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Big data y small data, aliados perfectos para obtener insights

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Por medio de big y small data se puede generar conocimiento importante para ubicar insights útiles para comunicarnos con el consumidor.

En el marco de Big Data & Analytics Summit 2018, Susana Torres, Head of Marketing Research de Bon Ice, ha tocado un tema fundamental en el marketing BTL: la obtención de insights. Estos elementos ayudan a que las marcas se puedan comunicar de modo más eficaz con los clientes, puesto a que responde, grosso modo, a la siguiente pregunta: ¿qué es lo que quiere? Pero, ¿cómo se puede encontrar este conocimiento? Se puede realizar por medio de big y small data.

En su conferencia “De big data y small data a smart insights”, Susana, en primera instancia, definió qué es big data y qué small data, así como las diferencias que existen entre una y otra herramienta. Visto desde una perspectiva bastante sencilla, la primera trabaja, como su nombre lo dice, con grandes cantidades de información (estructurada y no estructurada) que no se puede trabajar de modo convencional; la segunda labora con un número reducido de datos, los cuales son más sencillos de manejar.

Sin embargo, Susana Torres puntualizó otra diferencia aún más funcional entre las dos herramientas: big data busca patrones para encontrar tendencias y realizar predicciones, small data ayuda a entender las motivaciones que tiene los clientes. Así entonces, la directiva comentó que es importante trabajar en conjunto con ambas técnicas y no sólo con una. “No son excluyentes. Son complementarias y deben convivir”, comentó en la conferencia.

Para encontrar un insights por medio de ambas herramientas será conveniente seguir la siguiente serie de pasos:

  • Responder por qué se están realizando los análisis y los estudios.
  • Ir más allá de las preguntas genéricas, que sean más profundas y que ayuden a generar conocimiento útil para una marca.
  • Evitar confundir un reporte con un análisis, puesto que el primero sólo nos presenta la información, pero el segundo la estudia para generar conocimiento útil.
  • La visualización de la información es importante, pues cuando es compleja, se pierde por completo la atención de las personas a las que lleguen los datos. Siempre debe ser simple.
  • Algoritmo debe ser el adecuado para que transforme la información que se le ingresa en conocimiento útil.
  • Es importante tener un contacto directo con los clientes y es fundamental hablar constantemente con ellos.
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