Los especialistas aseguran que la cantidad de datos generados y potenciados por la red y por las redes sociales alcanzará los 181 zettabytes (mil millones de terabytes) en 2025. Este número va en aumento cada año, principalmente por el crecimiento de los usuarios que generan esa información de manera constante, que ya superan los 5.400 millones. Es decir, más del 67% de la población mundial se conecta a internet.
En ese contexto cada vez más digital, las empresas necesitan las herramientas adecuadas para poner este volumen de datos a trabajar de manera estratégica. Allí es donde cobra protagonismo el enfoque cualitativo, que complementa a la información cuantitativa para analizar con mayor profundidad el comportamiento de los consumidores y las tendencias del mercado.
Normalmente es la falta de comprensión de las preferencias y las necesidades de los clientes el factor clave del fracaso en el lanzamiento de un producto o servicio. Para evitar esto, entran en juego los datos cualitativos.
¿Qué son y para qué sirven?
Los datos cualitativos están centrados en las cualidades, los atributos o las características observacionales del objeto de estudio. A diferencia de los cuantitativos, que pueden medirse y expresarse numéricamente, estos se describen mediante palabras o categorías.
Además, proporcionan información muy valiosa para comprender aspectos subjetivos y complejos de los consumidores y de los mercados. Se enfocan en entender “por qué” y “cómo”, en lugar de “cuánto” o “cuáles”. Se utilizan para obtener una comprensión más profunda de los contextos y de las motivaciones.
¿Cuáles son los tipos de datos cualitativos?
Si bien existen muchos tipos de datos cualitativos que las empresas pueden incorporar a sus análisis, hay tres que resultan fundamentales.
- Opiniones de clientes: reseñas, interacciones, comentarios en redes sociales y encuestas en plataformas digitales proporcionan información cualitativa de la percepción de los clientes sobre los productos o servicios, la forma en que se relacionan con la marca, sus expectativas y experiencias.
- Análisis de sentimientos: mediante el procesamiento de lenguaje natural (PLN), se puede analizar el tono y la emoción en comentarios y reseñas, revelando la sensación general hacia una marca o producto; 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, reclamaciones y devoluciones puede revelar patrones en las consultas y problemas recurrentes, ayudando a mejorar el grado de satisfacción del consumidor.
¿Cómo se analizan?
El análisis cualitativo es mucho más que una simple interpretación, ya que proporciona información invaluable para comprender el significado detrás de los datos. Más que un método, es una teoría que tiene en cuenta el contexto no numérico. Permite comprender lo que las personas piensan, sienten y hacen, en lugar de lo que dicen o hacen.
Además, ayuda a descubrir patrones ocultos, analizar tendencias y tomar decisiones bien informadas en función de los hallazgos. Al observar factores como emociones, motivaciones, comportamientos y acciones, se puede obtener una comprensión profunda de lo que está impulsando un problema o situación en particular.
El análisis de datos cualitativos se divide en cuatro pasos.
- Recopilación: recolección en un sólo lugar de comentarios, opiniones y expresiones a analizar, capturados en diferentes formatos y utilizando alguno de los diferentes métodos de obtención.
- Codificación: leer la información de forma óptima y tomar una decisión estratégica sobre cómo debe organizarse para simplificar el análisis.
- Interpretación: buscar información en los datos para determinar el alcance y el tipo de las consultas que se ejecuten durante el proceso.
- Reporte: contar de forma concisa, transparente y sólida las conclusiones generadas a partir de la información consultada.
¿Cómo humanizar el dato?
El big data se centra en el procesamiento de grandes volúmenes de datos complejos y no estructurados, obtenidos a gran velocidad y con mucha variedad. Esto ha llevado a su adopción masiva en todos los sectores y a que se convierta en una de las tecnologías más importantes para el rubro empresarial. Sin embargo, enfrenta dificultades a la hora de interpretar comportamientos y tendencias.
Afortunadamente, para entender mejor a los consumidores existen los datos cualitativos, que se caracterizan por su profundidad y por proporcionar un contexto más amplio sobre los factores que influyen en las decisiones económicas.
Es así como aparece el thick data (datos densos, en su traducción del Inglés), que hace referencia a la información etnográfica que permite poner de manifiesto los contextos y las emociones en el análisis de datos cualitativos (observaciones, sentimientos, historias, reacciones) relacionados con las personas y su entorno.
El desafío de las empresas consiste ahora en saber cuándo aplicar una u otra disciplina, entendiendo que pueden trabajar en conjunto y reforzarse mutuamente.
¿Se puede usar Inteligencia Artificial?
Existe una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que es generativa y que está centrada en la creación de contenido original a partir de información previa. Esto permite analizar datos cualitativos de forma más eficiente gracias a su enfoque de aprendizaje y de análisis de patrones existentes.
Estas herramientas comprenden el lenguaje conversacional que utilizan las personas y las empresas pueden enseñarles a entenderlo. De esta forma, pueden escanear grandes cantidades de texto y detectar inmediatamente sentimientos, emociones, percepciones y experiencias recurrentes que los consumidores describen.
No basta con recopilar datos
La aplicación de estrategias de business intelligence (inteligencia de negocio, en su traducción del Inglés) es algo más que la simple recopilación de datos adicionales. Se trata de convertirlos en información procesable, de mirar lo que hay detrás de ella y de 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.
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