¿Big Data o Thick Data?

Es frecuente en mis proyectos de consultoría la necesidad por parte de las empresas de conocer toda la información posible sobre sus clientes, contactos, usuarios, etc. Conceptos como big data, ETL, DMP, CDP… forman parte del vocabulario de muchos profesionales y no sólo del marketing.

Según datos de KPMG el 75% del personal directivo afirma que el análisis de datos (data analytics) es una de las cuatro tecnologías emergentes más relevantes utilizadas por las empresas para la mejora de su competitividad.

En este maremagnun de conceptos relacionados con los datos a los que asistimos cada día, podemos ver como existen multitud de soluciones que nos proporcionan «el qué”, pero son pocas las alternativas que responden a lo qué para mucho es lo verdaderamente importante «el por qué”.

De acuerdo con la información proporcionada por SAS, el big data es un término que describe el gran volumen de datos – estructurados y no estructurados – que inundan una empresa todos los días. Pero no es la cantidad de datos lo importante. Lo que importa es lo que las organizaciones hacen con los datos. El big data puede ser analizado para obtener insights que conlleven a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas. Es decir, «el qué”.

Para conocer las razones por las que los clientes toman una decisión de compra u otra, es necesario hablar del por qué y es aquí donde tiene importancia el thick data. Este concepto trata de datos cualitativos que describen el comportamiento de los consumidores. Estos datos se basan en lo humano, en entender las intenciones, emociones y sentimientos que responden a conductas determinadas. El error hoy en muchas estrategias es dar mayor peso a los datos cuantitativos que a los cualitativos.

Integrar Big Data (clics, visualizaciones, compra online y registro de formularios) con Thick Data (encuestas, entrevistas, observación, focus group, entre otros), incrementará el conocimiento del consumidor a través de la identificación de momentos, tendencias, investigación, mercado, servicio, producto, etc. Algo relevante en las estrategias de Customer Experience.

Ambos conceptos no deben estar enfrentados, sino que integrar big data y thick data ofrece una visión más completa de la situación en las organizaciones.   

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