Cómo la Universidad Panamericana consulta su NPS estudiantil con un asistente conversacional

Cliente: Universidad Panamericana (campus Aguascalientes y Guadalajara)

Socio: INMEGA Investigación de Mercados

Tecnología: Claude (Anthropic)

El estudio de NPS estudiantil que INMEGA levanta para la Universidad Panamericana acumula 5,153 respuestas de dos campus, dos niveles (licenciatura y posgrado), 15 facultades y dos ciclos comparables, 2024 y 2025.

Los resultados se entregaban en un dashboard de Power BI. Funcionaba para ver los indicadores, pero tenía el límite habitual de un tablero: responde las preguntas que se anticiparon al construirlo. Cuando un director de facultad quería un cruce distinto o una explicación de por qué un indicador se movió, la solicitud pasaba por un analista de INMEGA y la respuesta llegaba días después. En la práctica eso significa que el estudio se revisa a fondo en la presentación de resultados y poco más.

INMEGA rehizo el dashboard como una aplicación web propia, fuera de Power BI, con la identidad visual de la UP: seis secciones, cinco filtros cruzables en todas ellas (campus, año, nivel, facultad y programa) y funcionamiento completo en celular. Encima está la Bola de Kristal, un asistente conversacional construido sobre Claude e integrado en el propio dashboard, al que el usuario le pregunta en lenguaje natural sobre los resultados.

La decisión de diseño relevante es el alcance del contexto. La Bola de Kristal no consulta la base completa: recibe únicamente el corte que corresponde a los filtros activos en pantalla, es decir los KPIs, la satisfacción por aspecto, los segmentos y una muestra de comentarios reales de ese subconjunto. Si el usuario filtró posgrado de Ingeniería en Aguascalientes, la respuesta se refiere a esos 185 alumnos. Antes de preguntar, el usuario puede desplegar el resumen exacto de los datos que el asistente está recibiendo, para verificar de dónde sale cada respuesta.

El dashboard reporta un NPS global de 68.7, con 66.5 en 2024 y 71.0 en 2025. Aguascalientes mejoró 6.4 puntos y Guadalajara 3.4. La distribución es 74.8% promotores, 19.0% pasivos y 6.2% detractores, con una probabilidad de reinscripción de 8.4 sobre 10.

Sobre esa base, el rediseño hizo consultables sin intermediario tres cosas que antes requerían un analista. La primera es la prioridad por impacto y no por calificación: el módulo de hallazgos ordena las facultades combinando su brecha contra el global con su peso en la muestra, así que Ingeniería, con NPS 58.1 y 731 respuestas, mueve más el indicador institucional que otras áreas con menos respuestas. La segunda es la brecha por aspecto entre detractores y promotores: la satisfacción promedio ubica el ambiente estudiantil como el aspecto mejor evaluado (4.52 de 5) y la colegiatura como el más bajo (3.45), pero el dato operable es el rango, y en trámites administrativos los detractores califican 2.85 contra 4.23 de los promotores, una brecha comparable a la de colegiatura (2.32 contra 3.66) con la diferencia de que los trámites se pueden atender sin tocar el modelo de precios. La tercera son los perfiles específicos en lugar de alertas generales: el cruce de campus, nivel y facultad con un mínimo de 10 respuestas identifica ocho grupos concretos.

También cambió el lugar de las verbalizaciones. El estudio recuperó 303 comentarios abiertos y 500 relatos de momentos extraordinarios, con 57.4% de los alumnos reportando haber vivido uno positivo. Antes eran un anexo; ahora son texto filtrable por tipo de alumno, y el asistente los cita cuando explica un número.

La elección de Claude tuvo dos razones. La primera es el manejo de texto abierto en español y la capacidad de razonar sobre datos estructurados y comentarios cualitativos en una misma respuesta, que es la combinación de la que vive un estudio de NPS. La segunda es que la UP necesitaba poder responder por la herramienta antes de ponerla frente a sus resultados, lo cual hizo que la discusión con la institución fuera sobre el control del contexto y la trazabilidad de las respuestas y no sobre si el modelo era confiable en general. La opción de ver el contexto que recibe el asistente salió de esa conversación.

El estudio no cambió: misma base, mismos 5,153 registros, mismo trabajo de campo. Lo que se redujo es tiempo para consultar la información. Para INMEGA es un cambio en la forma del entregable, de un reporte que se presenta una vez a una herramienta que se consulta cuando aparece la duda.

Impacto del proceso:

Antes, entre el levantamiento y el reporte final tomaba 40 días, ahora menos de 15 días se tiene la información lista para presentar, a nivel general y detallado por campus, carrera y posgrado.

Antes un solo reporte general, hoy hay un reporte focalizado por cada área de estudio con recomendaciones específicas, con una versión por carrera en licenciatura y una versión por postgrado de cada campus y con recomendaciones accionables.

Antes 7 usuarios generales, hoy 60 usuarios de la plataforma.

Antes, un proceso manual de clasificación de comentarios que llevaba más de 120 horas, hoy el proceso se realiza de manera secuencial en menos de 8 horas.

Antes, la codificación manual de los verbatims (menciones) consumía 90 segundos por mención, hoy clasificación automatizada consume menos de 3 segundos por mención clasificada.

La Bola de Kristal está disponible como capa conversacional para estudios cuantitativos y cualitativos.