Buscando la mejor pizza

¿Cuáles son las características de tu pizza favorita?, ¿el precio?, ¿la cantidad de queso?, ¿las combinaciones de ingredientes?, ¿la zona?. Esa es la pregunta que Jared P. Lander contestó usando análisis estadístico. Su estudio lo aplicó a pizzerías de Nueva York, excluyendo las cadenas comerciales más conocidas (e.g., Pizza Hut, Domino’s). Los datos que analizó fueron extraídos del sitio menupages,  consistentes en ubicación, precio, tipo de combustible usado en el horno, número de recomendaciones y valoración promedio (1 a 5 estrellas) sobre aproximadamente 600 pizzerías de Manhattan y Brooklyn. Se considera que los datos corresponden a personas no-expertas en pizzas, más bien, a usuarios promedio. Se agregó también la información del hecho de que el título del lugar tuviera incluida la palabra pizza.

El contundente resultado de su estudio fue que las pizzerías que atraen multitudes son aquellas que usan hornos de carbón. Ni el precio, ni la dirección, ni ninguna otra característica fue tan relevante como el combustible utilizado en su preparación. Algunos de los análisis que utilizó fueron los diagramas de dispersión, diagramas de caja, regresión logística y distribución de Poisson.

Otra forma de abordar el asunto podría ser la generación de recomendaciones orientadas al consumidor, personalizadas. ¿Habría cambios sustanciales en los resultados?, ésto se vería si la mayoría de las recomendaciones dadas fueran a los mismos restaurantes que poseen horno de carbón. ¿Qué pasaría si se toma en cuenta otra ciudad?. El contexto puede ser muy diferente si la ciudad nueva tiene un clima opuesto. ¿Y si la gente va sólo porque ve el lugar lleno?. Tomar en cuenta otros aspectos contextuales podría darnos otros aspectos a mejorar.

Esta aplicación del análisis de datos es un ejemplo de que toda actividad humana cuantificable puede aprovechar las técnicas estadísticas para mejorar el producto o servicio que se ofrece.

Photo by Flickr user adam_t4, licensed under CC 2.0

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