El ciberespacio está lleno de datos generados por los usuarios, consumidores y potenciales clientes. En esta nebulosa de información se encuentran patrones que pueden ser aprovechados por las empresas y los investigadores para entender al mercado e identificar tendencias.
Gracias a la inteligencia artificial y al big data, esta información puede ser sistematizada y utilizada para predecir cambios y tomar acciones informadas y precisas para llegar a los consumidores.
Sin embargo, esta información requiere ser interpretada y dotada de sentido, para de esta manera comprender el comportamiento de las personas, es en este ámbito donde el thick data (datos cualitativos) entran en escena.
“El mercado contemporáneo está inundado de datos provenientes de diversas fuentes, como redes sociales, transacciones en línea, informes gubernamentales y más. La IA puede procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, identificando correlaciones y tendencias que podrían pasar desapercibidas con métodos convencionales. Esto proporciona a las empresas una visión más completa y detallada de las dinámicas del mercado; sin embargo, estos datos requieren de una interpretación”, explica Adriana Veizaga, docente de la carrera de Ingeniería Comercial de la Universidad Franz Tamayo,
Muchas veces los números por sí solos (los datos cuantitativos) no son suficientes para entender qué es lo que hace que tus clientes tomen una decisión. Para entender los porqués detrás de las acciones de los clientes necesitas del thick data.
Thick data consiste en realizar un análisis de datos, buscando información cualitativa como ideas, preferencias, motivaciones y razones de comportamiento. Esta información permite una mejor toma de decisiones empresariales, así como el desarrollo de productos y servicios.
Aplicando el thick data, las empresas pueden realizar conjeturas sobre el comportamiento del consumidor, basado en patrones históricos y otros análisis. De esta manera, las organizaciones obtienen las piezas que faltan para explicar por qué las personas actúan como lo hacen.
Para esto, son necesarios cientistas sociales como psicólogos, sociólogos, antropólogos y otros profesionales enfocados en el análisis de datos de manera cuantitativa y la inteligencia artificial (IA), convirtiendo estas profesiones, bajo un enfoque de innovación y tecnología, en perfiles muy buscados por las compañías, explica el experto en transformación digital, Engel Fonseca.
“Las carreras con mayor demanda en Silicon Valley tienen que ver con ciencias sociales, pero aplicadas a la tecnología. Las grandes empresas se han dado cuenta de que toda la información cuantitativa que se puede obtener a través de las herramientas tecnológicas, requieren de un contexto para poder ser entendidas de mejor manera y que los hallazgos sean aplicados de la manera más correcta y eficiente”, señala el experto.
Comparación entre big data y thick data
Durante los últimos años, el término big data ha obtenido mucho auge en el mundo de la investigación de mercados, ya que es una herramienta útil para obtener datos cuantitativos sobre las tendencias, comportamiento y preferencias del consumidor.
Sin embargo, lo que el Big Data no puede hacer es explicar por qué hacemos lo que hacemos. El thick data se encarga de llenar ese vacío, ofreciendo datos cualitativos sobre los hábitos del consumidor.
A continuación, algunas diferencias entre ambas técnicas de recopilación y sistematización de información:
- El big data es cuantitativo, mientras que el thick data es cualitativo.
- El big data genera tanta información que necesita de algo más para cerrar y/o revelar los vacíos de conocimiento. El thick data descubre el significado tras las visualizaciones y los análisis del big data.
- El big data revela información a partir de un determinado rango de puntos de datos, mientras que el thick data revela el contexto social y las conexiones entre los puntos de datos.
- El big data ofrece números; el thick data revela historias.
- El big data depende de las tecnologías de IA y aprendizaje de máquina; mientras que el thick data depende del aprendizaje humano.
Gracias al big data y al thick data, las empresas aplican la Business Intelligence (BI), que toma la información generada por estas técnicas y la convierten en conocimiento accionable.
Gracias al big data y al thick data, las empresas aplican la Business Intelligence (BI), que toma la información generada por estas técnicas y la convierten en conocimiento accionable
Esta disciplina utiliza diferentes lenguajes de programación, estadísticas e informática para procesar, analizar y presentar datos de manera comprensible. Se convierte así en la brújula estratégica que guía a las empresas en la toma de decisiones fundamentadas.
El Business Intelligence ha desplazado la toma de decisiones basada en intuiciones y suposiciones hacia un enfoque más fundamentado en datos.
Veizaga puntualiza que “el business intelligence aplica todo lo que son datos recolectado por el big data y thick data para tomar decisiones”.
Las plataformas de BI permiten a los profesionales del marketing acceder a información detallada sobre el rendimiento de campañas, comportamientos del consumidor y tendencias del mercado. Esto facilita la toma de decisiones informadas que pueden optimizar el retorno de inversión (ROI) y mejorar la efectividad de las estrategias de marketing.
El BI está redefiniendo el marketing al proporcionar a los profesionales acceso a datos más precisos y significativos.
La capacidad de tomar decisiones basadas en datos, comprender a fondo a la audiencia y ajustar estrategias en tiempo real está impulsando el éxito de las campañas de marketing en un mundo empresarial cada vez más competitivo y centrado en el cliente. El BI no solo es una herramienta; es una piedra angular en la evolución continua del marketing moderno.