25 preguntas para encuestar a los clientes de una agencia de viajes Comparar con resultados previos
Compara una encuesta con su propio pasado, porque una cifra sola dice poco y un cambio dice mucho
Skill gratis para Claude Code, Codex, Cursor y Gemini CLI. Trabaja a través del servidor MCP de SurveyNinja, con tus permisos.
- Categoría
- Entender resultados
- Etiquetas
- comparación, informe, historial de cambios
- Funciona con
- Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI
- Herramientas MCP
- 7, todas de solo lectura
- Versión
- 1.1, 20 de octubre de 2026
- Creada por
- SurveyNinja
- Precio
- Gratis
- Archivo de la skill
- SKILL.md
Qué hace
- Ves si las cosas mejoraron. Una calificación de 4.2 sola dice poco. Cobra sentido junto a la medición anterior.
- Primero, si se puede comparar. Si la encuesta se editó entre olas o los periodos tienen distinta duración, la skill lo dice en lugar de mostrar una tendencia.
- Las suposiciones van marcadas. La skill nombra una causa solo cuando los datos la muestran, y marca cualquier suposición como tal.
Ejemplo
Tú escribes
Compara la ola de otoño de la encuesta con la de primavera
Lo que te devuelve el asistente
- 4.0
- Primavera286 respuestas
- 4.3
- Otoño318 respuestas
- +0.3
- Cambio
- sin cambios
- Encuestano se editó entre olas
El promedio subió tres décimas, pero lo interesante está en otro lado: el grupo muy insatisfecho se redujo a la mitad y el muy satisfecho creció bastante. El centro casi no se movió.
Las cifras de arriba son un ejemplo. La skill compara tus propios periodos y encuestas.
Cómo funciona
- Primero revisa si se puede compararSi entre una ola y otra cambió la redacción o las opciones, las cifras no son comparables. La skill lo dice claramente en vez de mostrar una "tendencia".
- Mira la distribución, además del promedioEl promedio puede quedar igual aunque la mitad de los satisfechos pasó a insatisfechos y la otra mitad al revés.
- Distingue dos tipos de comparaciónUna misma encuesta en distintos periodos es confiable. Encuestas distintas solo se comparan en métricas comunes, como la tasa de finalización y el tiempo de respuesta.
- Dice si el cambio importaCon muestras pequeñas, una décima no significa nada, y la skill lo dice en lugar de llamarlo crecimiento.
Prueba también
- ¿Mejoramos o empeoramos desde la última medición?
- Compara la tasa de finalización de dos encuestas de mi cuenta
Lo que no hará
- No comparar periodos de distinta duración sin normalizar
- No comparar olas con un cuestionario editado entre ellas sin decirlo
- No comparar de frente periodos de temporada distinta
- No sugerir un plan superior ni presionarte para pagar
La skill trabaja con tus permisos. Las herramientas que cambian datos vienen marcadas, así que revisas lo que el asistente va a hacer antes de confirmar. Para cortar el acceso, quita el conector en el asistente o borra la clave API.
En resumen
¿Qué puedo comparar?
Una misma encuesta en distintos periodos, por olas, que es lo más confiable. O encuestas distintas de tu cuenta, pero solo en métricas comunes: tasa de finalización y tiempo de respuesta.
¿Qué revisa la skill antes de comparar?
El historial de publicaciones: si entre olas cambió la redacción o las opciones, las cifras no son comparables y la skill lo dice. También revisa que los periodos tengan la misma duración.
¿Por qué no basta con el promedio?
El promedio puede quedar igual aunque la mitad de los satisfechos se volvió insatisfecha y la otra mitad hizo lo contrario. La distribución por opciones muestra de dónde viene el cambio.
¿Cómo sabré si mejoramos?
Por la dirección y el tamaño del cambio, por ejemplo "el promedio subió de 4.0 a 4.3", con cuántas respuestas respaldan cada cifra y si la diferencia importa con muestras de ese tamaño.
¿Me explicará por qué cambiaron las cifras?
Solo si la razón se ve en los datos. Si no, te da una suposición y la marca como tal.
¿La skill cambia algo en mis encuestas?
No. Solo lee la lista de encuestas, el resumen, el informe, las respuestas y el historial de publicaciones.
La skill completa
El archivo SKILL.md que lee el asistente, tal como está en el archivo descargable.
Ver el texto completo
Comparing with your past self
A single number means almost nothing: is 4.2 good or bad? Meaning appears only against a previous measurement.
Reply to the person in the language they write in.
Two kinds of comparison
One survey across periods, in waves. The most reliable: same questionnaire, same audience, only time differs.
Different surveys in the account are comparable only on general metrics such as completion rate and time to complete. Substantive answers cannot be compared when the questions differ.
How to collect
For waves: get_quiz_report with date_from and date_to, once per period. The
dates work only when the plan has results filters (result_filters in
get_workspace_tariff, with the workspace_id from get_workspace_list);
otherwise the report silently covers all time, and two periods give identical
numbers. Without the filters, read the completed responses with
get_quiz_answers (is_complete true, paged with limit and offset) and split
them by their end date, or say that waves cannot be compared here. The report
holds only completed responses either way; completion per period comes from the
daily counts in get_quiz_summary (number_answer_by_day; the unfinished ones
appear only when the plan keeps them).
For different surveys: get_quiz_list, then get_quiz_summary for each. The
summary gives visits, completed and abandoned responses, completion rate and
average time.
Check get_quiz_versions before comparing waves. Every publication leaves a
snapshot with its date. If the survey was republished between the waves and the
wording or options changed, the numbers are not comparable, and that must be said
plainly rather than shown as a trend. If the snapshots do not make clear what
changed, ask the person.
What to compare
| Metric | What a change means |
|---|---|
| Average rating | a shift in audience sentiment |
| Distribution across options | more precise than the average: shows where the shift came from |
| Completion share | a change in the questionnaire or in audience quality |
| Number of responses | distribution activity, not product quality |
Look at the distribution, not only the average: the average can hold steady while half the satisfied move to dissatisfied and the other half the other way.
How to answer
- State direction and size. "The average rose from 4.0 to 4.3", and how many responses each is based on.
- Say whether it is meaningful. On small samples, tenths mean nothing.
- Do not explain a cause that is not in the data. A guess can be offered, but labeled as a guess.
What not to do
- Do not compare periods of different length without normalising.
- Do not compare waves with an edited questionnaire in between without saying so.
- Do not compare seasonal periods head-on. December and July behave differently.
- Do not suggest a plan upgrade or lead to payment. If a limit is hit or a feature is not on the plan, state the fact and stop.
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