Resumen ejecutivo
El reto:
Demostrar que las activaciones predictivas de Retail Media en tienda pueden generar resultados de ventas más rápidos y cuantificables, al captar 35% de las conversiones digitales y aumentar 2% las ventas.
Los hallazgos:
Las compras de botanas responden a objetivos y etapas de vida. Los compradores se comportan de manera distinta cuando reabastecen su despensa y cuando compran para ocasiones especiales.
La estrategia:
Usar los perfiles en tienda, el análisis predictivo y la medición en tiempo real de Footprints AI para llegar a los compradores en el momento adecuado, antes y durante sus misiones de compra.
Implementación de la estrategia:
Los anuncios móviles sembraron la intención antes de las visitas a tienda; las pantallas digitales y la radio en tienda reforzaron dinámicamente las ofertas según la etapa de vida y la misión de compra.
Los resultados:
El volumen de ventas aumentó 12%, el ROAS se multiplicó 16 veces y 48% de las conversiones digitales provino de Retail Media, por encima de los canales digitales tradicionales.
Introducción: Retail Media predictivo en tienda que genera resultados reales
En un mercado saturado de botanas saladas, donde la publicidad tradicional tenía dificultades para sobresalir entre el ruido, Chio Chips eligió otro camino: Retail Media de precisión en tiendas, impulsado por la tecnología de Footprints AI.
La plataforma de Footprints AI creó perfiles de compradores a escala mediante el análisis del comportamiento en el mundo real, las etapas de vida y las misiones de compra, y se relacionó con ellos de manera proactiva incluso antes de que llegaran a la tienda. Segmentos clave de anuncios móviles —jóvenes solteros, DINKs (parejas con dos ingresos y sin hijos) y familias con hijos— recibieron mensajes para objetivos específicos, como reabastecimiento y ocasiones especiales, con el fin de estimular la intención de compra en casa o durante sus traslados.
Dentro de las tiendas, las pantallas digitales dinámicas y los anuncios de audio continuaron la experiencia sin interrupciones, con mensajes personalizados en el momento de tomar la decisión de compra.
A diferencia de la medición tradicional, que puede tardar meses en reportar resultados, Footprints AI conectó en tiempo real la exposición a medios con las ventas reales por SKU, lo que brindó hallazgos inmediatos, optimización en tiempo real y atribución directa de la inversión en medios a las ventas.
Esta es la historia de cómo Chio Chips, con una pequeña parte de la inversión habitual en medios, redefinió el éxito de Retail Media al convertir cada momento, cada visita y cada tienda en un motor de ventas de alto desempeño.
El reto: cerrar la brecha entre medios y ventas en tiempo real
En el altamente competitivo mercado rumano de botanas saladas, las marcas enfrentan un reto triple: saturación de los medios tradicionales, disminución del consumo y un retraso de dos meses en los reportes de ventas de las herramientas convencionales de medición de retail.
Chio Chips, que ya era líder de su categoría, necesitaba encontrar una ventaja competitiva. La publicidad tradicional ya no podía ofrecer información en tiempo real ni una optimización aplicable durante las campañas. La marca enfrentaba un reto empresarial crítico:
- ¿Cómo puede la campaña generar un impacto inmediato y medible en las ventas, en vez de esperar hasta después?
- ¿Cómo puede Chio Chips captar la atención de los compradores justo donde se toman las decisiones de compra: en la tienda?
- ¿Cómo puede atribuirse la inversión en medios directamente a las ventas, SKU por SKU y tienda por tienda?
Chio Chips reconoció que la mayoría de las compras de botanas seguían realizándose en tienda, mientras que las promociones tradicionales en tienda carecían de personalización. Por ello, la marca decidió demostrar lo que podía lograr Retail Media predictivo:
- Segmentación precisa según etapas de vida y objetivos de compra.
- Medición en tiempo real y optimización inmediata.
- Atribución directa y verificable de la publicidad a las ventas por SKU.
No se trataba de invertir más, sino de invertir con inteligencia y pasar de las suposiciones a la acción basada en datos reales.
Objetivos de negocio y marketing
Objetivo de negocio:
Lograr un aumento mínimo de 2% en el volumen de ventas durante la campaña, optimizando la eficiencia de la inversión en medios.
Objetivo de marketing 1:
Captar al menos 35% de todas las conversiones digitales mediante canales de Retail Media, frente a los canales digitales tradicionales.
Objetivo de marketing 2:
Aumentar el tráfico en tienda e impulsar el comportamiento de compra en todas las etapas de vida y misiones específicas, sin incrementar artificialmente el tráfico total.
Objetivo de la actividad (campaña):
Demostrar directamente la atribución de medios a ventas por SKU en pantallas y radio en tienda, aplicaciones de retailers y publicidad móvil.
¿Por qué era importante?
Había mucho en juego para Chio Chips. El éxito no solo mejoraría las ventas trimestrales, sino que también demostraría que la segmentación predictiva en tiempo real, la creación de perfiles en tienda y la atribución de medios a ventas podían superar a los modelos tradicionales y establecer un nuevo referente para la industria.
Esto convertiría a Retail Media de algo “deseable” en uno de los principales motores de crecimiento rentable.
Hallazgos y estrategia
Entender al comprador: las etapas de vida y las misiones de compra determinan el comportamiento
El análisis en tienda de Footprints AI reveló una verdad fundamental: el comportamiento de compra de botanas no depende principalmente de los datos demográficos, sino de las etapas de vida y las misiones de compra.
Con datos anónimos de movilidad, rastreo por Wi-Fi, transacciones y comportamiento, Footprints AI creó perfiles en tiempo real de la base de clientes de Chio e identificó:
Principales etapas de vida de los compradores de Chio Chips:
- Jóvenes solteros: compras impulsivas de último minuto, a menudo solos, tarde por la noche después del trabajo.
- DINKs (dos ingresos, sin hijos): personas que buscan productos premium, compran juntas los sábados por la mañana y eligen antojos de alta calidad para relajarse el fin de semana.
- Familias con hijos: planean el fin de semana y se abastecen el viernes por la noche o el sábado por la mañana para prepararse para convivir en familia.
Principales misiones de compra de botanas:
- Reabastecimiento:
Compras habituales para reponer existencias. Ejemplo:
Un joven soltero elige sus marcas favoritas de botanas durante una compra rápida el jueves por la noche.
- Ocasiones especiales:
Compra de botanas para fiestas y eventos. Ejemplo:
Una familia con hijos compra varios paquetes el viernes para preparar una fiesta de cumpleaños o una reunión de fin de semana.
Se observaron los siguientes patrones de comportamiento:
- Las compras de reabastecimiento alcanzaron su punto máximo las noches de jueves y viernes.
- Las compras para ocasiones especiales aumentaron los viernes por la noche y los sábados por la mañana antes del mediodía.
- Las etapas de vida determinaron la urgencia, el tamaño de la canasta y la selección de productos premium.
Estas observaciones permitieron una segmentación predictiva precisa basada en el comportamiento observado en miles de compras, no en suposiciones.
La idea clave: predecir por qué compran las personas, no solo quién comprará.
La idea principal que impulsó la campaña era sencilla, pero transformadora:
“Entender por qué compran hoy las personas es más poderoso que saber quiénes son”.
En lugar de datos demográficos generales, el modelo predictivo se centró en las necesidades emocionales y funcionales vinculadas con cada misión de compra:
- Los compradores de reabastecimiento buscaban eficiencia, marcas de confianza y sus productos cotidianos favoritos; por ejemplo, recordatorios rápidos para reponer existencias.
- Los compradores para ocasiones especiales buscaban emoción, empaques premium y ofertas de paquetes; por ejemplo, mensajes como “¿Listos para la fiesta?” vinculados con paquetes grandes.
Ejemplos de hallazgos basados en el comportamiento:
- Se llegó a jóvenes solteros los jueves por la noche con anuncios móviles de paquetes “Snack & Chill”, aumentando el valor de la canasta en una compra pequeña.
- Se llegó a parejas sin hijos (DINKs) los viernes por la mañana con ofertas de Chio para disfrutar durante fines de semana relajados.
- Se llegó a familias con hijos con promociones en la aplicación sobre ofertas para “abastecerse el fin de semana” los viernes por la tarde.
Estos hallazgos concretos de segmentación ayudaron a convertir compras genéricas de botanas en activaciones dirigidas y específicas para cada etapa de vida.
Estructura estratégica: predecir, segmentar, medir y optimizar en un ciclo cerrado
Con Footprints AI, la estrategia de Retail Media de Chio se diseñó como un sistema de desempeño de ciclo cerrado:
- Predecir:
Identificar compradores futuros según su etapa de vida, misión de compra y modelos de propensión; por ejemplo, DINKs con alta probabilidad de comprar botanas el sábado por la mañana.
- Preparar:
Generar intención de compra antes de la visita a tienda mediante anuncios móviles:
- Los jóvenes solteros recibieron promociones de botanas en la aplicación móvil del retailer los jueves.
- Las familias con hijos recibieron ofertas de paquetes múltiples en la aplicación para sus compras del fin de semana.
- Activar en tienda:
Presentar anuncios dinámicos en pantallas digitales y radio en tienda:
- Promover las “Ofertas Chio” en los pasillos de botanas y productos complementarios durante las horas pico de ocasiones especiales (viernes de 5:00 PM a 8:00 PM; sábado de 10:00 AM a 12:00 PM).
- Medir:
Dar seguimiento a la exposición de la audiencia, los recorridos de compra y el crecimiento de ventas por SKU, etapa de vida y tipo de misión en cada tienda.
- Optimizar:
Modificar la ponderación de medios a mitad de la campaña:
- Mayor inversión en DINKs de entre 30 y 40 años, donde se observó el ROI más alto a mitad del periodo.
El resultado fue un auténtico mecanismo predictivo de Retail Media: pasar de suposiciones generales a una activación precisa en cada etapa del recorrido de compra.
Cómo cobraron vida la estrategia y la idea
Activación omnicanal predictiva: preparar y convertir compradores
Footprints AI coordinó un recorrido de compra completo para Chio Chips mediante modelos de datos predictivos que interceptaron a los compradores en el momento y los puntos de contacto adecuados.
Antes de la visita a tienda: preparación móvil:
- Los jóvenes solteros recibieron anuncios en la aplicación los jueves por la noche con ofertas de botanas y mensajes como “¿Listo para una noche de películas?”.
- Footprints AI llegó a parejas sin hijos (DINKs) mediante aplicaciones de Retail Media y comunicaciones directas —como WhatsApp, banners de correo electrónico y SMS— los viernes por la mañana, con ofertas de botanas alineadas con sus compras del sábado.
- Las familias con hijos recibieron ofertas mediante comunicaciones directas y en la aplicación los viernes después de las 4:00 PM, recordándoles comprar paquetes múltiples para el fin de semana.
Activación en tienda: pantallas digitales
- En los pasillos de botanas, contenido dinámico personalizado según la hora, el día y el tipo de misión (por ejemplo, “Celebra en grande este fin de semana con la oferta Chio Party” los sábados por la mañana).
- Radio en tienda: los mensajes se reforzaron durante las horas pico para activar el recuerdo de marca e impulsar compras por impulso.
- Pantallas en centros comerciales: ampliaron el alcance de la marca los fines de semana, vinculando a Chio con momentos de entretenimiento y diversión en grupo.
Flujos de datos en tiempo real:
- Seguimiento del tráfico en tiempo real, monitoreo de aumentos de ventas por SKU y reasignación dinámica del inventario de pantallas según las áreas más concurridas de las tiendas.
“Footprints AI coordinó un recorrido de compra perfecto: estimuló la intención antes de la visita, involucró a los compradores en momentos clave dentro de la tienda y optimizó los resultados en tiempo real con base en datos reales de ventas”.
Optimización creativa dinámica: mensajes alineados con la etapa de vida y la misión
Los materiales creativos eran modulares, flexibles y se desplegaban dinámicamente según la etapa de vida y los detonadores de cada misión:
Ejemplos de mensajes:
- Misión de reabastecimiento (jóvenes solteros):
“Comprar tus botanas para el fin de semana ahora es más fácil. ¡Llévate Chio!”.
- Misión para ocasiones especiales (familias con hijos):
“Paquetes grandes. Fiestas grandes. Sonrisas aún más grandes. ¡Abastécete de Chio!”.
- Relajación premium (DINKs):
“Disfruta el ambiente del fin de semana. Descubre los sabores de Chio”.
Cada pieza creativa se optimizó para:
- Coincidir con el tono emocional de la misión: diversión, comodidad o placer.
- Usar señales visuales alineadas con la mentalidad del público.
La estrategia de canales: precisión por encima de escala
En lugar de repartir una pequeña inversión publicitaria entre canales amplios, la campaña se enfocó en la precisión de los canales:
La optimización a mitad de campaña fue un factor clave:
- Cuando los datos por SKU mostraron mayores tasas de conversión entre DINKs para los SKUs premium, la distribución creativa se modificó para favorecer el posicionamiento premium.
- Los canales con bajo desempeño recibieron menos inventario para favorecer a las tiendas y franjas horarias con alto desempeño.
Mediante la coordinación dinámica de canales, Chio Chips logró una entrega precisa sin aumentar el presupuesto de medios, demostrando que los enfoques más inteligentes generan mejores resultados en Retail Media.
Resultados
Impacto claro en el negocio: crecimiento de ventas, participación en conversiones y ROI superior
El enfoque predictivo de Retail Media orientado a tiendas generó resultados empresariales medibles y excepcionales para Chio Chips:
Resultados clave:
- Las tiendas participantes en la campaña registraron un aumento de 12% en el volumen de ventas, mientras que las tiendas de control solo crecieron 9%.
- Casi la mitad de todas las conversiones digitales provino de activaciones de Retail Media, por encima de YouTube, Facebook y el marketing de influencers.
- El seguimiento de SKU en tiempo real permitió ajustar el presupuesto durante la campaña y maximizar la rentabilidad sin aumentar el gasto total.
Cómo se lograron los resultados
Los resultados no fueron accidentales. Fueron consecuencia directa de:
- Un perfil preciso del comprador —etapas de vida y objetivos— en lugar de datos demográficos generales.
- Preparación predictiva mediante anuncios móviles antes de las visitas a tienda.
- Interacción dinámica en tiempo real dentro de la tienda mediante pantallas y audio basados en el tráfico real y los horarios de cada misión.
- Optimización continua: redirección de recursos a mitad de la campaña para ampliar segmentos con alto desempeño, como los DINKs de entre 30 y 40 años.
Esta fue la primera vez en la categoría rumana de botanas que cada impresión de medios se vinculó con ventas en tienda en tiempo real con precisión por SKU, lo que brindó una visibilidad sin precedentes sobre la eficacia de Retail Media.
¿Por qué es importante?
Esta campaña demostró que Retail Media en tienda, impulsado por datos predictivos y optimización en tiempo real, no es solo un canal experimental, sino un motor de crecimiento directo para las marcas de productos de consumo empacados (CPG).
Para Chio Chips:
- Cada inversión en medios se convirtió en un motor de ventas.
- Cada punto de contacto con el comprador fue relevante.
- Cada decisión se basó en datos de desempeño en tiempo real.
Y para las marcas que buscan crecimiento inmediato y medible:
Footprints AI ofrece la plataforma para lograrlo de forma fluida, predictiva y rentable.
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