La recolección de datos (Data Collection) no es un concepto nuevo. Es un proceso que se ha realizado por décadas para conocer el entorno, los clientes, el mercado, incluso para desarrollar nuevos productos.
En la era de los datos, esta intención no ha cambiado, simplemente ha evolucionado gracias a la tecnología, permitiendo obtener mayor cantidad de información de fuentes más diversas.
Estamos avanzando a pasos agigantados en cuanto a tecnología, lo que ha guiado el inicio de la cuarta revolución industrial conocida como Industria 4.0. Una que exige que las empresas inicien un proceso de transformación digital que les permita adaptarse fácilmente al cambio constante del entorno.
Un entorno que se encuentra hiperconectado, y que exige a las empresas la adquisición de nuevas competencias digitales, capaces de acelerar los procesos internos, así como de entregar mayor valor a sus clientes, para poder mantener un alto nivel de competitividad.
La recolección de datos es uno de los componentes principales del sistema operativo empresarial. Conozca en esta entrega el proceso de recolección de datos y su importancia para la evolución de las empresas.
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¿Qué es la recolección de datos (Data Collection)?
La recolección de datos es el proceso de recopilación y medición de información proveniente de diferentes fuentes, con un objetivo definido previamente.
Estos datos son obtenidos con el fin de ser analizados a través de diferentes procesos, como por ejemplo de analítica de datos, que permita la toma de decisiones a nivel empresarial.
TechTarget Magazine define a la recolección de datos o Data Collection como:
“El proceso de recopilación de información de información para su uso en la toma de decisiones comerciales, la planificación estratégica, la investigación y otros fines”.
La Escuela de Negocios de Harvard, por su parte define a la Data Collection como el proceso metodológico de recopilación de información con un fin específico.
Existen varios métodos para obtener esta información según las necesidades del negocio. Lo importante de este proceso es garantizar que los datos obtenidos sean precisos y confiables, para que el resultado genere valor a la empresa.
Antes de iniciar un proceso de recolección de datos se debe definir un plan de recolección de datos en donde se definan claramente el objetivo del proceso y se defina los métodos y medios a utilizar para la recolección de datos.
Estos procesos, podrán ser llevados a cabo por empresas, organizaciones, investigadores o la misma empresa, la selección del medio dependerá de la estrategia definida por el negocio y los niveles de automatización que maneje la empresa.
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Beneficios de la recolección de datos
El acceso a la información es parte importante del día a día. Y las empresas no se escapan de esta necesidad latente de obtener información de su entorno y del comportamiento de la empresa.
Los siguientes son algunos de los beneficios que se pueden obtener de realizar procesos de recolección de datos a nivel empresarial:
- Comprender el comportamiento de los clientes, para definir las estrategias para contactar nuevos clientes y mejorar las relaciones con los clientes existentes
- Detectar fallas técnicas o humanas en los procesos propios de la organización. Mejores decisiones
- Manejar variables (KPI) que permitan medir el comportamiento de cada área del negocio, de cara a los objetivos establecidos
- Establecer nuevas estrategias, detectando a tiempo oportunidades de mejora en cada área
- Tener visibilidad general del negocio, para la toma de decisiones oportunas
- Predecir nuevas tendencias del mercado, que nos permitan hacer los cambios oportunos
- Definir estrategias que se adapten a las necesidades del cliente, para generar fidelidad
- Mejorar la experiencia del cliente y/o nivel del servicio
- Desarrollo de nuevos productos o servicios. Con la información correcta, podemos identificar nuevas necesidades de nuestros clientes, incluso antes que ellos lo noten. Lo que incrementa la capacidad de innovación de las empresas
Existen diferentes métodos y herramientas que pueden ser utilizadas para la recolección de datos, según los objetivos que queremos alcanzar y el tipo de información que queremos obtener.
Y para ello es importante definir, en primera instancia, el tipo de dato, ya sea cualitativo o cuantitativo, que nos permitirá lograr nuestro objetivo y que nos ayudará en nuestro proceso de análisis.
Tipos de datos
Los diferentes tipos de datos requieren técnicas de estadística y análisis diferentes para poder ser procesados correctamente. De ahí la importancia de conocer su clasificación antes de seleccionar el método de recolección.
Los tipos de datos que se pueden obtener a través de la recolección de datos son:
Datos cuantitativos
Este tipo de datos se refiere a aquellos que pueden medirse en términos numéricos, es decir, son cuantificables. Los datos cuantitativos se pueden dividir en dos categorías:
- Datos discretos: Estos son valores numéricos que solo pueden tomar valores enteros. Por ejemplo, el número de estudiantes en una clase o el número de veces que se visita un sitio web en un día determinado.
- Datos continuos: Estos son valores numéricos que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango determinado. Por ejemplo, la altura de una persona o la cantidad de tiempo que se tarda en completar una tarea.
Datos cualitativos
Este tipo de datos son aquellos que describen características, cualidades o comportamientos, es decir, se refiere a aquellos que no se pueden medir en términos numéricos. Estos datos suelen medirse a través de patrones o cualidades. Los datos cualitativos se pueden dividir en dos categorías:
- Datos nominales: Estos son valores que se utilizan para identificar algo o alguien. Por ejemplo, el color de los ojos, el género o el estado civil.
- Datos ordinales: Estos son valores que se pueden ordenar o clasificar. Por ejemplo, el nivel de satisfacción del cliente (muy satisfecho, satisfecho, insatisfecho, muy insatisfecho) o el nivel de educación (primaria, secundaria, universitaria).
Una vez entendido los tipos de datos, es posible notar que la información que se puede obtener de cada uno varía, lo que denota la importancia de tener claro el objetivo de nuestro proceso de recolección de datos.
Por ejemplo, la recolección de datos cuantitativos puede requerir una metodología de investigación más estructurada, como la administración de encuestas o la recopilación de datos de ventas.
Mientras que la recolección de datos cualitativos puede requerir técnicas más abiertas, como entrevistas o grupos focales. Más adelante se ofrece un mayor detalle de éstas.
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Tipos de recolección de datos
Una vez que podemos distinguir los tipos de datos que se pueden recopilar, es importante definir el método que utilizaremos para llevar a cabo este proceso.
Los métodos definen la fuente de la información de los datos, lo cual puede afectar la calidad y precisión del análisis que se pueda realizar.
De acuerdo con el Instituto de Gestión Emeritus, en términos generales, hay 3 maneras de recopilar información para los procesos empresariales:
1. Datos de primera mano (fuentes primarias)
Son datos que se recopilan directamente de las interacciones con clientes y audiencias en los canales de una empresa, como su sitio web o aplicación móvil.
Estos datos provienen de fuentes como compras de clientes, programas de marketing, programas de soporte y éxito del cliente, así como programas de retroalimentación de clientes.
Ejemplos: demografía, historial de compras, actividad del sitio web, interacción por correo electrónico, llamadas de ventas, llamadas de soporte, intereses y comportamientos.
Estos datos son más confiables por venir del contacto directo con nuestros clientes, pero presentan para la organización diferentes retos, como por ejemplo: la administración de los datos si los mismos provienen de diferente fuentes no interconectadas, pudiendo generar inconsistencias.
Por esto, es importante contar con herramientas centralizadas como los sistemas CRM, que permitan unificar la información y estandarizarla.
2. Datos de segunda mano (fuentes secundarias)
Se refiere a datos adquiridos de un socio o firma de confianza. Estos datos suelen ser relevantes y de alta calidad porque provienen de un socio con el que la empresa tiene una relación mutuamente beneficiosa.
Ejemplos: datos que los medios venden a los anunciantes y los datos de lealtad de los clientes de un supermercado vendidos a una compañía de tarjetas de crédito.
Los datos obtenidos por este canal proporcionan varios beneficios, como el acceso a nuevas audiencias y la construcción de modelos predictivos.
Una vez recopilados, los datos de segunda mano deben administrarse y validarse de la misma manera que los datos de primera mano.
3. Datos de terceros
Adquiridos de diferentes fuentes que no tienen relación directa con la empresa o los clientes.
Estos datos se utilizan típicamente para publicidad y se compran a través de una plataforma de demanda o una plataforma de gestión de datos.
Los datos de terceros suelen ser conjuntos de datos grandes que ayudan a las empresas a llegar a una audiencia más amplia para programas de publicidad.
La mayor preocupación con los datos de terceros, tal como reseña la consultora Business New Daily, es su confiabilidad y precisión, ya que es difícil determinar su origen y asegurar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad.
Al seleccionar un proveedor de datos de terceros, es esencial investigar dónde y cómo se recopilaron los datos.
Y es que en este ámbito, se han capturado y analizado tantos datos de consumidores que los gobiernos están elaborando normativas estrictas para la privacidad de la información diseñadas para dar a los individuos un mínimo de control sobre cómo se utilizan sus datos.
4. Datos de cero partes
Los datos de cero partes son un nuevo tipo de datos que se refieren a datos que los clientes comparten intencional y proactivamente con una marca, como datos del centro de preferencias, intenciones de compra, contexto personal y cómo quieren que la marca los reconozca.
Los datos de cero partes son un componente de los datos de primera mano y deben administrarse de acuerdo con las regulaciones de privacidad. Proporciona los mismos beneficios que otros tipos de datos, incluida la capacidad de crear experiencias personalizadas y relevantes.
Métodos de recolección de datos
Según los tipos de datos y metodología de recolección, TechTarget hace referencia a las principales herramientas para recabar información. Algunos implican el uso de tecnología, mientras que otros son procedimientos manuales.
- Observación directa de individuos, comportamientos o procesos, mayormente usadas para datos cualitativos.
- Grupos focales y entrevistas individuales (También para datos cualitativos).
- Diseño y aplicación de encuestas, cuestionarios, que pueden ser de tipo abierto o cerrado, implementados en línea, vía telefónica o en persona.
- Formulario o listas de cotejo, generalmente limitados a respuestas binarias y/o cerradas.
- Recopilación de comentarios o interacciones en redes sociales, foros, blogs.
- Recopilación automatizada vía dispositivos inteligentes, bots de captura, sensores o maquinaria.
- Software automatizado para recopilación de información vía sitios web, o aplicaciones móviles.
- De la mano con lo anterior recopilación en línea de información online vía búsquedas, preferencias en sitio, píxeles y/o cookies.
- Seguimiento transaccional de datos, por ejemplo, los datos y comportamientos de compra online.
- Recopilación de información vía firmas especializadas o bases de datos de terceros.
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Herramientas de recolección de datos
Las empresas pueden tener disponibles una amplia variedad de datos para hacer análisis, que van desde datos de transacciones financieras, datos de ventas, datos de clientes, datos de redes sociales, datos de sensores, entre otros. Las herramientas que se utilizan para recopilar datos pueden variar dependiendo del tipo de datos que se quieran recopilar. Algunas herramientas comunes incluyen:
- Herramientas de seguimiento de sitios web y análisis de redes sociales, como Google Analytics, Facebook Insights y Twitter Analytics, que permiten a las empresas analizar la actividad de sus sitios web y perfiles en redes sociales.
- Software de automatización de marketing, como HubSpot y Marketo, que recopilan datos sobre las interacciones de los clientes con los correos electrónicos de marketing y las páginas de destino.
- Herramientas de monitoreo de servidores y aplicaciones, como Nagios y Zabbix, que recopilan datos sobre el rendimiento de los servidores y aplicaciones.
- Herramientas de IoT (Internet de las cosas), como sensores y dispositivos conectados, que recopilan datos sobre el entorno y los dispositivos.
- Herramientas de minería de datos y análisis estadístico, como Python, R y SAS, que permiten a las empresas analizar grandes conjuntos de datos y encontrar patrones y tendencias.
En general, las herramientas de análisis de datos más efectivas dependerán de los tipos de datos que la empresa quiera recopilar y analizar, así como de las habilidades técnicas y recursos disponibles.
Recolección de datos – Conclusión
La transformación digital ha modificado la manera de manejar los negocios. Incentivando la automatización de procesos a través de diferentes tecnologías como CRM, internet de las cosas (IoT), robótica, inteligencia artificial, entre otras.
Esta alta conectividad nos ha dado acceso a diferentes tipos de información, que antes no estábamos en capacidad de analizar y como empresas, se debe reconocer lo valioso que es el tener acceso a todas estas fuentes de información, para fomentar el crecimiento y garantizar la competitividad de la empresa.
Es importante utilizar métodos de recolección de datos que nos permitan obtener de una manera estructurada, la información de las diversas fuentes digitales. Datos que servirán de entrada a los diferentes mecanismos de análisis de datos para impulsar la toma de decisiones de la empresa.
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