Cómo está trabajando Mercado Libre para centralizar sus audiencias mediante un Master ID

Resumen ejecutivo

Mercado Libre necesitaba una mejor manera de entender quiénes eran realmente sus usuarios. Dado que las personas utilizaban varios dispositivos, cuentas y plataformas asociadas, como Google o Disney+, cada vez era más difícil conectar los puntos y medir y optimizar sus estrategias publicitarias. Nos asociamos con ellos, lo que nos permitió crear una capacidad crucial: un sistema unificado de resolución de identidad diseñado para recopilar y vincular todas las señales de los usuarios en un único ML_ID seguro.

Acerca de la empresa

Mercado Libre es la empresa de tecnología de comercio electrónico líder en América Latina. A través de sus plataformas principales, MercadoLibre.com y Mercadopago.com, Anuncios de Mercado, Mercado Envios y Mercado Crédito, brinda soluciones a personas y empresas que compran, venden, anuncian y pagan productos en línea. Permiten a los clientes de 18 países llevar a cabo su comercio ofreciendo soluciones en toda la cadena de valor.

El desafío

Mercado Libre enfrentó un desafío común pero crítico en la publicidad digital: comprender a sus usuarios en todos los canales y puntos de contacto, sin comprometer la privacidad de los datos.

Los usuarios interactúan con MELI a través de múltiples cuentas, dispositivos e incluso servicios de terceros. Esta identidad fragmentada dificultaba la atribución precisa del rendimiento de marketing, lo que generaba ineficiencias en la asignación del presupuesto y la medición de las campañas.

Al mismo tiempo, sus sistemas actuales no podían ofrecer información con la suficiente rapidez. Necesitaban un sistema de análisis de baja latencia capaz de gestionar cantidades masivas de datos de usuarios de forma segura y a escala.

Para abordar sus desafíos, Mercado Libre (MELI) desarrolló una sólida plataforma de administración de datos (DMP) enfocada en mejorar la generación de audiencia, en asociación con Mutt Data. Si bien la DMP existente utilizaba identificadores internos, se añadió un nuevo componente de resolución de identidades para ampliar sus capacidades, específicamente para permitir que la plataforma funcionara con usuarios anónimos e introducir el ML_ID como un identificador unificador más allá del identificador de usuario interno del sistema, que solo funciona con usuarios registrados.

La solución Identity Resolution aborda las limitaciones del seguimiento moderno basado en cookies y la atribución de usuarios. Al implementar el ML_ID, un identificador de usuario unificado, permitimos que Mercado Libre conecte señales de usuario dispares entre dispositivos, cuentas y plataformas de terceros. Este enfoque supera la fragmentación provocada por las restricciones de cookies, las normas de privacidad y el uso cada vez mayor de varios dispositivos. La solución proporciona una visión más precisa y completa de los recorridos de los usuarios, lo que se traduce en una mejor atribución y una publicidad eficiente.

Además, la solución facilita la colaboración con los socios en entornos de sala limpia de datos. Dentro de nuestro entorno de identidad, Mercado Libre puede compartir y analizar datos de forma segura con los socios sin comprometer la privacidad del usuario. Esto permite obtener información multiplataforma e iniciativas de marketing conjuntas, aprovechar el poder de los datos compartidos y, al mismo tiempo, cumplir con las normas de privacidad. La integración de datos en una sala limpia garantiza una sincronización segura de los datos y las métricas de los usuarios, lo que contribuye a mejorar la atribución, la publicidad dirigida y una experiencia de usuario más conectada en todos los ecosistemas de socios.

La solución

Ayudamos a MELI a diseñar e implementar una arquitectura de resolución de identidad escalable centrada en el ML_ID, un identificador de usuario unificado creado para vincular diversas señales entre plataformas.

• Diseñamos e implementamos una API de resolución de identidades para realizar búsquedas rápidas y seguras.
• Garantizamos la privacidad mediante el hash de toda la información de identificación personal.
• Organizamos trabajos de sincronización de datos a gran escala con Google Cloud BigQuery para el procesamiento de macrodatos y Cloud Spanner para gestionar las solicitudes de alto rendimiento y baja latencia en las atribuciones.
• Integración segura de datos en entornos de salas limpias de datos al garantizar la privacidad mediante el hash de la información de identificación personal.
• Implementamos controles de calidad diarios para garantizar la precisión, la singularidad y la coherencia.

Los resultados

Gracias a la implementación de un ML_ID centralizado, ahora MELI puede:

• Aborde la posible pérdida de ingresos del 15 al 20% causada por las ineficiencias derivadas de la falta de una identificación unificada.
• Mitigue el riesgo de perder hasta el 75% de la base de usuarios inicial, un problema común con las soluciones de identificación que solo utilizan cookies, lo que amplía significativamente la audiencia identificada a la que se puede acceder.
• Impacta a unos 150 millones de usuarios únicos al mes al proporcionar una solución de identificación unificada.
• Posicionarse estratégicamente para aprovechar la tasa compuesta anual del +12% proyectada para las soluciones de identidad en el mercado de la publicidad digital.
• Intente aumentar aproximadamente un 30% la eficacia de la campaña mediante la implementación de una identificación unificada, que refleje los puntos de referencia establecidos por soluciones del sector como RampID.

Finalizando

Al crear un sistema unificado de resolución de identidad y una plataforma de administración de datos escalable, Mercado Libre transformó la forma en que entiende y activa a sus audiencias. La implementación del ML_ID no solo mejoró la precisión de la atribución, sino que también desbloqueó nuevas capacidades de segmentación, personalización y marketing multiplataforma.

Este proyecto fortaleció la base de datos de MELI para la publicidad y más allá, lo que permitió tomar decisiones más inteligentes, obtener información más rápida y una experiencia de usuario más conectada a escala.

Por qué a Mercado Libre le encanta trabajar con nosotros

A lo largo de nuestra historia, Mutt Data ha llevado a cabo varios proyectos para mejorar las capacidades de datos de Mercado Libre, con un enfoque especial en los casos de uso de MarTech y AdTech. Mercado Libre también ha elegido a Mutt una y otra vez para llevar a cabo proyectos relacionados con la IA generativa, el aprendizaje automático y los conjuntos de datos. Mercado Libre y Mutt Data disfrutan trabajando juntos debido a la experiencia y el profesionalismo de sus equipos. Por lo tanto, el optimizador de medios en línea de pago para Mercado Libre no es nuestra única oportunidad con este equipo. Otros proyectos conjuntos incluyen:

GenAds

Mercado Libre, AWS y nosotros unimos fuerzas para abordar el desafío de producir anuncios publicitarios de alto rendimiento con inteligencia artificial generativa (Gen AI) para decenas de miles de vendedores más pequeños. Con Amazon Bedrock, Amazon S3 y Amazon DynamoDB, desarrollamos GenAds, una solución innovadora que automatiza la creación de imágenes de productos atractivas, agiliza el proceso para los vendedores y mejora su presencia en el mercado con la IA generadora de imágenes. A través de GenAds, Mercado Libre ayudó a los pequeños vendedores a generar imágenes para publicidad, lo que permitió a los vendedores de todos los tamaños atraer clientes, aumentar las tasas de clics (CTR) en un promedio del 25% e impulsar las ventas de manera efectiva.

Atribución multitáctil

Mercado Libre necesitaba mejorar su sistema de atribución en línea para medir el aumento gradual de cada punto de contacto de los anuncios en los procesos de conversión, superando las limitaciones de los modelos tradicionales de atribución multitáctil (MTA). Mutt Data colaboró con Mercado Libre para diseñar e implementar una nueva plataforma de MTA utilizando modelos avanzados de aprendizaje profundo. Esta plataforma tuvo en cuenta las interacciones entre los canales, las dependencias temporales, las características de los usuarios y otras variables empresariales, lo que permitió medir con mayor precisión el verdadero impacto de cada punto de contacto publicitario. El nuevo modelo de atribución permitía realizar mediciones en tiempo real a nivel de campaña más cercanas a las estimaciones de éxito reales. Esto mejoró la precisión de la optimización de los gastos de marketing, mejoró el rendimiento de las campañas y sirvió de base para la toma de decisiones al proporcionar información sobre la eficacia de las diversas estrategias de marketing en los recorridos de los clientes.

Impulsar la base de clientes de Mercado Pago

MercadoPago tenía como objetivo aumentar su volumen total de pagos (TPV) ampliando la gama de productos utilizados por los vendedores e introduciendo nuevos servicios. El desafío consistía tanto en identificar recomendaciones eficaces como en implementarlas a través de los mejores canales. Mutt Data desarrolló un marco de recomendaciones integral utilizando modelos de aprendizaje automático para predecir la propensión de los vendedores a utilizar servicios específicos. Este sistema adaptó las recomendaciones en función del tiempo de entrega, la interacción con el canal, la relevancia del servicio y el contenido de los mensajes. Aceleramos considerablemente el proceso de implementación del modelo de aprendizaje automático. El proyecto se tradujo en un aumento nominal del 4% en el número de vendedores que seleccionaron MercadoPago como su plataforma principal, pasando del 6% al 10%. Además, la implementación de las mejores prácticas de monitoreo permitió el seguimiento de las métricas en tiempo real a través de paneles fáciles de usar, lo que optimizó aún más el rendimiento y la toma de decisiones de la plataforma.

Sistema de pujas de Mercado Libre

El equipo de anuncios de productos de Mercado Libre necesitaba mejorar su sistema interno de pujas para los artículos promocionados. El proceso por lotes existente no era óptimo, lo que generaba una facturación ineficiente y una pérdida de ingresos, especialmente para los postores más bajos. Mutt Data desarrolló un sistema de pujas en tiempo real que optimizó las estimaciones de la tasa de clics (CTR) y la tasa de conversión (CVR) de cada artículo durante las búsquedas. El sistema equilibró el impacto en el volumen bruto de mercancías (GMV) y, al mismo tiempo, maximizó la eficiencia de la colocación de anuncios. El resultado fue un aumento de más del 25% en los clics publicitarios sin afectar significativamente al GMV orgánico, lo que demuestra la eficacia del sistema de pujas en tiempo real.

La decisión de Mercado Libre de trabajar con nosotros en varios proyectos es un testimonio de la confianza que hemos creado, gracias a nuestra capacidad de ofrecer mejoras medibles y basadas en datos en complejos entornos tecnológicos y de marketing.

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