En 1997, dos científicos de la NASA, Michael Cox y David Ellsworth, escribieron un artículo titulado “Application-controlled demand paging for out-of-core visualization” (Paginación por demanda controlada por aplicaciones para la visualización externa) para la 8.ª Conferencia sobre visualización del IEEE.

Si bien su enfoque es limitado, se reconoce generalmente que es la primera obra en que se recoge el uso del término “big data”. Este término hacía referencia a una cantidad de datos que requiere más capacidad de almacenamiento de la que un usuario puede tener a mano. Para el año 2011, un artículo publicado por el McKinsey Global Institute, “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity” (Big data: la próxima frontera para la innovación, la competencia y la productividad), dejó claro que el fenómeno big data era la próxima oleada en la minería de inteligencia empresarial.

Para la mayoría de los propietarios de pequeñas empresas, los big data han sido como un enorme rompecabezas, comparable, en términos de encontrar información, a hervir el océano para obtener sal. Introdúcete en los small data. Allen Bonde, pionero en el sector, vicepresidente sénior de marketing de la firma de CRM Placester y fundador del Small Data Group en 2012, ofrece esta definición: “Los small data conectan a las personas con información oportuna y valiosa (derivada de big data o fuentes 'locales'), organizada y empaquetada, a menudo de forma visual, para que sea accesible, comprensible y práctica para las tareas cotidianas”.

Los small data se pueden recopilar y ejecutar fácilmente y han demostrado una y otra vez que, para las pequeñas empresas, son sustancialmente más eficaces que los big data convencionales.

QUÉ SIGNIFICAN LOS SMALL DATA PARA LAS PEQUEÑAS EMPRESAS

¿Cuál es la diferencia clave entre big data y small data? Los big data tienden a hacer referencia a grandes cantidades de información disponible para una empresa o a datos que son extemporáneos a la interacción con el cliente. Los small data son de naturaleza más tradicional y están vinculados a la interacción inmediata entre el consumidor y la marca, señala Jeff Hassemer, director de estrategia de Alterian, empresa proveedora de software de marketing, y propietario de Play it Again Sports en Aurora, Colorado.

Estos últimos resultan más eficientes para las pequeñas empresas porque “no requieren una enorme inversión inicial, en comparación con los big data, que necesitan grandes almacenes de datos, software avanzado de minería de datos y mineros altamente capacitados”, explica Martin Lindstrom, consultor de marca y autor de Small Data: Las pequeñas pistas que nos advierten de las grandes tendencias. “Los small data se pueden recopilar y ejecutar fácilmente y han demostrado una y otra vez que, para las pequeñas empresas, son sustancialmente más eficaces que los big data convencionales”.

En términos prácticos, la referencia de Bonde a las “tareas cotidianas” tiene un significado real para las pequeñas empresas y la forma en que los se pueden posicionar y usar los small data. “Toma, por ejemplo, información sobre tus clientes, las transacciones que realizan con tu marca y los datos clave al respecto”, dice Hassemer. “Los small data pueden incluir la fecha de su última compra, la frecuencia con la que compran o la cantidad total gastada (también conocidos como datos de actualidad, frecuencia y valor monetario o RFM, por sus siglas en inglés). Todos son tipos de small que pueden ayudar a predecir muy eficazmente cómo interactuará un cliente con tu empresa en el futuro”.

Desde esta perspectiva, los small data son útiles para las pequeñas empresas simplemente porque suelen ser cautivos y de fácil acceso. Utilizando el ejemplo de RFM de Hassemer, la mayoría de las empresas cuentan con un registro de las transacciones totales que un cliente realiza con su negocio. Estos datos, dice, pueden agruparse fácilmente en segmentos de RFM, como “aquellas personas que han realizado transacciones en los últimos 90 días”, “aquellas personas que realizan transacciones frecuentemente” y “aquellas personas que gastan más de X € por año en la marca”. Estos elementos tienden a ser altamente predictivos. Incluso en un modelo de big data a gran escala, el factor de actualidad tiende a ser el elemento más predictivo con respecto a si un consumidor volverá a realizar una transacción.

“Con base en esa información, una pequeña empresa puede enviar fácilmente un evento de marketing a todas las personas de su lista que hayan realizado una compra en los últimos 90 días incentivándolos a hacerlo de nuevo. Una estrategia así puede tener una tasa de respuesta más alta que cualquier otro tipo de campaña”, señala Hassemer.

EL ITINERARIO DE DATOS: PUESTA EN FUNCIONAMIENTO

El solo hecho de saber que quizá ya tienes todos los datos que necesitas no significa que puedas poner inmediatamente en juego los small data en tu empresa. Entonces, ¿por dónde hay que empezar? Básicamente, casi necesitas realizar ingeniería inversa, “dando forma” a los datos que necesitas extraer.

Stephen Yu, comercializador de bases de datos y director asociado, responsable de prácticas de análisis y conocimiento en la consultoría de mejora de procesos eClerx, se refiere al inicio del proceso como “el planteamiento adecuado del problema”. En otras palabras, debes formular la pregunta u objetivo antes de empezar con los datos o los análisis.

La clave consiste en no tratar de resolver un gran problema de inmediato, porque, “obtener información de una gran cantidad de datos es un proceso paso a paso, aunque demasiados usuarios quieren una solución mágica que se encargue de todo en un santiamén. Debes establecer los objetivos primero, examinar tus activos de datos a través de la lente de dichos objetivos y luego pasar al análisis para extraer información de los datos”.

Por ejemplo, tu planteamiento podría ser simplemente: “quiero maximizar el valor de mis clientes mediante la fidelización”. Extrapolando a partir de ahí, los datos que necesitas extraer, según Hassemer, incluyen:

  • Información sobre el cliente. Nombre, dirección, email y teléfono.
  • Preferencias del cliente. ¿Quiere recibir correos de tu empresa? ¿Con qué frecuencia quiere recibir noticias tuyas y de qué forma?
  • Información sobre la transacción. Cuándo se realizó la transacción; qué se compró; cuánto se pagó; ¿se aplicó algún descuento?
  • Información sobre la respuesta. ¿Responde al marketing?

Yu agrega que tales datos deberían transformarse en “descriptores de cada cliente”, como el rango de precios preferido por el cliente, el precio máximo por categoría de producto, la frecuencia de compra, los intervalos de compra y el canal preferido.

“Estas pequeñas pepitas de datos se pueden utilizar para lograr una orientación y personalización adecuadas a través de análisis avanzados, lo que lleva a una mayor lealtad a la marca”, explica Yu. “Todos estos pasos deben realizarse en un orden lógico, y todo se basa en un planteamiento del problema que defina claramente el objetivo. Además, las actividades de datos deberían ser el resultado de los objetivos de negocio y no solamente pilas de big o small data. Nadie debería comenzar a construir sin un plano”.

LOS SMALL DATA EN ACCIÓN

Claramente, los small data pueden brindarte la información que necesitas para acelerar una variedad de procesos. Pero ¿cómo pueden ponerse en juego y dónde se pueden ver sus ventajas en tiempo real? Webconnex, un fabricante de software de administración de registro de eventos y recaudación de fondos de Sacramento, California, utiliza aplicación de small data para orientarse a los clientes y automatizar funciones clave.

“Nuestro software envía datos brutos a la aplicación y, a cambio, obtenemos información procesable que nos permite enviar el mensaje correcto en el momento adecuado a las personas apropiadas”, explica el cofundador de Webconnex, Eric Knopf. “Además, podemos ver de forma instantánea quién está prosperando, quién está 'atascado' y quién podría estar escapándose”.

Webconnex utiliza la aplicación de small data intercom.com, que está enfocada específicamente a ventas, marketing y funciones de soporte, para facilitar la comunicación con el cliente, incluida la captación de clientes potenciales y el servicio de atención al cliente. Ayuda a la compañía a:

  • desencadenar secuencias de incorporación,
  • enviar artículos de ayuda oportunos según el progreso de un cliente o perspectiva, 
  • recopilar comentarios para desarrollar nuevas funcionalidades, 
  • alertar al instante a los clientes de que su cuenta necesita su atención, 
  • felicitar a los clientes a medida que avanzan en el ciclo de vida, 
  • identificar quién se ha estancado o puede que necesite ayuda,
  • identificar cuentas de clientes clave y 
  • enviar emails para ponerse en contacto con los clientes cada cierto tiempo.

Webconnex también transfiere sus datos a otras aplicaciones (por ejemplo, gotowebinarCampaign Monitor, etc.) con el programa de automatización de aplicaciones de Zapier

“En general, agilizamos nuestra comunicación de una forma automatizada a la par que personal, sin tener que aumentar nuestra plantilla”, dice Knopf.

Dependiendo de las funciones que te interesen, Knopf observa que hay varios proveedores sólidos en el campo de los small data. Por ejemplo, en el ámbito del cliente y la interacción, se incluyen los siguientes ejemplos:

  • Mixpanel: análisis diseñado para responder preguntas sobre cómo interactúan los usuarios con tus productos o servicios. 
  • Kissmetrics: análisis del comportamiento del cliente. 
  • GoodData: herramienta de minería de datos que optimiza las estrategias de salida al mercado.
  • NetBase: plataforma de comentarios de redes sociales diseñada para dar soporte a marcas, productos y servicios. 
  • QlikTech: aplicación de inteligencia de negocio diseñada para generar transparencia en toda la organización. 
  • Visible Technologies: plataforma de análisis y monitorización de redes sociales.

“Las aplicaciones de small data que pueden ayudarte a convertir tus datos en acciones significativas pueden cambiar tu negocio”, afirma Knopf. “Pero recopilar datos no tiene sentido a menos que puedas extraer conclusiones significativas de ellos y actuar en consecuencia”.

CONCLUSIÓN: SE TRATA DE ACOTAR LOS DATOS Y ENCONTRAR PATRONES

Ni los big data ni los small data no tienen por qué ser algo complejo. En el caso de estos últimos, se trata de reducir las cosas, de modo que los datos sean más digeribles y aplicables, y encontrar patrones. Para que funcionen para tu negocio, debes descubrir lo que realmente necesitas, es decir, extraer los datos que satisfagan tus necesidades específicas. No intentes resolver un gran problema masivo. En lugar de eso, lo mejor es enfocarse en un problema que puedas abordar fácilmente.

Establece tus objetivos iniciales a través de un planteamiento simple, como “quiero encontrar a mis mejores clientes” o “quiero que sea más fácil tratar con mi empresa”. A partir de ahí, las aplicaciones de small data te pueden ayudar a encontrar fácilmente la información que necesitas, buena parte de la cual ya posees. Si, por ejemplo, estás buscando a tu cliente ideal, las entradas de datos sobre las preferencias de los clientes, dónde compran, con qué frecuencia lo hacen y cuánto gastan pueden dibujar la imagen de un cliente óptimo y dónde encontrarlo.

En última instancia, la función de los small data es ayudarte a agilizar el proceso de toma de decisiones. “El uso de small data sencillamente te da la oportunidad de identificar y aprovechar los patrones de comportamiento que ves”, agrega Lindstrom. “Debes asegurarte de tener en tu empresa las herramientas que te ayuden a encontrar esos patrones en los datos. Las herramientas de informes sencillas o de análisis ad hoc pueden responder preguntas clave y permiten a los propietarios de pequeñas empresas crear nuevas estrategias para que su negocio sea más eficiente”.

SMALL DATA Y EL INTERNET DE LAS COSAS

¿QUÉ UNE A ESTAS DOS TENDENCIAS PRINCIPALES?

No cabe duda de que el Internet de las cosas (IoT) ofrece una amplia gama de oportunidades para las pequeñas empresas, tanto en términos de los productos y servicios que podrían desarrollarse como de las formas en que puede ayudar a mejorar las operaciones en general.

Así pues, ¿qué relación tiene el IoT con los small data? “El IoT se basa en los datos recopilados de los dispositivos inteligentes que los usuarios implementan en el hogar o en dispositivos móviles”, dice Jeff Hassemer, director de estrategia de Alterian, empresa proveedora de software de marketing, y propietario de Play it Again Sports en Aurora, Colorado. “Si bien esos datos se utilizan para ayudar a mantener todos estos dispositivos interconectados, también se pueden dividir en elementos más pequeños y utilizarlos en beneficio de la empresa”.

Hassemer ve cada interacción con un dispositivo de IoT como una interacción con una marca. “La información más básica sobre cuándo ocurrió y cuál fue la interacción específica puede tener un gran impacto”, asegura. “Por ejemplo, una empresa colocó sensores inteligentes en botellas de whiskey irlandés. Cuando el whiskey bajaba de cierto nivel, se activaba un evento de marketing para impulsar al cliente a comprar otra botella. En efecto, este pequeño conjunto de datos dio unos resultados fantásticos”.