{"id":310173,"date":"2024-06-27T21:51:53","date_gmt":"2024-06-28T01:51:53","guid":{"rendered":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/?p=310173"},"modified":"2024-06-27T21:57:45","modified_gmt":"2024-06-28T01:57:45","slug":"thick-data-interpretar-informacion-de-clientes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/blog\/thick-data-interpretar-informacion-de-clientes\/","title":{"rendered":"Thick data: \u00bfC\u00f3mo interpretar la informaci\u00f3n de los clientes?"},"content":{"rendered":"

Por Manuel Filomeno<\/span><\/p>\n

El ciberespacio est\u00e1 lleno de datos generados por los usuarios, consumidores y potenciales clientes. En esta nebulosa de informaci\u00f3n se encuentran patrones que pueden ser aprovechados por las empresas y los investigadores para entender al mercado e identificar tendencias.<\/span><\/p>\n

Gracias a la inteligencia artificial y al big data, esta informaci\u00f3n puede ser sistematizada y utilizada para predecir cambios y tomar acciones informadas y precisas para llegar a los consumidores.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, esta informaci\u00f3n requiere ser interpretada y dotada de sentido, para de esta manera comprender el comportamiento de las personas, es en este \u00e1mbito donde el <\/span>thick data<\/span><\/i> (datos cualitativos) entran en escena.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cEl mercado contempor\u00e1neo est\u00e1 inundado de datos provenientes de diversas fuentes, como redes sociales, transacciones en l\u00ednea, informes gubernamentales y m\u00e1s. La IA puede procesar grandes vol\u00famenes de datos de manera eficiente, identificando correlaciones y tendencias que podr\u00edan pasar desapercibidas con m\u00e9todos convencionales. Esto proporciona a las empresas una visi\u00f3n m\u00e1s completa y detallada de las din\u00e1micas del mercado; sin embargo, estos datos requieren de una interpretaci\u00f3n\u201d, explica Adriana Veizaga, docente de la carrera de Ingenier\u00eda Comercial de la Universidad Franz Tamayo,\u00a0<\/span><\/p>\n

Muchas veces los n\u00fameros por s\u00ed solos (los\u00a0datos cuantitativos) no son suficientes para entender qu\u00e9 es lo que hace que tus clientes tomen una decisi\u00f3n. Para entender los porqu\u00e9s detr\u00e1s de las acciones de los clientes necesitas del <\/span>thick data<\/span><\/i>.<\/span><\/span><\/p>\n

Thick data consiste en realizar un an\u00e1lisis de datos, buscando informaci\u00f3n cualitativa como ideas, preferencias, motivaciones y razones de comportamiento. Esta informaci\u00f3n permite una mejor toma de decisiones empresariales, as\u00ed como el desarrollo de productos y servicios.<\/span><\/p>\n

Aplicando el thick data, las empresas pueden realizar conjeturas sobre el\u00a0comportamiento del consumidor,\u00a0basado en patrones hist\u00f3ricos y otros an\u00e1lisis. De esta manera, las organizaciones obtienen las piezas que faltan para explicar por qu\u00e9 las personas act\u00faan como lo hacen.<\/span><\/p>\n

Para esto, son necesarios cientistas sociales como psic\u00f3logos, soci\u00f3logos, antrop\u00f3logos y otros profesionales enfocados en el an\u00e1lisis de datos de manera cuantitativa y la inteligencia artificial (IA), convirtiendo estas profesiones, bajo un enfoque de innovaci\u00f3n y tecnolog\u00eda, en perfiles muy buscados por las compa\u00f1\u00edas, explica el experto en transformaci\u00f3n digital, Engel Fonseca.<\/span><\/p>\n

\u201cLas carreras con mayor demanda en Silicon Valley tienen que ver con ciencias sociales, pero aplicadas a la tecnolog\u00eda. Las grandes empresas se han dado cuenta de que toda la informaci\u00f3n cuantitativa que se puede obtener a trav\u00e9s de las herramientas tecnol\u00f3gicas, requieren de un contexto para poder ser entendidas de mejor manera y que los hallazgos sean aplicados de la manera m\u00e1s correcta y eficiente\u201d, se\u00f1ala el experto.<\/span><\/p>\n

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Comparaci\u00f3n entre big data y thick data<\/b><\/span><\/p>\n

Durante los \u00faltimos a\u00f1os, el t\u00e9rmino big data ha obtenido mucho auge en el mundo de la\u00a0investigaci\u00f3n de mercados, ya que es una herramienta \u00fatil para obtener datos cuantitativos sobre las tendencias, comportamiento y preferencias del consumidor.\u00a0<\/span><\/p>\n

Sin embargo, lo que el Big Data no puede hacer es explicar por qu\u00e9 hacemos lo que hacemos. El thick data se encarga de llenar ese vac\u00edo, ofreciendo datos cualitativos sobre los h\u00e1bitos del consumidor.\u00a0<\/span><\/p>\n

A continuaci\u00f3n, algunas diferencias entre ambas t\u00e9cnicas de recopilaci\u00f3n y sistematizaci\u00f3n de informaci\u00f3n:<\/span><\/p>\n