Mientras que el Big Data extrae conclusiones en torno a un volumen masivo de datos recabados por algoritmos, el Small data se centra en las entrevistas particulares y la observación directa de clientes.

Si el Big Data hace alusión a grandes cantidades de datos cosechados por máquinas, el Small Data se refiere a un análisis pausado en torno a pequeños datos extraídos de personas concretas. Lejos de ser dos estrategias antagónicas, complementarlas puede ser sinónimo de éxito para cualquier empresa.

Marketing predictivo o cómo anticiparte a tu público gracias al Big Data

La obtención de datos crece en la actualidad de forma exponencial, potenciado por la conectividad multiplicada por el Internet de las Cosas. Así, cada nuevo gadget conectado es un nuevo emisor de información en tiempo real que el Big Data recopila y las empresas emplean para mejorar.

En torno al Small Data, Ingvar Kamprad, fundador de IKEA, decía que la investigación más barata y eficaz que existe es preguntar a cada cliente por qué compran este o aquel producto. Precisamente, el ahondar en las percepciones y emociones del consumidor es la base de esta estrategia.

¿Qué métodos emplea el Small Data?

Martin Lindstrom, defensor troncal del Small Data, relata habitualmente cómo Lego, al borde de la quiebra en 2003, dejó de hacer caso al Big Data, cuya conclusión venía a decir que sus juegos de piezas estaban acabados porque la actual generación se había acostumbrado a la gratificación instantánea. Sin embargo, la compañía decidió hablar directamente con su público infantil y acabó por hacer sus piezas más pequeñas y más versátiles, incrementando con creces las ventas.

Lindstrom es el gurú del comportamiento neurológico del consumidor y padre del neuromarketing, consistente en la aplicación de técnicas neurocientíficas al ámbito de la mercadotecnia, explorando los distintos niveles de emoción, atención y memoria que el usuario muestra frente a diferentes estímulos.

Así, el Small Data apela a la creatividad y busca conocer el accidente, la sorpresa,aquello que se escapa de las estadísticas arrojadas por las máquinas. 

Con el neuromarketing se vende mejor

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. Así, se centra en identificar oportunidades para la eficiencia de los procesos y la relación con los clientes, llegando a donde las cifras no lo hacen y complementándose con el Big Data aportando las causas, las razones y las emociones ligadas a los clientes.

Las últimas tendencias nos 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 EJ 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 The Guardian, que el Small Data sería la nueva revolución, sugieriendo Rufud que la mayor parte del conocimiento que requiere cualquier negocio puede adquirirse sobre un conjunto reducido de datos que se encuentran en su entorno o mercado. Por este motivo, muchas empresas trabajan a la vez en el análisis de diferentes aspectos, abordándolos como pequeños subproyectos Small Data. 

Ventajas del Small Data para tu negocio

El Small Data puede ayudarte a explorar en profundidad tu 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 y/o sus ventas atendiendo a las particularidades locales
• Averiguar fuentes de materiales están disponibles y dónde.

Ya 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. 

No te olvides de que además, a diferencia del Big Data, el Small data es asequible para prácticamente cualquier negocio, pudiendo poner el foco sobre las estrategias, productos y procesos relevante a corto o medio plazo, con un retorno de la inversión tangible en ese periodo.