Si es propietario de un negocio o comercializador digital, analizar los datos de los clientes es esencial para el crecimiento de su empresa.
De hecho, es la única forma de tomar decisiones realmente buenas en un contexto de marketing basado en datos.
Las organizaciones globales (Netflix y Amazon, por ejemplo) saben esto a ciencia cierta y recopilan miles de millones de puntos de datos todos los días.
Pero si reducimos nuestro enfoque, hay un tema importante que debe considerarse: los datos pequeños.
En esta publicación, mostraremos qué son los datos pequeños y cómo se relacionan con los grandes datos, aclarando cómo puede usar los datos correctos para sus esfuerzos de marketing.
¿Vamos a empezar?
En primer lugar, piense en big data como datos sin procesar. Se recopila y está disponible para el análisis, pero no es muy útil sin refinarlo primero.
Cuando divide su big data en partes digeribles, es más fácil generar informes y paneles en tiempo real.
Esas piezas se llaman pequeños datos.
Y cuando se trata de pequeñas empresas, no almacenan cantidades excesivas de datos.
De hecho, la mayoría de las empresas almacenan solo gigabytes de datos y utilizan software de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y análisis de sitios web, como Google Analytics, para analizar el sitio web y las transacciones de los clientes.
Además, los datos pequeños pueden venir en muchas formas. Puede generar un informe en su sistema CRM y recopilar datos de clientes de comercio electrónico o diferentes fuentes.
Lo más importante es garantizar que los conocimientos proporcionados por los pequeños datos estén organizados, sean accesibles y fáciles de entender.
Finalmente, he aquí una distinción importante.
➤ Los datos secundarios son recopilados por organizaciones de investigación, que venden o comparten sus datos con otras organizaciones.
Por ejemplo, el gobierno de EE. UU. comparte datos del censo de forma gratuita. Cualquiera puede descargar los datos en su hoja de cálculo y utilizarlos para proyectar el tamaño del mercado o la demografía de los clientes.
➤ Si decide realizar su investigación de mercado, está recopilando datos primarios.
Estos datos se pueden obtener de transacciones comerciales, informes de la industria o conversaciones directas con empleados, clientes o proveedores.
Estos datos a menudo se detallan y recopilan en hojas de cálculo y se ajustan a la definición de datos pequeños.
Aquí está la cosa.
Las grandes empresas recopilan datos y los utilizan para predecir comportamientos, segmentar audiencias e impulsar la innovación y la automatización.
Pero la desventaja de los grandes datos es la necesidad de tener computadoras grandes, o costosas, y programas de software grandes y costosos.
Por el contrario, las pequeñas empresas generan y utilizan conjuntos de datos más pequeños.
Dado que las empresas más pequeñas suelen ser más ágiles y frugales, tienden a utilizar los datos de manera más eficiente.
Para la mayoría de las pequeñas empresas, es más fácil procesar e interpretar datos en conjuntos de datos más pequeños que intentar procesar grandes océanos de información.
Big data consiste en volúmenes masivos de información en un repositorio único y expansivo.
Por otro lado, los datos pequeños consisten en tablas bien definidas que son más fáciles de analizar y usar para tomar decisiones comerciales.
¿La conclusión?
Big data no es realmente tan procesable para los profesionalesmientras que los datos pequeños se pueden presentar de una manera más relevante y compacta.
Para las pequeñas empresas con recursos limitados, tiene sentido trabajar con datos que significan algo y pueden marcar la diferencia para su negocio.
Por ejemplo, si está tratando de analizar qué cliente potencial de ventas se desempeñó mejor, observar cuáles resultan directamente en ventas reducirá su enfoque.
Luego, puede identificar las fuentes de esos clientes potenciales y tratar de comprender por qué son más efectivos para generar ingresos.
Los datos pequeños brindan a los comerciantes digitales y propietarios de pequeñas empresas la información que necesitan para tomar decisiones procesables.
A diferencia de los grandes datos, que requieren una extracción y procesamiento de datos extensos para responder preguntas analíticas, los pequeños datos impulsan los procesos de toma de decisiones en tiempo real.
Además, los pequeños datos potencian el aprendizaje automático y inteligencia artificial modelosque son herramientas esenciales para automatizar flujos de trabajo internos clave.
El uso de pequeños datos para enfocarse en problemas cruciales ayudará a resolver desafíos no descubiertos por grandes conjuntos de datos que se enfocan en los mismos problemas que todos los demás científicos de datos buscan resolver.
Las observaciones pequeñas y detalladas descubren innovaciones debido a la investigación única y enfocada de pequeños datos realizada utilizando la interacción humana uno a uno.
Los pequeños datos generan mejores resultados en tiempo realayudando a las empresas que buscan alterar las prácticas estándar.
Es difícil de decir, pero definitivamente es algo para dedicar su atención.
Los pequeños conjuntos de datos son esenciales para impulsar la automatización, lo que permite que las empresas se expandan y crezcan sin aumentar el número de empleados ni agregar grandes costos fijos a la empresa.
Los recursos refinados de datos pequeños brindan respuestas detalladas a preguntas importantes.
Además de eso, los pequeños datos se pueden recopilar utilizando diferentes métodos, tales como:
Debido a esto, las empresas pueden adaptar sus métodos de investigación para responder las preguntas exactas.
El factor humano también es esencial para los investigadores que utilizan pequeños conjuntos de datos. Las personas reales contribuyen a los conocimientos y la inteligencia que se utilizan para desarrollar soluciones de inteligencia artificial.
Este no es un concepto nuevo.
Hubo un tiempo en que los líderes de las pequeñas empresas hablaban con sus clientes con regularidad.
Pero hoy, con Internet, reuniones virtuales y herramientas de análisis de datos, es más fácil confiar en un algoritmo informático para decidir que pasar tiempo con los clientes y aprender directamente de las personas que compran sus productos.
Los emprendedores que se reúnen con sus clientes en reuniones uno a uno entienden la importancia de construir una personalidad de comprador bien definida para impulsar campañas de marketing productivas.
La Inteligencia Artificial es un proceso que imita el comportamiento humano. A menudo se utiliza para activar y controlar procesos automatizados.
Algunos analistas de datos creen que se necesita big data para crear soluciones de inteligencia artificial efectivas.
Pero a menudo, todo lo que hacen los grandes datos es crear soluciones de la misma manera que otros que utilizan los mismos recursos de datos extensos.
La inteligencia artificial debe usar datos para realizar acciones precisas y repetibles para resolver problemas o crear tareas repetitivas y automatizadas.
Al usar pequeños conjuntos de datos precisos, es más fácil crear escenarios y opciones variadas.
Puede parecer un oxímoron, pero los datos pequeños ayudan a que los sistemas de inteligencia artificial se comporten más como humanos, lo que, a su vez, crea más valor para los procesos de ventas y marketing.
Los datos pequeños también se enfocan en el cliente usuario final y sus experiencias al comprar en su tienda o visitar su sitio web.
Con la ayuda de encuestas de satisfacción del cliente, entrevistas individuales y otras técnicas centradas en el ser humano, los investigadores pueden encontrar respuestas críticas a problemas no resueltos.
Y los datos pequeños pueden ser ese aspecto especial de su estrategia que lo hace posible.
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