversión puede estar garantizado, la empresa se beneficia casi de inmediato. Esto es gracias a que los datos pequeños son más sencillos de entender y más rápidos de procesar, y colabora a que la inteligencia empresarial abarate procesos.
¿Por qué la small data importa?
Claro está que la big data es relevante, pero si le agregamos el análisis de la small data se logra conocer al consumidor de forma más directa.
Con la small data los conocimientos obtenidos son concretos e instantáneos. Permiten entender a la persona en toda su dimensión, identificar los patrones escondidos en sus comportamientos, sus gustos, su experiencia general en los procesos de compra. Esto va a permitir personalizar todas las acciones de marketing.
En este punto, la gran diferencia es que la big data justamente analiza volúmenes enormes de datos, mediante algoritmos que prevén patrones de comportamiento masivos que sirven para darle giros precisos a la estrategia de marketing o comercial. La small data es el vínculo directo y específico con cada cliente, como los datos obtenidos gracias a los CRM.
La salvación de LEGO®: ejemplo del buen uso de small data
En el 2004, la empresa LEGO® pasaba uno de los momentos más complejos de su historia. Las ventas habían bajado exponencialmente, debido a una mala estrategia que se arrastraba hacía años. Estuviero a punto de cerrar y declararse en bancarrota. Según un estudio etnográfico, dedujeron que el problema estaba vinculado a la reciente reducción en el tamaño de sus piezas. Lo que se sumaba a una reducción en la dificultad en sus juegos.
Esto llevó a realizar una investigación de mercado a fondo, asistiendo a las casas de niños que consumían los productos LEGO®. La respuesta más valiosa la aportó un niño de 11 años, a quien le preguntaron cuál era su posesión más preciada. El niño señaló orgulloso unas zapatillas Adidas desgastadas de tanto andar en monopatín.
Dicho dato podría haber sido trivial en otros contextos, pero aportó un insight sumamente valioso para los entrevistadores. Se dieron cuenta que los niños consiguen una “moneda social” entre sus amistades al jugar y lograr un nivel de maestría en alguna actividad.
A partir de eso, la marca de bloques retornó al tamaño clásico de sus piezas y volvió a aumentar la dificultad en sus juegos. ¿Por qué? Porque se dieron cuenta que los millennials no querían todo servido en bandeja, sino que les gustaban los desafíos.
En vez de guiarse por suposiciones, fueron a la fuente y gracias a una vivencia sumamente personal lograron datos de extremada relevancia. Fue en los detalles que LEGO® entendió que estaba errado y era necesario generar una conexión emocional con los consumidores; generar experiencias que para los niños fueran memorables. Todo ello gracias a la small data, con base en la big data.
Entonces, ¿big data o small data?
La clave ante esta disyuntiva no pasa por elegir una estrategia de datos por sobre la otra. Si las posibilidades de fusionar ambos en una misma estrategia existe, es la mejor salida posible.
Los datos masivos permiten obtener una foto general del paisaje y comprender hacia dónde debe dirigirse el plan de acción. Los datos concretos, a su vez, brindan un conocimiento más profundo de la estrategia, encontrando detalles que a veces pasan desapercibidos.
¿Cómo piensan ustedes que podría impactar la small data en su negocio?