{"id":56950,"date":"2018-05-26T02:00:12","date_gmt":"2018-05-26T09:00:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=56950"},"modified":"2023-02-25T01:25:10","modified_gmt":"2023-02-25T01:25:10","slug":"maneras-de-complementar-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/es\/maneras-de-complementar-el-big-data\/","title":{"rendered":"5 maneras de complementar el big data"},"content":{"rendered":"
El <\/span>big data<\/b> est\u00e1 en boca de todos, pero para los especialistas tiene diferentes fortalezas y debilidades que hay que tomar en cuenta. <\/span><\/p>\n \u00bfQu\u00e9 es Big Data?<\/span><\/a> A pesar de su gran auge, a\u00fan no podemos considerar que lleg\u00f3 reemplazar a la investigaci\u00f3n de mercados. Lo que s\u00ed es un hecho es que, combinando el big data con otras metodolog\u00edas como la investigaci\u00f3n cualitativa, podemos obtener grandes insights que nos ser\u00e1n de gran utilidad para el \u00e9xito de nuestro negocio.<\/span><\/p>\n <\/span>Combinando el big data con la investigaci\u00f3n de mercado, es posible obtener insights sobre la opini\u00f3n y el comportamiento previo de las personas. Comparar estas dos nos dar\u00e1 resultados m\u00e1s fiables de los cuales podremos basarnos para tomar decisiones.<\/p>\n Por ejemplo, a pesar de que muchos clientes dir\u00edan que comprar\u00edan los productos de una marca, su comportamiento previo podr\u00eda no sustentar esta teor\u00eda. As\u00ed que con los resultados obtenidos, podr\u00edas saber, por ejemplo, qu\u00e9 estrategia seguir para resolver los problemas del cliente y satisfacer sus necesidades.<\/li>\n<\/ul>\n Y por supuesto cabe mencionar que si vas a utilizar los datos y la investigaci\u00f3n de esta manera, es importante evitar buscar \u00fanicamente informaci\u00f3n que soporte un punto de vista.<\/span><\/span><\/span>Es especialmente peligroso cuando se utiliza el big data como m\u00e9todo de investigaci\u00f3n, ya que la informaci\u00f3n proporcionada puede interpretarse de muchas maneras (diferentes y variadas). Para evitar el sesgo, maneja la informaci\u00f3n o con cuidado para que los analistas no sepan cual es la hip\u00f3tesis que est\u00e1n probando o refutando, y as\u00ed los investigadores no puedan influir en el resultado con una mala interpretaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n Te invito a leer: <\/span>An\u00e1lisis de datos para el crecimiento de tu negocio<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n Por otro lado la investigaci\u00f3n cualitativa completa la historia al darnos el \u201cporqu\u00e9.\u201d \u00bfPor qu\u00e9 los clientes compraron x producto? \u00bfPor qu\u00e9 evitaron una marca? \u00bfPor qu\u00e9 prefirieron una publicidad m\u00e1s que la otra? <\/span><\/p>\n Combinando la informaci\u00f3n 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 m\u00e1s preguntas.<\/span><\/p>\n Conoce las diferencias entre investigaci\u00f3n de mercados y big data<\/a>.<\/span><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n <\/span><\/span>Podemos empatizar e imaginarnos a nosotros mismos y a nuestras propias reacciones en la misma situaci\u00f3n. La presentaci\u00f3n de la informaci\u00f3n obtenida es vital para invitar a los tomadores de decisiones a actuar.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00bfC\u00f3mo la investigaci\u00f3n cualitativa complementa al big data?<\/span><\/h2>\n
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