Los científicos no siempre tienen la razón. De hecho, los buenos se acostumbran a estar equivocados la mayor parte del tiempo. Solucionar problemas que nadie más ha resuelto a menudo significa que intenta muchos enfoques que no funcionan. Si está en un equipo de investigación y desarrollo para un negocio, también existe la posibilidad de que su solución sea demasiado costosa, no se amplíe o no tenga un mercado. De cualquier manera, descubrir todas las formas en que podría estar equivocado acerca de algo es parte del trabajo.
Es por eso que no soy muy paciente cuando hablo con analistas de datos que insisten en obtener las respuestas "correctas", o con personas que dicen que un paquete de software es inútil si no implementa su técnica estadística favorita. Largos argumentos en los que los investigadores del mercado defienden religiosamente diferentes técnicas estadísticas que devolverán la misma respuesta el 99 por ciento de las veces me cansa porque esos debates no son relevantes. Ya sea big data, aprendizaje profundo o procesamiento de lenguaje natural, siempre hay una técnica nueva y emocionante, y como cualquier tendencia en cualquier mercado, La gente estará obsesionada con eso hasta que no lo estén. .
Los investigadores de mercado no deberían estar obsesionados con Correcto . Deberían estar obsesionados con mejor . En mi opinión, la mayor oportunidad de mejorar en la investigación de mercado no está en las nuevas técnicas estadísticas. Es una implementación diligente de las partes más antiguas y menos atractivas de la investigación científica.
Informe de investigación estática == Oportunidad perdida
Si el resultado final de sus proyectos de investigación de mercado son informes que nunca se vuelven a ver, perderá una oportunidad valiosa para aprender sobre su negocio, y sus clientes, con el tiempo. La tendencia que se perdió en su último análisis puede volver a aparecer. Tal vez una encuesta anterior tenía una señal de advertencia de que su producto más vendido tiene un nuevo competidor, uno que no pudo ver la primera vez, pero que ahora sería obvio. Puede haber éxitos pasados en su investigación de mercado que podría implementar en el futuro, o tal vez haya una oportunidad de aprender de errores pasados. De cualquier manera, si no conoce el historial de investigación de mercado de su negocio, simplemente lo repetirá sin mejorarlo.
Los mercados cambian rápidamente. Esa puede ser la razón por la que muchas empresas ignoran los datos "antiguos" a favor de la recopilación de información nueva. Yo diría que el cambio rápido es una razón importante para estudiar el pasado y el presente. Los estudios anteriores y las proyecciones realizadas a partir de ellos le brindan a su empresa la oportunidad de detectar fallas en su pensamiento o mejorar los métodos que funcionaron la última vez.
Los nuevos análisis con datos antiguos y las recreaciones de estudios anteriores con nuevos datos son herramientas valiosas para identificar cómo está cambiando su mercado. Almacenar análisis pasados de una manera que facilita la recreación de los mismos significa que puede hacerlo a una fracción del costo de hacer algo completamente nuevo. ¿Por qué no aprovechar una oportunidad para aprender que es barato y rápido?
Nuevos hallazgos necesitan contexto
Cualquiera que trabaje en la ciencia está cansado de los nuevos y sorprendentes resultados. Apareciendo en la prensa como si fueran categóricamente verdaderas. Un estudio basado en una muestra pequeña con hallazgos que no se pueden replicar no es una novedad para un científico, pero en los negocios a veces hay que tomar decisiones basadas en muestras pequeñas e información imperfecta. Tener los resultados de estudios anteriores al alcance de su mano hace que sea mucho más fácil colocar los nuevos resultados en contexto. Contexto significa mejor información, y mejor información significa mejores decisiones. Los informes de investigación almacenados como documentos sin sus datos o los pasos que se usaron para obtener los resultados pueden proporcionar algún contexto. ¿Pero no sería mejor ver los datos y recrear los análisis uno al lado del otro?
JMP puede ayudar
A medida que los científicos se están dando cuenta de que facilitar la reproducción de los resultados del estudio es una pieza fundamental para avanzar en la investigación científica, algunos están avanzando para desarrollar nuevas herramientas y nuevas prácticas óptimas para la reproducibilidad. JMP fue desarrollado originalmente para científicos e ingenieros, y muchas de estas mejores prácticas se han incorporado al software durante mucho tiempo. El JMP Scripting Language, las herramientas de la tabla de datos que hacen transparentes los cambios en los datos, y los informes en vivo son expresiones de la filosofía de que el análisis estadístico no debería ser misterioso, y los resultados estadísticos deben ser reproducibles. Usted puede prueba JMP gratis , por cierto.
Gracias, Chelsea! Cuando estás acostumbrado a ciertos tipos de academia, lo das por sentado (lo sé), pero un entorno empresarial es muy diferente de un entorno académico. ¡Podemos aprender mucho unos de otros!
¡Sí! Tener un flujo de trabajo reproducible es muy importante (en ciencia y en todas partes), ahorra mucho tiempo y es ridículamente fácil en JMP 
