Este es un post de invitado escrito por Bruno Colin, CTO de Strategir, mentor en investigación de mercado y datos durante más de 30 años. Especialista en innovación y optimización de procesos, Bruno ha trabajado en empresas como Nielsen, Mediametrie, Worldpanel, TNS y GfK. Fue miembro del consejo de ESOMAR durante cuatro años. Conecta con él en LinkedIn.
Desde hace tiempo, la industria de la investigación de mercados ha afirmado estar al margen de las ciencias del comportamiento. Tanto en términos de recopilación de información como de análisis y tratamiento de esta información, transformando los hechos en insights.
En ese período de tiempo, reciente en "absoluto" pero muy lejos hablando digitalmente, el mundo pre-digital era bastante fácil de rastrear. Los medios eran pocos y fáciles de identificar, las compras y las fuentes de motivación (en términos generales) eran medibles (incluso aunque la maquinaria necesaria fuera costosa en tiempo y dinero, pero resultaba factible). El "universo del consumo" era conocido, acotado. Estoy hablando del comienzo de este siglo, máximo hace 15 años.
Durante esta época dorada, la analítica se dedicó a la comprensión, a veces un poco para pronosticar con Prueba de Mercado Simulado. El objetivo principal era demostrar alguna relación causal entre las acciones de marketing y los efectos en las ventas.
Hoy, la situación es totalmente diferente. No voy a describirla (no es el propósito de este artículo), pero la posición monopólica del market research se ha reducido en menos de cinco años.
Las empresas de tecnología han entrado en el juego y han venido a enriquecer el ecosistema. Cada nuevo dispositivo/aplicación digital o posibilidad ha generado una potencial solución única para rastrear el comportamiento asociado a una nueva habilidad. Cada semana, una nueva start up surge afirmando ser capaz de rastrear este nuevo objeto conectado, o el journey digital en alguna parte de la web, o el tráfico de peatones, o el parpadeo individual de los ojos o... lo que sea.
Nuestro entorno "pacífico" se ha convertido de repente en un campo de batalla con cientos de posibles soluciones "definitivas". Hoy estamos rodeados de datos, de cualquier tipo, en tiempo real. Es un terremoto, una pesadilla para los investigadores.
Paralelamente, las estadísticas han cambiado su vocabulario: Data Process pasó a llamarse Data Scientist, Data Base se transformó en Big Data o Data Lake, Forecast en Deep Learning o AI... y nacieron nuevas empresas. Reivindicando su verdad, su conocimiento, sus capacidades (no tanto su experiencia, ya que son muy jóvenes).
Estas compañías se han desarrollado en paralelo a la investigación de mercados tradicional, incluso algunas se han convertido en unicornios. Un atributo clave que podemos reconocerles es su agilidad para reinventarse y dar un giro a su modelo de negocio, para remodelar, en tiempo real, su solución.
Al mismo tiempo, las principales empresas de market research no cambiaron. Han integrado algunos (pocos) analistas, han comenzado a recopilar datos de manera un poco distinta, y finalmente siguen su ruta como si de un transatlántico se tratara. Algunos han sufrido, pero la mayoría sobrevivieron. En ese momento, no podemos decir que hayan cambiado drásticamente su modelo a uno más moderno, quizás es más bien un "efecto camaleón".
Desde mi punto de vista, he aquí algunas consideraciones importantes:
El futuro cercano, y veo signos positivos de ello, habrá llegado cuando:
¿Y nuestros clientes?
Entonces sí vamos a poder decir que las barreras entre las industrias de investigación de mercados y analítica habrán caído. Porque ya no habrá un muro, sino integración y colaboración. Un mundo abierto. Por lo menos.
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