As ferramentas de Big Data são de grande importância na definição de estratégias de marketing. Com elas é possível, por exemplo, aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões de negócios mais inteligentes. O problema acontece quando as decisões são baseadas apenas nestes dados. Até porque, o que leva realmente uma pessoa consumir são suas emoções e necessidades. E por melhor que sejam os algoritmos, histórias, emoções e interações não podem ser quantificadas.

Além disso, é muito fácil se perder no mar de dados que podem ser gerados. “Investir em Big Data é fácil, difícil é decidir o que fazer com esses dados”, diz a etnógrafa de tecnologia Tricia Wan. Em 2009, ela realizou uma pesquisa de campo para a Nokia, na qual identificou o desejo das pessoas pelo smartphone em uma época em que esse produto ainda não existia para consumo. A empresa não acreditou nesta informação, porque ela não vinha da big data. Todas as outras concorrentes lançaram o produto antes da Nokia, e o faturamento da instituição caiu drasticamente nos anos seguintes. “Amostras pequenas podem trazer muitos significados”, conclui Tricia.

O grande insight da Netflix

E são essas “amostras pequenas”, vindas de interação real e profunda com o público, conhecidas como small data, que tem ajudado as organizações a realmente inovarem.

Segundo Martin Lindstrom, especialista em pesquisa que esteve em mais de 2 mil casas e morou em mais de 77 países, “se olharmos para as 100 maiores inovações de nosso tempo, de 60 a 65% se basearam em Small Data”.

E esse número pode aumentar ainda mais se considerarmos a combinação entre os métodos: “a big data oferece insights em grande escala e ajuda a alavancar a inteligência das máquinas, enquanto a small data ajuda a recuperar o contexto perdido, o que torna a big data útil e extrai o melhor da inteligência humana”, conta Tricia Wan.

A Netflix é um bom exemplo deste caso. Nos seus primórdios, quando ainda não tinha um bom algoritmo de recomendação de filmes e séries, ela lançou um desafio: um prêmio de 1 milhão de dólares para qualquer um que pudesse melhorá-lo. Com os resultados obtidos, descobriram que as melhorias eram apenas incrementais.

Para saber o que realmente estava acontecendo, eles contrataram um etnógrafo, chamado Grant McCracken para ter insights baseados em pequenos dados. E aí ele descobriu algo que os algoritmos não tinham identificado: as pessoas amavam fazer maratonas de séries e filmes. Elas nem se sentiam culpadas por isso.

Depois de ter esse insight, eles o escalaram por meio da big data, verificando e validando a informação e por fim, decidiram fazer algo simples e impactante: em vez de oferecer diferentes tipos do mesmo programa, ofereceram mais do mesmo programa. Eles criaram a opção das maratonas e redesenharam toda experiência de usuário para encorajar esse hábito.

O melhor dos dois mundos

Se a big data é sobre achar correlações, a small datas é sobre achar causalidades. Uma pequena pergunta feita em uma casa pode revelar que provavelmente os números estão um pouco equivocados: otimistas ou pessimistas demais. Isso é o que esquecemos quando nos tornamos obcecados em provar tudo por meio de números.

Big Data e Small Data atendem à diferentes demandas e possibilitam melhores resultados, decisões mais embasadas e geração de novos insights. Vale sempre lembrarmos que elas são estratégias complementares e quando usadas combinadas otimizam o potencial das análises dos dados.