Las simulaciones de Canonical se construyen sobre entrevistas reales de tu estudio. Cada corrida publica su concordancia con un panel real hold-out.
| Capacidad | Canonical | Paneles sintéticos |
|---|---|---|
| Resultado en minutos | Sí | Sí |
| Construido sobre entrevistas reales del mismo estudio | Sí | No |
| Validación contra panel real hold-out, por corrida | Sí | Varía |
| Concordancia publicada en el reporte | Sí | No |
| Señala cuándo no sabe y recomienda campo | Sí | No |
| Mismo pipeline que las entrevistas reales | Sí | No |
| Personas reales disponibles para validar o profundizar | Sí | No |
| Sin necesidad de campo previo | No | Sí |
| Costo por respuesta simulada | Premium por velocidad | Bajo |
| Cobertura de mercados fuera de LatAm | No | Sí |
Las simulaciones de Canonical requieren un estudio real como base, por decisión de diseño.
Reservamos parte del panel real de tu estudio, hacemos la misma pregunta a los participantes simulados y comparamos. La concordancia (92 % promedio en los pilotos 2026) aparece en el reporte de cada corrida. Con Canonical recibes el número y cuánto confiar en él.
Los participantes simulados se construyen a partir de las entrevistas reales de tu estudio y del historial pseudónimo de la red Basset en tu mercado. Responden como bodegueros de Arequipa o usuarios de fintech en CDMX porque se construyeron con sus entrevistas.
Si la concordancia de una corrida cae bajo el umbral, o si la pregunta sale del territorio de las entrevistas reales, el reporte lo señala y recomienda campo. Canonical prefiere un “no sé” a una respuesta inventada.
En estos tres casos basta una respuesta rápida sin personas detrás.
Para ordenar hipótesis antes de escribir el brief, un panel sintético es una herramienta razonable para una lluvia de ideas. Úsalo para pensar, y deja la evidencia para el comité a las entrevistas.
Si tu pregunta es sobre un mercado donde la red Basset no opera y no puedes reclutar, un panel sintético es mejor que nada, con la advertencia de que nadie midió su error.
Para “qué suele importarle a un comprador de seguros”, un modelo general responde bien. Para “qué le importa a tu cliente de Trujillo esta semana”, necesitas a tu cliente de Trujillo.
Promedios de los pilotos de 2026.
“Simulamos tres variantes del flujo de verificación y la corrida dio 91 % de concordancia con el hold-out. Construimos la ganadora en un sprint.”
¿Otra pregunta? Hablar con ventas.
No. Un modelo general responde con el promedio de lo que leyó. Los participantes simulados de Canonical se construyen con las entrevistas reales de tu estudio y el historial pseudónimo de tu mercado, responden por el mismo pipeline que las personas y se validan contra un panel real reservado.
Te proponemos el estudio base y las variantes a simular, con la validación hold-out en la misma propuesta, en menos de dos días hábiles.
