Casos de Éxito

Reconocida por su excelencia académica y compromiso con la formación integral, la Universidad Anáhuac Querétaro se ha consolidado como una institución de referencia en el ámbito de la educación superior privada en México. Con una amplia oferta de programas de licenciatura y educación continua, ha construido un modelo educativo centrado en el desarrollo de líderes con visión global, actitud emprendedora y profunda responsabilidad social.

En un entorno educativo cada vez más competitivo, la universidad identificó la necesidad de optimizar su proceso de admisión para atraer y retener a los mejores prospectos. El objetivo era claro: mejorar la eficiencia y efectividad del proceso de captación, alineándolo con las mejores prácticas y herramientas tecnológicas disponibles.

El desafío: De la intuición a la precisión en la identificación de prospectos

Antes de la implementación del proyecto, el proceso de lead scoring se basaba en criterios definidos por la experiencia acumulada de los asesores. Aunque existía una lógica detrás de esta construcción, no se contaba con evidencia estadística que confirmara cuáles propiedades realmente influían en la probabilidad de conversión.

La expectativa era encontrar una forma más precisa, automatizada y escalable para identificar a los prospectos con mayor potencial de inscripción, y habilitar al equipo de admisiones con una herramienta que priorizara inteligentemente sus esfuerzos.

La solución: Inteligencia artificial aplicada al proceso de admisión

Para enfrentar el reto, se diseñó un modelo de lead scoring predictivo basado en machine learning, con el objetivo de identificar, desde el primer contacto, qué prospectos tenían mayor probabilidad de convertirse en alumnos inscritos. Este modelo fue entrenado con datos históricos del CRM (HubSpot) y validado con grupos de datos distintos (cohorts) para asegurar que sus predicciones fueran precisas y aplicables a nuevos ciclos de captación.

El desarrollo del modelo comenzó con un análisis de las características registradas en el CRM en las primeras etapas del embudo comercial. Se excluyeron aquellas que solo se completan más adelante en el proceso, garantizando así que el modelo pudiera funcionar con la información disponible desde el primer momento. Entre las variables más relevantes se identificaron aspectos cuantitativos y categóricos como el canal de origen del lead, que influyen directamente en la probabilidad de inscripción.

Se eligió un árbol de decisión como modelo de machine learning supervisado, ya que permitió predecir de forma más precisa el resultado deseado: que un lead se convierta en inscrito. Además de su buen desempeño en términos de ajuste, su estructura visual facilitó comprender los caminos que siguen los prospectos con mayor probabilidad de conversión. Esto permitió al equipo interpretar cómo interactúan las variables entre sí y qué combinaciones conducen a mejores resultados, brindándoles una herramienta práctica para actuar con base en los datos.

Una vez validado, el modelo se integró directamente en HubSpot mediante un flujo automatizado. Cada nuevo lead es evaluado en tiempo real y recibe un puntaje predictivo, lo que determina cómo avanzará dentro del embudo comercial. Este sistema convirtió el scoring en un criterio objetivo para priorizar esfuerzos, permitiendo al equipo de admisiones enfocarse en los perfiles más prometedores sin modificar sus procesos operativos existentes.

Resultados cuantificables: Mejora significativa en la tasa de conversión

El impacto del modelo predictivo de lead scoring no fue solo teórico, sino profundamente tangible. La tasa de conversión de MQL a inscrito, uno de los indicadores más críticos en el proceso de admisiones, se transformó radicalmente. Se pasó de un promedio histórico del 11% a un 39% en tan solo un trimestre tras la implementación.

Este cambio representa una mejora del 250% en la efectividad comercial, lo que se tradujo en una mayor eficiencia en el uso de recursos humanos, una optimización del embudo de captación y una mejor experiencia para los prospectos, al recibir un seguimiento más preciso, oportuno y personalizado.

Más allá del porcentaje, este resultado validó que los leads identificados como prioritarios por el algoritmo efectivamente tenían más probabilidades de inscribirse. Así, el modelo se consolidó como una herramienta confiable para la toma de decisiones y como un activo estratégico para el crecimiento del campus.

Más allá de los números: Eficiencia operativa, inteligencia táctica y empoderamiento del equipo

El beneficio del proyecto no se limitó al aumento en conversiones. Uno de los cambios más significativos fue en la dinámica interna del equipo de admisiones. Al contar con un sistema automatizado de priorización, los asesores pudieron enfocarse exclusivamente en leads con alto potencial, lo que elevó la calidad de las interacciones comerciales y redujo los esfuerzos invertidos en perfiles con baja probabilidad de inscripción.

Esto generó un efecto en cadena: más productividad por asesor, tiempos de respuesta más rápidos y una percepción más profesional por parte de los prospectos.

Desde una perspectiva estratégica, el modelo pasó a ser una fuente constante de inteligencia táctica, permitiendo entender cómo se comportan los diferentes perfiles de usuarios, qué canales tienen mejor rendimiento y qué variables predicen con mayor claridad el éxito. Esta visión habilitó al equipo a ajustar sus campañas, evolucionar su lógica comercial y adoptar una mentalidad basada en evidencia.

También se fortaleció la cultura organizacional: contar con una herramienta basada en datos promovió la confianza en las decisiones, alineó a los equipos en torno a objetivos comunes y potenció la credibilidad interna del área de admisiones como un eje clave del crecimiento institucional.

Claves del éxito: Diagnóstico profundo, integración ágil y una visión evolutiva

El punto de partida fue un diagnóstico preciso del contexto institucional y de los datos históricos de comportamiento de los leads. Este análisis permitió diseñar un modelo ajustado a las particularidades del campus, que respondiera a las necesidades reales del equipo de admisiones sin alterar su dinámica operativa.

La integración técnica también fue un factor decisivo. Al conectarse directamente con HubSpot, el modelo se incorporó de forma natural al flujo de trabajo ya existente, evitando fricciones e impulsando una adopción rápida y efectiva.

Finalmente, se apostó por una lógica evolutiva. El modelo está preparado para reentrenarse con cada nuevo ciclo de captación, adaptándose a cambios en el mercado, los canales de adquisición o el comportamiento de los prospectos. Esta capacidad de ajuste continuo lo consolida como un activo estratégico a largo plazo.

Un modelo en constante evolución para un entorno dinámico

Cuando la intuición se combina con datos y la experiencia se apoya en tecnología, los resultados dejan de ser solo mejoras tácticas y se convierten en ventajas estratégicas. Este proyecto demuestra cómo, con el diseño adecuado y una implementación alineada al contexto institucional, es posible transformar la forma en que se toman decisiones clave. Hoy, la Universidad Anáhuac Querétaro cuenta con un modelo evolutivo que se adapta a cada nuevo ciclo de captación, fortalece la inteligencia del equipo de admisiones y consolida su posicionamiento frente a un mercado educativo cada vez más exigente.

“Definitivamente los datos hacen la diferencia pero la correcta implementación de estos hacen que las estrategias sean exitosas, una gran oportunidad para seguir implementando e innovando para ser más eficientes en la atención y retención de estudiantes, siempre de la mano de expertos como el equipo de Interius”

– José Miguel González
Director de Atención Pre-Universitaria y Admisiones de Universidad Anáhuac Querétaro

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