Con el Big Data para Pymes ocurre lo mismo que con la transformación digital para este segmento empresarial: es indispensable y accesible. Aun así son todavía muchos los autónomos, pequeños y medianos emprendedores que no saben para qué es útil la gestión de los datos. Mucho menos conocen las opciones gratuitas o de bajo coste para implementarlo.
Ciertamente, la crisis por el Covid 19 demostró que las preferencias, conductas y expectativas de los consumidores cambian constantemente por factores desfavorables o propicios. También es verdad que dichos factores suceden de manera cíclica o inesperada. Por lo tanto, conocer y entender mejor al cliente en diferentes circunstancias es la principal preocupación de las marcas más influyentes en la actualidad.
Sin embargo, ante el incremento de las conexiones a Internet, Big Data hace factible captar datos de valor sobre el comportamiento de los clientes. Asimismo, gracias a sus herramientas de procesamiento y análisis asociadas es posible no sólo comprender la conducta actual del consumidor sino además predecirla a futuro.
En consecuencia, el empleo de Big Data es fundamental especialmente para los emprendimientos pequeños y medianos; por la oportunidad de identificar expectativas no satisfechas del cliente, o bien, para adelantarse a éstas. A continuación expondremos brevemente cómo las pymes pueden tener acceso a esta tecnología.
Lo más básico del Big Data
Esencialmente, Big Data comprende aquellas soluciones que emplean las empresas para procesar los datos generados por interacciones de usuarios con sus canales online y offline. Dichas herramientas deben ser capaces de captar y gestionar la ingente cantidad de información procedente de fuentes diversas (website, redes sociales, ecommerce, tiendas físicas, etc.).
En este sentido, todas las interacciones en la red dejan un “rastro digital” valioso para las organizaciones. Esto aplica a lo que hacemos cotidianamente en Internet como compras en ecommerce, navegación en una página web, transacciones bancarias, comentarios en redes sociales, etc. Eventualmente, la lectura correcta de estos datos permitirá tomar decisiones acertadas sobre las estrategias de marketing y comunicación.
En concreto, el volumen de esta información se suele expresar en unidades de medida como el Terabyte. Pero en otros ámbitos, puede llegar a definirse en Petabytes. Para tener una idea, Google procesa diariamente 20 petabytes de datos y las redes de AT&T transmiten cerca de 16 petabytes al día.
En un sentido amplio, el concepto de Big Data se complementa con las cinco variables implícitas: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor. También es pertinente la clasificación de los datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados). Pero la explicación de tales factores merece un post aparte.
Google Analytics: la solución gratuita de Big Data para Pymes
Es cierto que los costos de las soluciones tecnológicas y los presupuestos insuficientes son los principales obstáculos para la transformación digital en Pymes. Pero también es posible recurrir inicialmente a herramientas gratuitas como Google Analytics como solución de Big Data. Básicamente, esta plataforma proporciona analítica web que facilita multitud de datos que permite a las compañías saber:
- Lo que buscan los usuarios en el sitio web
- La cantidad y la procedencia de las visitas a las páginas web.
- Qué páginas o plataformas envían tráfico a la web.
- Las páginas que prefieren los usuarios y cuáles deben optimizarse.
- Qué llamadas a la acción o calls to action reciben más clics.
- Datos demográficos básicos de los clientes potenciales y captados: edad, sexo, nivel socioeconómico y educativo, entre otros.
En efecto, los resultados facilitados por la herramienta proporcionan insights elementales para tomar decisiones sobre, por ejemplo, el SEO on y off page. Del mismo modo pueden determinar la optimización del diseño y otros elementos de la web para optimizar el ratio de conversión.
Otro dato interesante es la posibilidad de complementar Analytics con otras soluciones gratuitas. Por ejemplo, Google Search Console ayuda a medir el rendimiento y tráfico de sitios web en realación al volumen de búsquedas relacionadas y la indexación de sus páginas. Todo ello hace de Google Analytics una herramienta inicial básica en la incorporación de Big Data para Pymes.
BDaaS como opción de Big Data para Pymes
Por otro lado, existe la opción del Big Data como servicio (BDaaS) que suministra soluciones en la nube para gestionar grandes cantidades de datos. De hecho, no es exagerado afirmar que el BDaaS democratizó el acceso a Big Data. Porque ahora, la Pymes tienen acceso a plataformas que captan, almacenan y analizan grandes volúmenes de datos, evitando los costes de infraestructura, especialistas y licencias.
Las principales ventajas del BDaaS están asociadas a las proporcionadas por las soluciones como servicio (SAAS):
- En primer lugar, la empresa contratante sólo paga por el uso de las herramientas de almacenamiento y analítica cloud del proveedor de BDaaS. Habitualmente los planes tienen en cuenta el tiempo contratado y la cantidad de datos procesados.
- Usualmente, los proveedores de Big Data en esta modalidad suelen incluir herramientas de análisis y consultoría de datos en sus paquetes.
- Los planes son escalables y ajustados al presupuesto del contratante, lo que hace accesible la incorporación de Big Data para Pymes.
- Asimismo, los proveedores asumen las actualizaciones de las herramientas así como los costes relacionados con el cumplimiento de la legislación sobre la protección de datos.
Small Data otra alternativa para aprovechar los datos
Aunque se trate de un concepto más limitado, el Small Data es una opción para trabajar con datos particularmente indicado para pequeñas empresas. Al contrario de Big Data, esta tendencia propone el empleo y análisis de datos en menor escala y de manera más simple. Es decir, tiene más en cuenta aspectos que afectan específicamente a un negocio y que son propios de su funcionamiento diario.
En concreto, el Small Data ayuda a entender mejor el entorno particular de una compañía e identificar las oportunidades para optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente. Por tanto, este esquema está enfocado en lograr perfiles de buyer persona más precisos, lo que implica mayor segmentación y personalización de la oferta.
Considerando lo anterior, aplicar Small Data nos permite:
- Entender las particularidades de la demanda del consumidor e identificar su diversidad.
- Precisar cuándo es pertinente lanzar un nuevo producto y si éste tendrá una demanda sostenible.
- Decidir el mejor momento para pasar a la siguiente etapa de crecimiento, expansión o diversificación del negocio.
- Determinar los precios de venta de los productos, así como los mejores canales para la distribución.
- Personalizar productos y ofertas.
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