Entrega de resultados de investigación
Un tracking de marca, un estudio de segmentación, un análisis de drivers de satisfacción. Los números están listos. Falta un lugar donde quien decide pueda explorarlos.
Plataformas de análisis a medida para investigación de mercados
Las herramientas genéricas de gráficos entregan lo que está en el menú. Dash Lab construye para cada estudio una plataforma propia: matrices, segmentación, análisis de drivers, prueba de significancia e infografía ejecutiva, todo diseñado en torno a la decisión que el cliente debe tomar, con la base junto a cada número.
Datos ilustrativos. Las escenas avanzan solas.
01 El trabajo
Los resultados de tracking, de segmentación y de ad hoc llegan al cliente por herramientas genéricas de gráficos. Muestran bien lo que está en el catálogo. El análisis que la investigación pide rara vez está ahí.
Un tracking de marca, un estudio de segmentación, un análisis de drivers de satisfacción. Los números están listos. Falta un lugar donde quien decide pueda explorarlos.
El resultado va a una herramienta de paneles de uso general, que ofrece barras, líneas y tortas de catálogo. Lo que la herramienta no dibuja, un mapa perceptual, una prueba de significancia, un perfil de clúster, se queda en la presentación estática o en la hoja de cálculo.
El analista adapta la pregunta a lo que la herramienta puede mostrar. La matriz de importancia y desempeño se vuelve dos tablas. La significancia se revisa a mano. Y el cliente recibe un panel igual al de cualquier otro proveedor.
Cada dashboard se diseña en torno a la pregunta del cliente, con los gráficos y los análisis estadísticos que esa pregunta exige, de la matriz a la infografía ejecutiva, con su marca y sus cortes.
Basta de dashboards sin interés, hechos en plataformas que no logran profundizar en lo que importa y que no tienen ni el diseño ni las funciones que resuelven el dolor del cliente.
02 Qué construye
Cada bloque de abajo es un método que Dash Lab construye a medida, mostrado en la vista previa animada con datos ficticios. El ejemplo en vivo, una vitrina automotriz, corre los filtros, el análisis de abandono, el tracking y el mapa de calor. En un proyecto, los bloques siguen tu estudio.
Matricesimportancia × desempeño, mapa perceptual
Matriz de importancia y desempeño con cuadrantes, y mapa perceptual que pone marcas y atributos en el mismo plano. Cada gráfico se dibuja para la lectura, con la base y el corte al lado.
Segmentaciónun perfil por clúster
El perfil de cada clúster en gráfico de radar, la composición del mercado en barra apilada y la ficha del segmento con los atributos que lo distinguen. Los filtros globales recortan todo.
Análisis de driverscoeficiente con intervalo de confianza
Regresión o importancia relativa por atributo, con el coeficiente y su intervalo de confianza dibujados como barra de error. Quien lee ve qué pesa y cuánta incertidumbre hay en cada barra.
Significancia integradadentro de la tabla
Prueba t, chi cuadrado o prueba de proporciones, definidas con el equipo de investigación e integradas en la tabla. El valor p queda en la celda, con marcas de subida y de caída, y la base baja se señala y se mantiene visible.
Tracking por ola12 semanas en el ejemplo en vivo
Motivos e indicadores ola a ola, con la base de cada período y la diferencia frente al anterior probada. Los filtros globales recalculan todos los gráficos: 7 en el ejemplo en vivo.
Infografía ejecutivauna página
Una infografía de una página armada con los mismos datos: números grandes, mapa por región, cascada de drivers de precio y filas de íconos. Sale del dashboard lista para la reunión.
03 Método
Dash Lab es un servicio entregado como producto. Cada plataforma se construye para un estudio, y el cliente aprueba el diseño antes de que exista un solo gráfico.
Mapeamos las decisiones que el estudio debe apoyar y quién va a abrir el dashboard.
El diseño sigue la pregunta.
El dashboard se alimenta de los datos que tu recolección ya genera. Variables, ponderaciones y bases se revisan contra tus tablas.
Los números coinciden con tu tabulación antes de empezar el diseño.
Pantallas, filtros, gráficos y análisis estadísticos se eligen para este estudio, y se dibujan desde cero cuando el método lo pide, con la marca del cliente.
Apruebas el diseño antes de la construcción.
Prueba de significancia, intervalo de confianza, tamaño de base y aviso de base baja entran en los propios gráficos y tablas.
Ninguna diferencia se marca sin la prueba.
El equipo que condujo el estudio recorre cada pantalla y las combinaciones de filtros que importan.
Nada llega al cliente sin revisión.
Cada cliente accede a su propia plataforma, que se actualiza con cada nueva ola o carga de datos.
El dato de un cliente nunca aparece para otro.
04 Qué hay detrás
Los cuatro números de abajo describen la vitrina automotriz, que funciona con datos ficticios. Tu proyecto define sus propios filtros, períodos y límites.
Para estudios cuyo resultado debe ser explorado por quien decide, ola tras ola, con el análisis que la investigación pide y sin un pedido nuevo por cada corte.
05 Preguntas
Dash Lab es un servicio de Cassi.ai entregado como producto: una plataforma interactiva de análisis de investigación construida a medida para cada estudio. El dashboard se diseña en torno a la pregunta del cliente, con los gráficos y los análisis estadísticos que esa pregunta exige, diseño, filtros y pruebas propios, y la base junto a cada número.
Las herramientas genéricas de gráficos, como Power BI, Tableau y Looker, entregan lo que está en el menú: barras, líneas, tortas y tablas, iguales para cualquier negocio. Sirven bien para reportes operativos. Una plataforma de Dash Lab se construye para un estudio de investigación: matriz de importancia y desempeño, mapa perceptual, perfil de clúster, análisis de drivers con intervalo de confianza y prueba de significancia entran diseñados para la pregunta, con la base junto a cada número. Lo mismo vale para el panel que viene incluido con la herramienta de recolección.
De los datos que el estudio ya produce, sea lo que genera tu herramienta de recolección o tu propia base de datos. Antes de empezar el diseño, variables, ponderaciones y bases se revisan contra tu tabulación, para que el dashboard muestre los mismos números en los que tu equipo ya confía.
La prueba se define con el equipo de investigación en cada estudio y se integra en las tablas: prueba t para medias, chi cuadrado o prueba de proporciones para porcentajes. El valor p queda en la celda, con marcas de subida o de caída significativa. En el ejemplo en vivo, cada diferencia semanal se prueba contra la semana anterior. Ninguna diferencia se destaca sin la prueba.
El dashboard mantiene el número visible y lo señala como base baja. En el ejemplo en vivo, el aviso aparece por debajo de 25 entrevistas. Todo porcentaje se muestra con su base, para que quien lee el gráfico sepa cuántas personas hay detrás.
Filtros globales y tarjetas de indicadores, embudo, tracking por ola, mapa de calor, mapa de árbol, matriz de importancia y desempeño, mapa perceptual, gráfico de radar y barra apilada de composición para segmentación, coeficiente de regresión con barra de error para análisis de drivers, panel de pruebas t y chi cuadrado, gráfico de cascada, mapa por región e infografía ejecutiva de una página. La lista crece con el estudio: si la pregunta pide un gráfico que no existe en ningún catálogo, se dibuja.
Sí. Diseño, colores y tipografía se definen por proyecto. Un instituto puede entregar la plataforma con su propia marca o con la marca del cliente final. Dash Lab nunca entrega una plantilla genérica con el logotipo cambiado, y el dato de un cliente nunca aparece para otro.
Una vitrina de investigación de mercado automotriz con datos ficticios: 7 filtros globales, tarjetas de indicadores por segmento, un análisis de abandono de compra en 6 etapas del recorrido, 12 semanas de motivos con base, diferencia semanal y significancia, un mapa de árbol de motivos y un mapa de calor de etapa por motivo. Las matrices, la segmentación, el panel de pruebas estadísticas y la infografía aparecen en la vista previa animada de esta página.
Envía la pregunta que el estudio debe responder y una muestra de los datos que ya produce. Volvemos con un diseño, los gráficos y los análisis que sostendría.