Aprovecha UPI para clasificar las inversiones en palabras clave según el beneficio proyectado y redistribuir los presupuestos de contenido, enlaces y CRO para lograr incrementos de ingresos más rápidos y defendibles.
El Índice de Propensión de Uso (UPI) cuantifica, en una escala de 0-1 o 0-100, la probabilidad de que el tráfico procedente de un cluster de palabras clave o segmento de usuarios determinado realice una acción generadora de ingresos, basándose en señales de comportamiento y contexto históricas. Los profesionales de SEO utilizan las puntuaciones de UPI para priorizar contenidos, enlaces y esfuerzos de CRO, redirigiendo recursos hacia las páginas y consultas con el mayor impacto de beneficio previsto.
El Índice de Propensión de Uso expresa, en una escala de 0-1 o 0-100, la probabilidad de que una visita procedente de un clúster de keywords, URL o segmento de usuario específico complete un evento de ingresos (compra, MQL, inicio de prueba). Combina datos históricos de conversión, señales de intención (modificadores de consulta, elementos de la SERP clicados) y factores contextuales (dispositivo, horario, ubicación) en un solo score. En la práctica, los SEOs muestran el UPI en dashboards para priorizar qué páginas merecen contenido adicional, link equity o esfuerzos de CRO, ya que estadísticamente generan el mayor incremento de beneficio por visita adicional.
conversions / sessions para cada clúster, suavizado con un prior bayesiano para evitar sobreajuste en filas de bajo volumen.Implementar un Índice de Propensión de Uso alinea a los equipos de SEO, CRO y contenido en torno al beneficio—convirtiendo las mejoras de ranking en margen, no solo en tráfico.
UPI cuantifica la probabilidad de que un usuario (o segmento) lleve a cabo una acción clave dentro de una ventana de tiempo definida, en relación con el usuario promedio. Mientras que el conteo bruto de frecuencia de uso solo registra eventos, UPI normaliza esa actividad frente a los parámetros de la cohorte o la población, revelando qué usuarios tienen estadísticamente una mayor (o menor) propensión a interactuar pronto. Esto permite a los equipos de growth priorizar acciones de captación, experimentos o lanzamientos de funcionalidades hacia las cohortes con mayor potencial de incremento de conversión.
Primero calcula la tasa de checkout de cada segmento:<br> Segmento A: 1,680 ÷ 2,400 = 0.70<br> Segmento B: 1,440 ÷ 3,200 = 0.45<br> UPI = tasa del segmento ÷ promedio de la plataforma.<br> UPI del Segmento A: 0.70 ÷ 0.55 ≈ 1.27<br> UPI del Segmento B: 0.45 ÷ 0.55 ≈ 0.82<br> Un UPI > 1 en el Segmento A significa que los usuarios tienen un 27 % más de probabilidades que el promedio de completar la compra, por lo que son autosostenibles.<br> Un UPI < 1 en el Segmento B indica que los usuarios tienen un 18 % menos de probabilidades, lo que los convierte en el objetivo lógico para una campaña de retención o activación.
Un aumento de las sesiones acompañado de un descenso del UPI indica que la cohorte navega más pero convierte (o realiza la acción North Star) con menor eficiencia; posibles causas: fricción de la funcionalidad, dudas sobre precios o aparición de contenido irrelevante. Ejecutaría un análisis de abandono del embudo (funnel drop-off) para localizar dónde se debilita el engagement y luego haría un test A/B de una solución para reducir la fricción, como agilizar el checkout o mostrar mensajes contextuales en el paso identificado.
El UPI se centra en la probabilidad relativa de una acción—útil para la segmentación—pero puede ocultar el volumen absoluto. En una base de usuarios pequeña, una cohorte podría mostrar un UPI impresionante debido a un puñado de usuarios intensivos, generando una falsa sensación de tracción. Combina el UPI con un Recuento Absoluto de Acciones (p. ej., pruebas activas semanales o MRR) para asegurarte de que los segmentos de alta propensión también sean lo suficientemente grandes como para impulsar ingresos significativos.
✅ Better approach: Calcula el índice por separado para cohortes claramente definidas (por ejemplo, clientes nuevos vs. recurrentes, autoservicio vs. enterprise) y establece umbrales específicos por cohorte para que los equipos de producto y marketing activen acciones que realmente resuenen.
✅ Better approach: Automatiza el reentrenamiento semanal o mensual con datos de eventos nuevos, supervisa paneles de deriva y ejecuta back-tests periódicos para garantizar que el uplift predictivo se mantenga por encima de tu umbral mínimo viable.
✅ Better approach: Bloquea la ventana de entrenamiento a los datos disponibles en el punto de decisión, excluye las variables posteriores al evento y valida con validación cruzada out-of-time antes de desplegar al pipeline en producción.
✅ Better approach: Trata el UPI como un indicador adelantado, combínalo con KPIs rezagados (LTV, churn) y ejecuta experimentos que prueben su impacto aguas abajo para que nadie manipule la métrica a costa del crecimiento real.
Un EVR (Experiment Velocity Rate, tasa de velocidad de experimentación) …
Convierte los clics generados por socios en acuerdos que se …
Cuantifica la cuota real de búsqueda, descubre brechas de posicionamiento …
Mide la Velocidad de Asistencia de Ventas para aislar la …
Cuantifica los verdaderos logros incrementales de SEO, justifica los cambios …
Automatiza bucles de advocacy (promotores) que generen backlinks, reseñas y …
Get expert SEO insights and automated optimizations with our platform.
Start Free Trial