Las herramientas de investigación deberían
gánese la confianza.
Creamos QuestionPunk para investigadores que necesitan métodos que puedan inspeccionar, reproducir y defender, no una herramienta opaca que solo genera un gráfico.
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 y evidencia reproducible, y esas herramientas nunca terminaban de existir.
QuestionPunk es esa herramienta. Un único flujo de trabajo para diseñar encuestas, realizar entrevistas adaptativas y analizar resultados, con una configuración de IA transparente que los investigadores pueden inspeccionar y documentar, no solo dar por buena.
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 que abarca diseño, reclutamiento y análisis de principio a fin: sin integraciones ni contexto perdido en las transiciones.
Cuestionarios estáticos
Las encuestas tradicionales pasan por alto las repreguntas que solo surgen cuando un participante empieza a hablar.
una IA que profundiza en las respuestas confusas mientras el encuestado sigue receptivo: las repreguntas suceden en el momento, no durante el análisis.
Síntesis manual
Los equipos dedican días a depurar, codificar y resumir transcripciones antes de poder decidir. Es tiempo que la decisión no tiene.
informes que se entregan junto con las respuestas sin procesar: temas, sentimiento y un resumen ejecutivo listos en el momento en que se cierra el estudio.
Cuatro principios que guían cada decisión.
Primero, los investigadores
Nuestra hoja de ruta la definen los investigadores y los experimentos que necesitan ejecutar, no la presión por crecer a toda costa.
Transparencia total
Los prompts, la elección de modelos y la lógica de ramificación son visibles, de modo que los estudios se puedan documentar, revisar y reproducir.
Control sin código
Ajuste 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.
Guiado por investigadores que usan el producto a diario.
Travis Tae Oh, Ph.D.
Profesor de Marketing, Yeshiva University
Travis es profesor de marketing en la Universidad Yeshiva y autor de investigaciones publicadas sobre IA generativa en el ámbito académico. Ha participado de cerca en nuestro proceso de desarrollo, aportando comentarios rigurosos que han moldeado directamente el funcionamiento de QuestionPunk.
Veterano de Qualtrics con más de 1.000 encuestas, Travis ahora realiza sus estudios en QuestionPunk.
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