Introduction
La investigación programática consiste en la compraventa automatizada de respuestas a encuestas en un mercado. En los sistemas de este tipo las transacciones se producen automáticamente, sin que haya prácticamente intervención humana.
El muestreo programático tiene muchas ventajas frente al proceso de muestreo manual tradicional que, a menudo, se basaba en hojas de cálculo y correos electrónicos. Las empresas pueden aumentar su eficiencia a gran escala, reducir los costes y los índices de error, mejorar los sistemas antifraude y recurrir con facilidad a un repositorio de entrevistados de todo el mundo.
Todo esto pinta genial, pero, ¿cómo pueden los investigadores y los profesionales de la información aprovechar de verdad las respuestas de calidad para la investigación programática?
¿Quieres saber por qué es tan importante para los compradores mantener la calidad en las investigaciones programáticas? Jimmy Snyder, vicepresidente de Confianza y Seguridad, y Shelby Downes, gerente sénior de Programas, nos explican los mejores métodos para mantener la calidad en este contexto de continuos cambios.
Soluciones avanzadas para obtener la información exacta
A los compradores de datos para investigaciones programáticas les suele preocupar la autenticidad de los mismos, si las respuestas que obtienen proceden de personas reales y si son fiables para obtener información concreta.
«El fraude ha aumentado mucho en los últimos cinco años», afirma Snyder. «Hemos sido testigos del alarmante crecimiento de los grupos organizados dedicados al fraude y el de sus ataques coordinados en nuestro sector».
Una de las medidas más importantes que ha tomado Cint para bordar el fraude y garantizar la calidad y exactitud de sus datos es la implantación de su modelo de puntuación de confianza, Trust Score. Trust Score, la pieza central de nuestro compromiso por ofrecer información real de personas reales, predice el fraude antes de que suceda. Su modelo inteligente de aprendizaje automático evalúa el comportamiento de los participantes para descartar los datos de mala calidad, ya que pueden menoscabar la obtención de información de calidad sobre los consumidores.
Cuando un participante accede al flujo de una encuesta, el modelo Trust Score de Cint evalúa su actividad anterior y la compara con nuestro enorme repositorio de datos para valorar su autenticidad en función de unos criterios predeterminados.
En pocas palabras, combatimos a los bots con bots.
Además de Trust Score, Cint ofrece en Cint Exchange, el mercado de investigación más grande del mundo, otras funciones automatizadas de campo que pueden mitigar el fraude, como el equilibrado de cuotas con IA.
También influyen las mezclas de las muestras. Para mezclar correctamente las muestras es necesario controlar los paneles que aportan entrevistados al proyecto. Esto ayuda a garantizar la representatividad a lo largo del tiempo y a evitar los sesgos al impedir que la mayoría de una muestra proceda de ciertos paneles.
«Con Cint, los compradores controlan la mezcla de sus muestras. Así, se aseguran de mantener las proporciones de la oferta y eliminar los sesgos», añade Jimmy Snyder. «Nuestros equipos de cuentas siempre pueden ayudar a obtener la mejor mezcla para el modelo de negocio de cada cliente».
Las funciones de campo automatizadas también tienen su importancia. «Los defraudadores suelen utilizar ataques rápidos en los que apuntan a una encuesta determinada y la inundan con respuestas totalmente falsas», confirma Shelby Downes. «Con Automated Fielding, nuestro asistente automático de tareas de campo, los clientes pueden controlar la velocidad a la que fluyen las muestras hacia los proyectos. Así, a los defraudadores les resulta más difícil completar todas las cuotas antes de que los clientes puedan comprobar los datos y dar la alarma».
Ahorro de tiempo y costes
Los métodos de investigación tradicionales son caros en cuanto a tiempo y dinero, y un enfoque programático puede ahorrar tiempo y dinero.
Si la calidad de los datos es mala, puede que los compradores no completen las cuotas y tengan que repetir las encuestas. Desde el punto de vista de la oferta, los clientes que venden datos también pueden sufrir rechazos y tener que asumir los costes que conllevan.
Además, el gasto en general es mayor porque se necesitan soluciones antifraude avanzadas. Los límites presupuestarios siguen siendo un problema para los profesionales de la investigación de mercado y la información, así que, ¿cómo combinamos calidad y precio?
Como explica Shelby Downes, «los investigadores solo tienen que configurar el proyecto, dejarlo en ejecución y dedicarse a otras prioridades. El conjunto de comprobaciones de calidad de Cint verifica automáticamente las muestras a medida que fluyen hacia el proyecto. Si detectamos errores que restringen las muestras, incluso podemos enviar una alerta automática a los investigadores».
En relación con los clientes que demandan datos de estudios de mercado, el tiempo suele ser tan escaso como el dinero. Los profesionales tienen que cumplir unos plazos para presentar las conclusiones de la investigación y, en el peor de los casos, si los datos son de mala calidad, podrían perder clientes muy valiosos.
«Los profesionales no tienen que dedicar tiempo a buscar a los candidatos adecuados, ya que los modelos programáticos les ofrecen un conjunto de entrevistados perfectamente perfilados de todo el mundo a la espera de encuestas», añade Downes.
«Los clientes configuran las cuotas para obtener una muestra representativa en la encuesta», sigue Downes. «Sin embargo, con las plantillas de Cint pueden ahorrar tiempo y elegir una de las que diseñadas por nosotros o crear las suyas propias».
Cint invierte mucho en sus soluciones tecnológicas y operativas de calidad, y ofrece a sus clientes muchas formas de automatizar la gestión de proyectos y reducir el tiempo que dedican a las encuestas.
No hay que ignorar el factor humano
Aunque las soluciones tecnológicas avanzadas son importantísimas para garantizar la calidad de los datos y en la investigación programática, las personas siguen siendo esenciales para modelar la calidad de toda investigación.
En Cint lo sabemos, y aportamos nuestros recursos humanos en todos nuestros programas operativos, lo que nos permite poner en práctica medidas y procesos que detectan lo que la tecnología automatizada pasa por alto. Además, Cint aprovecha este modelo centrado en las personas para innovar en nuestros productos y mejorar la protección que ofrecemos con Cint Exchange.
«Los programas de operaciones de Cint están diseñados para gestionar y mantener la calidad en todos nuestros pilares: compradores, proveedores, entrevistados, productos y servicio/operaciones», afirma Downes.
Por ejemplo, contamos con sistemas que señalan reconciliaciones anómalas que podrían estar causadas por errores del comprador, como rechazar todas las encuestas completadas. Nuestra tecnología revierte automáticamente esos rechazos en encuestas completadas y alerta al comprador para que lo evalúe y reconcilie correctamente. Y si necesita ayuda adicional, cuenta con nuestro personal para ello.
Como explica Downes, «las personas trabajan a la par con la tecnología para asegurarnos de obtener los mejores resultados posibles».
Conclusion
Por sí sola, la tecnología no puede garantizar unos datos de calidad impecable. El factor humano sigue siendo esencial para garantizar que las medidas de control de calidad sean completas y eficaces.
En Cint, la tecnología y las personas trabajan al unísono para ofrecer la información más exacta y fiable posible, con la que los profesionales puedan superar los retos de la investigación programática y aprovechar al máximo sus ventajas.
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