5 casos de uso para transformar su marketing en 2025

Introducción

Trabajar en marketing hoy en día puede ser tan emocionante como desafiante. Con tanto revuelo en torno a la inteligencia artificial (IA) y las innovaciones, es fácil que los profesionales del marketing se sientan abrumados por la enorme cantidad de posibilidades y no sepan por dónde empezar.

Sin embargo, la tecnología de marketing (MarTech) y la ciencia del marketing no son conceptos abstractos y no se trata solo de mantenerse al día con las tendencias:se trata de encontrar formas prácticas e impactantes de resolver los desafíos de marketing del mundo real e impulsar el crecimiento empresarial.

Esta entrada de blog tiene como objetivo desmitificar las soluciones de marketing al compartir casos de uso que abordan algunos de los problemas más apremiantes a los que se enfrentan los especialistas en marketing en la actualidad. Vamos a desglosar estos 5 casos de uso en partes manejables, destacando los desafíos que abordan, las soluciones disponibles y el posible impacto en su negocio. Los 5 casos de uso que vamos a analizar son:

1. Medición y atribución de marketing incremental: Encuentre la combinación adecuada de soluciones de marketing para medir de manera eficaz la incrementalidad de sus esfuerzos publicitarios.
2. Planificación y previsiones de medios: Prediga la eficacia de las inversiones en medios para asignar los presupuestos entre los canales y obtener el máximo retorno de la inversión.
3. Optimización de medios de pago en línea: Aproveche las curvas de saturación y el rendimiento histórico para optimizar de manera eficiente las campañas digitales.
4. Personalización de medios propios: Aproveche los modelos de aprendizaje automático para generar contenido basado en datos y estrategias de participación que aumenten el uso y los ingresos.
5. Anuncios de Gen AI: Cree y optimice el contenido publicitario con inteligencia artificial, mejorando la personalización, la eficiencia y la escalabilidad de las campañas publicitarias.

Esperamos que algunos de estos desafíos surjan y que los casos de uso le den una mejor idea de cómo empezar a utilizar la ciencia y la tecnología del marketing para su empresa.

Los casos de uso

1) Medición y atribución incrementales del marketing

Desafío

Si bien se han producido algunos cambios entre la publicidad basada en el rendimiento y la publicidad de marca, existe una presión constante (y creciente) para justificar las inversiones en marketing. Entonces, ¿cómo pueden los profesionales del marketing medir un ROI claro en los recorridos complejos y multicanal de los clientes? ¿Cuál es la mejor manera de identificar dónde invertir el próximo dólar de marketing para garantizar un crecimiento gradual? Los modelos tradicionales de atribución de un solo toque suelen simplificar en exceso estas interacciones, dando un crédito desproporcionado al primer o al último punto de contacto y dejando a los profesionales del marketing con información incompleta. Los modelos de atribución multitáctil siguen enfrentándose a restricciones de privacidad.

En resumen: sin una atribución y medición efectivas, es difícil entender la incrementalidad. Es importante entender qué es lo que impulsa las conversiones para asignar los presupuestos de forma eficaz.

Solución

Si hay una tendencia clara en la medición, es avanzar hacia un marco de marketing incremental. Dependiendo de la etapa de marketing en la que se encuentre, habrá diferentes soluciones disponibles. Sin embargo, el objetivo final debe ser un enfoque holístico que combine la atribución multitáctil (MTA) basada en datos, el modelado de la mezcla de marketing (MMM) y las pruebas de impresión, ya que cada una de ellas proporcionará información diferente.

• Atribución multitáctil (MTA) basada en datos: Información granular y en tiempo real sobre la eficacia de los puntos de contacto para la optimización táctica en línea.
• Modelado de mezclas de marketing (MMM): Análisis de alto nivel y a largo plazo del impacto de las inversiones en marketing.
• Pruebas de elevación: Validación básica de MTA y MMM, midiendo el verdadero impacto incremental.

Para integrar de manera efectiva estos tres enfoques, las empresas deben usar MMM para establecer una base para la eficacia del marketing a largo plazo y la asignación del presupuesto, al tiempo que aprovechan la MTA para las optimizaciones tácticas en los canales digitales. Las pruebas de elevación deben realizarse con regularidad para validar y calibrar ambos modelos y garantizar la precisión de la medición. Al hacer referencias cruzadas continuas de los tres métodos, las empresas pueden aprovechar una estrategia de atribución que equilibre la precisión con la escalabilidad, lo que permite una toma de decisiones más inteligente basada en los datos.

📚 Lectura recomendada - El arte de asignar correctamente el ROI - Caso práctico de MercadoLibre: Cómo aprovechar el poder de la atribución multitáctil basada en ascensores - Piensa con Google | El manual de MMM

2) Planificación y previsión de medios

Desafío

Incluso con un marco sólido de medición y atribución, las previsiones lineales simples basadas en el rendimiento pasado ignoran la saturación de los canales, la estacionalidad y el verdadero impacto incremental, lo que a menudo conduce a una mala asignación de los presupuestos. Los equipos suelen utilizar hojas de cálculo para elaborar planes de gastos, lo que dificulta la generación de varios escenarios que puedan adaptarse a las tendencias diarias y semanales. Además, a menudo dividen los gastos de manera uniforme o utilizan estimaciones aproximadas, lo que genera ineficiencias. Además, las plataformas publicitarias cambian constantemente sus algoritmos y los costes siguen aumentando debido al aumento de la competencia, lo que dificulta la predicción del rendimiento. Incluso con un plan establecido, los gastos excesivos o insuficientes se producen debido a cambios inesperados en el rendimiento o cambios económicos, lo que requiere una recalibración constante para mantenerse en el buen camino.

Solución

Utilice los resultados del modelo de mezcla de marketing junto con los objetivos de rendimiento o gasto definidos por la previsión empresarial y de la demanda para modelar rápidamente escenarios automatizados y definir los objetivos de gasto y rendimiento de alto nivel (ROAS/CPA) para cada canal.

Aplicación y resultados

1. Asignación presupuestaria optimizada — Aproveche los datos históricos de las tendencias de estacionalidad pasadas para redirigir el gasto de canales sobreatribuidos a canales de alto incremento, días o momentos de alto rendimiento.
2. Planes de medios ajustables — Acelere la inversión de acuerdo con la predicción basada en datos del rendimiento de la campaña.
3. Restricciones efectivas a nivel de campaña — Usa este plan y el rendimiento histórico de la campaña para estimar el mejor conjunto de restricciones que puedes establecer a nivel de campaña para maximizar los resultados de cada grupo.

3) Optimización de medios de pago en línea

Desafío

Una vez definido el plan de medios, la mayoría de los equipos de marketing establecen sus presupuestos y objetivos de ROAS/CPA, y luego dejan que las plataformas publicitarias se optimicen para ellos. El problema es que las plataformas no tratan a todos los anunciantes por igual; a veces, prefieren los anuncios de una marca por encima de los de otra, pero no es coherente. Esta falta de alineación significa que no puedes limitarte a «configurar y olvidar» tus campañas, sino que debes gestionarlas de forma activa para asegurarte de obtener el máximo rendimiento de tu inversión. En otras palabras, las complejas campañas multicanal que funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, necesitan más supervisión de la que es humanamente posible.

Solución

Un agnóstico,optimizador de campañas que te ayuda a gestionar los presupuestos y las ofertas en todos los canales, como Google Ads, Meta Ads y Google Analytics, todo en un solo lugar. Te permite agrupar las campañas en todos los canales, establecer objetivos de gasto y rendimiento (ROAS/CPA) y mantenerte al día con tu plan de medios. La plataforma predice cuándo las campañas podrían llegar a saturarse y sugiere ajustes en el presupuesto y la oferta para obtener los mejores resultados, y aplica los cambios automáticamente si así lo deseas. También monitorea el rendimiento en tiempo real, detectando y corrigiendo los gastos excesivos o insuficientes antes de que se conviertan en un problema.

En resumen, elimina las conjeturas en la gestión de campañas para que puedas maximizar el rendimiento con menos esfuerzo manual.

Aplicación y resultados

• Recomendaciones diarias para maximizar los ingresos — Optimiza las campañas y maximiza los resultados generales con una automatización inteligente que monitorea las campañas a lo largo del día, alertando o pausando automáticamente debido a las desviaciones de rendimiento. Según la frecuencia de las solicitudes y las variaciones en los gastos, los clientes han informado sobre ROAS aumentado entre un 5 y un 15%.
• Perspectivas multicanal avanzadas — Acceda a las curvas de respuesta de los anuncios de cada campaña para comprender la saturación y la eficacia marginal e identificar las oportunidades multicanal.
• Flujo de trabajo simplificado — La automatización reduce el tiempo de gestión de las campañas, lo que permite al equipo centrarse en las iniciativas estratégicas, y los clientes informan de un Reducción del 55% en el tiempo dedicado a la gestión de campañas.

📚 Lectura recomendada - Caso práctico: cómo funciona nuestro optimizador de medios de pago

• Cómo saber si está preparado para la automatización de medios de pago
• 10 preguntas frecuentes sobre nuestro optimizador de medios de pago
• Por qué la optimización del presupuesto diario aumenta el ROAS marginal

4) Personalización de medios propios

Desafío

Las empresas con medios propios suelen tener dificultades para lograr una mayor participación porque captar la atención en un espacio digital abarrotado es más difícil de lo que parece. El simple hecho de tener acceso a una audiencia no garantiza el impacto; el desafío radica en transmitir el mensaje correcto, en el momento correcto y de la manera correcta para influir en el comportamiento. Muchas marcas confían en una comunicación genérica y única para todos, que no responde a las preferencias individuales.

En resumen: sin personalización, información sobre el comportamiento y un calendario estratégico, los mensajes pueden parecer irrelevantes, lo que lleva a una baja participación y adopción del servicio.

Solución

Desarrollamos marcos de recomendación integrales utilizando modelos de aprendizaje automático para predecir la propensión de los usuarios a utilizar servicios de plataforma específicos. Este sistema adaptó las recomendaciones en función del tiempo de entrega, la interacción del canal, la relevancia del servicio y el contenido de los mensajes.

• Modelo de propensión — Analice los datos históricos de actividad del vendedor y de la plataforma para identificar los servicios clave que es más probable que utilice cada vendedor.
• Motor de recomendaciones — Aproveche los datos históricos para identificar qué mensaje enviar, cuándo y a través de qué canales para impulsar las transacciones de la plataforma.
• Generación de mensajes de Gen AI — Genere rápidamente variaciones para los mensajes principales para aumentar aún más la participación.

Aplicación y resultados

• Mayor participación de los usuarios y adopción del servicio — Al predecir la probabilidad de que cada usuario interactúe con servicios específicos, el sistema ofrece recomendaciones personalizadas en el momento óptimo y a través del canal correcto, lo que lleva a tasas de conversión más altas y a un mayor uso de la plataforma.
• Ejemplo: Un proyecto similar llevó a Incremento nominal del 4% en vendedores que eligen MercadoPago como su plataforma principal, creciendo desde Del 6% al 10%. Además, la implementación de las mejores prácticas de monitoreo permitió el seguimiento métrico en tiempo real a través de paneles fáciles de usar, optimizando aún más el rendimiento y la toma de decisiones de la plataforma.
• Eficiencia de marketing optimizada — Con la segmentación basada en el aprendizaje automático, los recursos se asignan de manera más eficaz, lo que reduce el desperdicio de impresiones y los mensajes irrelevantes y, al mismo tiempo, maximiza el impacto de cada comunicación.
• Mayor retención y crecimiento de los ingresos — Las recomendaciones personalizadas mejoran la satisfacción de los usuarios al ofrecer ofertas más relevantes y oportunas, aumentar la lealtad de los clientes, la participación en el bolsillo y los ingresos generales, al tiempo que minimizan la pérdida de clientes.

📚 Lectura recomendada - Estudio de caso: La ventaja de AdTech: aumentar la base de clientes de Mercado Pago

5) Anuncios de generación de IA

Desafío

Uno de los mayores desafíos del marketing es mantenerse al día con la demanda de anuncios nuevos y de alta calidad en un panorama competitivo y dinámico. La creación de anuncios tradicionales es lenta y requiere muchos recursos, con ciclos de revisión prolongados y variaciones limitadas. Los equipos de marketing que se dedican a promocionar grandes ficheros de productos desean que sus mensajes sean tan dinámicos como sus estrategias, por lo que es necesario acelerar la entrega de anuncios y promociones especiales, pero trabajar con diseñadores e incluso con equipos de diseño internos puede resultar costoso y llevar mucho tiempo.

Solución

Con nuestros anuncios gráficos de generación AI, cualquier persona, independientemente de sus habilidades técnicas o de diseño, puede generar anuncios de alta calidad con imágenes personalizadas, descripciones de productos y clasificaciones precisas.

• La mejor selección de productos — Los mejores productos se seleccionan en función de criterios que favorecen el rendimiento (vistas, ventas, etc.), la representación en la tienda y los criterios estéticos (calidad de imagen, falta de fondo, etc.).
• Descripción y aviso — Las características del producto se incorporan a un modelo de IA que describe una escena relacionada con el uso y destaca los detalles que complementan el producto y su ubicación.
• Antecedentes y composición — Un modelo generativo crea una escena de fondo, mientras que un modelo de visión artificial analiza la composición y coloca el elemento en la parte superior para crear un arreglo armonioso.
• En pintura — Por último, un modelo de IA mejora la imagen compuesta mediante la pintura, mejorando detalles como las sombras, la iluminación y los reflejos.

Producción/Impacto esperado

• Mayor eficiencia — 1000 veces más rápido creación de anuncios; la producción automática permite un alto rendimiento con un mínimo de recursos asignados.
• Costos más bajos — Al reducir el presupuesto de diseño requerido, los costos generales de producción se reducen significativamente.
• CTR más alto — Una renovación más rápida de los anuncios reduce el riesgo de fatiga publicitaria, lo que permite que los clientes se interesen más fácilmente. Algunas marcas han visto El CTR aumenta hasta un 30%.

📚 Lectura recomendada - Obtenga más información sobre nuestras soluciones de IA de generación
- Casos prácticos de Amazon Web Services | GenAds: un nuevo servicio de creación de imágenes de productos basado en inteligencia artificial - Estudio de caso | GenAds para MercadoLibre

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