Estrategia predictiva y Data-Driven para aumentar la Captación y Conversión de Leads en la Industria Farmacéutica en la escuela Pharma Business Education

Abstract

La transformación digital y la incorporación de la inteligencia artificial en procesos organizativos han supuesto una revolución en los modelos operativos de las instituciones de educación. Concretamente, las escuelas de negocio enfrentan el desafío de integrar tecnologías predictivas para mejorar su rendimiento operativo y tomar decisiones estratégicas basadas en datos. Esta investigación se desarrolla en el marco de la institución Pharma Business Education, la primera escuela de negocio 100% online en España dedicada a facilitar el acceso de perfiles científicos a la industria farmacéutica, biotecnológica y de tecnología sanitaria. Desde su fundación en 2022, Pharma Business Education ha experimentado un crecimiento sostenido en su comunidad de alumnos, alcanzando más de 800 matriculados y consolidando más de 155 colaboraciones con empresas del sector. Este avance ha generado nuevas necesidades de sistematización y optimización de procesos clave, en este trabajo se priorizará el comportamiento de los leads comerciales en el embudo de ventas para garantizar la eficiencia del equipo de admisión. Para dar respuesta a esta necesidad, este trabajo propone el diseño e implementación de un modelo predictivo basado en técnicas de aprendizaje automático. Se enfocará por tanto en el área comercial (B2C), donde se pretende automatizar el sistema de priorización de leads en función del nivel de cualificación, canal de entrada, interacción digital y antecedentes de conversión. Se emplearán, por tanto, en etapa descriptiva el modelo D.A.S.E (Descriptive Analytics Structured Exploration), en etapa predictiva, P.R.E.M.I.A. (Predictive & Machine Learning Integration Approach) y finalmente emplearemos Metodología O.P.T.I.M.A. (Optimization & Prescriptive Techniques for Intelligence Management & Action) por su enfoque integral y su reconocida aplicabilidad en proyectos analíticos orientados a negocio. El uso de Python y sus bibliotecas especializadas permitirá una implementación técnica robusta, compatible con las herramientas digitales actuales de la institución. 2 Los resultados preliminares identifican que más del 60 % de los leads se estanca en fases intermedias del funnel comercial debido a la falta de seguimiento y priorización adecuada. Esta situación representa una pérdida directa de oportunidades de conversión y una sobrecarga operativa para el equipo. Este trabajo busca generar una solución estratégica basada en datos, orientada a la mejora continua de la eficiencia operativa institucional. La propuesta es extrapolable a otras escuelas de negocio especializadas y representa un avance hacia una gestión educativa más inteligente, sostenible y orientada al valor.