Gracias a un buen análisis de los datos que nos ceden los clientes se pueden sacar conclusiones muy acertadas

¿Qué es el Thick Data?

Todos estamos familiarizados con el concepto Big Data y la efectividad de sus resultados. La explosión de datos acerca de los consumidores y clientes a través de software especializado, smartphones o Google, ha permitido que las empresas puedan adelantarse y ofrecer mejores experiencias para sus clientes.

Las compañías líderes centran sus esfuerzos en encontrar perfiles instruidos en Big Data, sin embargo, las referencias cualitativas, aquellas que aportan juicio, sentido común y valor humano, son también un pilar fundamental para el análisis. Implementar estos valores y sumarlos a la extrapolación de información Big Data es lo que se conoce como Thick Data, que se traduciría como “datos espesos”.

¿Cuáles son las principales características del Thick Data?

Al contrario que el Big Data, el Thick Data basa sus investigaciones en datos puramente cualitativos, por ello, cuenta entre sus mayores impulsores a importantes sociólogos y antropólogos. Precisamente, es la antropóloga Tricia Wang quien acuñó el término “datos espesos”.

Otra de las características fundamentales del Thick Data es que la información suele provenir de una muestra pequeña. El conocimiento surge de la profundidad de las historias de los pequeños sondeos. Generalmente en el muestreo masivo no se aprecian los matices que reflejan las emociones del comportamiento humano y ahí suele estar la clave de algo que puede ser muy importante.

Además, el Thick Data acepta la complejidad y no aísla variables para generar patrones. Cuantificar sistemas dinámicos, especialmente el comportamiento humano, es complejo e impredecible ya que a menudo se ve alterado por diferentes variables externas e internas. La conducta varía porque aparecen nuevos patrones que la hacen cambiar y esto es muy importante a la hora de anticipar o predecir tendencias.

Nokia. Cuando el Big Data necesita Thick Data

La antropóloga Tricia Wang, asesora con investigación etnográfica a grandes corporaciones.

Como etnógrafa pasó mucho tiempo estudiando el comportamiento de las comunidades rurales chinas migrantes a la gran ciudad. De este trabajo de campo, en el que vivió en los barrios más desfavorecidos, concluyó que, a pesar de vivir en la más absoluta pobreza, la gente se sentía fascinada por los anuncios de lujosos teléfonos móviles. Muchos de ellos estaban dispuestos a invertir gran parte de sus ahorros en un iPhone incluso antes que en un cepillo de dientes.

En 2009 la compañía NOKIA contrató los servicios de Tricia Wang como investigadora. Aún no se había consolidado el mercado de los teléfonos inteligentes. Según los datos recabados entre el muestreo masivo, el precio era muy alto además de ser aparatos frágiles, pesados y con baterías muy efímeras. Con este background, la compañía descartó invertir en desarrollo de nuevo producto incluso a pesar de que la visión de Tricia Wang era concluyente. Alegaron que su muestra era excesivamente pequeña en contraste con el gran flujo de datos que ellos manejaban gracias al Big Data. El resultado, como ya sabemos, derivó en la absorción de NOKIA por Microsoft en 2013. Actualmente solo poseen el 30% del mercado global en telefonía móvil.

Este es el vídeo de la conferencia traducida al español de Tricia Wang:

Al tener en cuenta solamente los resultados Big Data, corremos el riesgo de pasar por alto algo que puede ser clave, el matiz diferenciador está en el análisis cualitativo. El que consiga integrar las dos disciplinas, cualitativa y cuantitativa, será el que abarque el potencial del mercado

¿Cómo aplicar el Thick Data al terreno de la asesoría?

Sin ser antropólogos, en los despachos de asesores debemos implementar la transformación de los datos obtenidos a través de herramientas y software especializado con el conocimiento y buena gestión que una asesoría de confianza puede aportar a sus clientes. Con los años de experiencia en el sector y un profundo análisis cualitativo podemos conocer muy bien las necesidades específicas de cada cliente para obtener un resultado óptimo para ambos.

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