Ripley lidera el uso de IA en optimización de campañas — y lo prueba con un experimento A/B
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Ripley es una de las empresas líderes del sector retail de Chile y Perú. Los tres segmentos de operación de Ripley son el segmento retail mediante la venta al detalle de vestuario, accesorios y productos para el hogar a través de las tiendas por departamento y el canal online; el negocio bancario manejado por Banco Ripley y enfocado principalmente en el sector consumo y; el negocio inmobiliario con Ripley participando en la propiedad de centros comerciales en Chile y Perú.
The Challenge
Ripley enfrentaba el desafío de escalar sus campañas digitales en un contexto de creciente complejidad: más canales, más campañas y señales de mercado cada vez más volátiles. El equipo necesitaba crecer en ventas sin deteriorar la eficiencia, evitando decisiones de presupuesto estáticas que no respondían a cambios diarios en CPC, conversión o demanda. Al mismo tiempo, existía la necesidad de validar cualquier nuevo enfoque con evidencia rigurosa antes de comprometer mayores niveles de inversión.
The Solution
Para abordar este desafío, Ripley implementó el Paid Media Optimizer de Muttdata a través de un test A/B controlado, comparando la optimización presupuestaria tradicional con un enfoque basado en IA. La solución permitió reasignar presupuestos de forma dinámica y basada en ROAS marginal, respondiendo en tiempo real a las señales del mercado. Gracias a un diseño experimental sólido y a una colaboración cercana entre equipos, Ripley pudo medir impacto incremental, validar la efectividad de la IA y sentar las bases para escalar un modelo de optimización más ágil y eficiente.
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