Aplicamos software propio de Fáktica a estudios demoscópicos —análisis de mercado, encuestas electorales, estudios de hábitos de consumo, encuestas de satisfacción o barómetros— para ayudar a nuestros clientes a comprender con mayor precisión la realidad social, económica y de consumo.
El uso de técnicas de machine learning nos permite aumentar la fiabilidad de las estimaciones, reducir el error estadístico y, en consecuencia, disminuir el tamaño muestral necesario, lo que se traduce en menores costes de campo y tiempos de entrega más cortos sin sacrificar la calidad del análisis.
El reto de los estudios demoscópicos
Las investigaciones tradicionales, basadas en métodos de muestreo clásicos, presentan limitaciones importantes cuando el tamaño de muestra es pequeño o la población es heterogénea, las estimaciones pierden representatividad.
En encuestas electorales, por ejemplo, los patrones de voto o abstención varían de forma notable según territorio, edad o nivel socioeconómico. En estudios de mercado o de hábitos de consumo ocurre lo mismo: los comportamientos cambian significativamente según el contexto geográfico, el perfil del hogar o el canal de compra.
Hasta ahora, los métodos más comunes han sido aplicar una media global o una extrapolación simple por regiones o provincias. Pero eso supone asumir que todas las zonas o segmentos se comportan igual, lo que introduce errores considerables en los resultados y en las decisiones que se derivan de ellos.
En Fáktica desarrollamos modelos de estimación más precisos, capaces de detectar y ajustar automáticamente las diferencias entre grupos o territorios, incluso cuando los datos son escasos o incompletos.
Modelos de machine learning aplicados en los estudios demoscópicos de Fátkica
Para mejorar la precisión y robustez de las estimaciones en estudios demoscópicos, hemos desarrollado distintos modelos de machine learning que permiten proyectar los resultados con una fiabilidad muy superior a la de los métodos convencionales:
Modelo “Best Naive”
Basado en técnicas estadísticas propias de Fáktica, utiliza la información de niveles superiores (región, provincia, país) para completar zonas o segmentos con datos insuficientes, siguiendo un esquema jerárquico (“muñecas rusas”).
Red Neuronal Multicapa (ANN)
Permite detectar relaciones no lineales entre variables (edad, renta, localización, comportamiento de compra, ideología, etc.), generando aproximaciones precisas incluso en entornos con ruido o dispersión
XGBoost (Gradient Boosting)
Construye árboles de decisión secuenciales que corrigen errores en las predicciones anteriores. Este modelo es especialmente útil en encuestas complejas con múltiples variables socioeconómicas o actitudinales.
Clustering Demoscópico (modelo propio de Fáktica)
Agrupa los individuos o territorios más similares en función de sus características hasta alcanzar significación estadística. El valor estimado del clúster se adopta como predicción optimizada para cada segmento, incluso cuando el número de respuestas directas es bajo.
Gracias a la combinación de estos modelos, podemos predecir resultados más realistas y estables, con márgenes de error entre 10 y 1000 veces menores que los obtenidos mediante extrapolaciones tradicionales.
La precisión estadística ya no depende del tamaño de la muestra, sino de la inteligencia del modelo
Resultados alcanzados
Reducir el error medio de estimación
Detectar patrones ocultos de comportamiento y opinión
Mantener la precisión con muestras más pequeñas
Aumentar la representatividad de las encuestas
en más del 90 % respecto a los métodos convencionales
que no eran visibles con técnicas estadísticas simples
lo que disminuye el coste del trabajo de campo
en territorios o segmentos poco poblados o con baja respuesta
