CASO DE ÉXITO
Acción contra el Hambre
Cómo utilizamos modelos predictivos para anticipar el comportamiento y optimizar la captación de fondos.
TRANSFORMANDO DATOS EN DECISIONES PARA FORTALECER LA RELACIÓN CON LOS COLABORADORES
⏱ 4 min de lectura
Aprenderás:
✔ Cómo funcionan los modelos predictivos.
✔ Cómo identificar perfiles con riesgo de abandono.
✔ Cómo optimizar campañas mediante analítica predictiva.
Desde ACTIONS diseñamos un proyecto de analítica predictiva capaz de identificar patrones de comportamiento, anticipar riesgos y detectar oportunidades antes de que se produjeran.
Ficha del proyecto
Cliente: Acción contra el Hambre
Sector: ONG y cooperación internacional
Disciplina: Analítica Predictiva
Solución ACTIONS: Business Intelligence
Metodología: Modelos predictivos y scoring
Ámbito: Nacional
Objetivo: Mejorar la fidelización y optimizar las campañas de captación de fondos.
El Contexto
El desafío
- ¿Qué colaboradores presentan un mayor riesgo de abandono?
- ¿Qué perfiles tienen más probabilidades de incrementar sus aportaciones?
- ¿Qué segmentos muestran una mayor afinidad con determinadas campañas?
- ¿Dónde conviene concentrar los esfuerzos de fidelización?
- ¿Cómo optimizar la inversión en captación y retención?
Responder a estas cuestiones exigía desarrollar modelos predictivos capaces de identificar patrones de comportamiento y anticipar futuras decisiones.
Nuestra solución
Diseñamos una estrategia de Customer Intelligence basada en modelos predictivos que permitiera anticipar comportamientos futuros y apoyar la toma de decisiones. La solución se apoyó en cinco pilares:
- Integración de datos
- Modelización predictiva
- Segmentación avanzada
- Scoring predictivo
- Activación de campañas
CÓMO LO HICIMOS
| Nº | Fase | Descripción |
|---|---|---|
| 01 | Auditoría y análisis de la información disponible | Analizamos las fuentes de datos existentes para comprender su calidad, estructura y potencial analítico. |
| 02 | Identificación de variables relevantes | Seleccionamos las variables con mayor capacidad explicativa para los comportamientos que queríamos anticipar. Ejemplos: Frecuencia de aportaciones, Antigüedad, Canales de relación, Participación en campañas o Interacciones previas. |
| 03 | Construcción de modelos predictivos | Desarrollamos algoritmos orientados a responder diferentes objetivos de negocio. Entre ellos: Riesgo de abandono, Probabilidad de que un colaborador deje de contribuir, Potencial de crecimiento, Probabilidad de aumentar su nivel de aportación, Afinidad con campañas y Predicción de respuesta ante futuras acciones. |
| 04 | Generación de scores | Cada colaborador recibió una puntuación asociada a diferentes escenarios predictivos. Esto permitió priorizar acciones y recursos. |
| 05 | Segmentación operativa | Agrupamos perfiles con comportamientos similares para facilitar la activación comercial y relacional. |
| 06 | Aplicación a campañas reales | Los resultados se incorporaron a los procesos de marketing y fidelización para mejorar la eficiencia de las acciones. |
RESULTADOS
70%
Precisión de los modelos
6-8
Segmentos predictivos generados.
6
Variables principales
100%
orientado a decisiones
CONOCIMIENTO
Aprendizajes clave
- Detección temprana de perfiles con riesgo de abandono.
- Identificación de colaboradores con mayor potencial de crecimiento.
- Personalización de campañas según el perfil del colaborador
- Optimización de recursos mediante analítica predictiva
¿Qué aprendimos?
Los modelos predictivos transforman los datos en decisiones. Anticipar correctamente dónde actuar genera un impacto muy superior al de aumentar simplemente la intensidad de las acciones.
Impacto
- Mejor planificación
- Priorización de recursos
- Campañas más eficientes
- Mayor capacidad de anticipación
¿Qué es un modelo predictivo?
Beneficios estratégicos
Anticipa comportamiento
Mejora segmentación
Optimiza recursos
Reduce la incertidumbre
Incrementa la eficacia de las campañas
Ámbitos de aplicación
Fidelización
Captación de fondos
Marketing
Customer Experience
Ventas
Prevención del abandono
Cómo lo aplica ACTIONS
«En ACTIONS desarrollamos modelos predictivos que combinan Business Intelligence, Customer Intelligence y analítica avanzada para ayudar a nuestros clientes a anticipar comportamientos y optimizar sus estrategias de negocio.«
Preguntas frecuentes sobre modelos predictivos
¿Qué diferencia existe entre analítica descriptiva y analítica predictiva?
La analítica descriptiva explica lo que ha ocurrido a partir de datos históricos, mientras que la analítica predictiva utiliza modelos estadísticos y algoritmos para estimar qué puede ocurrir en el futuro y apoyar la toma de decisiones.
¿Qué datos necesita un modelo predictivo para ofrecer resultados fiables?
Depende del objetivo del proyecto, pero normalmente se utilizan datos históricos de comportamiento, interacciones, campañas, antigüedad, frecuencia de aportaciones y otras variables relevantes que permitan identificar patrones.
¿Puede aplicarse la analítica predictiva en organizaciones del tercer sector?
Sí. Los modelos predictivos ayudan a optimizar la captación y fidelización de colaboradores, priorizar recursos y mejorar la eficacia de las campañas de fundraising, especialmente en organizaciones donde la eficiencia es clave.
¿Qué ventajas ofrece un modelo predictivo frente a la segmentación tradicional?
Mientras que la segmentación tradicional clasifica a las personas según sus características actuales, los modelos predictivos estiman la probabilidad de comportamientos futuros, permitiendo anticipar riesgos, detectar oportunidades y personalizar las acciones con mayor precisión.
¿Quieres anticiparte al comportamiento de tus clientes o colaboradores?
Los datos explican el pasado. Los modelos predictivos ayudan a construir el futuro.
En ACTIONS –The CX Company desarrollamos soluciones de Business Intelligence y analítica predictiva que permiten anticipar comportamientos, optimizar recursos y tomar mejores decisiones.