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Big Data e Investigación de Mercados

La expresión "Big data" (que podría traducirse como “datos masivos”) tiene menos de 20 años. Investigadores de la NASA la utilizaron por primera vez en 1997.

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Investigadores de la NASA la utilizaron por primera vez en 1997. Hoy se usa en campos tan variados como la ciencia pura, los servicios de salud, la administración pública y los negocios. Describe información amplia y compleja, al grado de que no puede procesarse con los métodos usuales para manejar bases de datos. Es un término que resalta la forma en que las nuevas tecnologías han incrementado el volumen y la diversidad de información disponible, así como la manera en que esa información es producida y ofrecida.

Pero hay que aclarar que la tendencia a recabar, almacenar y analizar cada vez mayor cantidad de información tiene más de cien años. Y el desarrollo de tecnologías para enfrentar esto se inició con la invención de las máquinas tabuladoras de Hollerith, a finales del siglo XIX. Esas máquinas, utilizadas para clasificar, ordenar y tabular datos de los censos de E.U. capturados en tarjetas perforadas, eventualmente llevaron al desarrollo de las computadoras, con IBM a la cabeza.

Antes de la aparición del big data tuve varios contactos con el manejo de información “masiva” para la toma decisiones de negocios. Destacan dos de ellos. 1) Alrededor de 1970 participé en un proyecto en el que se capturaron y procesaron datos de ventas de las embotelladoras de refrescos en todo el país, a fin de analizar las tendencias de ese mercado. 2) A principios de los 90 en un coloquio empresarial en Osaka, escuché sorprendido al CEO de una cadena de tiendas de conveniencia japonesas explicar su nueva línea de negocio: información de las ventas capturadas por sus cajas registradoras; sus proveedores les compraban esa información, con la que podían planear su producción y distribución.

Ahora bien, lo que hace al big data diferente de esos ejemplos es que incluye lo que se ha denominado las 3 Vs:

1. Volumen: se registra todo lo que sucede, no muestras de lo que sucede.

2. Variedad: no sólo se registran datos numéricos, sino todo tipo de información (textos, imágenes, audio, video, localización de la fuente, etc.)

3. Velocidad: pues se procura registrar la información en tiempo real.

Dadas las cualidades y ventajas de la información del big data, hay quienes consideran que terminará por hacer obsoleta y sustituir a la investigación de mercados. En otras palabras, creen que el big data permitirá resolver todos los problemas de marketing.

Por supuesto, la información que se obtiene hoy día de distintas fuentes –incluyendo las redes sociales– implica un conocimiento nuevo y puede ayudarnos a obtener ciertos insights. Pero de ninguna manera dará respuesta a todas las interrogantes de marketing.

Como es usual, las fortalezas del big data son también sus debilidades. Es fácil perderse en el mar de información que contiene. Además, gran parte de la información que contiene (imágenes, opiniones posteadas en redes sociales, etc.) no resulta fácil de procesar ni de interpretar.

Aunque ha despertado gran entusiasmo, es claro que el big data enfrenta serias limitaciones cuando se trata de entender las motivaciones detrás de los comportamientos que registra. Nos permite ver mejor que nunca qué está pasando, pero no nos ayuda a entender por qué. Y precisamente las razones y motivaciones de los consumidores son la mayor fuente de insights accionables.

Disponer de mayor acceso a información masiva sobre los consumidores no niega la necesidad de hacer estudios de mercados. Pero sí implica que la forma tradicional de hacerlos cambiará. Los investigadores deberemos conocer la información proveniente del big data, y tendremos la responsabilidad de profundizar en ella para lograr que se entienda en el contexto correcto.

Seguramente necesitaremos dar a nuestras investigaciones un carácter más humanístico, más cercano a la sociología y la psicología, a fin de que permitan encontrar los puntos de contacto entre toda la información del big data.

Más que nunca, entender las emociones de los consumidores será fundamental para predecir sus comportamientos. La información masiva se deberá complementar con estudios de mercados que permitan entender por qué la gente hace lo que big data revela que hace.

Siempre habrá necesidad de hacer estudios de mercado, pero los investigadores necesitaremos tener los conocimientos y desarrollar las habilidades que nos permitan utilizar las herramientas adecuadas para resolver los problemas que enfrentemos.

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