En los últimos años, los datos han ganado un papel destacado en las actividades de Inteligencia Competitiva y de Mercado (IC&M). Carreras relacionadas, como analistas de datos y científicos de datos, han ganado espacio en los departamentos de inteligencia.

De hecho, se trata de una actividad fundamental, especialmente en industrias que manejan grandes volúmenes de datos para generar insights sobre perfiles de consumidores. El big data, una de las palabras de moda a principios del milenio, se convirtió en una expresión común e incluso dejó de ser un tema de conferencia en eventos: la IA tomó ese lugar.

Hoy en día, hay una multitud de plataformas que trabajan con grandes volúmenes de datos. En Link Estratégia, nosotros recibimos decenas de mensajes por semana de empresas de generación de leads, todas trabajando con grandes volúmenes de datos abiertos (bases de datos gubernamentales, provinciales, etc.).

Cuándo vale la pena usar

También hay plataformas que utilizan información de clientes para analizar perfiles, aumentar el compromiso y mejorar la retención. Es común, por ejemplo, en farmacias, donde se ofrecen rebajas si el cliente comparte sus informaciones.

Las tiendas de moda (ropa, calzado, accesorios) también han adoptado ampliamente este modelo, pidiendo a los clientes que se registren para recibir algún beneficio, que puede ser descuentos, reembolsos, sorteos o participación en grupos exclusivos.

El volumen de datos impone límites

Pero, como cualquier herramienta, el big data tiene sus limitaciones, especialmente cuando hay escasez de datos. Para compañías B2B de nicho, por ejemplo, la contribución es restringida. Incluso las que actúan en B2C, dependiendo del producto, el uso del big data puede frustrarse por la falta de datos.

Un producto menos glamoroso, como un detergente para lavar platos, es poco probable que genere un volumen relevante de comentarios en Internet. Tampoco es muy fácil conseguir que los compradores de este tipo de producto den sus datos a cambio de promociones.

Menos datos, pero más insights

Pero no es solo la cuestión del acceso a los datos lo que limita el uso del big data. El tipo de insight que estas herramientas y métodos proporcionan también es limitado. A veces, una buena investigación cualitativa, con entrevistas en profundidad, es más adecuada.

Para comprender mejor los factores de valor que llevan a un cliente a un determinado producto, por ejemplo, un enfoque más centrado puede ser más apropiado. Las entrevistas en profundidad con un grupo que represente el perfil ideal de cliente pueden orientar la adaptación de características, precio, embalaje, narrativa de ventas y varios aspectos de la estrategia de mercado.

En algunos casos, incluso existe la posibilidad de un enfoque aún más profundo. En otra publicación, hablamos sobre el marco creado por Bouquet, Barsoux y Wade en ALIEN Thinking: The Unconventional Path to BreakThrough Ideas y sobre el libro Small Data de Martin Lindstrom.

Estos dos modos de analizar el comportamiento de los consumidores van más allá de las entrevistas en profundidad y de la recopilación de información. Y van mucho más allá del análisis basado exclusivamente en grandes volúmenes de datos.