Las herramientas de investigación deberían
ganarse la confianza.
Creamos QuestionPunk para investigadores que tienen que mostrar cómo llegaron a un resultado: las preguntas, el modelo, el prompt del entrevistador y las respuestas sin procesar.
Creado por un investigador, para investigadores.
Jake ha dedicado su carrera al periodismo, el análisis de datos y la ingeniería de datos. En cada puesto reaparecía el mismo problema: los equipos necesitaban mejores herramientas para obtener respuestas sinceras de las personas, y esas herramientas no terminaban de existir.
QuestionPunk es esa herramienta: diseño de encuestas, entrevistas con IA y análisis en un solo lugar. Puedes leer el prompt con el que funciona el entrevistador y elegir el modelo, así ambos pueden constar en tu metodología.
Si los resultados importan, la metodología importa. Quería una herramienta que ayude a los equipos a avanzar más rápido sin ocultar cómo se llega a las respuestas.
Tres problemas que nos propusimos resolver.
Flujos de trabajo fragmentados
Investigar solía implicar combinar herramientas distintas de diseño, reclutamiento y análisis. Esa fragmentación pierde información valiosa.
una única herramienta para diseño, reclutamiento, entrevistas y análisis, para que nada se pierda entre una etapa y otra.
Cuestionarios estáticos
Las encuestas tradicionales pasan por alto las repreguntas que solo surgen cuando un participante empieza a hablar.
un entrevistador de IA que pregunta por una respuesta poco clara mientras el encuestado sigue ahí para explicarla.
Síntesis manual
Los equipos dedican días a depurar, codificar y resumir transcripciones antes de poder decidir. Es tiempo que la decisión no tiene.
temas y sentimiento para cada pregunta, y un informe escrito con resumen ejecutivo, junto a las respuestas sin procesar.
Cuatro principios que guían cada decisión.
Primero, los investigadores
Nuestra hoja de ruta sale de los estudios que los investigadores intentan realizar.
Configuración a la vista
Los prompts, la elección de modelos y la lógica de ramificación son visibles, de modo que un estudio se pueda documentar y revisar.
Control sin código
Ajusta prompts, modelos y configuración de estudios sin abrir un ticket con ingeniería.
Precio accesible y realista
Los equipos académicos y ágiles deberían poder evaluar métodos modernos sin pagar precios de nivel empresarial.
Lo que hemos construido hasta ahora.
Con la asesoría de un investigador que usa QuestionPunk.
Travis Tae Oh, Ph.D.
Profesor de Marketing, Yeshiva University
Travis es profesor de marketing en la Universidad Yeshiva y ha publicado investigaciones sobre el uso de IA generativa para obtener información de marketing. Ha participado de cerca en nuestro proceso de desarrollo, y sus comentarios han moldeado directamente el funcionamiento de QuestionPunk.
Travis realiza sus propias investigaciones en QuestionPunk.
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