En el mundo del marketing moderno, cada decisión debe ser más que una corazonada. Las organizaciones, cada vez más interesadas en medir el impacto real de sus estrategias —como campañas publicitarias, programas de fidelización o descuentos especiales—, se enfrentan a un gran reto: ¿cómo saber si lo que hicieron realmente funcionó?
Y aquí es donde entra en juego una herramienta poderosa pero poco conocida entre los profesionales del mercadeo: el Propensity Score Matching (PSM). Aunque suena complejo, su lógica es sencilla y, sobre todo, muy útil para quienes buscamos tomar decisiones informadas en contextos en los que no es posible hacer experimentos controlados.
¿Por qué necesitamos algo como el PSM?
Imaginemos que una empresa lanza una campaña de descuentos para aumentar las ventas. Al final del trimestre, nota que las ventas subieron. ¿Significa esto que la campaña fue exitosa? No necesariamente. Tal vez las ventas habrían subido igual sin la campaña, o tal vez los clientes que recibieron el descuento ya eran los más propensos a comprar.
El problema aquí es de causalidad. En mercadeo, no siempre es posible asignar las estrategias de manera aleatoria, como se hace en los experimentos científicos. Por eso, cuando comparamos grupos (clientes con y sin descuento, por ejemplo), corremos el riesgo de que nuestras conclusiones estén sesgadas si esos grupos eran diferentes desde el principio.
El Propensity Score Matching ayuda justamente a controlar este tipo de sesgos en variables observables, permitiendo comparar “manzanas con manzanas”.
¿Qué es exactamente el Propensity Score Matching?
El PSM es un método estadístico que permite crear grupos comparables, emparejando unidades (como clientes o empresas) que son similares en características observables, excepto en una: haber recibido o no una determinada estrategia de marketing.
En palabras sencillas, el algoritmo calcula una “probabilidad de tratamiento” (propensity score) para cada unidad, basada en características como edad, ubicación, historial de compras, etc. Luego, empareja unidades con puntuaciones similares, unas que recibieron la estrategia y otras que no. Al comparar los resultados entre estos grupos emparejados, podemos estimar con mayor precisión el efecto de la estrategia implementada.
¿Y esto cómo encaja en el mercadeo?
Aunque el PSM nació en el campo de la medicina y las ciencias sociales, hoy se ha convertido en una herramienta muy útil para el marketing. Por ejemplo:
Evaluar el impacto de campañas publicitarias en las ventas.
Medir la efectividad de programas de fidelización en la retención de clientes.
Analizar el efecto de promociones sobre el comportamiento de compra.
Gracias al Propensity Score Matching, los mercadólogos pueden acercarse a respuestas causales más sólidas, sin necesidad de realizar costosos o poco éticos experimentos aleatorios.
Lo que nos dice la investigación actual
Una reciente revisión sistemática —siguiendo los lineamientos de la declaración PRISMA 2020— examinó cómo se ha utilizado el PSM en estudios relacionados con marketing. Se analizaron artículos de bases de datos como Web of Science y Scopus, utilizando herramientas como RStudio, Bibliometrix, Tree of Science (ToS) y Gephi para procesar la información.
Este análisis reveló varias cosas interesantes:
Crecimiento sostenido en el uso del PSM en estudios de marketing, especialmente desde 2012, alcanzando un pico en 2024.
Liderazgo de países como Estados Unidos, China y Alemania, y universidades como Harvard en la producción científica sobre este tema.
Alta interconexión entre investigadores, con Estados Unidos actuando como nodo central de colaboración global.
El uso de herramientas visuales como Tree of Science permitió identificar tres niveles de desarrollo en esta área:
Raíces: los fundamentos metodológicos del PSM.
Tronco: investigaciones aplicadas sobre campañas multicanal y comportamiento digital.
Hojas: estudios recientes que evalúan directamente estrategias de mercadeo.
El análisis de redes con Gephi identificó tres grandes líneas de investigación:
Impacto económico y social de contratos comerciales y agrícolas.
Comportamiento del consumidor como insumo para la planeación estratégica.
Evaluación de efectos gerenciales y comerciales.
Conclusiones para estudiantes de marketing
Para quienes se están formando en mercadeo, entender y dominar herramientas como el Propensity Score Matching es clave. No solo porque permite tomar mejores decisiones, sino porque posiciona al marketing como una disciplina rigurosa, basada en evidencia y no solo en la intuición.
En contextos donde no es posible hacer experimentos aleatorios —como suele ocurrir en la vida real—, el PSM se convierte en un aliado metodológico fundamental. Nos ayuda a reducir sesgos, a mejorar la calidad de nuestras inferencias y, sobre todo, a responder con argumentos sólidos a preguntas como: ¿funcionó realmente esta estrategia?
Así que, si alguna vez escuchas hablar de técnicas de evaluación de impacto o de análisis causal, recuerda que el Propensity Score Matching puede ser tu punto de partida. Es una muestra clara de cómo el marketing, cuando se toma en serio, puede ser tan riguroso como cualquier ciencia.
*Las opiniones expresadas en este espacio no comprometen el pensamiento institucional.
