EN 2004, la empresa Lego atravesaba una severa crisis de ventas que hacía dudar sobre el futuro de la compañía. Los datos surgidos de su trabajo de big data señalaban que las nuevas generaciones preferían los desafíos fáciles, de modo que la marca había lanzado una línea de productos que simplificaban la construcción de modelos: fue un desastre comercial. Recurriendo al enfoque opuesto, un equipo de research decidió hacer entrevistas en profundidad con representantes del target, hasta que un chico de 11 años les dio la clave que necesitaban. Cuando le preguntaron por sus aficiones, sorprendió a los entrevistadores al proporcionar una compleja explicación técnica sobre el apoyo y la dinámica que empleaba para deslizarse en el skate y que lo había convertido, según él, en el mejor skater de su barrio. Fue una revelación: la generación de la “gratificación instantánea” es capaz de pasar centenares de horas dedicada a su hobby, pero necesitan sentir que dominan la técnica. El portfolio completo de productos de Lego fue rediseñado, e incluso este insight guió la realización de lo que luego sería “Lego: the movie”. Como resultado, la tendencia decreciente se revirtió y pocos años después la empresa logró, por primera vez, superar en ventas a su archirrival Mattel.
Si una marca quiere conocer a sus consumidores, el Big Data es una ayuda necesaria; si quiere comprenderlos, el Small Data es imprescindible.
El Small Data ha sido definido por el consultor Martin Lindstrom como “el ADN emocional del consumo”, y se opone al big data en que éste maneja enormes masas de información de las que extrae promedios que a veces sirven para identificar tendencias, mientras que la mirada “small” se enfoca en datos simples, concretos, de raíz emocional, y que suelen explicar las razones –muchas veces impensadas– detrás de las elecciones del consumidor. Por ello, el principal método es el análisis de datos más simples, concretos y de menor tamaño que afectan a las particularidades de cada negocio, obtenidos mediante la observación directa y la entrevista. Se centra en identificar oportunidades de negocios y en la relación con los clientes, llegando donde las cifras no lo hacen y complementándose con el Big Data para aportar las causas, las razones y las emociones ligadas a los clientes.
Las últimas tendencias revelan la importancia creciente que tendrá el Small Data en los departamentos de marketing de las empresas. De hecho, 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. Y según Ed McGowan, director general de Campaigner, la idea de “los pequeños datos” será decisiva para el éxito del marketing en 2016.
Ya en 2013, Rufus Pollock, fundador y co-director del Open Knowledge Foundation, declaraba al diario británico The Guardian que el Small Data sería la próxima revolución, sugiriendo que la mayor parte del conocimiento que necesita cualquier negocio puede adquirirse sobre un conjunto reducido de datos que se encuentran en su entorno. Por este motivo, muchas empresas trabajan a la vez en el análisis de diferentes aspectos, abordándolos como pequeños subproyectos de Small Data.
El error de sólo confiar en el Big Data
“Si uno toma las 100 mejores innovaciones de nuestro tiempo, tal vez el 60% o el 65% de ellas se basa realmente en Small Data –dijo en una charla en la Wharton University el citado Lindstrom–. Todo, desde Snapchat, que fue descubierto por casualidad, hasta el post-it. El problema es que estamos tan obsesionados con el Big Data que se nos olvida la creatividad. El Big Data tiene que ver con el análisis del pasado, pero nada que ver con el futuro. El Small Data, que defino como observaciones aparentemente insignificantes que se identifican en el ámbito cotidiano de los consumidores, se refiere a todo, desde la forma en que guardan sus zapatos hasta en la manera que tienen de colgar sus cuadros”, concluyó. El consultor señala que muchas empresas, obsesionadas con seguir las pistas que arrojan las grandes masas de datos, pueden estar perdiendo muchas oportunidades. Un ejemplo es WalMart: la empresa cuenta con una de las bases de datos más grandes y completas del mundo sobre sus clientes (y la utiliza profusamente en sus estrategias), pero sin embargo sus ventas vienen en baja desde hace años.
A medida que la tecnología provee más información sobre los consumidores, los profesionales de marketing se han ido alejando de los consumidores reales. “Hace poco di una charla a 3.000 ejecutivos en Nueva York. Les pedí que levantaran la mano a aquellos que habían pasado por lo menos uno o dos días en la casa de un consumidor en los últimos años. Apenas dos personas levantaron la mano. Eso lo dice todo”, concluyó Lindstrom. Ambos enfoques son complementarios: si una marca quiere conocer a sus consumidores, el Big Data es una ayuda necesaria; si quiere comprenderlos, el Small Data es imprescindible.
Para qué sirve
En un informe publicado por el sitio tecnológico TicBeat se enumeran las principales aplicaciones de esta herramienta de marketing todavía poco explorada. El Small Data puede ayudar a explorar en profundidad un nicho de mercado, conociendo las respuestas a las siguientes cuestiones:
-Identificar la diversidad de la demanda del cliente
-Determinar si el tamaño de un mercado es suficiente para un nuevo producto
-Averiguar cómo desarrollarse o expandirse en un mercado concreto
-Saber cuánto estarían dispuestos a pagar los consumidores por un producto
-Discernir cuáles son los precios y canales para la distribución
-Explorar cómo mejorar el producto o sus ventas, atendiendo a las particularidades locales
En la actualidad, es importante que las compañías integren este concepto en sus sistemas de gestión del conocimiento, tanto para mejorar la eficiencia de los procesos industriales como para tomar decisiones en base a las preferencias del consumidor. Y una ventaja adicional: el Small Data es accesible para prácticamente cualquier negocio, pudiendo poner el foco sobre las estrategias, productos y procesos relevantes a corto o medio plazo, con un retorno de la inversión tangible en ese periodo.
Para compañías acostumbradas a tomar decisiones de alto alcance basándose en estudios de mercado que a veces incluyen a decenas de miles de encuestados, puede resultar inusual que una observación repetida quizá por diez personas permita cambiar el rumbo de una marca o una empresa entera. A la hora de chequear las pistas obtenidas del consumidor, testear las ideas y contrastar las conclusiones, el modelo de trabajo del Small Data ofrece una serie de pasos que permitirá reducir el margen de error. Según Lindstrom, la clave es identificar un deseo no satisfecho, una necesidad bien definida, algo que “está faltando” en la vida del target. Cuando esto surge de manera clara, hay un bache por llenar, que puede ser cubierto por un nuevo producto o un ajuste de la marca.
Fuente: www.brandsmkt.com
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