# Dash Lab: dashboards de investigación hechos para tu pregunta

Dash Lab es un servicio de [Cassi.ai](https://www.cassiai.com) entregado como producto: una plataforma interactiva de análisis de investigación construida a medida para cada estudio. Las herramientas genéricas de gráficos entregan los gráficos de su menú, iguales para cualquier negocio. Dash Lab diseña el dashboard en torno a la pregunta del cliente, con los gráficos y los análisis estadísticos que esa pregunta exige: matriz de importancia y desempeño, mapa perceptual, perfil de clúster, análisis de drivers con intervalo de confianza, prueba de significancia dentro de las tablas, tracking por ola, mapa de calor, embudo e infografía ejecutiva de una página. Los filtros recalculan todos los gráficos y todo porcentaje muestra su base.

## Todo estudio termina en el mismo menú de gráficos.

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.

- Tema: 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.
- Cómo se hace hoy: Una herramienta genérica de gráficos, más un PowerPoint. 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 dolor: El análisis que importa queda fuera del panel. 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.
- Dónde entra Cassi.ai: Una plataforma construida para el estudio. 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.

## El análisis que el estudio pide, dentro del dashboard.

- Matrices ("¿Qué atributo merece inversión primero?"): 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.
- Segmentación ("¿Quiénes son nuestros segmentos y en qué se diferencian?"): 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 drivers ("¿Qué pesa más en la satisfacción o en la intención?"): 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 integrada ("¿Esa diferencia es real o es ruido?"): 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 ola ("¿Qué cambió desde la última ola?"): 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 ejecutiva ("¿Cómo llevo esto al directorio?"): 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.

## Seis pasos, de la pregunta de negocio a la próxima ola.

1. Partir de la pregunta. Mapeamos las decisiones que el estudio debe apoyar y quién va a abrir el dashboard. El diseño sigue la pregunta.
2. Leer los datos que el estudio ya produce. 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.
3. Diseñar pantallas, gráficos y análisis. 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.
4. Integrar la estadística. 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.
5. Validar con el equipo de investigación. El equipo que condujo el estudio recorre cada pantalla y las combinaciones de filtros que importan. Nada llega al cliente sin revisión.
6. Publicar y actualizar. 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.

## Números del ejemplo en vivo, dichos con su alcance.

- 7: filtros globales en el ejemplo en vivo
- 12: semanas de tracking en el ejemplo en vivo
- 6: etapas del recorrido en el ejemplo en vivo
- <25: tamaño de base que activa el aviso de base baja en el ejemplo en vivo

## Lo que nunca hace

- Nunca muestra un porcentaje sin su base.
- Nunca esconde una base baja. La señala y mantiene el número visible.
- Nunca marca una diferencia como significativa sin la prueba.
- Nunca entrega una plantilla genérica con el logotipo cambiado.
- Nunca expone el dato de un cliente a otro.

## Para quién es

Institutos que entregan tracking, Equipos de insights, Equipos de marca y CX, Consultoras. 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.

## Preguntas y respuestas

### ¿Qué es Dash Lab?

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.

### ¿En qué se diferencia de Power BI, Tableau o Looker?

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 dónde vienen los datos?

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.

### ¿Cómo funciona la prueba de significancia en el dashboard?

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.

### ¿Qué pasa cuando un filtro deja pocas entrevistas?

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.

### ¿Qué análisis y gráficos construye Dash Lab?

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.

### ¿El dashboard puede seguir nuestra marca y la marca de nuestro cliente?

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.

### ¿Qué se puede ver en el ejemplo en vivo?

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.

## Trae la pregunta que tu dashboard actual no responde.

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. https://dashlab.cassiai.com/es/#acesso