La precisión se diseña. Los datos se validan. La confianza se gana.
No sólo hacemos encuestas, diseñamos procesos que generan datos confiables, certeros y útiles para la toma de decisiones.
Nuestro enfoque combina ciencia, diseño metodológico y validación estadística en tres capas que trabajan en conjunto para garantizar resultados precisos y transparentes.
“Hoy, los datos abundan. Las respuestas no. Nuestra metodología y rigor existe para cerrar esa brecha.”
Capa de Diseño: Construcción metodológica ad hoc
Todo estudio comienza en la primera pregunta. Aquí trabajamos directamente con el cliente para definir la pregunta de investigación correcta, las hipótesis clave y las variables que realmente importan. determinamos el tamaño de muestra adecuado según el nivel territorial y establecemos la precisión necesaria.
En esta etapa construimos un marco metodológico a la medida. Nada es genérico y nada se deja al azar. Diseñamos una arquitectura conceptual y estadística creada específicamente para responder a las necesidades del cliente.
La primera capa valida la base: estamos midiendo lo correcto, de la forma correcta.
Capa de Instrumento y levantamiento: Del diseño a la experiencia
Una metodología sólida necesita un instrumento igual de sólido. Por eso nuestros cuestionarios se diseñan especialmente para entornos digitales, considerando claridad, carga cognitiva, flujo natural, filtros, controles de atención y verificación y bloqueo de IPs.
El levantamiento también se adapta a los objetivos: a través de reclutamiento digital inteligente (mediante instrumentos de auction para alcanzar segmentos específicos) o a través de técnicas de emparejamiento en paneles.
Lo importante no es solo recolectar respuestas, sino garantizar que la muestra final sea coherente con el diseño de la Capa 1 y con la población.
Aquí validamos que los datos ingresen al proceso con la calidad adecuada.
Capa de Validación Estadística: Los datos se afinan y las respuestas aparecen
Una vez que recolectamos los datos, aplicamos técnicas estadísticas avanzadas que permiten refinar la muestra y reducir los sesgos propios del entorno digital. Utilizamos procedimientos como raking y propensity weighting para alinear la muestra con la población objetivo y corregir diferencias en la probabilidad de participación. Después realizamos análisis de sensibilidad, probamos distintos modelos y seleccionamos el que mejor equilibrio ofrece entre estabilidad y precisión.