Small data: definición, aplicación y diferencias con el big data

Small Data... ¿Qué es y cuáles son sus diferencias con el Big Data?

El small data es la nueva manera de tratar los datos generados. Sin embargo, ¿resulta tan eficaz como el big data o es una mera alternativa?

La traducción literal del término small data es "pequeños datos" o "microdatos". De manera más específica, alude a los pequeños grupos de datos que son manejables y comprensibles por quien gestiona la información de una empresa o institución. El objetivo es prestar atención a los pequeños detalles que pueden terminar convirtiéndose en una tendencia, pero antes de que esta sea una realidad.

Para lograr los objetivos propuestos, resulta fundamental observar qué es importante para el cliente final, cuál es el detalle que le genera interés y, finalmente, ofrecérselo. El análisis de la información es siempre cualitativo y subraya más las emociones que la mera acumulación de grandes cantidades de información.

¿Cómo se aplica el small data?

Para centrarse en lo particular, hemos de tener en cuenta las estrategias que nos permiten emplear de forma adecuada la información que nos proporcionan los microdatos. En este sentido, resulta aconsejable:

• Facilitar a los clientes que dejen su opinión o comentario sobre el servicio o producto adquirido.

• Reformular la analítica web para centrarse en los clientes potenciales que pertenezcan al segmento al que se dirige la oferta.

• Observar directamente al cliente cuando accede a la página web, visita la tienda física o presenta una reclamación.

• Reunirse con los clientes para conocer, de primera mano, su opinión sobre cuáles son los aspectos mejorables. Una encuesta presencial o telemática arroja datos de enorme interés sobre cómo actuar en el futuro.

• Investigar qué hace la competencia, cómo presenta su oferta y cuáles son las claves de su éxito.

El objetivo final es conocer qué desea el cliente y cómo conseguirlo a través de las estrategias correspondientes. Asimismo, la personalización de los servicios y de los productos permite que cualquier persona encuentre una oferta a su medida.

¿Qué tipo de tecnología exige la implantación del small data?

En primer lugar, hemos de crear bases de datos separadas por tipos de clientes. Es importante el envío de recordatorios, programar las campañas de email marketing e indicar, si fuera preciso, cuándo es necesario que el cliente regrese para llevar a cabo una revisión de su producto o del servicio que recibió.

Por otro lado, el empleo de un sistema CRM nos permite centralizar el manejo de la información anterior y facilita su organización. Además, se automatiza el tratamiento a los clientes para, de este modo, mantener el contacto de manera periódica.

Por último, las herramientas de análisis y visualización de datos son esenciales para adelantarse a futuras tendencias. Así podremos ir siempre un paso por delante de las exigencias de los clientes y ofrecerles todo lo que necesitan antes de que lo encuentren en otra empresa.

¿Cuáles son las ventajas del small data?

Este tipo de análisis nos proporciona un gran número de beneficios y, además, los resultados de su aplicación se pueden comprobar progresivamente. Estos son las más importantes:

• Adaptabilidad. Podemos aplicarlo tanto a una gran empresa como a una pyme, ya que las remodelaciones que deben realizarse no exigen un gran desembolso económico. Gracias a las herramientas disponibles, es posible interpretar los datos y corregir posibles errores de apreciación.

• Definición del consumidor final. Cualquier empresa, negocio o proyecto se crea pensando en quien va a consumir un producto, contratar un servicio o disfrutar de un espacio o propiedad. Por lo tanto, antes de comenzar a vender, es imprescindible que conozcamos todos las preferencias del cliente.

• Aumento del nivel de conversión. A la hora de diseñar una campaña de marketing, resulta mucho más sencillo obtener buenos resultados si la personalizamos. Cada cliente debe sentir que la propuesta encaja a la perfección con sus gustos, intereses y necesidades.

• Identificación de los consumidores que aportan más valor. Hemos de distinguir claramente entre el cliente potencial y el final. Repasar la métrica de uno y otro marca la diferencia y nos permite identificar quién confía en la propuesta realizada.

Diferencias entre el small data y el big data

Hoy en día, nadie duda de la importancia del big data, pero no debemos caer en el error de pensar que los microdatos no son imprescindibles. De hecho, estos dos sistemas de análisis nos aportan información bastante diferenciada:

• El big data se encarga del análisis de una enorme cantidad de información sin estructura alguna. Sin embargo, el small data se centra en cantidades más pequeñas, precisas y ordenadas.

• Los macrodatos nos informan, por ejemplo, de cuántas personas han visitado una página web, pero no especifica cómo han llegado hasta ella. Los microdatos nos permiten analizan el origen de cada visita y potenciar así el medio correspondiente para seguir generando tráfico. A mayor precisión, más opciones de desarrollar estrategias que mantengan el interés de los clientes.

• El big data procesa miles de datos, lo que provoca que su análisis deba llevarse a cabo de forma periódica. Los microdatos facilitan que el análisis sea inmediato y mucho más rápido. Incluso es posible conocer dicha información en tiempo real.

Fuente: datocms-assets

Tras enumerar las diferencias más importantes entre ambos sistemas, parece evidente que se trata de dos técnicas complementarias. Mientras los macrodatos nos ayudan a crear un marco genérico y a conocer las tendencias más generales, el small data nos permite personalizar la oferta y aportar el máximo valor posible a la experiencia de búsqueda de información y de compra. Así, la combinación de estas dos estrategias es la alternativa más adecuada para conseguir los objetivos propuestos por cualquier empresa.

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