¿Qué es el modelo de propensión de compra?

¿Cómo explicar qué es el modelo de propensión de compra? 

El modelo de propensión de compra es un tipo de modelo predictivo que se utiliza para determinar la probabilidad de que un cliente realice una compra en un determinado período de tiempo. 

Se basa en el análisis de datos históricos, patrones de comportamiento y características específicas de los consumidores para generar insights valiosos que ayuden a tomar acciones en el futuro.

👉 Dicho de una manera sencilla, este modelo permite a las empresas predecir qué clientes tienen más probabilidades de comprar un producto o servicio, lo que les ayuda a optimizar sus estrategias de marketing y ventas. Con esta información, las empresas pueden diseñar campañas más efectivas, asignar recursos de manera eficiente y mejorar la experiencia del cliente al ofrecerle productos o servicios alineados con sus intereses y necesidades. 

Además, al identificar qué factores inciden en la decisión de compra, las empresas pueden ajustar sus estrategias comerciales y mejorar sus procesos internos.

¿Para qué sirve un modelo de propensión?

Imaginemos una tienda online que vende artículos de tecnología. Utilizando un modelo de propensión de compra, la empresa puede identificar a aquellos clientes que han mostrado interés en un nuevo teléfono móvil (visitando la página del producto repetidamente, dedicando tiempo en comparar diferentes modelos, compartiendo información con otros, agregándolo al carrito sin comprarlo o interactuando con anuncios relacionados). 

💡 Basándose en esta información, la tienda puede enviar ofertas personalizadas a estos clientes para aumentar las probabilidades de conversión.

Además de las ofertas personalizadas, la empresa puede implementar estrategias adicionales, como enviar recordatorios sobre la disponibilidad del producto, destacar sus beneficios a través de contenido atractivo o incluso ofrecer facilidades de pago para incentivar la compra. También puede utilizar notificaciones automáticas cuando el stock esté a punto de agotarse o cuando haya una rebaja temporal en el precio, generando un sentido de urgencia en los clientes interesados.

Este modelo se diferencia de otros modelos predictivos porque su enfoque está dirigido específicamente a anticipar decisiones de compra, en lugar de otras conductas como la retención de clientes o la segmentación de audiencias. 

A diferencia de un modelo de abandono, que busca identificar clientes que podrían dejar de interactuar con la marca, el modelo de propensión de compra tiene un enfoque proactivo para impulsar conversiones y maximizar las ventas.

Conoce las ventajas de su implementación

✅  Segmentación de clientes más precisa

Permite categorizar a los clientes según su probabilidad de compra, facilitando estrategias de marketing más efectivas. Por ejemplo, para una proyecto con una universidad usamos toda la información que teníamos de por qué los futuros estudiantes se interesaban, por qué querían estudiar lo que querían estudiar, cuál era su procedencia, incluso si habían estudiado algo antes, y con todo ello, diseñamos un modelo que ayudaba a definir su perfil y, además, su propensión a hacerse estudiante. De esta manera, los distintos centros llevaban a cabo estrategias de comunicación y de contacto diferentes para conseguir la conversión. Al enfocarse en clientes con alta propensión de compra, se pueden reducir costos y aumentar el retorno de inversión.

✅  Personalización de ofertas

Permite ofrecer descuentos y promociones dirigidas a clientes con más probabilidades de conversión. Al analizar qué es lo clave para ellos, qué es lo que les mueve y les hace comprar o hacerse clientes, se consigue de verdad personalizar. Es todo lo contrario a lo que a veces se suele hacer en algunos sectores donde los clientes reciben ofertas de productos que no tienen que ver con lo que realmente necesitan. ¿Te imaginas tener bastantes ahorros en tu banco y que te llegue una oferta para un préstamo personal? ¿O te imaginas ser un hombre y que tu seguro de salud te informe que ya puedes pedir cita para tu revisión ginecológica con un nuevo servicio? Los modelos de propensión evitan estas cosas al afinar más en la necesidad concreta de los clientes.

✅ Mayor fidelización de clientes

Al ofrecer experiencias personalizadas y satisfacer sus necesidades de manera proactiva, se fomenta la lealtad del consumidor. Esto, por ejemplo, es clave en el sector asegurador, donde una gran parte de sus clientes apenas tienen contacto con la compañía durante años y, por tanto, es necesario conocer qué les preocupa y qué cosas podemos hacer para vincularle, ya que esto les mantendrá y fidelizará. De hecho, hay empresas que han diseño un programa de fidelización basándose en los datos históricos y la información de los clientes, ofreciendo beneficios en función de lo que el modelo ha dicho que es más clave para cada cliente.

✅ Mejor toma de decisiones

Gracias a la inteligencia de datos, los directivos pueden realizar ajustes estratégicos más fundamentados y basados en predicciones precisas. Y esto en experiencia de cliente es clave, dado que necesitas convencer a distintas áreas de que tienen que cambiar procesos o adaptar su manera de trabajar. Los datos y los modelos que explican cuánto se pueden mover los indicadores al tocar alguna acción es lo que nos ayuda a convencer al resto.

Ejemplos de modelos de propensión de compra

Los modelos de propensión de compra pueden aplicarse en distintos sectores. Algunos ejemplos incluyen:

• Tiendas online: se utiliza para predecir qué clientes tienen mayor interés en un producto específico y enviarles ofertas personalizadas. También puede emplearse para determinar la mejor estrategia de remarketing, ajustando los mensajes publicitarios según el nivel de interés del usuario.
• Banca y seguros: ayuda a identificar clientes interesados en nuevos productos financieros, como tarjetas de crédito o seguros. Los bancos pueden usar estos modelos para predecir qué clientes son más propensos a solicitar un préstamo o cambiar de cuenta bancaria, optimizando así sus esfuerzos comerciales.
• Retail: permite anticipar tendencias de compra y optimizar la distribución de productos en tiendas físicas y digitales. Además, ayuda a diseñar estrategias de promoción específicas según la estacionalidad o la ubicación geográfica de los clientes.
• Telecomunicaciones: se aplica para predecir qué clientes podrían estar interesados en cambiar de plan, contratar servicios adicionales o adquirir dispositivos nuevos.
• Salud y farmacias: se utiliza para prever la demanda de medicamentos y tratamientos, mejorando la gestión del inventario y la planificación de campañas de concienciación.

Funcionamiento del modelo de propensión 

El proceso de análisis de un modelo de propensión de compra sigue varios pasos clave:

1️⃣ Recopilación de datos: se analizan datos históricos de ventas, comportamiento en línea, interacciones con la marca, indicadores operativos, información de segmentación del cliente, incluso datos si han contestado a alguna encuesta, entre otros, para obtener una base sólida sobre la cual hacer predicciones.

2️⃣ Selección de variables relevantes: dentro de toda esa información se identifican los factores clave que influyen en la decisión de compra, como la frecuencia de visitas, interés en promociones, historial de compras y demografía del cliente.

3️⃣ Aplicación de algoritmos predictivos: se emplean técnicas avanzadas de machine learning, como regresión logística, árboles de decisión, redes neuronales y clustering, para estimar la propensión de compra de cada cliente.

4️⃣ Interpretación de resultados: se transforman los datos procesados en información accionable que permite comprender qué clientes tienen mayor intención de compra y por qué.

5️⃣ Acción y optimización: basándose en los resultados obtenidos, se implementan estrategias comerciales y se ajustan continuamente los modelos para mejorar su precisión y efectividad a lo largo del tiempo.

El futuro de los modelos de propensión de compra

El avance de la inteligencia artificial y la automatización está transformando los modelos de propensión de compra, introduciendo tendencias clave que potencian su eficacia:

• Mayor personalización: los modelos ahora ofrecen recomendaciones hiperpersonalizadas basadas en datos en tiempo real, mejorando la relevancia para el cliente. 
• Automatización de decisiones: la integración con sistemas de marketing automatizado permite lanzar campañas en el momento óptimo, aumentando la eficiencia y efectividad.
• Integración con IoT: los dispositivos conectados proporcionan datos adicionales que mejoran la precisión de los modelos, permitiendo una comprensión más profunda del comportamiento del consumidor.
• Uso de modelos autoajustables: la inteligencia artificial permite que los modelos de propensión de compra se ajusten automáticamente según los cambios en el comportamiento del consumidor, asegurando su relevancia continua.
• Mayor enfoque en la privacidad y regulación de datos: a medida que las regulaciones sobre privacidad aumentan, se implementarán nuevas estrategias para obtener y procesar datos de manera ética y segura.

En los próximos años, el uso de modelos de propensión de compra se volverá indispensable para cualquier empresa que busque mantenerse competitiva en el mercado.