26.12.2023

Cosa sono gli Small Data e in quali aspetti risultano diversi dai Big Data

I Small Data rappresentano dei dati sensibili che possono fornire indicazioni dettagliate e precisi sugli individui a cui si riferiscono. Scopriamoli insieme.

Cosa sono gli Small Data e in quali aspetti risultano diversi dai Big Data

Nel marketing digitale si sente sempre più parlare di Small Data. Vengono utilizzati all’interno di un numero crescente di strategie di marketing insieme ai Big Data, con cui sono spesso paragonati.

Seppure abbiano, almeno all’apparenza una valenza minore, denotano comunque un valore significativo per i vantaggi che presentano a livello intrinseco.

Questo perché consentono di adottare un approccio all’insegna della qualità, piuttosto che della pura e semplice quantità, a fronte dell’acquisizione di informazioni che risultano più dettagliate e realistiche rispetto al target di riferimento.

Nell’articolo di oggi vi proponiamo un’analisi su cosa sono gli Small Data e in cosa differiscono dai Big Data.

Small Data: cosa sono?

Quando si parla di Small Data, come risulta facile intuire dal significato anglosassone dell’espressione, si fa riferimento a dati di piccole dimensioni, i quali si apprestano a fornire indicazioni più dettagliate e precise.

Martin Lindstrom, uno dei massimi esperti del neuromarketing e del branding, li ha definiti come dei piccoli indizi attraverso cui si ha modo di svelare grandi trend.

Parliamo, quindi, di informazioni uniche e relative all’individuo, alle sue abitudini e azioni, a tutto ciò che lo riguarda in maniera diretta nonché in relazione al suo vissuto nella quotidianità, in particolare nel tempo impiegato fuori dall’orario di lavoro.

La voce di Lindstrom può sembrare quasi controcorrente in un’epoca in cui l’analisi di grandi quantità di dati viene spesso messa al centro, ma i risultati da lui conseguiti parlano da soli.

Il punto di vista di partenza è quello per cui la persona, all’interno delle molteplici attività che compie ogni giorno, si trova a esprimere emozioni, desideri e bisogni, lasciandone traccia.

Ed è proprio dall’osservazione di questi piccoli segni, paragonabili alle molliche di pane di Pollicino, che è possibile farsi un’idea puntuale sul target dei consumatori, scoprendone per l’appunto emozioni, desideri e bisogni su cui poi elaborare le strategie del marketing contemporaneo, sempre più di tipo emozionale.

Cosa sono i Big Data: un confronto con gli Small Data

Per capire cosa sono esattamente gli Small Data si rivela essenziale confrontarli con i Big Data. Questi rappresentano una mole importante, per non dire “esagerata”, di informazioni.

Possono essere raccolti sia secondo un ordine e dei criteri predefiniti attraverso un data base aziendale ad hoc, oppure venire reperiti senza alcuno schema, provenendo da fonti aventi varie origini e catalogate in maniera non strutturata.

Se, quindi, gli Small Data, fanno riferimento a indicazioni aventi natura individuale, inerenti le persone e la loro sfera di tipo privato, avendo come focus le azioni degli individui, i Big Data agiscono in maniera opposta e complementare al contempo.

I parametri forniti dai Big Data hanno un volume, una velocità, una generalità e una varietà esponenziali. Richiedono di essere gestiti attraverso tecnologie innovative che permettono di acquisire previsioni e decisioni in chiave data-driven, ovvero basate sui dati.

Sono quindi più difficili da reperire rispetto agli Small Data, per i quali si rivela attuabile una strategia di raccolta nota come “Subtext Research”, ovvero di ricerca dei messaggi aventi natura implicita: sono acquisibili online e tramite i social network.

I Big Data, essendo generici, portano a vedere le persone come potenziali clienti, senza dare una misura del perché compiono determinate azioni ma solo i risultati delle stesse.

Cosa che non avviene con gli Small Data, i quali evidenziano desideri, emozioni e bisogni, soffermandosi persino su una questione di grande attualità quale quella dei bias cognitivi.

Small Data e Big Data: ha senso utilizzarli insieme?

Come abbiamo accennato all’inizio, non sempre la quantità è per forza efficace, complice il fatto che non porta di per sé a una conoscenza del fenomeno.

Quando invece si hanno chiare le domande da formulare, si acquisisce magari un numero ridotto di informazioni, ma più mirate, esaustive e precise in relazione a un target di persone formulato a sua voglia nel dettaglio.

In questo modo si ha l’opportunità di trovare le risposte alle domande delle aziende attraverso un’analisi accurata della componente umana: proprio quanto consentono di fare gli Small Data.

A questo punto viene naturale porsi una domanda: Small Data e Big Data possono essere utilizzati insieme? La risposta è affermativa e si tratta, allo stesso tempo, della soluzione spesso ottimale: quella maggiormente consigliata dagli esperti del marketing.

La ragione sta nel fatto che sono come due facce dello stesso fenomeno e nel fatto che permettono, quando combinati, di acquisire un impatto sul business a 360°.

In che modo? I Big Data hanno un’influenza più rilevante sul processo decisionale tout court; gli Small Data, invece, si rivelano utili in fase di brainstorming, quando bisogna riqualificare il business e rispondere a esigenze/bisogni che risultano più mirati.

Quello che è davvero importante è elaborare una strategia che risulta vincente e allo stesso tempo ottimale di volta in volta in riferimento agli obiettivi che si desidera ottenere: qualcosa che solo un team di professionisti messo in campo ad hoc rispetto alla singola situazione riesce a fare.

Se il piano da elaborare deve essere il più approfondito e completo possibile servono quindi sia gli Small che i Big Data.

Small Data: come funzionano?

In che modo operano gli Small Data? Vanno contestualizzati all’interno di una strategia che prevede l’osservazione del comportamento della persona durante la quotidianità, nel suo tempo privato.

È in tali situazioni che si va alla ricerca di indizi che permettono di carpire informazioni sui bisogni che ha l’individuo in quel momento, inerenti le situazioni nonché gli oggetti più variegati.

Tramite il web è possibile reperire diverse indicazioni sul profilo dell’utente, scoprendone desideri, ricordi, sentimenti, abitudini: possono essere comuni come diversi rispetto a quelli di altre persone.

L’analisi viene fatta attraverso l’incrocio di più dati, a fronte di ipotesi che poi sono mirate rispetto a un certo target e che aiutano a prendere decisioni strategiche che si rivelano più centrate e per questo efficaci.

Il principale campo di applicazione degli Small Data sono le piccole e medie imprese, per le quali i Big Data si rivelano spesso troppo generici.

Sono utilizzati soprattutto nel marketing emozionale, dove forniscono feedback interessanti per quanto concerne le vendite, nonché nelle risorse umane: in questo caso consentono di trovare soluzioni nell’ottica di gestire al meglio le competenze dei clienti, persino di ottimizzare il tempo lavorativo di collaboratori e dipendenti.

Il metodo delle 7C di Lindstrom per la raccolta degli Small Data

C’è un metodo che si rivela efficace per la raccolta degli Small Data. Si tratta del Processo delle 7C di Lindstrom, ovvero sette passaggi specifici che servono a tale scopo, vediamoli nel dettaglio:

  1. Collecting o collezionare. Il focus è osservare in maniera imparziale, senza che subentri qualsiasi tipo di influenza.
  2. Clues o indizi. Servono per elaborare i giusti quesiti così da reperire i fattori di maggiore rilevanza.
  3. Causation o ricerca delle cause che stanno alla base del fenomeno in relazione agli effetti.
  4. Connecting o connettersi. Una volta osservati, gli elementi vanno tra loro connessi, sulla base delle reazioni emozionali.
  5. Correlation o correlazione. Ci si interroga sull’origine e l’evoluzione dei comportamenti.
  6. Compensation o compensazione. Ci si domanda se sussistono dei desideri che si rivelano non completamente soddisfatti oppure non appagati.
  7. Concept o concetto.  L’ultimo step, in cui si individua un’idea che appare vincente sulla base di quanto osservato e codificato.

Il ragionamento da cui partono i passaggi è che nel mondo esistono non oltre 500-1000 categorie di persone differenti, catalogabili sulla base di 4 parametri chiave: clima, religione, tradizioni e governo.

La metodologia di Lindstrom è di facile utilizzo e si rivela accessibile, versatile e comoda da fruire: ecco perché è ampiamente utilizzata.

Conclusioni

Abbiamo avuto modo di vedere come e perché l’impiego degli Small Data si rivela fondamentale in chiave data-driven, diventando una delle strategie più interessanti del marketing contemporaneo ma anche tra le più articolate e complesse.

Per la sua applicazione è preferibile assicurarsi una partnership con una realtà qualificata come una web agency, in grado di trovare l’approccio ottimale per la specifica esigenza e in relazione al contesto, senza necessariamente escludere i Big Data. Una tecnica, infatti, non esclude di per sé l’altra, piuttosto la completa.

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