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24 Abr

Encuestas, correlación y acciones de mejora (3 de 3)

chart2Para prestar servicios de TI de manera competitiva es necesario comprender el punto de vista de nuestros usuarios y clientes, especialmente en algo tan relevante como su grado de satisfacción. En este artículo explicaremos cómo enfocar esto apoyándonos de sencillas herramientas estadísticas.

Continuamos lo indicado en el artículo anterior intentando mejorar la propuesta de análisis de la satisfacción según distintas preguntas de una encuesta usando una encuesta que ofrece respuestas a cuatro preguntas.

En la siguiente tabla vemos los resultados de las preguntas por las dimensiones (P1, P2 y P3), la pregunta por el constructo (P4) y el coeficiente de correlación de Pearson entre las preguntas P1, P2 y P3 y la pregunta P4. 

P1

P2

P3

P4

4

3

4

4

3

2

4

3

4

0

4

4

1

5

4

2

4

2

3

4

4

2

4

4

1

1

3

1

2

4

5

3

M

2,88

2,38

3,88

Cor

94,72%

-18,86%

22,27%

Como dijimos en el artículo anterior, el valor más alto del coeficiente de correlación nos permite saber la pregunta (dimensión) que más correlaciona con la satisfacción. En nuestro caso, la dimensión que analice la pregunta P1 es la que más aproxima el resultado de la satisfacción en general (que aparece en la pregunta P4). 

Si el lector tiene conocimientos de estadística, por favor, lea la nota 1 al final del artículo.

Conocido esto, la pregunta es: ¿qué podemos hacer para aprovechar este hecho y mejorar la satisfacción de los usuarios y clientes?

En mi opinión, intentaría dos cosas:

  • Lo primero sería mantener lo que se proponía en la primera parte del artículo: calcular la pregunta que peor promedia (dato M) y emprender acciones de mejora en ella. Sin duda los clientes están muy poco satisfechos en ese aspecto y merecen que pongamos el foco para mejorar ahí.

  • Lo segundo sería identificar la pregunta con mayor correlación e intentar acciones de mejora en ella. No podemos estar seguros de que obtengamos un aumento de la satisfacción (lea la nota 2 al final del artículo) pero a priori parece un posible quick win para conseguir una mejora rápida.

Terminamos el artículo recordando que el autor es ingeniero, no matemático, y por tanto utiliza la estadística como una herramienta para buscar soluciones razonables, no verdades absolutas ni teorías científicas que requieran una dedicación de tiempo y recursos inasumibles por un departamento de TI al uso.

NOTA 1

Correlación no implica causalidad (que donde haya un atasco sea un probable ver un policía de tráfico no nos permite asegurar que la presencia de un policía de tráfico provoca un atasco). Este artículo lo explica muy bien.

Sin embargo, en nuestro caso, al calcular la correlación entre un constructo y sus dimensiones parece menos temerario afirmar que exista una relación de causalidad.

NOTA 2

No podemos garantizar que una dimensión tenga una oportunidad de mejora infinita, por eso no podemos garantizar que insistir en la dimensión con mayor correlación provoque una mayor satisfacción.

Para entender esto suponga que usted tienen un negocio de alquiler de coches y que el aspecto que más correlaciona con la satisfacción es la potencia de los coches. Si usted alquila coches de 100 CV y pasa a alquilar coches de 150 CV quizás la satisfacción mejore, pero si alquila coches de 200 CV y pasa a alquilar coches de 400 CV quizás no note mejoría alguna en la satisfacción porque sus clientes no aumentan su valoración a partir de cierto límite.

Sin embargo, es cierto que sin más datos tampoco podemos afirmar lo contrario, por lo que no debemos dejar pasar la oportunidad de intentarlo (aunque sea pilotanto una acción de mejora en un subconjunto de los usuarios y clientes) para ver si se confirma y, en caso afirmativo, generalizar la mejoría al resto.

 José Luis Fernández

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