Actualmente, son muchas las empresas que almacenan, estudian, visualizan y utilizan los datos de sus clientes para ofrecerles los servicios más adecuados, en el momento oportuno y en el lugar perfecto.
Los perfiles profesionales analíticos son cada vez más demandados por las pequeñas, medianas y grandes empresas, ya que buscan llevar a cabo esta práctica de análisis y optimización de datos de la manera más eficiente posible.
Por una parte, la big data es el almacenamiento masivo de datos y de los procedimientos que se utilizan para detectar patrones de comportamiento repetitivos. Por ejemplo, gracias a la big data puedes saber cuántos usuarios han comprado un determinado producto al día tras el lanzamiento de una campaña de publicidad enfocada a vender dicho artículo.
En segundo lugar, se encuentra la small data se puede entender como la disciplina que hace lo mismo que el big data, pero en una escala mucho más pequeña.
“Toda la información que sale de la big data, la vamos procesando y combinándola con información sobre cómo lo usuarios navegan en internet o qué apps consumen formando insights de sus gustos y preferencias”, indicó el ejecutivo en entrevista con Merca 2.0.
La small data proporciona información para su localización así como otros atributos particulares de un determinado producto. Por otro lado, con la big data podremos conocer, conforme avanza el tiempo, los motivos por los que no se venden o por qué fracasan las campañas de las empresas.
Se entiende que no se trata de decidir entre una u otra solución, sino que dependerá de los objetivos. En general, con la small data tendremos conocimiento sobre algo concreto que estamos monitorizando, mientras que con la big data entenderemos el por qué.
La small data puede ayudar a las agencias de publicidad, de comunicación o de medios en muchos sentidos, pero estos son los principales:
- Aumento de las ventas: con la small data el número de ventas realizadas se incrementará, aunque debes saber cómo hacerlo.
- Los datos son más manejables: al tratarse de datos estructurados en bloques más pequeños, son más digeribles y manejarlos es más sencillo y claro.
- Resuelve problemas más específicos: con este recurso es más fácil solventar problemas específicos de forma eficiente, por lo dicho anteriormente (es más sencillo manejar datos y encontrar soluciones rápidamente).
En una entrevista realizada recientemente a Martin Linstrom en 2015, el gurú del comportamiento neurológico del consumidor, indicó que la big data consiste en encontrar correlaciones, mientras que la small data se preocupa por las causas, las razones detrás de las cosas.
El especialista consideró que no todo se puede medir con cifras y es ahí donde la small data puede aportar valor y complementarse con la big data en la medida de las emociones, debido a que las estrategias de marketing están enfocadas a conocer mejor los gustos, las preferencias de los clientes así como los matices que los hacen diferentes, todo ello con el objetivo de personalizar.
