Fairgen

Optimiza encuestas mediante datos sintéticos que generan análisis más precisos en segmentos difíciles.

¿Para que sirve?

Fairgen sirve para multiplicar el valor de encuestas de pequeña escala, generando respuestas sintéticas basadas en datos reales ya recolectados. Su tecnología utiliza modelos generativos entrenados con los propios datos del usuario para producir muestras ampliadas que reflejan con precisión la composición poblacional. Esto permite explorar segmentos minoritarios o difíciles de alcanzar sin realizar nuevas encuestas. También incluye herramientas como FairBoost, que expande el tamaño efectivo de la muestra, y FairCheck, que detecta respuestas de baja calidad. Gracias a estas funciones potenciadas por inteligencia artificial, la herramienta ahorra tiempo y dinero, mejorando la cobertura y la confiabilidad de las investigaciones.

Caracteristicas clave

Incremento del tamaño de muestra efectiva hasta tres veces en segmentos difíciles.

Integración sencilla con encuestas y flujos de datos existentes.

Análisis granular para perfiles de audiencias poco representadas.

Compatibilidad con casos de uso como tracking, post-tests y segmentaciones U&A.

Colaboraciones con firmas líderes de investigación en mercado global.

Pros

Amplía la representatividad de encuestas en nichos clave.
Brinda insights más profundos para decisiones estratégicas.
Aumenta ingresos para proveedores de investigación.
Permite análisis rápidos y robustos en todos los segmentos.
Facilita integraciones sin fricciones.

Contras

Requiere conocimientos básicos de investigación de mercado para su máximo aprovechamiento.
Puede depender de la calidad inicial de muestras reales para maximizar la precisión.