La ventaja de AdTech: aumentar la base de clientes de Mercado Pago

Acerca de la empresa

MercadoLibre es el ecosistema de comercio y pagos en línea más grande de América Latina. A través de un conjunto de soluciones tecnológicas que incluyen Mercado Pago, Anuncios de Mercado, Mercado Envíos, y Mercado Créditos permiten a los clientes de 18 países llevar a cabo su comercio ofreciendo soluciones en toda la cadena de valor.

Desafío

MercadoPago opera en un mercado dinámico y en constante evolución, compitiendo tanto por compradores como por vendedores. Para tener éxito en sus misión de convertirse en el principal método de pagos, cobros y servicios financieros entre los vendedores, sus equipos empresariales basados en datos deben innovar continuamente y cuestionar el status quo. Ahí es donde entramos en escena para aportar nuestra experiencia.

El objetivo principal de nuestro proyecto era impulsar MercadoPago Volumen total de pagos (TPV) aumentando su participación en la cartera. Básicamente, esto significaba diversificar la gama de productos utilizados por los vendedores e introducirles servicios que aún no habían explorado.

Nuestra estrecha colaboración con sus equipos empresariales y tecnológicos descubrió áreas que podían mejorarse en su estrategia y oferta de marketing y tecnología publicitaria, incluidas las notificaciones automáticas, los correos electrónicos, las plataformas inmobiliarias y la mejora de la segmentación de los usuarios.

El desafío (ilustrado a continuación) podría dividirse en dos partes principales. En primer lugar, la comprensión qué recomendaciones hacer, y en segundo lugar, determinar el enfoque más eficaz para enviar o aplicar esas recomendaciones.

Solución

Propusimos un marco de recomendaciones de publicidad gráfica, correo electrónico, whatsapp y notificaciones push que consistía en diferentes modelos de aprendizaje automático que calculan la propensión del vendedor a utilizar cada servicio en una semana determinada y un sistema que selecciona la recomendación adecuada para un segmento de vendedores.

Las recomendaciones generadas se ajustan con precisión en función de:

• Cuando se realizan las entregas (equilibrando la limitación y el compromiso)
• Qué canales se utilizan (inmobiliario, push o correo electrónico) en función del análisis de interacciones.
• Qué servicio deberíamos destacar para ese vendedor.
• Qué texto (copiar mensaje) usar para un canal o servicio específico, modelando eso como un bandido con múltiples brazos.
• Análisis de campañas y experimentos anteriores

El sistema de recomendación no se limita a considerar variables basadas en hábitos, sino que también puede adaptarse a los objetivos comerciales de los diferentes servicios:

• La elegibilidad (no todos los vendedores pueden recibir todos los mensajes) implica establecer filtros para garantizar que solo los clientes que cumplan los requisitos para recibir ofertas, descuentos o créditos específicos los reciban según varios criterios.
• Exclusión: algunos vendedores están excluidos de todas las comunicaciones a fin de establecer una base para las pruebas A/B y la comparación de resultados.

Para crear este marco, hemos utilizado instancias EC2 de AWS para crear un ABT que extrae características del almacén de datos existente. El uso de instancias especializadas nos permitió triplicar la creación de funciones en el ciclo de aprendizaje automático. También hemos utilizado las instancias EC2 para alojar un orquestador para nuestras tareas, incluida la formación de los modelos de aprendizaje automático y la generación de predicciones por lotes semanales. Con esto, podíamos liberar tiempo del equipo para mejorar la cantidad de modelos que se implementaban semanalmente, pasando de dos por mes a tres por semana.

Por último, utilizamos S3 como nuestro almacenamiento de objetos predeterminado para el registro y el control de versiones de modelos.

Impacto

Nuestra métrica empresarial principal, que mide el número de vendedores que eligen MercadoPago como su plataforma principal, y experimentó un aumento nominal del 4%, del 6% al 10% de la base de vendedores. Además, hemos incorporado las mejores prácticas y herramientas de monitoreo, lo que facilita el seguimiento y la comparación de las métricas en tiempo real a través de paneles fáciles de usar.

Testimonio