Analítica y calidad de datos
Comprende las respuestas, y el trabajo de campo que hay detrás
Explora los resultados con denominadores derivados del cuestionario, identifica patrones de recopilación sospechosos, compara segmentos y deriva los hallazgos a las personas que deben actuar. Para la estimación ponderada y correcta según el diseño, consulta el motor de inferencia.
La mayoría de las herramientas de encuestas te entrega un montón de gráficos y deja el análisis para lo que puedas reconstruir en SPSS o en una hoja de cálculo. FlexiSurvey lee la misma definición del formulario que recopiló los datos, así que sabe a quién se le mostró realmente cada pregunta y qué tipo de respuesta espera. Esa comprensión del formulario mantiene honestos tus denominadores, elige el resumen adecuado para cada tipo de pregunta y conserva «Se negó a responder», «No sabe» y «N/D» como respuestas distintas en lugar de mezclarlas con tus cifras.
Esta página abarca la exploración, el análisis descriptivo, la revisión de la calidad de datos, el análisis de texto abierto y de impulsores, y la conversión de un hallazgo en seguimiento. Las pruebas clásicas de significación para muestras simples (con tamaños del efecto y pistas sobre los supuestos) conviven con la exploración; la estimación ponderada y correcta según el diseño, donde los estratos y los conglomerados cambian la varianza, vive en su propia página de inferencia para que ambas no se confundan.
Lo que puedes hacer
4 pilares: cada uno se detalla más abajo con viñetas y una captura de pantalla.
Exploración que entiende el formulario
Denominadores del cuestionario, la estadística adecuada para cada tipo de pregunta, segmentos y tiempo.
Comprobaciones de calidad de datos
Marca los registros que merecen revisión humana, sin etiquetarlos automáticamente como inválidos.
Texto e impulsores
Sentimiento, temas y relaciones de impulsores como apoyo a la revisión, con el modelo de IA y sus límites declarados.
Cierre del ciclo
Crea una tarea o un caso a partir de una regla de respuesta, asigna un responsable, sigue el plazo, envía el evento.
Análisis que entiende el enrutamiento de la encuesta
FlexiSurvey usa la definición del instrumento para distinguir una pregunta omitida de una respuesta faltante y para presentar resúmenes adecuados al tipo de pregunta, de modo que un 40 % en blanco en una pregunta mostrada solo a un subgrupo se lee como no preguntada en lugar de faltante, y nunca se te ofrece una media sobre una categoría o una escala de valoración donde induciría a error. Las pruebas clásicas de significación para muestras simples se reportan con tamaños del efecto y pistas sobre los supuestos; para la estimación ponderada y correcta según el diseño, consulta el motor de inferencia.
- Frecuencias y distribuciones
- Medianas y resúmenes de respuestas ordenadas
- Coocurrencia en preguntas de selección múltiple
- Comparación por segmentos y a lo largo del tiempo, con sugerencias inteligentes de tabulación cruzada
- Tratamiento explícito de «Se negó a responder», «No sabe» y «No aplicable»
Revisa la calidad de los datos antes de informar
Los datos de campo solo son tan buenos como el trabajo de campo que hay detrás. FlexiSurvey ejecuta comprobaciones de integridad conservadoras en cada conjunto de datos y las muestra como un panel permanente, sin configuración y sin una herramienta aparte que comprar, para que los revisores y los responsables de M&E puedan detectar los casos sospechosos antes de que queden integrados en un informe, en lugar de descubrirlos después de que lo haga un donante. Los registros marcados se sacan a la luz para su revisión, no se marcan automáticamente como inválidos.
- Entrevistas inusualmente cortas
- Respuestas en línea recta o matrices de baja varianza
- Valores atípicos numéricos y concentración en dígitos
- Patrones de envío duplicados o inusuales
- Comparaciones por encuestador, sitio y tiempo
Analiza el texto abierto y los impulsores clave
Saca a la luz el sentimiento, los temas recurrentes y los impulsores más asociados a un resultado, como las preguntas que mueven una puntuación NPS, y preséntalos como apoyo a la revisión en lugar de conclusiones automáticas. Cuando se usa asistencia de IA, se declara: los resúmenes narrativos los genera Claude de Anthropic a partir de hechos de resultados desidentificados y preagregados, nunca filas de respuestas en bruto, y cada salida la comprueba un validador que rechaza cualquier número o afirmación que los datos no respalden.
- Extracción de sentimiento y de temas en texto abierto
- Análisis de impulsores, incluido qué mueve una puntuación NPS, con comparación por segmentos
- «Explica estos resultados» en lenguaje sencillo, fundamentado en tus cifras y validado
- Proveedor de IA, tratamiento de datos y limitaciones declarados, no insinuados
Convierte un hallazgo en seguimiento
El análisis solo importa si cambia algo. Crea una tarea o un caso a partir de una regla de respuesta, asigna un responsable, sigue el plazo con recordatorios y envía el evento a un sistema conectado. Los paneles delimitados por rol hacen que un responsable de primera línea vea solo sus propios casos abiertos mientras la dirección ve toda la cola: la diferencia entre medir algo y actuar sobre ello.
- Crea una tarea o un caso a partir de una regla de respuesta
- Asigna un responsable y sigue el plazo con recordatorios
- Envía el evento a tu CRM o sistema de tickets mediante webhooks
- Paneles delimitados por rol: el personal de primera línea ve los suyos, los directivos ven la cola
Cómo funciona
El flujo típico, desde la configuración hasta el resultado.
Llegan las respuestas
Desde la web, el móvil, SMS, QR o el widget: todas las respuestas llegan a un único lugar.
Se ejecutan el análisis y las comprobaciones de calidad
El perfilado que entiende el formulario, los resúmenes descriptivos, el sentimiento y los marcadores de calidad de datos se calculan con denominadores que respetan tu lógica de salto.
Se asigna la acción
Las reglas se activan: un detractor al responsable de CX, una puntuación baja al gerente de tienda, texto abierto que mencione «facturación» a soporte.
Combina bien con
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Para estimaciones ponderadas y correctas según el diseño, regresión y pruebas validadas frente a R.
Crea preguntas que alimenten un análisis limpio.
Segmenta los resultados por idioma.
Paneles delimitados por rol para cada equipo.
Conoce la historia completa del cierre del ciclo.
Analiza un conjunto de datos de muestra con la lógica de tu propio cuestionario
Perfilaremos una encuesta de muestra en directo, valores faltantes honestos, la estadística adecuada por pregunta, marcadores de calidad de datos, y luego ejecutaremos un hallazgo de cierre del ciclo de principio a fin. Unos 20 minutos.
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