Rediseño del formulario de participación del cliente de HSOC para una mejor calidad de los datos

Socio de la ciudad: Centro de operaciones de calles saludables (HSOC)
Socio Pro Bono: US Digital Response

El Centro de Operaciones de Calles Saludables (HSOC, por sus siglas en inglés) ayuda a las personas que viven en campamentos grandes (más de 6 carpas) ofreciéndoles refugio, servicios de salud y apoyo conductual. El equipo del HSOC necesita información precisa y completa sobre los clientes para tomar decisiones basadas en datos a nivel de cliente y sistema. Los datos precisos y estandarizados también son fundamentales para desarrollar análisis y métricas de desempeño para diseñar estrategias y priorizar los métodos de extensión en función del desempeño anterior.

HSOC se asoció con US Digital Response (USDR) para refinar las preguntas en su formulario de encuentro con el cliente para agilizar el proceso de admisión, así como para actualizar el formulario con campos fijos para estandarizar los datos que se recopilan.

El desafío

Antes de este proyecto, el proceso de interacción con el cliente de HSOC era manual, desordenado y vulnerable a errores humanos:

• El proceso de admisión de clientes requirió que los trabajadores de extensión completaran una encuesta de más de 20 preguntas en Microsoft Forms para cada cliente que encontraron en el campo.
• Luego, un analista copiaría y pegaría los datos sin procesar del formulario en una hoja de Excel de SharePoint para limpiarlos.
• Muchos de los campos del formulario eran de entrada abierta (a diferencia de los fijos o desplegables), lo que generó una falta de estandarización en los datos recopilados.

El proceso

El equipo de voluntarios del USDR realizó una investigación de usuarios con los trabajadores de extensión del HSOC y los socios departamentales para comprender los desafíos en el proceso de ingreso de datos existente. Utilizando los conocimientos obtenidos de su investigación de usuarios, los voluntarios del USDR desarrollaron un mapa integral de las partes interesadas de los datos del formulario. El mapa del recorrido representó visualmente cómo los diferentes usuarios a lo largo del proceso de ingreso de datos interactuaban con los datos recopilados en el formulario de extensión.

Los objetivos clave del proyecto identificados a través de la investigación de usuarios y el mapeo de partes interesadas de USDR fueron:

• Automatice los procesos de limpieza de datos para reducir el trabajo manual.
• Optimice el formato de datos y la generación de informes para facilitar el análisis y la respuesta a preguntas de políticas comunes.
• Mejore el proceso de ingreso de datos abordando problemas con preguntas redundantes y respuestas de formato libre.

Después de identificar estos objetivos clave, el equipo de USDR realizó una auditoría del formulario existente para identificar posibles oportunidades de mejora en la estandarización. Las principales áreas de optimización identificadas fueron:

• Fecha
• Ubicación
• Rechazo/aceptación de refugio
• Estructura de forma general.

Entregables

La USDR desarrolló dos prototipos para una nueva y mejorada forma de admisión. Estos prototipos se centraron en:

• Facilidad de uso
• Estandarización mejorada de las preguntas
• Calidad de los datos
• Compatibilidad móvil

Con múltiples formas de probar un único problema, el equipo decidió realizar una prueba de dos fases (A/B). Los objetivos de probar varias fases para mejorar los formularios eran dos:

• Mejorar la calidad general de los datos recibidos para que los analistas de datos puedan dedicar menos tiempo a limpiar manualmente los datos sucios.
• Mejorar la experiencia general del usuario del formulario para que sea menos tedioso para los miembros de ERT completarlo mientras están en el campo.

Impacto

Los cambios de formulario redujeron el porcentaje de envíos que contenían datos sucios del 15,38% al 2,49%, una mejora del 84%.

En general, los cambios realizados durante las pruebas de la Fase 1 y la Fase 2 redujeron la necesidad de limpieza manual de la base de datos. Aunque todavía era necesario limpiar la "Fecha" y las "Ubicaciones ingresadas manualmente", la adición de un texto auxiliar y un menú desplegable fijo para la Fecha y la Ubicación respectivamente redujeron significativamente la cantidad de limpieza necesaria.

La estandarización de la ingesta de datos mejoró directamente la calidad de los datos de HSOC que se cargan regularmente en el conjunto de datos de ASTRID y proporcionó información escalable para que otros líderes de datos del equipo de calle estandaricen y mejoren sus propios procesos de ingesta de datos de campo.