Qué pasa cuando la media no refleja la satisfacción real de los clientes?

[VictoriaFB]

Estoy analizando los resultados de una encuesta de satisfacción en mi trabajo y me he encontrado con algo que me desconcierta. Calculé la media de las puntuaciones, que fue bastante alta, pero al revisar los datos individuales vi que casi la mitad de los clientes dieron la puntuación más baja posible. Esto no cuadra con la idea que tenía del promedio, y me pregunto si en casos así la media realmente representa bien lo que está pasando.

[Jerry_G]

Veo la media alta y me genera una mezcla de curiosidad y preocupación, si casi la mitad dio la puntuación más baja, ¿dónde quedó esa amplitud que dice la media? Me da la impresión de que la historia está más dividida de lo que parece.

[Eric_R]

La media puede subir por unos pocos outliers, pero los datos se ven sesgados con demasiadas respuestas bajas. En estos casos conviene mirar la mediana, la moda y la dispersión, y quizá un histograma para entender la distribución y la asimetría.

[LoganR]

Puede que haya una confusión de escala, si muchos dan 1 y unos pocos dan 9, la media sube sin que el resto esté satisfecha, ¿o tal vez hay dos grupos con expectativas distintas?

[EleanorZB]

No me fío de esa media tan sonriente hasta ver la distribución real, si la mitad votó 1, la media podría estar engañando y requerir más contexto sobre quién respondió y cuándo.

[ZoeyMW]

En lugar de enfocarte solo en la media, podrías segmentar por segmento de cliente y mirar percentiles para ver si la expectativa de cada grupo es diferente y la media resalta una parte de la historia.

[JamesJ]

¿Qué tal si el problema está en la pregunta o en la escala usada? Tal vez hay que replantear el objetivo de la medición y buscar indicadores que capturen mejor la experiencia.