Innovación en la empresa

Y después del ‘big data’, llegó el ‘small data’

Las empresas deben aunar el análisis de grandes volúmenes de datos con otras pistas

La tecnología no puede predecir las tendencias que vaticina el factor humano

Y después del ‘big data’, llegó el ‘small data’

Durante el pasado mes de marzo, mientras uno de los coches automáticos inteligentes de Google circulaba por la carretera, sufrió un leve accidente al chocar contra un autobús. No fue el primer percance que tenía uno de estos modelos, pero sí la primera vez que un pequeño detalle cambiaba la hoja de ruta de la compañía en esta materia. Y es que, el vehículo inteligente, que almacenaba en su interior toneladas de datos e información vial, no contaba en su sistema con el dato de que los autobuses de pasajeros no estaban obligados a ceder el paso, lo que provocó la colisión.

Aunque el vehículo posea un torrente de normas y leyes de circulación, señales de tráfico, lectura de paneles de carretera o precauciones a la hora de conducir, con lluvia o nieve, sin información relativa al componente humano, no puede estar listo para salir a las carreteras, ni mucho menos ponerse a la venta.

De la misma forma que para ello sería imprescindible que la máquina supiese las diferencias que hay entre un conductor que circula a primera hora de la mañana hacia su puesto de trabajo, o entre otro que se va de vacaciones y se encuentra en un atasco en plena operación salida.

Analizar el componente humano. Es lo que se conoce como small data, un término que, a diferencia de su hermano mayor, el big data, no se ha puesto de moda en el mundo empresarial con tanta rapidez, a pesar de que para muchos expertos, constituye un elemento imprescindible para un análisis de datos correcto y completo.

Dice el refranero popular que no se puede empezar a construir la casa por el tejado. Y para varios expertos en el mundo de branding, del análisis de datos y de la psicología del consumidor, eso es precisamente lo que muchas organizaciones han hecho, empujadas en gran medida por la fiebre del big data. “El problema de hoy es que el mundo empresarial está totalmente cegado por los grandes volúmenes de datos que maneja. Porque, es muy difícil describir las emociones valiéndose únicamente de los datos que recogen los avances tecnológicos”, explica Martin Lindstrom, gurú del marketing y de la psicología del consumidor, además de consultor en grandes multinacionales, y autor de Small data, las pequeñas pistas que nos advierten de las grandes tendencias.

Para este experto, el small data está detrás de lo que revela el big data. Ambos conceptos no son antónimos, ni riñen entre sí, únicamente deben complementarse y coexistir. “Mientras que uno consiste en encontrar correlaciones de grandes cantidades de datos, otro se preocupa por las causas, por las razones que hay detrás de cada suceso”, explica. Este desconocido método consiste, prosigue Lindstrom, en observar acontecimientos aparentemente insignificantes, que se encuentran e identifican en la casa de los consumidores, en los establecimientos comerciales e incluso en la calle. “Es absolutamente todo: desde la forma de guardar los zapatos en el armario hasta la manera en la que se cuelgan los cuadros. Es el ADN emocional, que como consumidores dejamos atrás con cada uno de nuestros actos”.

Por eso, rastrear y analizar datos es útil únicamente cuando antes se ha obtenido, al menos, una ligera hipótesis sobre la que poder trabajar para empezar a explorar y extraer información. Y el small data es, afirma, el que facilita esa primera teoría.

Un ejemplo ilustrativo, al que recurre Lindstrom, ocurrió cuando hace unos años trabajó con el propietario y fundador de Ikea, Ingvar Kamprad. “Tenía una cita con él y fui a una de las tiendas en Estocolmo, pero no estaba en el despacho. Pregunté a la gente que allí había y me dijeron que lo más seguro es que estuviese en las cajas registradoras”. Y así fue. Resulta que Kamprad estaba sentado en una de las cajas, pasando las compras de los clientes por la cinta y cobrando el importe. “Le pregunté por qué hacía eso y me respondió que esa era la investigación más barata y eficaz que existía. Eso es lo que caracteriza a un buen líder”.

Y es que el big data, sin negar la evidente revolución que ha propiciado en el mundo empresarial, parte de una base limitada. Sus investigaciones recogen información cosechada en las tarjetas de fidelización de los clientes, algoritmos de búsqueda, datos de transacciones, correos electrónicos o estudios cuantitativos. “Todo proviene del ámbito tecnológico, y el ser humano no es solo tecnología”, prosigue el experto. En cambio, las percepciones que se obtienen al estudiar las interacciones entre los seres humanos dan a la organización toda la información que le falta, y eso solo se puede lograr en base a la observación.

Quizá uno de los casos más evidente, señala Lindstrom, es el que vivió durante su trayectoria como consultor en la tienda de moda Tally Weijl, en Austria. “Nos dimos cuenta de que las jóvenes se quedaban varios minutos dentro de los probadores haciéndose fotos con las prendas elegidas para compartirlas con sus amigos y así decantarse por una u otra”. La inspiración surgió, y la firma de moda instaló en los probadores del establecimiento de Viena unos grandes espejos que iban del suelo al techo, equipados con una enorme pantalla táctil y con conexión a internet, además de una gran cámara. “Así, dentro del probador, los clientes podían conectarse rápidamente a sus redes sociales y fotografiar los conjuntos desde el espejo para compartirlos con sus contactos”.

Una vez que ese mecanismo estaba en marcha, es cuando el big data podía comenzar a trabajar, analizando, por ejemplo, las horas con más concurrencia de consumidores, los tipos de fotografías más frecuentes, o las redes sociales preferidas por los clientes. Pero, como muestra este caso, sin un análisis previo de la realidad, el que desarrolló el small data, todo eso habría sido imposible. “El big data únicamente analiza las variables que la innovación provoca, pero para ello primero es necesario llegar ahí donde la tecnología no puede entrar”.

 

El niño que evitó la quiebra de Lego

Y después del ‘big data’, llegó el ‘small data’

La revolución tecnológica ha puesto en peligro a los juguetes tradicionales de los niños. Allá por 2002, la histórica multinacional de los bloques de colores de construcción, Lego, empezaba a ver cómo sus ventas caían estrepitosamente. La compañía recurrió a una especie de análisis basado en el big data y la conclusión a la que llegó es que la generación acostumbrada a la gratificación instantánea acabaría con su producto.

La solución que se les ocurrió fue ampliar el tamaño de los míticos bloques, y que así las construcciones fuesen mucho más rápidas y fáciles de hacer. Un año después, la empresa se encontraba al borde de la quiebra.

En un intento de respuesta desesperada, la dirección de la organización tomó la decisión de entrar en los domicilios de toda Europa, visitando a varias familias con niños pequeños, para así preguntarles de primera mano cuáles eran sus juguetes favoritos o qué es lo que más les gustaba de ellos. La respuesta milagrosa la dio un niño alemán de 11 años, cuando le preguntaron de qué se sentía más orgulloso. “Dijo que de sus zapatillas de deporte. El muchacho les mostró un par de viejas deportivas gastadas. Luego explicó por qué: “Es la prueba de que soy el mejor skater (patinador) de la ciudad. Nadie maneja el patinete mejor que yo, y mis deportivas destrozadas son la prueba de ello”, explica Martin Lindstrom. Inspirada por la conversación con el niño, y al darse cuenta de la calidad del conocimiento que podrían obtener hablando con la gente, Lego recurrió a este tipo de métodos. Ser el mejor patinador de la ciudad no es algo que se consiga de la noche a la mañana, conlleva esfuerzo y sacrificio. Así que la firma tomó la decisión de reducir de nuevo el tamaño de los bloques y llevarlos a su escala original. “En la actualidad, Lego vuelve a estar entre los grandes”, recuerda.

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