El activo no es el algoritmo, es el histórico
El histórico es un archivo de productos medidos siempre con la misma escala, no una carpeta de estudios sueltos. Eso es lo que hace que un modelo entrenado encima signifique algo.
Comparar dos productos medidos con años de diferencia sólo es posible si el instrumento no ha cambiado por el camino. El panel y su escala →
Empieza por una decisión, no por los datos
Ningún proyecto arranca aquí por los datos que hay disponibles. Arranca por una pregunta que hoy se responde a ojo y que sale cara si se falla: qué prototipo llevar a planta, hasta dónde bajar un ingrediente, qué segmento merece un producto propio.
Con esa pregunta escrita, lo siguiente es ver qué parte de la respuesta está ya medida en su categoría. Es la diferencia entre diseñar un estudio y encargar uno.
Qué cambia cuando la categoría ya está medida
Un estudio que empieza con la línea base delante puede concentrarse donde de verdad hay incertidumbre, en lugar de gastar sesiones en confirmar lo que la categoría ya tiene medido. Se nota en el tamaño del diseño y en lo que tarda en dar una respuesta.
Sobre esa base se apoyan los dos trabajos que convierten el histórico en una recomendación.
- Mapa de preferencias¿El mercado es uno o son varios? El cruce entre lo que mide el panel y lo que responden los consumidores, con los grupos de gusto opuesto que una media deja escondidos.
- Modelos predictivos¿Y si el producto todavía no existe? Estimar el agrado de una fórmula que todavía no se ha fabricado, y saber cuáles de las ideas que hay sobre la mesa merecen una muestra real.
Quién trabaja con el histórico
El equipo de Advanced Analytics & AI está dentro de la consultoría, no en un departamento aparte, y trabaja sobre los mismos datos que producen el panel entrenado y el campo de consumidores. Esa cercanía evita el fallo habitual de los proyectos de datos en investigación: modelos elegantes sobre variables que nadie midió con cuidado.
La estadística estaba en el método desde el principio, porque cruzar las dos medidas ya era un modelo aunque no se llamase así. Lo que ha cambiado es el tamaño del histórico y las herramientas con las que se lee. El cruce, en Mapa de preferencias →
Tres límites del histórico
Son los del archivo. Los del modelo que se entrena encima —hasta dónde puede extrapolar y por qué hay que contrastarlo contra producto real— se cuentan en Modelos predictivos.
El dato de entrada tiene que ser real
El histórico se alimenta de mediciones hechas con un panel entrenado y con consumidores de la categoría. La analítica no repara un dato mal tomado: lo hereda y lo propaga.
No hay histórico de todo
La cobertura es desigual. En unas categorías la línea base lleva años construida y en otras hay que empezar por medirla, y te decimos en cuál de las dos estás antes de proponer nada.
Los datos de un cliente no son de otro
El histórico se trabaja agregado y anónimo, con el acuerdo de confidencialidad de cada proyecto por delante. Lo que un estudio aporta a la línea base de su categoría no vuelve a salir como el estudio de nadie.
El histórico no es un archivo: es una línea base. Lo que ya está medido no se vuelve a medir.
Y lo que no está, se mide antes de entrenar nada encima. Ese orden es lo que separa un número de una decisión.
¿Tienes datos parados?
Si has hecho estudios sensoriales o de consumidor en los últimos años, probablemente ya tengas la mitad de lo que hace falta. Cuéntanos qué tienes guardado y te decimos si sirve como línea base o si hay que empezar midiendo.