Del Big Data al Deep Data o Cómo Extraer Verdadero Valor de tus Datos
- El Big Data ofrece demasiada información y permite crear modelos estadísticos y predicciones. Sin embargo, no explica el por qué de los hechos.
- El Deep Data explica la realidad: por qué ocurrieron los hechos que ocurrieron y cuáles son los verdaderos drivers de compra.
Como decía aquel anuncio de neumáticos Pirelli, “la potencia sin control, no sirve de nada”. Lo mismo es aplicable al Big Data: “la recopilación sin control, no sirve de nada”.
Esta es la segunda lección que aprenden las empresas que apuestan por convertirse en Data Driven Businesses. Han recopilado petabytes de datos a la espera de que estos les indiquen qué productos ofrecer, a quién, cuándo, dónde, cómo, por qué… Pero los datos por sí solos no hablan. Hay que saber hacerles cantar.
El Big Data es el encargado de plantear las preguntas; el Deep Data, de resolverlas.
El objetivo con el que se desarrollan las estrategias de Big Data no es explicar qué ha sucedido o hacer predicciones. Es más, el Big Data por sí solo no es capaz de anticipar nada; son solo números. Dicho de otro modo; con el Big Data puedes ver:
- Los habitantes de cada zona,
- Su nivel socioeconómico,
- Si están en facebook,
- Cuál suele ser su consumo anual…
pero no te dice que debes buscar todas esas métricas si quieres poder predecir el número de ventas que tendrá tu campaña comercial, ni cuales te faltan. No adapta los datos a tu objetivo de negocio ni busca información marginal que te permita entender, no solo qué cada acción concreta funciona mejor, sino por qué lo hace. No sustituye la capacidad de razonamiento humana.
Enter the Deep Data
Para eso, precisamente, es para lo que necesitas el Deep Data. Datos que aportan una dimensión personal para explicar las decisiones de compra de los consumidores. Así, si:
- Antes tenías su código postal, ahora tienes su información catastral,
- Antes tenías su consumo anual, ahora sabes a qué dedica cada parte de su presupuesto,
- Antes tenías su nivel socioeconómico, ahora tienes acceso a su nivel de endeudamiento y morosidad.
Con el Big Data sabías dónde había gente que podría comprar tu producto y qué querían comprar. Con el Deep Data puedes diferenciar quién te comprará y quién no, qué y por qué.
Del Big Data al Deep Data con un ejemplo: los videojuegos
Los nuevos modelos de negocio en el sector del gaming son un perfecto ejemplo del uso adecuado del Deep Data.
Cuando los primeros videojuegos salieron al mercado, las empresas únicamente podían saber lo que los estudios de mercado tradicionales les podían aportar.
Entonces llegaron las consolas conectadas a internet y plataformas como PlayStation Network o Xbox Live para permitir los juegos multijugador… y comenzaron a recabar datos de cada usuario como una aspiradora.
Los datos relativos a qué cliente jugaba qué juegos para definir los próximos títulos y lanzamientos fueron solo el primer paso. Luego llegaron el resto de servicios como las suscripciones a servicios de streaming, que no solo suponían una línea de negocio, sino que aportaban una dimensión adicional de información de cada usuario: qué consumían cuando no estaban jugando a videojuegos y cuánto pagaban por ello.
Con toda esta información, las franquicias como Call of Duty llevan años adaptando sus lanzamientos a la moda más reciente, apostando sobre seguro con elementos que saben que gustarán a sus clientes hasta el punto que han redefinido el concepto de videojuego en sí.
- Creando títulos que combinan conceptos como los dibujos, los deportes y torneos y los shooters en una exitosa mezcla como ha sido OverWatch
- Redefiniendo sus estrategias de contenido y pricing con modelos de suscripción, ampliaciones, actualizaciones y packs de personalización; todos ellos, de pago
