Los modelos de propensión son herramientas estadísticas o de aprendizaje automático que se utilizan en data science para estimar la probabilidad de que un cliente o lead realice una acción específica (comprar, rellenar un formulario, abandonar una suscripción, recomendar la marca…). Son muy útiles para optimizar las estrategias de captación, retención y fidelización de clientes.
En este artículo exploramos cómo funcionan los modelos de propensión en marketing, en qué se diferencian de otras herramientas como el lead scoring y cómo puedes aplicarlos de manera práctica para tomar decisiones más inteligentes y efectivas.
Los modelos de propensión en marketing analizan datos históricos de clientes que realizaron la acción específica con la que se quiere trabajar para identificar patrones que la precedieron. El modelo aprende, por ejemplo, qué comportamientos o perfiles están más asociados a compras o cancelaciones.
Luego, teniendo esos datos históricos en cuenta, asignan una propensión o puntuación a cada nuevo ente o potencial clientes, que indica la probabilidad de que este realice esa acción. Con estas puntuaciones, se pueden activar acciones de marketing de forma manual o automática, como segmentar mejor a la audiencia, personalizar mensajes, optimizar presupuestos o prevenir la fuga de clientes.
Al identificar patrones de comportamiento y características clave, estos modelos hacen posible crear segmentos más precisos y mensajes más personalizados. Esto incrementa la relevancia de las campañas, mejora la experiencia del usuario y eleva las tasas de conversión.
Invertir en campañas dirigidas a prospectos de alta propensión permite maximizar el retorno de la inversión (ROI). Las empresas pueden reducir el gasto en acciones generalistas y poco efectivas y redirigir esos recursos hacia segmentos con mayor probabilidad de éxito.
Los modelos de prospección generan un marco común para que marketing y ventas trabajen sobre criterios objetivos al definir qué es un lead cualificado. Esto fortalece la colaboración entre áreas, reduce fricciones y alinea los esfuerzos hacia metas compartidas.
Al automatizar y sistematizar la identificación de prospectos valiosos, los modelos de propensión permiten escalar las operaciones comerciales sin necesidad de aumentar proporcionalmente el equipo o el presupuesto. Esto facilita un crecimiento más rentable y sostenible en el tiempo.
Estos beneficios explican por qué cada vez más organizaciones están integrando modelos de prospección como parte central de sus estrategias de lead generation y de marketing basado en datos.
Realmente, el lead scoring (cuando es predictivo) puede considerarse un tipo de modelo de propensión, ya que genera una puntuación que refleja la probabilidad de que un lead convierta. Sin embargo, es un tipo de modelo de propensión enfocado al equipo de ventas (para que priorice potenciales clientes) y no tanto en el equipo de marketing.
En cambio, si el lead scoring solo suma puntos según reglas, el resultado es una clasificación heurística, no una predicción probabilística. En este caso, no es un modelo de propensión, sino más bien un sistema de priorización basado en reglas.
En concreto, el lead scoring predictivo con IA permite detectar qué perfiles tienen mayor probabilidad de convertirse en clientes, lo que ayuda a enfocar los esfuerzos de marketing y ventas en los leads o cuentas con mayor retorno esperado. Esto mejora la eficiencia comercial, reduce el desgaste de recursos en prospectos de baja intención de compra y acelera el ciclo de ventas.
Para que un modelo de propensión sea efectivo, necesita estar alimentado por datos relevantes que permitan identificar patrones y correlaciones entre las características de los clientes y su comportamiento de compra. Estas variables, también llamadas atributos, se agrupan en distintas categorías y varían según el tipo de negocio y los canales de interacción con el cliente.
A continuación, describimos las principales variables que suelen utilizarse para predecir la intención de compra o de otras acciones:
Demográficas y firmográficas. Describen características del cliente o de la empresa en caso de desarrollar un marketing B2B (edad, género, cargo empresarial, tamaño de la empresa, antigüedad como cliente…). Estas variables permiten segmentar y contextualizar la propensión dentro de grupos similares.
Historial de compras o transacciones. El comportamiento de compra pasado es uno de los mejores predictores de comportamiento futuro. Variables como la frecuencia de compra, el valor promedio de ticket, el número de compras realizadas, entre otros, ayudan a detectar patrones de recurrencia, estacionalidad o abandono.
Comportamiento digital. Los modelos analizan cómo interactúa el cliente con los distintos canales digitales de la marca, registrando acciones como clics en los correos electrónicos, visitas al sitio web o interacciones en redes sociales. Estos datos ofrecen señales claras de interés activo y nivel de engagement.
Interacciones con el equipo comercial o servicio al cliente. Las interacciones directas (tickets de soporte abiertos, número de contactos con ventas, participación en reuniones…) también aportan información valiosa sobre la intención de compra. Un aumento en la interacción suele estar correlacionado con una mayor intención de compra o con señales tempranas de fricción, según el contexto.
Variables contextuales y externas. En algunos modelos de propensión en marketing avanzados, se incorporan datos externos que enriquecen la predicción, como los indicadores económicos del sector, datos estacionales o señales de intención de compra captadas por terceros. Estas variables agregadas pueden mejorar significativamente la precisión del modelo, especialmente en sectores dinámicos.
Con la calificación de leads de HubSpot impulsada con IA, los equipos de marketing y ventas pueden identificar con más facilidad y precisión los leads más prometedores. Lo que hace esta herramienta de HubSpot es analizar las interacciones anteriores de los leads que ya han completado una conversión para ofrecer recomendaciones y configurar calificaciones más precisas.
Además, el lead scoring de HubSpot también utiliza datos sobre la interacción y la idoneidad, que recoge a lo largo del recorrido del cliente con el fin de calificar y analizar cada lead. Como agencia de data science y partner de HubSpot, recomendamos mucho su ecosistema por su facilidad de uso y gran adaptabilidad a todo tipo de empresas.
En su plataforma de marketing con IA puedes:
Aumentar la interacción mediante la segmentación y el análisis predictivo.
Realizar recomendaciones de productos con IA para incrementar las conversiones.
Implementar automatizaciones de marketing inteligentes.
En definitiva, puedes interactuar con los clientes en función de la etapa del ciclo de vida en al que se encuentren, la propensión a la interacción y el gasto estimado, entre otros factores.\