How deep is your… data?

Autor - Marek Tobota

326

W 2017 roku The Economist ogłosił, że najcenniejszymi zasobami nie są już złoża ropy naftowej, ale dane. Big Data stało się trendem, który zawładnął umysłami marketerów, często jednak prowadząc do ignorowania wagi pogłębionych obserwacji jakościowych i stając na drodze do innowacyjności

Możliwości Big Data są ogromne, ale w tym zakresie najistotniejsze nie są dane, ale ich analiza. Tworzenie nie korelujących ze sobą tzw. data lakes z nadzieją, że ujrzy się w nich magiczną odpowiedź niczym w bajkowym lusterku to próżny trud. Według prognoz firmy Gartner 60% projektów Big Data rozpoczętych w ub.r. zakończy się niepowodzeniem. Wiele na ten temat mówi Martin Lindstrom, światowej sławy specjalista od brandingu, który w swoim bstsellerze Small Data: The Tiny Clues that Uncover Huge Trends skupia się na sile jakościowych obserwacji. Według niego to właśnie Small Data stoi za 60-65% największych odkryć naszych czasów. Big Data pozwala na identyfikowanie zależności, ale to Small Data pozwala odkrywać przyczyny i powody, które decydują o ich występowaniu.

Równie krytyczna wobec pogoni za przetwarzaniem dużych wolumenów danych jest etnografka Tricia Wang. W swoim świetnym wystąpieniu podczas TEDxCambridge określiła Big Data „nową wyrocznią” pełniącą taką samą rolę, jak kiedyś te dobrze znane z kultur antycznych. Inwestowanie w systemy przetwarzania danych powoduje, że pracownicy opierają się na otrzymywanych wynikach bazujących na „starym porządku” i sami nie proponują nowych przełomowych pomysłów, co stanowi barierę dla innowacji.

Żeby zobrazować powyższe warto prześledzić znane przykłady tego, jak wielki wpływ Small Data może mieć zarówno na firmy o ugruntowanej pozycji, jak i na te dynamicznie rozwijające się:

  • LEGO: Trendy rozwoju cyfrowej rozrywki i dane o spadającym czasie skupienia uwagi dzieci doprowadziły do pomysłu kompletnej zmiany strategii firmy. Planowano odejście od klasycznych klocków na rzecz prostszych zestawó Jednak obserwacje etnografów prowadzone w dziecięcych pokojach pokazały, że mimo gier komputerowych dzieci wciąż są mocno przywiązane emocjonalnie do tradycyjnych zabawek. W odpowiedzi powstały nawet bardziej skomplikowane zestawy klocków sprzedawane z powodzeniem do tej pory.
  • Netflix: Wiele osób kojarzy sukces Netflixa z świetnym algorytmem rekomendacji. Okazuje się jednak, że jedna z najistotniejszych zmian w działaniu serwisu, która przyczyniła się do jego sukcesu opierała się na badaniach etnograficznych. Pokazały one, że wbrew pozorom oglądanie serialu odcinek po odcinku nie powoduje poczucia winy spędzonym tak czasem, a użytkownicy po prostu uwielbiają binge-watch. Doprowadziło to do wprowadzenia szeregu ułatwień masowego oglądania podobnych produkcji, które pokochali ludzie na całym świecie.
  • Nokia: Na koniec historia, której nie trzeba opisywać. Warto jednak dodać, że managerowie Nokii polegając na analizie danych pozostali niewzruszeni na raporty o tym, że przeciętni użytkownicy telefonów są gotowi płacić więcej za nowe funkcjonalności, jakie zaczynały oferować Wspomniana wcześniej Tricia Wang na przedstawione przez siebie wnioski z obserwacji otrzymała odpowiedź „Mamy miliony punktów danych i nie widzimy wskaźników, żeby ludzie chcieli kupować smartfony, a twój zestaw 100 obserwacji, tak różnorodny, jest zbyt słaby, żeby brać go poważnie”.

 

 

Autor – Marek Tobota    jest założycielem butiku strategiczno-badawczego Data Tribe specjalizującego się w analizie Small Data i trendwatchingu w oparciu o autorskie metody badawcze z wykorzystaniem etnografii tradycyjnej i wirtualnej. Od 10 lat związany z komunikacją marketingową i PR.

Komentarze
var __collector_config = { publisher: '62CD5834-C757-4F9F-A4EA-7451478E0D3C', };