Esta es la historia de cómo las asociaciones y la colaboración pueden conducir a soluciones buscadas desde hace mucho tiempo, de cómo una organización miembro independiente sin fines de lucro finalmente encontró una respuesta a su desafío de mejorar sus procesos de sofisticación, gracias a la dedicación y el arduo trabajo del equipo de Blend360. Gracias a nuestra experiencia estadística en modelos bayesianos y en el lenguaje de codificación R, introdujimos un nuevo enfoque para abordar las preocupaciones de nuestros clientes desde hace mucho tiempo. Después de eso, nos aseguramos de mantener una comunicación y una colaboración constantes para que el equipo del cliente conociera cómodamente los nuevos procesos y, en última instancia, llevara sus modelos estadísticos a un nuevo nivel.
El Cliente, una organización miembro independiente y sin fines de lucro, buscaba formas de mejorar la sofisticación de sus modelos estadísticos. Pretendían construir modelos bayesianos jerárquicos en el lenguaje de codificación R pero, lamentablemente, no tenían la experiencia necesaria para hacerlo.
Además, el cliente quería reemplazar sus modelos frecuentistas basados en SAS para mejorar su proceso de modelado a partir de los datos de las encuestas a los clientes de los consumidores y mejorar su experiencia con el producto B2B Insights.
Para resolver este problema, Blend360 utilizó su experiencia estadística para proporcionar la conversión bayesiana requerida por modelo y en lenguaje de codificación R.
En cuanto a la sustitución de los modelos frecuentistas basados en SAS del Cliente, Blend360 inicialmente replicó los resultados de las soluciones basadas en SAS del Cliente utilizando soluciones basadas en R. Luego mejoramos la solución basándonos en los comentarios de los clientes.
De ahora en adelante, Blend360 celebró reuniones semanales para comprobar el estado de la situación. Con las presentaciones, ayudamos al equipo del cliente a explicar cada paso del complejo proceso de conversión para asegurarnos de que comprendían perfectamente los nuevos procesos y estaban receptivos a ellos. En nuestro caso de uso, evaluamos los datos de la encuesta de consumidores de productos automotrices de los clientes.
Blend360 creó un nuevo enfoque que había sido una prioridad desde hace mucho tiempo para nuestro cliente: aumentar la sofisticación de sus procesos. Ayudamos al cliente a revisar los métodos de análisis de las encuestas y resolvimos algunos problemas técnicos:
• En el caso de los modelos en los que no se informó de ningún problema en la muestra, pueden basarse en otros modelos similares para estimar una tasa de problemas más realista.
• Gracias a la flexibilidad computacional, pueden añadir funciones adicionales a los modelos para, por ejemplo, investigar el efecto de la «antigüedad» o el «kilometraje» en las tasas de problemas notificadas, lo que les ayuda a aislarlas aún más.
En función de la satisfacción con los resultados, se amplió el compromiso para incorporar variables críticas adicionales en el proceso.
Lorem ipsum dolor sit amet consectetur. Sit sit vel eu sed proin. Arcu bibendum in mauris urna erat magna volutpat eget. Lectus commodo consectetur egestas quis ut lobortis nunc.
.png)
Lorem ipsum dolor sit amet consectetur. Sit sit vel eu sed proin. Arcu bibendum in mauris urna erat magna volutpat eget. Lectus commodo consectetur egestas quis ut lobortis nunc.
