Super small data, herramienta eficaz para los estrategas de marketing
El concepto de super small data se centra en la recolección y análisis de pequeñas pero significativas cantidades de información sobre los consumidores
Se imaginan una pequeña empresa de productos de cuidado personal que está buscando lanzar una nueva línea de champús naturales y que, para comprender mejor las preferencias de sus clientes potenciales y diseñar una estrategia de marketing efectiva, sus estrategas decidan utilizar el enfoque del ‘super small data’ (microdatos), un conjunto de datos de dimensión reducida y formato simple que las personas pueden procesar.
En nuestro ejemplo, en un análisis de las interacciones de los consumidores en redes sociales, el equipo descubre que existe un grupo específico de consumidores preocupados por los ingredientes químicos dañinos en los champús convencionales y que están buscando alternativas naturales y respetuosas con el medioambiente.
Con la información, diseña una estrategia centrada en la autenticidad y la transparencia de la marca y destaca los ingredientes naturales del nuevo champú, así como su compromiso con prácticas sostenibles de fabricación y envase. Además, utiliza testimonios y comentarios positivos de clientes reales que han probado el producto para generar confianza y credibilidad en la marca, a través de contenido generado por el usuario (UGC, por sus siglas en inglés).
Como resultado de esta estrategia, basada en super small data, la empresa logra captar la atención de su público objetivo de manera efectiva. Las ventas de la nueva línea de champús naturales superan las expectativas iniciales y la marca se gana una reputación sólida entre los consumidores preocupados por la salud y el medio ambiente.
Este ejemplo ilustra cómo el enfoque del super small data puede ayudar a los estrategas de marketing a comprender las necesidades y preferencias específicas de sus clientes, permitiéndoles diseñar estrategias personalizadas que generen resultados tangibles en el mercado.
César Salamanca, docente de la carrera de Publicidad y Marketing de la Universidad Franz Tama-yo, Unifranz, asegura que esta herramienta desafía a la creatividad de los estrategas de marketing para seleccionar y analizar de manera precisa la información recopilada, permitiendo una personalización más eficiente de mensajes y ofertas.
“El súper small data es la posibilidad y la facultad que tiene el estratega del marketing de agarrar toda la información, meterla en un cernidor, sacar lo que necesita, separar y granular las necesidades; es decir, identificar a cada uno de los usuarios a través de un simple dispositivo móvil (…)”, puntualiza.
Esta metodología, aparentemente modesta en su enfoque, se está revelando como una herramienta eficaz para comprender a los consumidores en un nivel más humano y personalizado, llevando las estrategias de marketing a nuevas alturas de efectividad.
El super small data no pretende reemplazar por completo al big data, sino complementarlo
Qué es el super small data
El concepto de super small data se centra en la recolección y análisis de pequeñas pero significativas cantidades de información sobre los consumidores. A diferencia del Big Data, que se basa en enormes conjuntos de datos para identificar tendencias generales, el super small data se sumerge en detalles específicos sobre las necesidades, deseos y comportamientos individuales de los clientes.
¿Cómo funciona exactamente? En lugar de depender únicamente de algoritmos y métricas impersonales, el super small data busca entender a los consumidores a través de la observación directa, las interacciones personales y el análisis detallado de datos cualitativos, como comenta-rios en redes sociales, testimonios de clientes y encuestas personalizadas.
“Gracias a la herramienta de super small data de Logan, capaz de procesar más de 100 fuentes diferentes de big data utilizando inteligencia artificial y machine learning, las marcas tienen un conocimiento más completo y profundo del consumidor e, incluso, pueden integrar el mundo online con el offline”, según Insider Latam, especializado en la industria digital en Iberoamérica.
Este enfoque tiene varias ventajas importantes. En primer lugar, permite a las empresas obtener una comprensión más profunda de las motivaciones y emociones de los consumidores, lo que les permite crear estrategias de marketing más precisas y relevantes. Además, al centrarse en datos específicos y contextuales, puede revelar insights únicos que pueden pasar desapercibidos en conjuntos de datos más grandes y genéricos.
Ejemplos de aplicación de esta metodología abundan en diversas industrias. Desde restaurantes que ajustan sus menús según las preferencias de sus clientes habituales hasta marcas de ropa que diseñan colecciones basadas en los comentarios de sus seguidores en redes sociales, esta metodología está demostrando su capacidad para impulsar el compromiso del cliente y aumentar las tasas de conversión.
Sin embargo, vale la pena destacar que el super small data no pretende reemplazar por completo al big data, sino complementarlo. Ambos enfoques tienen sus propios roles y fortalezas en el arsenal de herramientas de marketing de una empresa. Mientras que el big data proporciona una visión panorámica y estadística del mercado, el super small data ofrece una visión más íntima y personalizada de los consumidores individuales.
“Es una herramienta invaluable en el diseño de estrategias de marketing efectivas en un mundo cada vez más digital y orientado al consumidor”, asegura Salamanca, a tiempo de reflexionar que, al comprender y atender las necesidades específicas de los clientes a nivel individual, las empresas pueden diferenciarse en un mercado saturado y construir relaciones más sólidas y duraderas con su clientela.
