Nivel: principiante
Jim Grayson, profesor, universidad de Augusta
Todo comenzó con esta solicitud: "¿Puede ayudarnos a determinar por qué hay tantas ausencias para las citas con nuestro médico?" En respuesta, utilizando el modelo predictivo JMP y después de muchas iteraciones, desarrollamos un hermoso modelo predictivo para identificar las características de los no-shows. Aunque pudimos utilizar nuestra experiencia para responder la pregunta inicial, una vez que "resolvimos el problema" nos dimos cuenta de que la verdadera necesidad no era desarrollar un modelo maravilloso. En cambio, necesitábamos usar lo que habíamos aprendido de nuestro modelo para crear intervenciones que nos llevaran a comprender el objetivo real: ¡llevar a los pacientes a la clínica para sus visitas!
Pusimos el proyecto en la fase dos y desarrollamos un experimento de diseño simple para estudiar posibles intervenciones para abordar las ideas que habíamos aprendido del modelo predictivo inicial en la población que no se presentó. Este estudio se completó en abril de 2019, y los resultados mostraron mejoras muy significativas para dos de las tres intervenciones.
Se nos recuerda que hay un comienzo, un medio y un final. Nos entusiasmamos más con el medio: ese es el modelado. Pero lo que nos hace o nos rompen es el principio y el final: el principio es comprender el verdadero objetivo, y el final es cuando implementamos los resultados que cumplen con el verdadero resultado deseado del proyecto.
En esta charla discutiremos todo este proceso, desde comenzar este proyecto con un objetivo principalmente analítico hasta pivotar a un mejor objetivo centrado en el negocio que pasó del ciclo completo desde la declaración del problema hasta la implementación.
