El mundo de los datos: data science y machine learning

1

Aprende ciencia y análisis de datos para optimizar las estrategias de tu negocio

2

Retos para aprender ciencia de datos

3

¿Qué es ciencia de datos y big data? ¿Cómo afectan a mi negocio?

4

¿Qué tipo de información podemos analizar?

5

¿Cómo crear empresas y culturas data-driven?

6

¿Qué es inteligencia artificial y machine learning?

7

¿Qué es deep learning? Análisis de imagen, audio y video

Herramientas y roles de trabajo en ciencia de datos

8

Flujo de trabajo en ciencia de datos: fases, roles y oportunidades laborales

9

Herramientas para cada etapa del análisis de datos

10

¿Qué es y cómo usar una base de datos relacional con SQL?

11

Cómo estructurar queries en SQL

12

Conflictos y retos actuales sobre la ética y tratamiento de datos

Problema de negocio: análisis

13

Aplica técnicas de storytelling para convertir problemas de datos en historias

14

Cómo estructurar un caso de negocio

15

Análisis cuantitativo en un caso de negocio

16

Análisis cualitativo en un caso de negocio

17

Fusión cuanti-cualitativa en un caso de negocio

18

¿Qué es minería de texto? ¿Cómo usarla para obtener información adicional?

19

Variación de comportamientos a partir de la geolocalización

Problema de negocio: implementación

20

Acciones, algoritmos y toma de decisiones según los resultados del análisis

21

Apuntes y cursos para aprender ciencia de datos

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Análisis cualitativo en un caso de negocio

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Recursos

Aportes 181

Preguntas 17

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Clusterizar: Agrupar las problemáticas, motivaciones y contactos por parte de los clientes a las que nos enfrentamos. Este ejemplo se clasificaron en 4 categorías las más de 500 tipos contactos:

  • Motivación económica. Buscan que se les devuelva el dinero. Ésta es la más grave ya que además de ser una queja, se les devuelve el dinero.
  • Preguntas. Los clientes tienen dudas.
  • Problemas tecnológicos. Relevante para identificar fallas técnicas del servicio o producto.
  • Política de empresa.

Clasificación

Definir los motivos detrás de los mensajes, cuando los hayamos clasificado dentro de una categoría profundizaremos en los motivos de contacto de una manera geolocalizada por lo que tendremos especificidad en cada contexto social.

Los datos cuantitativos nos dicen qué clientes se quejaron y cuantas veces
Los datos cualitativos nos explican el motivo de su queja (devolución de dinero, problemas técnicos, dudas, etc)

ANALISIS CUALITATIVO DE UN CASO DE NEGOCIO
CLUSTERIZAR
- Causas -> Categorias -> Porcentualizar grupos de datos
CLASIFICAR
- Definir segmentos de datos
PROFUNDIZAR
- Especificar lo maximo posible comprendiendo el entorno donde recurrentemente surgen los problemas

Me da risa que solo hemos visto un problema de análisis cuantitativo y ya nos llaman expertos 😂😂😂 Veo que en muchos cursos de platzi se hace esto

Problema: La empresa tiene montos de dinero sin aplicar de facturas pagadas por los clientes en toda latinoamérica

Categorías:

  • La factura no está disponible
  • El pago no indica que facturas debe aplicarse
  • El cliente pago más del valor de la facturación
  • El cliente pago menos del valor de la facturación

creo que la ciencia de datos no es lo mio, me gusta crear por ello me dedicare a la escuela de videojuegos

Análisis cualitativo: aspectos de calidad, valor o ponderación de un objeto, individuo, entidad, etc, analiza las categorías
Análisis cuantitativo: analiza cantidades y los clasifica en números

Dentro del estudio de la planta de tratamiento de aguas, se pueden clausterizar las fallas de las máquinas que ocasionan la parada de planta en falla de mantenimiento, falla de operación o falla en la calidad del repuesto y de esta forma analizar cualitativamente las razones que generan la mayor cantidad de paradas de la planta.

ANÁLISIS CUALITATIVO EN UN CASO DE NEGOCIO
1- Clusterizar: Agrupamos problemáticas, motivaciones y contactos por parte de los clientes dividiéndolos en 4 grupos

  • Motivación económica: Buscan que se les devuelva el dinero. Esta es la más grave ya que además de ser una queja, se les devuelve el dinero.

  • Preguntas: Dudas de los clientes.

  • Problemas tecnológicos: Esto es importante para identificar fallas técnicas del servicio o producto.

  • Política de empresa.

2- Clasificación: Define los motivos detrás de los mensajes. Una vez clasificados dentro de una categoría, profundizaremos en los motivos de contacto de una manera geolocalizada, poniendo énfasis en cada contexto social.

¡Muy útiles todos estos aportes!

Que es estadistica

Caso ocultar los tweets que se consideran ofensivos en twitter con una advertencia si la persona quiere leerlos

  • Variables categóricas en mi caso de negocio:

El tweet se ofensivo ocurrio porque:

Se habla de topicos sensibles
Fue una respuesta a otro tweet ofensivo
Lo creo una cuenta bot como SPAM
La persona que lo tweeteo frecuentemente realiza esta accion

El analisis cualitativo es de gran importancia para cualquier proyecto, porque gracias a esto podemos determinar tendencias que los datos cuantitativos no nos muestran

Acá es dónde la cosa se pone más y más interesante. Los números son todo siempre que les demos un valor.

Problema: quejas por la burocracia de solicitudes del trámite de títulos en las universidades
Categorías:

  • Políticas del instituto
    *Falta de personal capacitado
    *Trabajos mal realizados

Excelente curso

Mi resumen:

Identificar las variables cualitativas que nos ayudarán a resolver el ejercicio.

Clusterizar: causas de contacto. a) Motivaciones económicas b) preguntas c) problemas tecnológicos d)Política de empresa

Clasificar: causas de los TO identificados

Profundizar: motivos de contacto geolocalización.

Identifica y clasifica las variables categóricas del caso de negocio que has estado trabajando en los retos anteriores:
Empresa de teclados

  • La marca de los switches, que marca es mas propensa a tener fallos
  • La fabrica donde se ensamblan, en cuales los teclados tiene mas reporte de fallas
  • Lo que más me gustó del curso fue… que se vuelque lo aprendido a un caso de estudio de la vida real
  • Lo que más me sorprendió fue… la simplicidad con la que explica la profesora
  • Mi siguiente paso para convertirme en data scientist será… seguir con los cursos de un nivel mas complejo

ANALISIS CUANTITATIVO – (Variantes Categóricas).
-Clusterizar (Problemas Tecnológicos): El uso inadecuado del sistema informático y la falta de controles de seguridad en el mismo para realizar fraude.
-Clasificar: Identificar los días y horas en los que se realizan los hechos para asociar con el gerente que estaba a cargo o tenia accesos gerenciales al sistema.
-Profundizar: En qué departamento específicamente se dan la actividades y en la cantidad de veces que surgieron los hechos en relación con la persona a cargo y cuales otros colaboradores se asocian al hecho que cumplan las similares características de clasificación.

Datos abiertos Colombia - Peticiones, Quejas y Reclamos de Televisión Abierta

  • Variables categóricas en mi caso de negocio: texto de la pqrs, clasificadores de tema(según negocio), usuario de la pqrs.
    Se puede analizar el texto de las pqrs para encontrar patrones de solución y generar respuestas automáticas, ordenando por tema o negocio.
    Es posible caracterizar los tipos de usuario entendiendo cuales son los patrones en los textos.

Variables categóricas en mi caso de negocio: En caso de que los clientes se pongan en contacto por una llamada caida, las causas son por descontento en el servicio. Quieren ser indenmizados por las llamadas no concluidas, necesitan comunicarse de manera eficiente. Quieren dar de baja el servicio

Trabajar con categorías además, nos permite poder representar nuestros datos de forma tal que sean más entendibles y poder tomar decisiones para el negocio.

Se demuestra que es muy importante el contexto y marco de referencia de los datos tratados para obtener la información más exacta.
  • Variables cualitativas: …
  1. Suboptimo diseño de la pagina
  2. Tiempos de los envios
  3. Tiempos de los procesos de manofacturación
  4. Ventajas de la competencia sobre la empresa

Análisis cualitativo en un caso de negocio con ciencia de datos

Objetivo

En este análisis cualitativo se busca identificar las causas principales de contacto de los clientes con soporte y profundizar en las motivaciones detrás de los comportamientos de los topoffenders identificados en el análisis cuantitativo.

Paso 1: Clusterización de causas de contacto

Se realizará un análisis de clusterización para agrupar las causas de contacto de los clientes con soporte en diferentes categorías. Para esto se utilizará un algoritmo de clustering no supervisado para identificar patrones en los datos y agrupar las causas de contacto de forma automatizada.

Paso 2: Identificación de motivaciones

Una vez clusterizadas las causas de contacto, se profundizará en las motivaciones detrás de cada categoría. Se realizará una revisión manual de las causas de contacto para identificar patrones en las motivaciones de los clientes.

Paso 3: Clasificación de los topoffenders

Una vez identificadas las motivaciones detrás de las causas de contacto, se clasificarán las motivaciones de los topoffenders identificados en el análisis cuantitativo. Esto permitirá tener una mejor comprensión de las motivaciones detrás de su comportamiento excesivo de contacto con soporte.

Paso 4: Geolocalización

Para comprender mejor las causas de contacto de los clientes, se realizará una geolocalización de los contactos en un mapa para identificar patrones regionales y geográficos en las causas de contacto.

Conclusión

El análisis cualitativo permitirá identificar las motivaciones detrás de las causas de contacto de los clientes y profundizar en la comprensión de los topoffenders identificados en el análisis cuantitativo. La combinación de los análisis cuantitativos y cualitativos permitirá desarrollar acciones específicas para prevenir el comportamiento excesivo de contacto con soporte en los clientes.

Clusterización:

  • Formato del video (puede ser un formato anticuado)
  • Secuencia del video (los videos no tienen una secuencia
    lógica y no son tentendibles).
  • Problemas audiovisual (calidad del audio pésima y
    videos con baja calidad).

En la ciudad de Bogotá se presenta un alto porcentaje de demandas impuestas por propietarios de vehículos dañados por el deterioro en las vías.

**Análisis cualitativo: **

a. Demandas por daños en vehículos particulares
b. Demandas por daños en vehículos de carga y transporte

*Hipótesis: *

El número de demandas impuestas por mes aumenta según el deterioro en las vías donde se presentan los daños en los vehículos.

El analisis cuantitativo por error se puede despreciar, ya que se tiende a veces a dar mas valor a los datos medibles o cuantificables, sin embargo los datos cuantitativos bien clasificado y analisados, pueden a yudar a la toma de decisiones.

IDENTIFICAR LAS VARIABLES QUE NECESITAMOS PARA NUESTRO ANÁLISIS CATEGÓRICO

  • CLUSTERIZAR: Causas de contacto

    1. Motivaciones económicos
    2. Preguntas
    3. Problemas tecnológicos
    4. Políticas empresa.
  • CATEGORIZACIÓN : Causas de los Top Offenders identificados en sus mensajes

  • PROFUNDIZACIÓN: Agrupando los mensajes en categorías de forma geolocalizada.

Variables categóricas en mi caso de negocio:
-Problemas psicológicos.
-Problemas disciplinarios.
-Preocupación de los padres de familia.

Clusterizar: Agrupar casos y ranking:
• Motivación económica. Porcentaje del sueldo.
• Preguntas. Hay dudas en los procesos, falta informacion.
• Problemas tecnológicos. Relevante para identificar fallas técnicas del servicio o producto.
• Política de empresa.

En el rango de $200 a 500 que productos hay disponibles para la compra??

select * from ventas_2020 where valor between “$200” and “$500”;

En mi caso de estudio podría ser que las algunas de las variables categóricas se deban en mas ramas…

  1. Devolución de dinero

  2. Pregunta
    Funcionamiento en general
    Nuevas instalaciones

  3. Problema técnico sobre la alarma

  4. Políticas de empresa

Variables categóricas en mi caso de negocio:
Clasificar los usuarios según su cercanía a la fecha de Defensa de Tesis.
Clasificar los usuarios por Facultad y Escuela que tengan más cercanos la finalización de la fecha de Petición de Título para su graduación.
Igual:
a. Urgencia de la Constancia: Los que están más cercanos a su fecha de Defensa de Tesis y que también pertenezcan a la misma Facultad y Escuela que están más cercanos a la finalización de la fecha de Petición de Título
b. Necesidad media de la Constancia: Los usuarios clasificados más cercanos para su Defensa de Tesis pero pertenezcan a la misma Facultad y Escuela que no tengan tan cercanas la finalización de la fecha de Petición de Título
c. Necesidad baja: Los usuarios clasificados no cercanos para su Defensa de Tesis y que pertenezcan a la misma Facultad y Escuela que no tengan tan cercanas la finalización de la fecha de Petición de Título

’ Empresa productora de componentes electrónicos.

  • Variables categóricas en mi caso de negocio: Marca de los componentes que reembolsaron, lugar de ensamblaje.

Problema: Mala calidad de las fotos en la aplicación de Instagram en Android implementando stories and reels.

  1. Clusterizar: Agrupación de la problematica.
  • Usuarios desconocen funcionalidades para mejorar la fotos.
  • Bugs en la interface de la app que provoca que se baje la calidad.
  • Problemas de conexión (si hay una servicio en una app para mejorar la foto).
  1. Classification:
  • Rango de edades.
  • Geolocalización.

RETO: Identifica y clasifica las variables categóricas del caso de negocio que has estado trabajando en los retos anteriores.

Hipótesis: Los ciudadanos peruanos no comprenden el Centro Republicano.

Variables categóricas en mi caso: Individualismo, polarización, revanchismo, ira, tiempo dedicado, desacreditación
de la política, falta de oportunidades.

por categoria en el analisis cualitativo primero la devolucion de su dinero por la compra del libro y el motivo de su de su devolucion, la segunda categoria seria la devolucion del libro en mal estado que requiere cambio , tercero la compra online de libros no es efectiva que viene ser fallo del soporte tecnologico.

Variables categóricas en mi caso de negocio: 1) No Internautas (gente que no está familiarizados con Mercado Libre o con webs e-commerce en general, y son más de realizar compras físicas la mayoría de las veces). 2) Motivos Económicos (por ejemplo, en este 2022 en Argentina la inflación proyectada es del 100% y la gente o no tiene para realizar consumos pese a tener conocimiento del Hot Sale, o prefiere ahorrar/invertir sus salarios en refugios como el dólar, crypto, etc). 3) Error en el sistema de notificaciones / marketing (No reciben notificaciones los usuarios acerca del Hot Sale o la campaña publicitaria es mediocre y no hay conocimiento general del Hot Sale)

Falta de capacitación: Nuestros branches de los otros países no tienen claro como llenar la información en el Excel ni redactar las políticas
.
Errores: En la plantilla de Excel los países lo envían con muchos errores de ortografía, ponen información en imágenes y no en texto (dificultando el filtrar la información)
.
Mal seguimiento: Se programan muchas reuniones para revisión y corrección de las políticas, siendo siempre el mismo tema
.
Recopilación de errores de todos los paises: El registro de cada nueva política es un trabajo tedioso

Variables categóricas en mi caso de negocio:

Hipótesis: Las ventas vienen decreciendo en los últimos 12 meses, el ticket promedio está disminuyendo.

  1. Con relación a la validación de la hipótesis: motivo de la disminución de los ingresos en los últimos 12 meses, tipo de servicio que les prestamos, sector empresarial al que pertenece nuestro cliente.
  2. En función de nuestros usuarios: abandono por cierre, cambio de proveedor, declinación por parte de nuestra compañía y imposibilidad de acceder al servicio, descuento en su tarifa y aprovecharlo por sus capacidades administrativas.

**Análisis cualitativo: **

  1. Identificar variables cualitativas que ayuden a resolver la problemática.

Clusterizar: Conjuntar los problemas en una lista de categorias que los clasifique.

Una vez clusterizado (clasificado), leer los textos (en este caso las quejas de los clientes por categorías).

Variable categórica: clasificación e identificación intrtínseca:
*Nivel altamente insatisfecho con el servicio brindao por la empresa del cliente

excelente curso

Bajo nivel de ventas de productos crediticios:

1- Mapeo de usuarios:
Clientes internos Senior: +50 ventas al mes
Clientes internos SemiSenior: 30<x<50
Clientes internos Junior: <30

Esto con la finalidad de verificar quienes son los que se están quejando más, y ver si efectivamente es un problema de negocio o usabilidad.

1- Problema de ventas, poca afinidad de clientes: 25%
2- Problemas de Conexión: 30%
3- Problemas de Usabilidad del sistema: 45%

La motivación económica es clave en plataformas como UBER, o Didi, cuando dejaron de aplicar devoluciones fue cuando dejé de usar UBER porque me cobraron doble y no quisieron hacer la devolución a pesar de que ambos viajes se registraron al mismo tiempo y con las mismas rutas, con el mismo chofer y vehículo.

Variables categóricas de mi ejercicio: FRANQUICIAS DE RESTAURANTES

  1. Devolución de dinero
  2. Quejas por tiempo de espera
  3. Quejas por atención al cliente
  4. Quejas por comida en mal estado
  5. Preguntas
  1. Clasificando:
    En este caso, consideraré valores supuestos, que probaran mi hipótesis inicial, que al recibir un mal servicio al cliente las personas dejan de comprar en el lugar:
  1. Devolucion de dinero 15%
  2. Quejas por tiempo de espera 35%
  3. Quejas por atencion al cliente 40%
  4. Quejas por comida en mal estado 2%
  5. Preguntas 8%

Hay que identificar y calificar el tipo de variables,segun nuestra variables, que sumaran valor a nuestra investicacion, esto nos ayudara a entender, mejorar y profundizar nuestra investigacion, ya que nos haran entender el por que y el para que, de nuestras variables planteadas.
.
Clusterizar: Las causas de por que aumenta o disminuye nuestra cantidad de variables obtenidas, por ejemplo:
.
Calculando las quejas, queremos calificar las quejas y separarlas segun su tipo de queja, si quieren un reembolso, si son preguntas, si son problemas del producto o si tienen dudas de la empresa.
.
Clasificar las causas: luego de categorizar las quejas, leeremos los mensajes y textos de cada cliente, identificaremos palabras claves para definir, los motivos de los mensajes y los diferentes segmentos de datos disponibles.
.
Profundizaremos: en nuestras quejas y consultas, para revisar, especificar y ahondar lo maximo posible, para entender y comprender el entorno de donde surgen los problemas, geolocalizando a los clientes y entendiendo su contexto social, economico, geografico y politico.

Cualitativos: Podríamos decir cada vez que se ordenamos(clusterizar) de forma cualitativa, también estas clasificaciones deben ser cuantitativas. ejem:

  • Económicos.
  • Preguntas.
  • Problema tecnológicos.
    ABS
    Clusterizacion,categorías

Espero en siguientes las siguientes clases y cursos poder profundizar un poco más en estos temas

Problema: En el restaurante “El Chef”, las ganancias regulares que se tenían han bajado en comparación a las ganancias obtenidas el año pasado, ¿a qué se deberá?

1) Clusterizamos en 5 grupos:

  • Precios muy elevados de nuestros platos en comparación con otros resturantes similares, ya que este año aumentemos nuestros precios, por el gran éxito del año pasado.
  • Demora recurrente en la entrega de productos a delivery (incluyendo un mal servicio al entregar), debido al cambio de nuevos trabajadores que recién se integran al restaurante este año.
  • Los insumos adquiridos por el restaurante han subido su precio en el mercado en comparación con el año pasado.
  • Mala atención al cliente o consumidor, durante su visita a nuestro restaurante (demora con su pedido, o quizás el pedido no ha sido del agrado del cliente, etc.), todo esto debido al cambio de personal de trabajo del restaurante este año.
  • Nuestro precio de entrega a domicilio (adicional al plato) pueda que esté muy bajo de acuerdo a los gastos que tenemos de esa modalidad, por ejemplo la gasolina (su precio puede haber subido), el medio de transporte (aunque lo más ecológico, pero no tan seguro sería en bicicleta), sueldo a pagar al repartidor, etc.

2) Clasificando:
En este caso, consideraré un supuesto caso, en el que tenga las cifras de las categorías que he agrupado anteriormente (en porcentajes):

  • Precios muy altos de nuestros platos — 37%
  • Precio bajo de entrega a domicilio — 23%
  • Demora recurrente en la entrega delivery – 16%
  • Mala atención al cliente en restaurante — 13%
  • Los insumos han subido su precio en el mercado — 11%

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Primero debo identificar las variables que nos ayudaran con nuestro análisis

  • Clisterizar puede verse como segmentar o agrupar

Análisis cualitativo:

  • Que frente de trabajo es el que sufre mayor falta de materiales
  • Listado de albañiles con mayores quejas en el mismo frente de trabajo
  • Materiales que faltan con mayor recurrencia

Identifica y clasifica las variables categóricas del caso de negocio que has etado trabajando en los retos anteriores.
Variables categóricas en mi caso de negocio:

  • Preguntas,

  • Problemas con el equipamiento,

  • Atención al cliente,

  • Motivaciones económicas.

Variables categóricas en mi caso de negocio: País, Sectores, Edad, Transacciones, y Pagos.

análisis cualitativo

  • Categorías. Análisis categórico.
  • Clausterizar. Segmentar a los usuarios según el comportamiento.
  • Causas de la hipótesis de problema:
    • económicas
    • preguntas
    • tecnología
    • políticas de empresa
  • Caso Platzi: Causas de la hipótesis de problema.
    • No Conocen la plataforma
    • No tienen los cursos que necesitan
    • Consideran el precio inaccesible

Nice

Están muy interesante las clases, desde la parte de storytelling, identificación, hipótesis, análisis cuantitativo, el cual conlleva hacerse preguntas que, por qué, cómo?
Considero que lo importante es la identificación del cliente top offender, con esto podemos tener múltiples resultados que podrían ayudarnos a tener una mejor toma de decisión.

Considerando que de por medio hay equipos de la empresa y de cliente, para determinar el aumento de llamadas en soporte, se puede clusterizar en las siguientes causas:
• Mala asesoría al momento de contratar el servicio
• Problemas lógicos o físicos en equipos de compañía.
• Desconocimiento del uso de equipos y herramientas tecnológicas.
• Problemas con dispositivos de cliente.
• Política de empresa.

  • Contexto: Empresa que desarrolla una página web para anunciar casas nuevas de diversos constructores
  • Mi hipótesis: hay builders que cada vez anuncian menos comunidades en nuestro sitio web
  • Variables categóricas en mi caso de negocio:
    • Motivos por los que los Builders están anunciando menos sus comunidades en nuetro sitio:
      • Están utilizando otros medios de venta
      • Están descontentos con nuestro servicio
      • Están disminuyendo su cantidad de proyectos
    • Tipos de Builder
      • Corporativo
      • Individual

Reto
Problema: Los estudiantes del Tec de Monterrey presentan un bajo desempeño académico desde el inicio de las clases en línea.
Variables categóricas:

  • Falta de adaptación de las clases a los sistemas en línea
  • Materias prácticas que no se pueden realizar en línea
  • Distracciones en casa
  • Problemas técnicos

Variables categóricas en mi caso de negocio:_ Clientes que no quieren pagar ni buscar una solución, clientes que quieren pagar, pero no tienen dinero, clientes que quieren hacer un acuerdo de pago, clientes que no se logra contactar, etc.

------------Análisis cualitativo

Clusterizar:
Causas de contacto
Motivaciones económicas, preguntas, problemas tecnológicos y políticas de empresa
Porcentajes de veces que contactante por ese motivo

Clasificar:
Causas de los TO
Identificamos
Profundizar:
Motivos de contacto geolocalización

------------Análisis cualitativo

Clusterizar:
Causas de contacto
Motivaciones económicas, preguntas, problemas tecnológicos y políticas de empresa
Porcentajes de veces que contactante por ese motivo

Clasificar:
Causas de los To
Identificamos
Profundizar:

Variables Categoricas: Tipo de cliente, Tipo de Servicio, Departamento
Variables cuantitativas: Tarifa, Ingresos

Análisis cuantitativo: identificar las variables categóricas, para así ver mas a fondo donde poner los datos obtenidos de el análisis cuantitativo

Variables categóricas en mi caso de negocio:
Reembolso del dinero
Tiempos de Entrega
% de Descarte
Politicas de empresa

Problema: algunos clientes de una barbería prefieren pagar en efectivo y no por medio de la plataforma de la compañía.

Análisis Cualitativo:

El 75% de los clientes son recurrentes.
el 10% son intermites.
El 15% de los clientes son nuevos.

En el ejemplo de las quejas a empresas que ofrecen servicio de delivery de comidas.

  • Clusterizar: motivaciones económicas, dudas, problemas con la empresa de delivery, problemas con las empresas asociadas.
  • Clasificación y profundización: solicitud de reembolsos de dinero, quejas relacionadas con el uso de cupones, preguntas y dudas, soporte técnico en cuanto al uso de la plataforma, quejas sobre el servicio de despacho de las comidas, quejas sobre las empresas que proporcionan las comidas (KFC, Mac Donal´s, etc). Hay variación geográfica y socioeconómica.

Este es mi ejemplo de análisis Cualitativo:

Variables categóricas en mi caso de negocio: las Variables categóricas de mi caso, son las actividades de ejecución de los casos de prueba. En donde se identificó que la actividad que mas demanda tiempo es la toma de las evidencias con el 40% del tiempo.

Gracias

El caso es de una empresa que hace ventas online
Problema: Para Algunos pedidos existen fechas comprometidas en la entrega de envío del producto , sin embargo se atrasan en las fechas comprometidas a veces hasta 1 semana, lo cual genera descontento con el cliente
Categorias:
Personal con poca experiencia
Personal con desconocimiento del proceso
Personal que realiza mal el trabajo

Ejemplo de clusterización

Profundización

Clasificación

Clusterización: Agrupación o categorización

Identificación de variables

Ejercicio: Cancelación de membresía en una aplicación de stream.

Clusterizar:

  • Motivación de retiro de la plataforma
  • Problemas con la plataforma
  • Genero consumido (Musica/Peliculas)
    Clasifiicar:
  • Motivación de retiro de la plataforma
  • Problemas con la plataforma

Variables del problema de tener clientes con deudas ya vencidas:
-Monto del préstamo
-Situación económica
-Tasa de Interés alta
-Problemas de salud

Problema: Las escuelas públicas otorgan beca de bajos recursos a los alumnos que no pertenecen a esa categoría. - Variables categóricas en mi caso de negocio son Estado Civil, con quién vive, si el estudiante trabaja, en donde trabaja, puesto en el que trabaja, con que servicios cuentan en Su casa, tiene alguna discapacidad, datos personales como nombre completo, edad, sexo, dirección, promedio, ruta que toma para llegar a la escuela. Ya que estas variables me ayudaran a determinar en que información mienten más y así poder detectar que alumnos están mintiendo y así no otorgarles la beca

Datos cualitativos profundizan y dan detalle de lo que no podemos ver solo con los números. Por ejemplo numéricamente puede decir que el 60% de los clientes no se logran comunicar de forma fácil con la entidad, pero la información cualitativa nos perite ver con que áreas, con que frecuencia etc

Variables categóricas en mi caso de negocio:
Como los robaron, la apariencia de estos, cuál es la razon del ladrón para robar.

Variables categóricas en mi caso de negocio: preguntas, problemas tecnológicos.

caso de empresa que vende ERP software:

variables categoricas:
-Quejas respecto a como usar en conjunto dos moulos del software (deberia analizar el texto y asi saber que seccion del software genera mas quejas)

-Quejas sobre el flujo de accion dentro del software (Analizar en que seccion se generan mas quejas y ver poque se crea la confusion)

Reto:
Variables categóricas en mi caso de negocio: Los trabajadores agrarios antes de finalizar el plan de renovación del celular se quejan de lentitud del dispositivo, sobrecalentamiento, suciedad y alto consumo de la batería.

Solución al reto:
Identifica y clasifica las variables categóricas del caso de negocio que has etado trabajando en los retos anteriores.

Variables categóricas en mi caso de negocio:
 *Comercios.
 *Problemas tecnológicos.

ANALISIS CUALITATIVO DE UN CASO DE NEGOCIO
causas de contacto

  • Causas -> Categorias -> Porcentualizar grupos de datos
    CLASIFICAR
  • Definir segmentos de datos
    PROFUNDIZAR
  • Especificar lo maximo posible comprendiendo el entorno donde recurrentemente surgen los problemas

Los datos obtenidos gracias al análisis cuantitativo de una compañía muestran los resultados de determinada estrategia o conducta, pero el análisis cualitativo de una empresa explica el porqué de esos resultados, y los factores que incidieron significativamente para obtenerlos.

Un error común entre emprendedores, gerentes y dueños de negocios es conformarse con lo que dicen los números en bruto, sin analizar las causas y tendencias que hicieron posibles esas ganancias y pérdidas. Esto genera una desventaja, pues dificulta la planificación de estrategias a mediano y largo plazo, o prever los cambios de marea en la industria.

Este análisis no solo se trata de una interpretación de los resultados internos de la compañía, también se puede aplicar, con la intención de conocer qué te diferencia de la competencia, cómo enfoca los problemas que también tienes, cuáles son sus debilidades y las técnicas de análisis de una empresa a tu competencia.

Realización del análisis cualitativo de un caso basado en storytelling

Causas de contacto:
a) Motivos económicos
b) Problemas de rendimiento por hardware
c) Problemas de rendimiento por software

Clasificación:
Causas de la mayoría de quejas realizadas referentes a procesadores de la compañía.

Profundizar:
Geolocalización, palabras clave relacionadas a procesadores o hardware, uso relacionado al procesador.

Hipótesis: Hay clientes que se quejan por la ejecución del proyecto. Análisis cualitativo Problemas logísticos Problemas de distribución de personal Problemas del cliente Problemas de recursos

PROBLEMA: Algunos cajeros tienen muchos faltantes / sobrantes
Clusterizar causas: Falta de atención
Fecha del faltante cerca de final de quincena
Equipo en mal estado
Cajero no capacitado

Para el caso de la empresa de ropa y accesorios:
Posible clasificación:
Error en facturación: Se cobró un monto diferente
Envío: Producto llego fuera de tiempo acordado
Producto dañado: envía un producto en mal estado
Error en talla o color: Se envía producto diferente al solicitado
Otros