SMALL DATA

Los detalles que cuentan, small data en acción

POR BERNARDO FLORES HEYMANN

Los analytics son la herramienta moderna más utilizada para la toma de decisiones hoy. Todo, o casi todo, está basado en la inmensa cantidad de información que nos arroja Google, Twitter, SAP, entre otros softwares. El Big Data, comenzó a llamar la atención hace unos 10 años. Una vorágine de información sin cabeza que degluten analistas, desmenuzan becarios, e interpretan directores. Todo ese mar de datos que es, en la mayoría de los casos, imponente, impenetrable y del que solo podemos vislumbrar un poco de la superficie. Los medios de comunicación basan las noticias de sus páginas principales en los trends (tendencias de búsqueda) que arrojan las herramientas de análisis. WalMart toma decisiones de compra con base en la infame cantidad de reportes que tiene de sus tiendas, y las agencias de publicidad deciden horarios, campañas y mensajes basándose en lo que su Big Data les dice para generar mayores impactos. Y eso ha funcionado decentemente bien, pero el diablo está en los detalles y los detalles hoy se llaman Small Data.

Los grandes reportes “vomitan” datos que permiten generar hipótesis interesantes basadas en resultados viejos para proyectar al futuro. Las correlaciones que surgen de la mezcla de datos ofrecen una perspectiva sólida y saludable sobre cuáles son los siguientes pasos que se deben tomar e incluso permiten la innovación, sin embargo, son una falacia porque no están del todo corroborados. Son conclusiones de modelos, muy completos, pero alejados de la realidad. El uso de Big Data da certeza, pero un análisis a profundidad de un solo dato, de un pedazo de información imposible de relacionar, ofrece un sense -a veces riesgoso, pero atinado- de cómo hacer las cosas. Esa pepita de oro en una tonelada de piedra es el Small Data y hoy está cambiando la forma de hacer negocios.
Regresar a los básicos
Una consultora de energía publicaba tres diferentes contenidos en su portal de manera constante. El primero consistía en reportes de la industria, con datos relevantes para la toma de decisiones de altos directivos e inversionistas, el segundo tipo de contenido eran infografías sobre tecnología o innovaciones del sector, y finalmente se enfocaban en ofrecer análisis sobre noticias o temas relevantes de la semana. Distribuían el contenido de manera equitativa en sus redes sociales. Carecían de una estrategia de contenidos y sólo se enfocaban en el Big Data de sus analytics.
Cuando el reporte mensual estaba listo, el director de la consultora decidía qué publicaciones programaría para el siguiente periodo, con qué contenido, y qué días debería ser publicado. Basaba sus decisiones únicamente en lo que los analytics de Google le daban y esa estrategia les funcionaba. Sabía que los reportes con datos relevantes funcionaban bien los lunes, pero los demás días no tenían el mismo impacto. Los análisis de temas relevantes funcionaban decentemente bien los jueves, mientras que sus publicaciones sobre nuevas tecnologías tenían éxito los viernes. ¿Tenía más herramientas para tomar decisiones? Sí, analytics de redes sociales, stats (estadísticas) de su propia página, así como la constante retroalimentación de sus clientes y usuarios. ¿Usaba estas otras fuentes de información? Por supuesto que no.
El encargado de la publicación y edición de contenidos comenzó a usar -sin autorización- las demás fuentes de datos y tuvo insights interesantes. Los reportes funcionaban en lunes, porque era los días que publicaban en LinkedIn, y de todo lo posteado en esa red, era lo más atractivo. Los spotlights de tecnología funcionaba en Twitter y tenían muchísimo alcance, pero solo si se publicaban en miércoles. Finalmente, el análisis de temas relevantes tenía mejor impacto en Facebook. El content manager fue aún más allá y analizó a detalle los stats directos de la página. Encontró que, aunque el 50% de su tráfico era social, el 80% de esas visitas venían por LinkedIn y más aún, cuando más engagement tenía con los usuarios era los viernes, no los lunes. Además, descubrió que aunque los lunes sus publicaciones en LinkedIn tenían buen alcance, su audiencia era más bien gente con posiciones no gerenciales, mientras que los viernes sus lectores estaban en el C level (CEO, CFO, etc). Enfocarse sólo en un detalle, el tráfico social, las visitas de LinkedIn, los días, horas y usuarios, ese Small Data, lo llevó a descubrir dónde, cuándo y qué publicar. Los resultados que tuvieron después de poner en práctica esta estrategia fueron excelentes.
El diablo está en los detalles
Hablar de Small Data es regresar a lo básico, a los pequeños detalles, a las corazonadas sustentadas por datos fidedignos. A hacer estrategias arriesgadas, directas, y exitosas. Big Data da confianza, Small Data da tino y juntos, son imparables.
El diablo está en los detalles y los detalles dan exactitud. Sí, se puede decir que el Small Data es subjetivo, pero es esencial en la toma de decisiones y permite, de paso, encontrar oportunidades de negocio subyacentes. Usarlo no es inventar el hilo negro porque todos esos datos están a la mano, es aprovecharse de lo que tenemos para ser más eficientes y mejorar.
Otro beneficio de enfocarse en small data es la inmediatez de la respuesta. Si sabemos qué buscar, cómo acoplarlo a la masiva avalancha de información que ofrece el big data, podemos experimentar y esperar. L’oreal innovó con sus productos lanzando el “ombre hair color” basándose sólo en trends y experimentando con la correlación de productos, palabras y estilos. Esta empresa no sólo armó una campaña en tiempo récord, sino que rompió ventas e innovó por ver los pequeños detalles. El big data de L’oreal decía cómo reaccionarían los consumidores a sus productos e incluso a sus nuevos lanzamientos, pero jamás hubiera podido ofrecerles con tanto detalle y velocidad su siguiente innovación.
Lo mío es contar historias, y creo que la fórmula perfecta tiene dos elementos: small data que se traduce en narrativa, y big data que da cuerpo y vida a una gran historia.nmbr

 

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