Small Data: No todo va a ser Big Data

por | Jun 3, 2016 | Empresarial, Psicología, Psicología del aprendizaje, Psicología del trabajo | 0 Comentarios

Martin Lindstromsmall data

Barcelona. DEUSTO

Este libro, considerado best seller por parte del New York Times, supone una nueva contribución de Martin Lindstrom al neuromarketing. Como buen librepensador heterodoxo plantea el cuestionamiento de mitos o creencias pseudoreligiosas del ecosistema empresarial. En este momento, todo es big data, es más, pensar que el big data no es la solución puedes morir en la hoguera de la discrepancia. Martin Lindstrom como en sus anteriores libros lo ha demostrado, no es un autor que siga a la mayoría, sino un explorador continuo de nuevas ideas y, ante todo, un enorme pragmático de lo que funciona. Con su actitud de observador continuo afronta la realidad buscando porqués determinados por los contextos más que la verosimilitud del dato. No busca el análisis de los datos sino su significación profunda en un determinado entorno explicativo. Un gran libro para reflexionar que lo importante no es tener datos sino marcos explicativos de dichos datos. El autor con una enorme retahíla de ejemplos, nos proporciona un acercamiento experiencial de los conceptos más complejos de las neurociencias aplicadas en la empresa. Sin duda, Martin Lindstrom es el gurú del comportamiento neurológico del consumidor.

Martin Lindstrom que se describe como un investigador forense de pequeños datos o del ADN emocional de la experiencia nos plantea una obra llena de vivencias reales matizadas por una actitud de observador y de perspicaz investigador. La obra plantea una crítica a la moda del Big Data como gran paradigma de comprensión de la realidad empresarial desde el advenimiento de la tecnología de internet. Y que se resume en tres paradigmas:

1.- Que frente al Big Data (grandes datos) hay un Small Data (pequeños datos). Este concepto trata de establecer sugerencias sobre una temática que se está estudiando pero basándose en elementos de pequeños datos explicativos en un determinado contexto.

2.- Que Big Data no favorece la perspectiva (como bien dice el gran autor Chip Heath que hace el prólogo del libro), ya que el dato es liso (dato on line de consumo) y no son profundos para describir un proceso de compra o una actitud empresarial.

3.- Que Big Data debe completarse con el análisis sobre las emociones. Necesitamos los datos “emocionados” que nos da el Small Data. Buscar la emoción que precipita la conducta que se expresa en datos es el proceso indagativo básico para el neuromarketing.

El libro partiendo de estos tres conceptos nos permite analizar diferentes experiencias donde afloran multitud de pequeñas enseñanzas que con una actitud humilde configura conceptos poderosos. Algunas experiencias del libro son:

1.Creación de MAMAGAZIN como primera comunidad on line de la historia que fue respetada y escuchada por las madres rusas y que coincide con el diseño humano de un centro comercial en Arabia Saudi. Ambas iniciativas favorecen la necesidad de expresar un deseo, no indicado por un análisis de big data de los consumidores rusos y árabes, sino por la observación cultural de los pequeños datos que expresan las casas, los vestidos, los hábitos culturales de ambas culturas. La desconfianza y el recato como valores culturales hacen que internet y los centros comerciales necesiten expresar deseos para que sean un éxito.

2.La creación de un supermercado LOWES en USA que compite con AMAZON y WALLMART con el concepto de frescura, comunidad y de lo que es local. Hacer que el supermercado sea como una casa con un caos estructurado que crea la ilusión de la improvisación. Con su “guarida de la cerveza” para tomarse relajadamente una cerveza hacía sentir una emoción de cercanía. El Big Data decía lo contrario y perseguir valores de libertad, de volver a ser un niño cuando vas a comprar lo determina una estrategia de Small Data.

3.El diseño de los paquetes de cereales de la India donde se impide la representación de la figura humana (el 90% de los cereales tienen un niño en su paquete). El Big Data empujaba a un diseño así, sin tener en cuenta el momento “emocional” de la cucharada que la madre le da al hijo. Con una teoría de Small Data se visualizó la importancia de los colores diferentes según la generación del que compra (abuelos/padres) y, por tanto, reflejaba dos momentos emocionales el que recuerda la abuela y el que quiere vivir la madre.

4.Como el diseño de una hamburguesa “ecológica” para Mc Donalds y los centros de adelgazamiento de Jenny Craig debe tener más en cuenta la edad emocional de los consumidores que la edad cronológica del mismo. Que cada uno se haga su hamburguesa ó entregar en mano un sistema de adelgazamiento son valores emocionales que salen del Small Data. Lo emocional del querer adelgazar o de cambiar a comer sano se basa en regalar “tótems” como el regalo infantil o la pulsera que hace notorio que pertenezco a la tribu de los que estamos adelgazando.

5.Como carbonatar una cerveza brasileña (Devassa) se basa en recordar la historia que rodea a la cerveza. Cuanto mejor es una bebida inspirando conversaciones, más sentimos que nosotros y la bebida en cuestión, somos partes integrales de una tribu. El Small Data de los consumidores aspiracionales de Brasil nos detalla que cuando bebían quería sentirse en la “tribu” de los que disfrutan de la vida no de los que trabajan. De ahí, la necesidad de aligerar la cerveza para sentirla más fresca.

6.Como que al analizar la utilización de los selfies por parte de los adolescentes les llevo a reformular las experiencias de una tienda de Tally Weijl. El diseño de un probador con un espejo de suelo a techo con internet táctil, que se transformaba en una pantalla de ordenador gigante favorece sentir que las chicas se hacían un selfie con las nuevas creaciones. El Small Data dio la clave a que lo importante no era la marca sino como la marca hace que la joven se haga un mejor “selfie”.

7.Como un fabricante chino de coches debe hacer un “kit de traducción” de sus coches para Occidente. Desde la rapidez de la apertura de la puerta, a la sensación de calidez de los detalles internos del propio coche. Caer en los pequeños detalles culturales que hacen atractivo un coche fabricándolo masívamente debe ser claro para generar un público adecuado. Traducir cada coche en cada cultura se basa en el Small Data de las pequeñas historias entorno al coche.

Todas estas experiencias como asesor de una marca le llevan al autor a decir que los pequeños detalles están en todas partes, si sabemos dónde buscarlos. El Small Data consiste en contextualizar el dato en un marco de referencia que influye en la conducta del consumidor.

Este libro no deja indiferente a nadie, es provocador, evocador y, ante todo, transgresor con el pensamiento políticamente correcto. La llamada de precaución de ver la realidad distorsionada por los rigurosos analistas del Big Data, se vivifica desde las experiencias muy ejemplificantes. Desde la experiencia se puede establecer que la realidad se nutre de pequeños datos que denotan emociones y actitudes no racionales. Lo emocional es el envoltorio del dato racional que condiciona su propio funcionamiento. Este antropólogo neurocientífico que colecciona experiencias nos explica que en el contexto están las claves del significado del puro dato. Ser un cazador de detalles de contexto enriquece cualquier análisis de tendencias desde San Internet. En fin, es un gran libro que abre nuevos caminos pero con viejos dilemas pues lo cualitativo y lo cuantitativo, lo emocional y lo racional, lo global y lo local son solo paradojas de una misma realidad: el ser humano.

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