Behavioral Economics aplicada
Modelos predictivos de retención, conversión y experiencia de cliente construidos sobre economía del comportamiento.
El reto
Las decisiones de clientes no siguen la lógica racional que asumen los modelos tradicionales de retención y conversión.
Nuestro enfoque
- Identificación de sesgos y momentos de decisión en el journey
- Modelos predictivos de fuga y propensión
- Rediseño de comunicación, oferta y puntos de contacto
- Experimentación controlada y medición de impacto
Entregables
- Modelo predictivo de churn y conversión
- Rediseño del journey y guiones de contacto
- Programa de experimentos con métricas de control
- Cuantificación de impacto en ingresos retenidos
Decision Design
El cliente no decide como dice que decide.
Antes de cambiar la oferta, cambiamos el contexto de la decisión: casi siempre es más barato y más rápido.
Momentos de decisión
Identificamos los puntos del journey donde realmente se gana o se pierde al cliente, y los sesgos que operan en cada uno.
- Mapa de journey y fricciones
- Inventario de sesgos por momento
- Analítica de abandono
Modelo predictivo
Construimos modelos de propensión a fuga, conversión y valor, con variables de comportamiento y no solo demográficas.
- Modelo de churn y propensión
- Segmentación conductual
- Priorización por valor en riesgo
Rediseño de la decisión
Reformulamos oferta, comunicación, defaults y guiones de contacto para que la opción correcta sea la más fácil.
- Rediseño de defaults y encuadre
- Guiones y contenidos de contacto
- Arquitectura de opciones
Experimentación
Probamos con grupos de control, medimos incrementalidad real y escalamos solo lo que demuestra impacto.
- Diseño de pruebas A/B con control
- Medición de incrementalidad
- Escalamiento y monitoreo
Ruta metodológica DD·NS
Secuencia de fases, con el foco analítico de cada una y el punto de decisión que la cierra.
Fig. 1 · Flujo de fases
Efecto real frente al grupo de control
Los rangos NS provienen de intervenciones medidas a gran escala: el efecto real ronda +1.4 puntos, muy por debajo de los +8.7 puntos que suele reportar la literatura académica.
Fig. 3 · Tasa de adopción: control vs. intervención a escala
Rangos de referencia que sostienen el marco
Valores índice de la base NS que usamos para calibrar hipótesis y metas antes de medir con los datos del cliente.
efecto promedio real de un nudge en 126 experimentos a escala con 23 millones de personas (+8.0% sobre el control)
Base NS · Economía del Comportamientoefecto reportado en publicaciones académicas; ~70% de la brecha se explica por sesgo de publicación y baja potencia estadística
Base NS · Economía del ComportamientoFig. 4 · Rangos de referencia NS
Mapa de entregables
Cada entregable se ancla a la fase donde se produce y se valida con el equipo del cliente.
Fig. 2 · Entregables por fase
Las figuras usan rangos de referencia y valores índice propios del método NS, calibrados con nuestra base de proyectos y el seguimiento de mercado. Los resultados de cada proyecto se reportan con las cifras reales del cliente.
Socio líder
José Manuel Noriega
Economía del negocio: precio, crecimiento, margen y capital.
Ver perfiles de los sociosIA como acelerador en esta práctica
Combinamos economía del comportamiento con modelos predictivos para anticipar la decisión del cliente.
- Modelos de propensión a fuga, compra y aceptación de oferta entrenados sobre comportamiento real
- Segmentación conductual no supervisada para diseñar nudges por perfil
- Diseño y lectura automatizada de experimentos A/B con significancia estadística
- Motor de Next Best Action que prioriza la intervención por cliente
Trabajamos con gobierno de datos, control de confidencialidad y validación humana en cada entregable: la IA acelera el análisis, nunca reemplaza la decisión.
Casos de impacto
churn de cartera
Modelo predictivo de fuga basado en economía del comportamiento, implementado con la Dirección de Servicio al Cliente.
Aseguradora líder · Perú
Insights de esta práctica
Marcos de trabajo y criterios que usamos en los proyectos, explicados en detalle.
Por qué se van los clientes que decían estar satisfechos
La satisfacción declarada predice mal la permanencia. Lo que predice bien es la conducta observada en los momentos críticos del journey.
6 min de lecturaBehavioralArquitectura de opciones: cómo presentar para que elijan bien
La forma en que se presentan las alternativas cambia la decisión tanto como el contenido de las alternativas mismas.
5 min de lecturaBehavioralExperimentar con grupo de control, en serio
Sin grupo de control no hay aprendizaje: hay una historia contada con los números que sobrevivieron.
6 min de lecturaHablemos de tu caso concreto
Una primera conversación basta para dimensionar la oportunidad.