Análisis y estadística
Análisis de factores clave: qué mueve de verdad su resultado
El análisis de importancia relativa muestra qué factores pesan más sobre su NPS, su satisfacción o su fidelidad, calculado en el motor R directamente sobre sus datos ponderados. Sin exportar, sin código R.
El análisis de factores clave de DataLion es un análisis de importancia relativa: reparte la varianza explicada de un indicador como el NPS o la satisfacción entre los distintos factores y muestra cuáles pesan más en el resultado. Se ejecuta sobre el motor R, complementado con regresiones, directamente sobre sus datos ponderados.
Institutos de investigación, marcas y equipos de insights confían en DataLion
- 50+ tipos de gráficos interactivos
- 20+ métodos estadísticos
- SPSS · Excel · CSV importación sin pérdida de datos
- ISO 27001 centros de datos certificados (Alemania)
Qué factores explican su resultado
La cifra por sí sola no dice por qué se mueve. En DataLion, el análisis de factores clave es un análisis de importancia relativa: reparte la varianza explicada de un indicador entre los distintos factores de influencia y muestra cuáles aportan más.
El resultado es una clasificación clara: qué factor explica la mayor parte y cuál apenas cuenta. Así dirige los recursos hacia las palancas que de verdad mueven el indicador, en lugar de decidir por intuición.
- Descomposición de la varianza entre los factores
- Clasificación clara por importancia
- Foco en los factores con palanca real
- Priorización argumentada en lugar de intuitiva
Calculado sobre sus datos, sin exportar
El análisis de importancia relativa es uno de los más de 20 procedimientos predefinidos del motor R de DataLion y se ejecuta directamente sobre su conjunto de datos ponderado. Como complemento, calcula regresiones lineales, ordinales y otras para comprobar la dirección y la fuerza de cada efecto.
Sin exportar a R, SPSS o Python y sin volver a importar: el análisis de factores clave y la regresión trabajan sobre los mismos datos que sus tablas cruzadas y sus gráficos.
- Importancia relativa como procedimiento R predefinido
- Cálculo sobre datos ponderados
- Complementado con regresiones lineales y ordinales
- Sin exportación de datos ni código R
Factores de NPS, satisfacción y fidelidad
El análisis de factores clave está en el centro de los estudios de cliente: ¿qué dimensiones de la experiencia impulsan el Net Promoter Score? ¿Qué factores explican la satisfacción o la intención de recompra?
Los factores se comparan por segmento: verá si el precio pesa igual entre clientes nuevos que entre clientes habituales. La pregunta abierta del «por qué» se analiza en paralelo como códigos netos estructurados.
- Factores del NPS y de la satisfacción
- Factores de recompra y fidelidad
- Comparación de factores por segmento
- Complementado con respuestas abiertas estructuradas
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Lo que dicen los usuarios de DataLion
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Empresa muy profesional, atenta a las necesidades del cliente, con un software y un servicio excelentes.
Generoso M. · Analista de CRM, Automoción - via G2
Los interlocutores de DataLion están muy comprometidos. Ante cualquier problema se puede contar con su ayuda. DataLion responde rápido a las peticiones de nuevas funciones.
Robert Q. · Director general - via G2
La facilidad de uso, especialmente para temas de investigación de mercados. Un backend estructurado con muchas opciones de personalización.
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Con la función de integración generamos insights de nuestros datos para nuestra audiencia y nuestros clientes en menos de la mitad del tiempo que necesitábamos antes.
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Ahora trabajamos mucho más eficientemente, lo que nos deja más tiempo para extraer conclusiones e insights de los datos para nuestros clientes.
Más funcionalidades de análisis
Preguntas frecuentes sobre el análisis de factores clave
¿Qué es el análisis de factores clave en DataLion?
¿Qué método hay detrás?
¿Para qué sirve un análisis de factores clave?
¿Puedo comparar factores por segmento?
¿Hay que exportar datos o saber R?
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