Desde el punto de vista de las empresas y de los analistas, la sobrecarga de datos es inevitable. A diario se recopilan cantidades interminables de datos, sobre todo en un mundo cada vez más digital en el que los datos de los consumidores se pueden capturar a mayor velocidad y volumen que nunca. Es imposible evitar la sobrecarga de datos por completo. Sin embargo, se puede evitar la sobrecarga si se es inteligente en su uso. Con esto en mente, he elaborado 5 consejos principales para que el analista pueda escapar de la sobrecarga de datos.
Establezca un objetivo claro
Antes de empezar a pensar en analizar datos, es importante tener un objetivo claro en mente. Pregúntese «¿qué es lo que quiero averiguar?» y asegúrese de que está bien definido y es medible. Puede tratarse de hacerse esta pregunta a sí mismo cuando se enfrenten a los datos, o de asegurarse de que la persona en cuyo nombre se analizan los datos ha establecido un objetivo claro de antemano. Lo que quieres es un objetivo claro y un resultado hipotético que poner a prueba.
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«El primer paso para evitar la sobrecarga de datos es definir un objetivo claro»
Cuando redactes el objetivo, evita el uso de «y», por ejemplo, «¿Compran los clientes X y cuándo?». Esto disfraza dos objetivos como uno solo. En su lugar, manténgalo simple y tenga un objetivo de nivel superior, por ejemplo, «¿Los clientes compran X?». Cíñase a este objetivo en todo momento.
Priorice una fuente de datos
Ahora que ha planteado un objetivo, puede empezar a pensar qué información será la más útil para responderlo. En concreto, ¿qué fuente de datos es más importante que las demás y puede ofrecerle más información? Piensa en tu objetivo y criba los datos. Conserve sólo los datos relevantes y elimine el resto. Incluso cuando te quedes con los datos relevantes, prioriza la mejor fuente. Pregúntese «¿cuál será el más útil para responder a mi objetivo?» y cíñase a él.
Por ejemplo, si su objetivo es «¿cuánto gastan los clientes en sus vacaciones de verano?», es probable que elija los datos transaccionales en lugar de los hábitos de navegación en línea o el uso de tuits de marca. Los datos transaccionales le indican la cantidad exacta de lo que han gastado. Los otros dos, sin embargo, sólo pueden informarle de sus intenciones de compra o de su opinión sobre la marca. Si bien pueden ser interesantes otro día, en esta ocasión mantén la sencillez y céntrate en una sola fuente.
Fija un plazo
Cuando analices los datos, no te distraigas. Fija un límite de tiempo y cúmplelo. Si no te han dado una fecha límite para el análisis, ponte una. Si lo has hecho, adelanta el que te han fijado. No dedicar demasiado tiempo a los datos evitará que te desconcentres e investigues datos que no informan de tu objetivo. Anímese a tomar decisiones rápidas, ya que esto le ayudará a simplificar el proceso. Sin duda, tendrás mucha información buena a tu disposición, pero tener una fecha límite significa que sólo consideras lo mejor.
Presentar los datos de forma visual
Después de analizar los datos, lo más probable es que tus conclusiones también tengan un tamaño abrumador. Es tu responsabilidad simplificar esta información, haciéndola clara y presentable para los interesados. Una nueva investigación realizada por Esrl UK entre 1.000 adultos de todo el Reino Unido demostró que el 60% encontraba los mapas y los gráficos más fáciles de entender que el texto. Por lo tanto, el uso de gráficos, tablas y diagramas es claramente un camino a seguir.
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«El 60% de los adultos del Reino Unido encuentran los gráficos &más fáciles de entender que el texto»
Por supuesto, esto también depende de las preferencias del cliente, así como del tema en cuestión. Un director financiero, por ejemplo, puede preferir datos numéricos, mientras que un director de marketing puede preferir diagramas más visuales. En cuanto al tema, si el objetivo es más numérico, como «¿Cuánto gastan los clientes en X?», naturalmente se prestará más a tablas y gráficos. Una pregunta más abierta, «¿Por qué compran los clientes X?», requerirá más detalles y explicaciones en la respuesta. Antes de informar de los resultados, pregunte a su público qué grado de detalle desea y evite incluir demasiado si no es necesario. Averigüe cuáles son sus preferencias. La forma de presentación que les resulte más fácil de interpretar probablemente les ayudará a digerir mejor los datos y a tomar una decisión más informada.
Puede que necesite más datos
Después de todo el proceso de priorización, análisis y presentación de los datos, es posible que descubra que no tiene suficientes datos para responder a su objetivo original. Los datos que le han proporcionado pueden ser valiosos desde otra perspectiva; le indican, por ejemplo, cuándo compran los clientes un determinado producto, cuánto compran y con qué frecuencia. Pero es posible que siga sin comprender las opiniones o los impulsos subyacentes de los clientes. A pesar del volumen de datos que tienes, puede ser que necesites más para ayudarte a entender por qué los clientes se comportan como lo hacen.
Estos son sólo algunos consejos para evitar la sobrecarga de datos, seguro que hay muchos otros. ¿Se te ocurren otros enfoques? ¿Utilizas ya alguno de ellos cuando analizas o presentas datos? Háganoslo saber en los comentarios.
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