CASOS DE ÉXITO

Propensión de donantes

Desafío

Antes de implementar el modelo de propensión, las campañas de donación se gestionaban de forma generalizada, sin diferenciar entre clientes con alta o baja probabilidad de donar. Esta falta de segmentación predictiva generaba baja efectividad en las conversiones, sobrecarga operativa y un uso ineficiente de los recursos comerciales, afectando directamente los resultados de las campañas.

Solución

Se diseñó un sistema de modelos predictivos que permite anticipar el comportamiento de los clientes frente a las campañas de donación.

  • El modelo de Bienvenida utiliza variables transaccionales y demográficas para predecir la propensión de nuevos clientes a donar.
  • El modelo Stock aplica reglas de negocio basadas en el análisis histórico de clientes existentes.
  • Ambos modelos clasifican a los clientes en tres niveles de propensión (Alta, Media y Baja), lo que permite:
    • Enfocar los esfuerzos del equipo comercial en los perfiles con mayor potencial.
    • Reducir la sobregestión de clientes con baja probabilidad de donar.
    • Diseñar estrategias diferenciadas y más efectivas.

Resultados:

Aumento en la tasa de donaciones.

Reducción de costos operativos.

Mejor segmentación y personalización.

Conclusión

El modelo de propensión ha transformado la forma en que se gestionan las campañas de donación. Al integrar análisis de datos y segmentación predictiva, ha logrado alinear los recursos con el verdadero potencial de conversión de clientes. Esto no solo ha mejorado los resultados financieros, sino que también ha fortalecido la experiencia del cliente y la efectividad operativa. La solución se mantiene estable, escalable y lista para seguir generando valor en el mediano y largo plazo.

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