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“La simplicidad es la máxima sofisticación”. Esta frase (o concepto) de Leonardo DaVinci sea, quizás, una de las mejores frases que podemos tener en mente para sintetizar y recordar el sentido de Small Data. ¿Estás enfocado en lo que realmente demanda tu cliente? ¿Conoces concretamente qué datos precisa tu negocio para tomar decisiones?
¿Qué es Small Data?
Small Data es un concepto que se puede definir como el proceso por el cual hacemos uso y análisis de datos de menor tamaño y simplicidad (a los de Big Data), que afectan a las particularidades de nuestro negocio, que forman parte de la rutina diaria y permiten conocer mejor lo que sucede en nuestro entorno así como identificar oportunidades para la eficiencia de los procesos y la relación con los clientes.
¿Qué opinan los directores de marketing?
Entre el Big Data y el Small Data. En una entrevista realizada recientemente a Martin Linstrom, el gurú del comportamiento neurológico del consumidor, por Knowledge@Wharton, Lindstrom indica que el Big Data consiste en encontrar correlaciones, mientras que el Small Data se preocupa por las causas, las razones detrás de las cosas. Considera que no todo se puede medir con cifras y es ahí donde el Small Data puede aportar valor y complementarse con el Big Data en la medida de las emociones.
Hablando de emociones, hemos observado que en diferentes medios se habla de 2016 como el año del cliente y del Small Data, debido a las estrategias de marketing 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.
De hecho, parece que el Big Data deja paso al Small Data entre los responsables de marketing. Una encuesta realizada por Campaigner y J2 Global indica que un 34% de los responsables de marketing considera más útil la información de detalle relacionada con el segmento de su público objetivo, seguido de un 18% que considera más relevante la información de detalle relacionada con su sector.
Según EJ McGowan, director general de Campaigner, la idea de “los pequeños datos” será decisiva para el éxito del marketing en 2016. Cada estrategia de marketing deberá no solo estar basada en datos sino en el análisis sobre los datos que sean adecuados atendiendo al público objetivo de cada negocio. De esta forma, la industria se mueve de una visión macro-datos a una visión de mayor segmentación y aproximación al público objetivo.
Y parece lógico que la encuesta proporcione estos resultados si tenemos en cuenta los beneficios que Small Data puede proporcionar para tomar decisiones en Marketing. En este artículo de Laura Gurski publicado por el World Economic Forum podemos encontrar ejemplos de cómo Small Data puede ayudar a conocer mejor nuestro mercado:
- Identificar la diversidad de la demanda del cliente
- Determinar si el tamaño de un mercado es suficiente para un nuevo producto
- Cómo desarrollarse o expandirse en un mercado
- Qué estarían dispuestos a pagar los consumidores por un producto
- Cuáles son los precios de la distribución
- Cuáles son los mejores canales para la distribución
- Cómo mejorar el producto y/o sus ventas atendiendo a las particularidades locales
- Qué fuentes de materiales están disponibles y dónde.
Entonces, ¿Big Data o Small Data?
Como vemos en este artículo de Forbes, por ejemplo, en el caso de las etiquetas inteligentes en medicamentos, Small Data nos puede proporcionar información para su localización así como otros atributos particulares de un determinado medicamento. Por otro lado, con Big Data podremos conocer, conforme avanza el tiempo, los motivos por los que los medicamentos caducan o se deterioran. Entendemos que no se trata de decidir entre una u otra solución, sino que dependerá de los objetivos. En general, con Small Data tendremos conocimiento sobre algo concreto que estamos monitorizando, mientras que con Big Data entenderemos el por qué.
Internet de las cosas (IoT), es una realidad cada vez más extendida, y resulta un recurso tremendamente útil por ejemplo, para conocer los patrones de comportamiento, los hábitos de los clientes y en definitiva sus preferencias. En este sentido, resulta muy interesante desde la perspectiva de Marketing, pero no solo para este campo, nivel de procesos empresariales, Small Data tiene una clara aplicación por ejemplo para la gestión de stocks como hemos comentado anteriormente.
Big Data no es un requerimiento para todos los casos en IoT. En algunos casos, un conjunto reducido de datos es todo lo que se precisa para tomar una decisión. De esta forma, las empresas pueden ahorrar mucho centrándose en lo que realmente es relevante.
El impacto de Small Data para la industria
Recuperamos un artículo de 2013 en The Guardian, sobre unas declaraciones de Rufus Pollock, fundador y co-director del Open Knowledge Foundation. Ya apuntaba entonces a Small Datacomo la nueva revolución. Entendemos que revolución se refiere a las posibilidades que nos ofrecen estos conceptos sobre la explotación de grandes volúmenes de información para facilitar la toma de decisiones En definitiva, lo que sugiere Rufud Pollock es que la mayor parte del conocimiento que precisamos se puede adquirir sobre un conjunto reducido de datos que están en “nuestro” entorno-mercado. Para ampliar este conocimiento lo que debemos hacer es tratar de analizar de forma independiente los diferentes aspectos sobre los que queramos tener ese conocimiento, e integrarlos de forma paquetizada, como diferentes subproyectos Small Data. Esto hace recordar las técnicas para el desarrollo de algoritmos eficientes, como la de “divide y vencerás”, aplicable además a muchas otras facetas de la vida.
A nivel industrial, a modo de ejemplo, como indica Steven LaFevers en este artículo publicado en FoodManufacturing, las aplicaciones informáticas industriales que registran datos diversos relacionadas con mediciones en producción y logística, pueden recoger datos muy relevantes en clave Small Data que se pueden convertir rápidamente en datos procesables por un sistema de Business Intelligence.
Ventaja competitiva, abordar subproyectos Small Data
Aunque el concepto de Small Data no es nuevo, y tenemos antecedentes relevantes como concepto varios años atrás, parece que hay indicios para pensar que en 2016 debemos de, al menos, considerar integrar el concepto en nuestros sistemas de gestión del conocimiento. Especialmente esto resulta interesante desde la perspectiva de conocimiento de las preferencias del consumidor y por otro lado para la mejora en la eficiencia de procesos industriales.
El concepto de Small Data, a diferencia del de Big Data, es “asequible” para la mayoría de empresas, que tan solo tendrán que poner el foco en aquello que consideren relevante a corto/medio plazo, con un retorno de la inversión tangible en ese periodo. En cualquier caso, es posible abordar diferentes aspectos de un proyecto global de Small Data paquetizando partes del mismo y obteniendo resultados en periodos cortos.
Fuente: https://www.ainia.es/insights/small-data-pequenas-pistas-que-aportan-mucho-valor-a-tu-negocio/
