5 maneras de complementar el big data

El big data está en boca de todos, pero para los especialistas tiene diferentes fortalezas y debilidades que hay que tomar en cuenta.

¿Qué es Big Data? A pesar de su gran auge, aún no podemos considerar que llegó reemplazar a la investigación de mercados. Lo que sí es un hecho es que, combinando el big data con otras metodologías como la investigación cualitativa, podemos obtener grandes insights que nos serán de gran utilidad para el éxito de nuestro negocio.

¿Cómo la investigación cualitativa complementa al big data?

La investigación de mercado tradicional le pregunta a las personas que harían en un escenario específico, mientras que el análisis de datos utiliza la información de un historial para entender patrones de comportamiento.
Combinando el big data con la investigación de mercado, es posible obtener insights sobre la opinión y el comportamiento previo de las personas. Comparar estas dos nos dará resultados más fiables de los cuales podremos basarnos para tomar decisiones.
Por ejemplo, a pesar de que muchos clientes dirían que comprarían los productos de una marca, su comportamiento previo podría no sustentar esta teoría. Así que con los resultados obtenidos, podrías saber, por ejemplo, qué estrategia seguir para resolver los problemas del cliente y satisfacer sus necesidades.

El uso del big data como método de investigación de mercado puede ayudar al momento de probar una hipótesis. Por ejemplo, si las entrevistas que realizamos te cuentan una historia, el uso de big data puede ayudarte a verificar el hecho de que tus resultados obtenidos sean correctos.
Y por supuesto cabe mencionar que si vas a utilizar los datos y la investigación de esta manera, es importante evitar buscar únicamente información que soporte un punto de vista.
Es especialmente peligroso cuando se utiliza el big data como método de investigación, ya que la información proporcionada puede interpretarse de muchas maneras (diferentes y variadas). Para evitar el sesgo, maneja la información o con cuidado para que los analistas no sepan cual es la hipótesis que están probando o refutando, y así los investigadores no puedan influir en el resultado con una mala interpretación.
La meta de la investigación de mercados y el big data es ofrecer insights que nos lleven a tomar mejores decisiones. Pero el big data nos dice el “qué”, ¿Qué compran los clientes?, ¿Qué publicidad fue la que impactó más en el comportamiento del consumidor?

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Por otro lado la investigación cualitativa completa la historia al darnos el “porqué.” ¿Por qué los clientes compraron x producto? ¿Por qué evitaron una marca? ¿Por qué prefirieron una publicidad más que la otra?

Combinando la información obtenida de ambas, puedes obtener los insights necesarios y actuar en base a estos. Las historias completas llevan a acciones de negocio correctas. Las historias incompletas llevan a que los negocios se hagan más preguntas.

Conoce las diferencias entre investigación de mercados y big data.

Es importante presentar la data en forma de historia. Cuando escuchamos relatos estamos más abiertos a suspender nuestra incredulidad. Hay algo que nos conecta a otros a través de las narraciones.
Podemos empatizar e imaginarnos a nosotros mismos y a nuestras propias reacciones en la misma situación. La presentación de la información obtenida es vital para invitar a los tomadores de decisiones a actuar.

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El análisis de datos es mucho más fuerte cuando se analizan los comportamientos previos de las personas y se construyen predicciones para el futuro a corto plazo. La investigación de mercados es capaz de abordar una gama más amplia de temas, pero no necesariamente aquellos que pueden ser resueltos de manera inmediata (a corto plazo).

Utilizando las fortalezas de ambas herramientas es probable crear ciclos de desarrollo continuo que funcionan mejor para los negocios. Los resultados del análisis de datos pueden utilizarse para hacer rápidamente pequeñas mejoras a productos, servicios y experiencias.

En conclusión, esta claro que la investigación de mercados y el big data no son rivales. En lugar de esto, estas dos son herramientas complementarias, y juntas nos pueden traer grandes resultados.