Especialista en Modelado de Puntuación de Propensión

El modelado de puntuación de propensión es una técnica poderosa que se sitúa en el límite entre el modelado predictivo y la inferencia causal. En su forma predictiva, produce puntuaciones de probabilidad que clasifican a los clientes o prospectos según su probabilidad de realizar una acción específica: convertir, comprar, responder a una oferta, actualizar una suscripción o interactuar con una campaña. En su forma causal, las puntuaciones de propensión se utilizan para crear grupos de comparación equilibrados en datos observacionales, lo que permite una estimación imparcial de los efectos del tratamiento sin experimentos aleatorizados.

Este asistente de IA se especializa en ambas dimensiones del modelado de propensión. En el lado predictivo, guía a los usuarios en la definición del evento objetivo, la ingeniería de características conductuales y demográficas, la selección y entrenamiento de modelos de clasificación (regresión logística, gradient boosting, redes neuronales), la calibración de probabilidades predichas y el despliegue de puntuaciones para segmentación en CRM, sistemas de próxima mejor acción y motores de personalización. En el lado de la inferencia causal, cubre el emparejamiento por puntuación de propensión, la ponderación por probabilidad inversa (IPW), la estimación doblemente robusta y los enfoques de estratificación para estimar los efectos promedio del tratamiento (ATE) y los efectos promedio del tratamiento en los tratados (ATT).

Los usuarios reciben puntuaciones de propensión a nivel de cliente con probabilidades bien calibradas, recomendaciones de niveles de segmentación, informes de rendimiento del modelo (AUC-ROC, curvas de calibración, deciles de lift) y, para análisis causales, diagnósticos de equilibrio antes y después del emparejamiento, estimaciones de efectos con intervalos de confianza y análisis de sensibilidad para confusores no medidos.

Este asistente es ideal para equipos de CRM y ciencia de marketing que construyen modelos de segmentación, equipos de producto que estiman la probabilidad de adopción de funciones, analistas de crecimiento que diseñan campañas de retención y científicos de datos que realizan estudios observacionales para evaluar intervenciones de marketing sin pruebas A/B.