Qué son los datos cualitativos y cómo ayudan a los negocios
La velocidad de generación de datos es vertiginosa y, con cada vez más información disponible, los consumidores esperan que las empresas les conozcan y les ofrezcan productos y servicios personalizados, según una encuesta de McKinsey. Para eso, las empresas cuentan con los datos cualitativos.
Los datos nunca duermen. La cantidad de información generada cada año, potenciada por internet y las redes sociales, alcanzará los 181 zetabytes en 2025 (un zetabyte comprende unos mil millones de terabytes), según las predicciones de la firma de 'software' en la nube DOMO. El número de usuarios de internet, que generan información de manera constante, no hace más que aumentar y ya supera los 5.300 millones, de acuerdo con el último Global Statshot Report.
Para tener éxito en un mundo cada vez más digital en el que el volumen de datos creados aumenta cada año, las empresas necesitan las herramientas adecuadas para poner esos datos a trabajar de manera estratégica. El enfoque cualitativo cobra protagonismo como complemento a los datos cuantitativos para generar análisis con mayor profundidad que permitan conocer mejor el comportamiento de los consumidores y las tendencias del mercado. A menudo, la falta de comprensión de las preferencias y necesidades de los consumidores está detrás del fracaso en el lanzamiento de productos y servicios. Aquí es donde entran en juego los datos cualitativos.
Datos cualitativos: ¿cuáles y para qué?
Los datos cualitativos son información no numérica que se centra en cualidades, atributos o características observacionales. A diferencia de los datos cuantitativos, que pueden medirse y expresarse numéricamente, los datos cualitativos se describen mediante palabras o categorías. Estos datos proporcionan información muy valiosa para comprender aspectos subjetivos y complejos de los consumidores y los negocios. Estos son algunos ejemplos del tipo de datos que las empresas deben incorporar a sus análisis, atendiendo a recomendaciones de McKinsey sobre cómo capturar los datos y personalizarlos:
- Opiniones de clientes. Las reseñas, las interacciones y comentarios en redes sociales y las encuestas en plataformas 'online' proporcionan información cualitativa de la percepción de los clientes sobre productos o servicios. Analizar conversaciones en redes sociales puede ofrecer información sobre cómo los clientes se relacionan con la marca, sus expectativas y experiencias.
- Análisis de sentimiento. Mediante el procesamiento de lenguaje natural (PLN), se puede analizar el tono y la emoción en comentarios y reseñas, revelando el sentimiento general hacia una marca o producto. Además, las respuestas a preguntas abiertas en entrevistas y las interacciones en 'focus groups' ofrecen datos detallados y matices sobre gustos, opiniones y tendencias. Analizar comentarios e interacciones en blogs o foros temáticos relacionados con el sector de operación puede ofrecer una perspectiva valiosa sobre las tendencias del mercado.
- Atención al cliente. Examinar las conversaciones de los chats y registros de servicios de atención al cliente, reclamaciones y devoluciones puede revelar patrones en las consultas, problemas recurrentes y ayudar a mejorar el grado de satisfacción del consumidor.
Del 'big data' al 'thick data': humanizar el dato
El 'big data' se centra en el procesamiento de grandes volúmenes de datos complejos y no estructurados, caracterizados por su elevado volumen, la velocidad a la que se generan y la gran variedad de datos disponibles, por lo que se ha convertido en una de las tecnologías más importantes para el sector empresarial. Su adopción es masiva en todos los sectores, pero uno de sus desafíos reside en la interpretación de comportamientos y tendencias.
Para entender mejor a los consumidores existen datos cualitativos caracterizados por su profundidad como son los datos contextuales, que proporcionan un contexto más amplio sobre eventos o situaciones, permitiendo una comprensión más completa de los factores que influyen en las decisiones empresariales. Aquí emerge el 'thick data' (datos densos), un término popularizado por la antropóloga Tricia Wang y que hace referencia a los datos etnográficos que permiten poner de manifiesto contextos y emociones en el análisis mediante la utilización de datos cualitativos (observaciones, sentimientos, historias, reacciones) relacionados con las personas y su entorno.
Uno de los ejemplos más conocidos de utilización del 'thick data' es el caso de Lego. La compañía pasaba por una crisis importante a principios de los 2000 y, después de algunos lanzamientos fallidos con productos como figuras de acción, contrató a un grupo de antropólogos para entender mejor la relación de los niños con los juguetes. La investigación concluyó que disfrutaban más cuando podían crear e inventar sus propios juguetes, en lugar de utilizar juguetes ya articulados. Lego decidió aumentar la apuesta por su línea de bloques de construcción y la estrategia fue un éxito.
El uso del 'thick data' es complementario al 'big data'. Para Forbes Business Council la fortaleza para las empresas radica en saber cuándo aplicar ambas disciplinas y cómo pueden reforzarse mutuamente. También es complementario al 'data mining', que analiza grandes volúmenes de datos para detectar y extraer patrones de comportamiento o tendencias.
Inteligencia artificial para ir más allá de la escucha social
La inteligencia artificial (IA) generativa, la rama de la IA centrada en la generación de contenido original a partir de datos previos, permite analizar datos cualitativos de forma más eficiente gracias a su enfoque de aprendizaje y análisis de patrones existentes. Estas herramientas comprenden el lenguaje conversacional que utilizan las personas y las empresas pueden "enseñarles" a entenderlo, como explica Harvard Business Review.
La IA generativa aparece como una gran herramienta para asimilar y sacar conclusiones de gran volúmenes de datos cualitativos. Por ejemplo, puede escanear grandes cantidades de texto y detectar inmediatamente sentimientos, emociones, percepciones y experiencias recurrentes que los consumidores describen. Estas herramientas pueden dividir las respuestas cualitativas en categorías demográficas para observar diferentes respuestas o analizar encuestas y descubrir qué preguntas serán más respondidas y cómo, con el fin de poder adaptarlas y obtener más información.
En este sentido, la aplicación de estrategias de 'business intelligence' (inteligencia de negocio) es algo más que la simple recopilación de datos adicionales: se trata de convertir esos datos en información procesable, mirar bajo el capó y comprender qué es lo que funciona, porque no hay números sin contexto. Adoptar un enfoque global sobre los datos permitirá a las empresas comprender y ofrecer a sus clientes una mejor experiencia.