Propensity Scoring em Campanhas Políticas: Como Priorizar Quem Convencer

No nosso guia de micro-targeting eleitoral, mencionamos propensity scoring como o próximo nível de segmentação. Este post explica o que é, como funciona na prática e como campanhas sem infraestrutura de big data podem aplicar os princípios.

→ Guia Principal: Micro-targeting Eleitoral: Como Segmentar Eleitores sem Violar a LGPD

A questão central que o propensity scoring responde não é “quem apoia o candidato?” - é “quem pode ser movido, e por quê?” A diferença é fundamental para alocação eficiente de recursos escassos.

O Que é Propensity Scoring

Propensity scoring é a técnica de atribuir a cada eleitor um score numérico (geralmente de 0 a 100) que representa a probabilidade de um comportamento específico. Em campanhas eleitorais, os scores mais relevantes são:

Score de Intenção de Voto: probabilidade de o eleitor votar no candidato. Alto = apoiador confirmado. Médio = indeciso persuasível. Baixo = opositor ou muito improvável.

Score de Mobilização: probabilidade de o eleitor comparecer às urnas no dia da eleição, independentemente da intenção de voto. Um apoiador com score de intenção alto mas score de mobilização baixo precisa de esforço de GOTV intenso.

Score de Multiplicação: probabilidade de o eleitor influenciar positivamente outros eleitores. Identifica os multiplicadores naturais da rede.

Por Que Não Basta Classificar por Intenção

A classificação simples (pró/indeciso/contra) resolve metade do problema. Propensity scoring resolve a outra metade: dentro de cada categoria, quem é mais ou menos persuasível, mobilizável ou influenciável?

Exemplo prático: dois eleitores classificados como “indecisos”. Um está em 55% de probabilidade de votar no candidato e precisa de um pequeno empurrão - uma conversa com um cabo eleitoral resolve. O outro está em 35% e tem objeção estrutural que demandaria muito esforço para mover.

Sem propensity scoring, a campanha investe igual nos dois. Com propensity scoring, investe mais no primeiro (alto retorno) e menos ou nada no segundo (baixo retorno).

Como Implementar sem Big Data

Campanhas sem estrutura analítica sofisticada podem aplicar os princípios de propensity scoring de forma simplificada:

Scoring Manual em Planilha

Para cada contato da campanha, atribua scores de 1 a 5 em três dimensões:

Intenção (1=contra, 5=apoiador confirmado)
Mobilização (1=muito difícil de mobilizar, 5=vai votar com certeza)
Influência (1=alcance mínimo, 5=liderança de opinião reconhecida)

O score composto (média das três) orienta a priorização. Contatos com score 4+ em intenção e 3+ em mobilização recebem contato de manutenção. Contatos com score 3-4 em intenção e score alto em mobilização recebem esforço de persuasão. Contatos com score baixo em mobilização mas alto em intenção recebem esforço de GOTV.

Scoring Automatizado com IA

Plataformas como o PoliticAI automatizam esse processo: analisam o histórico de interações de cada eleitor e atribuem scores automaticamente, atualizando em tempo real conforme novas interações acontecem.

Como Usar os Scores para Priorizar Recursos

A aplicação mais direta: ordenar a lista de contatos por score composto e trabalhar de cima para baixo. Os recursos mais escassos (tempo do candidato, visitas pessoais, eventos exclusivos) vão para os scores mais altos. Os recursos mais baratos (mensagem de WhatsApp, conteúdo digital) cobrem toda a base.

A segunda aplicação: identificar o segmento de “alto potencial não convertido” - eleitores com score alto de mobilização mas médio de intenção. Esse segmento representa o maior retorno marginal de esforço de persuasão.

→ Veja como classificar eleitores automaticamente: Como Classificar Eleitores Automaticamente: Pró, Neutro, Contra, Indeciso

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