Resumen Ejecutivo
El desafío:
Demostrar que las activaciones predictivas de Retail Media en tienda pueden generar resultados de ventas más rápidos y cuantificables, capturando el 35% de las conversiones digitales y aumentando las ventas en un 2%.
Los hallazgos:
Las compras de botanas están orientadas a objetivos y dependen de la etapa de vida. Los compradores se comportan de manera diferente al abastecerse en comparación con la compra para ocasiones especiales.
La estrategia:
Utilizar la elaboración de perfiles en tienda, 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 la tienda; las pantallas digitales y la radio en tienda reforzaron dinámicamente las ofertas basadas en la etapa de vida y la misión de compra.
Los resultados:
Los volúmenes de ventas aumentaron un 12%, el ROAS se multiplicó por 16, y el 48% de las conversiones digitales provino de Retail Media, superando a los canales digitales tradicionales.
Introducción: Retail media predictivo en tienda que ofrece resultados reales
En un mercado saturado de botanas saladas, donde la publicidad tradicional luchaba por destacar entre el ruido, Chio Chips eligió un camino diferente: Retail Media de precisión en tiendas, impulsado por la tecnología de Footprints AI.
La plataforma de Footprints AI perfiló a los compradores a gran escala, analizando el comportamiento en el mundo real, las etapas de vida y las misiones de compra, y los involucró proactivamente incluso antes de que llegaran a la tienda. Segmentos clave de anuncios móviles —solteros jóvenes , DINKs (parejas con doble ingreso sin hijos ), y familias con niños, fueron segmentados para objetivos específicos, como reposición y ocasiones especiales , impulsando la intención de compra mientras estaban en casa o en movimiento.
Dentro de las tiendas, las pantallas digitales dinámicas y los anuncios de audio dieron continuidad a la experiencia de forma fluida, ofreciendo mensajes personalizados en el momento en que se tomaban las decisiones de compra.
A diferencia de los medios tradicionales, que esperan meses para obtener resultados, Footprints AI conectó la exposición en medios con las ventas reales a nivel de SKU en tiempo real, proporcionando información inmediata, optimización en tiempo real y atribuyendo directamente el impacto de la inversión en IA.
Esta es la historia de cómo Chio Chips, con una mínima parte de la inversión habitual en medios, redefinió el éxito del Retail Media, transformando cada momento, cada visita y cada tienda en un motor de ventas de alto rendimiento.
El desafío: cerrar la brecha entre los medios y las ventas, en tiempo real
En el altamente competitivo mercado rumano de botanas saladas, las marcas se enfrentan a un triple desafío: sobresaturación en los medios tradicionales, disminución de la cuota de consumidor y un desfase de dos meses en los informes de ventas a través de las herramientas de medición estándar de los minoristas.
Chio Chips, ya líder en su categoría, necesitaba encontrar una ventaja competitiva. La publicidad tradicional ya no podía ofrecer información en tiempo real ni optimización aplicable durante las campañas. Se enfrentaban a un desafío empresarial crítico:
- Cómo generar un impacto inmediato y medible en las ventas durante la campaña, no después.
- Cómo captar la atención del consumidor exactamente cuándo y dónde se toman las decisiones de compra: en la tienda.
- Cómo atribuir las inversiones en medios directamente a las ventas, SKU por SKU, tienda por tienda.
Reconociendo que la mayoría de las compras de botanas aún se realizaban en la tienda, pero que las promociones tradicionales en tienda carecían de personalización, Chio Chips decidió demostrar lo que los medios predictivos para el retail media podían lograr:
- Segmentación precisa basada en etapas de vida y objetivos de compra.
- Medición en tiempo real y optimización inmediata.
- Atribución directa y verificable de la publicidad a las ventas a nivel de SKU.
No se trataba de invertir más, sino de Gasto inteligente , pasando de las conjeturas a la acción basada en datos reales.
Objetivos comerciales y de marketing
Objetivo comercial:
Lograr un mínimo incremento del 2% en el volumen de ventas durante el período de la campaña, optimizando la eficiencia del gasto en medios.
Objetivo de marketing 1:
Capturar al menos el 35% de todas las conversiones digitales a través de canales de Retail Media (frente a 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 aumentar artificialmente el tráfico total.
Objetivo de la actividad (campaña):
Demostrar directamente la atribución de medios a las ventas a nivel de SKU en exhibiciones en tienda, radios en tienda, aplicaciones de minoristas y publicidad móvil.
¿Por qué fue importante?
Para Chio Chips, lo que estaba en juego era mucho. El éxito no solo mejoraría las ventas trimestrales, sino que también demostraría que la segmentación predictiva en tiempo real, la elaboración de perfiles en tienda y la atribución de medios a las ventas podrían superar a los modelos tradicionales, estableciendo un nuevo referente en la industria.
Esto transformaría el Retail Media de algo "deseable" a uno de los principales impulsores del crecimiento rentable.
Perspectivas y estrategia
Comprendiendo al Comprador IA: Las etapas de vida y las misiones de compra impulsan el comportamiento
El análisis en tienda de Footprints AI reveló una verdad fundamental: el comportamiento de compra de snacks no se trata principalmente de datos demográficos, sino de etapas de vida y objetivos de compra .
Utilizando datos anónimos de movilidad, seguimiento Wi-Fi, transacciones y comportamiento, Footprints AI elaboró perfiles de la base de compradores de Chio en tiempo real, identificando:
Principales etapas de vida de los compradores de Chio Chips:
- Solteros jóvenes : compras impulsivas de último minuto, a menudo comprando solos a última hora de la tarde después del trabajo.
- DINKs (doble ingreso, sin hijos) - personas que buscan productos premium, compran juntos los sábados por la mañana y buscan antojos de alta calidad para relajarse el fin de semana.
- Familias con hijos : planificadores de fin de semana, que hacen compras al por mayor con IA los viernes por la noche o los sábados por la mañana para prepararse para pasar tiempo en familia.
Principales misiones de compra de snacks:
- Reposición:
Compras para reponer existencias mediante compras regulares. Ejemplo:
Un joven soltero elige sus marcas de snacks favoritas en una compra rápida el jueves por la noche.
- Ocasiones especiales:
Compra de snacks para fiestas y eventos. Ejemplo:
Una familia con niños comprando varios paquetes el viernes para prepararse para una fiesta de cumpleaños o una reunión de fin de semana.
Se han observado los siguientes patrones de comportamiento :
- Compras de reposición alcanzaron su punto máximo durante las tardes y noches de jueves a viernes.
- Compras para ocasiones especiales aumentaron los viernes por la noche y los sábados por la mañana antes del mediodía.
- Las etapas de la vida determinaron la urgencia, el tamaño de la cesta de compra y la selección de productos premium.
Esta segmentación proporcionó el modelo para una segmentación predictiva precisa, basada no en suposiciones, sino en el comportamiento real observado en miles de compras.
La idea clave: predecir el porqué, no solo el quién.
La idea principal que impulsó la campaña era simple, pero transformadora:
"Entender por qué la gente compra hoy 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 a cada misión de compra:
- Compradores de reposición buscaban eficiencia, marcas de confianza y sus productos favoritos de uso diario; por ejemplo, recordatorios rápidos para reabastecerse.
- Compradores para ocasiones especiales buscaban emoción, empaques premium y ofertas de paquetes; por ejemplo, mensajes como "¿Listo para la fiesta?" vinculados a multipacks grandes.
Ejemplos de insights basados en el comportamiento:
- Dirigirse a solteros jóvenes los jueves por la noche con anuncios móviles que promocionan paquetes "Snack & Chill", aumentando el valor de la pequeña salida.
- Dirigido a parejas sin hijos (DINKs) los viernes por la mañana con Chio ofertas para disfrutar durante fines de semana relajantes.
- Dirigir a familias con hijos con promociones en la aplicación sobre ofertas de "abastecimiento para el fin de semana" los viernes por la tarde.
Estos insights tangibles de segmentación ayudaron a transformar las compras genéricas de snacks en activaciones orientadas a objetivos específicas para cada etapa de la vida .
Estructura estratégica: predecir, segmentar, medir, optimizar, sin complicaciones
Con Footprints AI, la estrategia de Retail Media de Chio se diseñó como un sistema de rendimiento de circuito cerrado :
- Predecir:
Identificar futuros compradores basándose en la etapa de vida, la misión de compra y los modelos de propensión; por ejemplo, identificar a los DINKs con alta probabilidad de comprar botanas el sábado por la mañana.
- Nota:
Intención principal antes de comprar a través de anuncios móviles:
- Jóvenes solteros recibieron promociones de botanas en la aplicación móvil del minorista los jueves.
- Familias con hijos recibieron ofertas de compra al por mayor con IA en la aplicación para las compras del fin de semana.
- Activación en tienda:
Ofrecer anuncios dinámicos en pantallas digitales y radio en tienda:
- Promocionar "Ofertas Chio" en los pasillos de botanas y compras complementarias 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:
Rastrear la exposición de la audiencia, los recorridos de compra y el crecimiento de las ventas a nivel de SKU por etapa de vida y tipo de misión, en cada tienda.
- Optimizar:
Modificar la ponderación de medios a mitad de campaña:
- Mayor inversión en DINKs entre 30 y 40 años , donde el ROI más alto se observó a mitad de camino.
El resultado fue un auténtico mecanismo predictivo para Retail Media : pasando de las suposiciones masivas al impacto de la precisión en cada etapa del recorrido del comprador.
Dando vida a la estrategia y la idea
Activación omnicanal predictiva: preparando y convirtiendo compradores
Footprints AI orquestó un recorrido de compra completo para Chio Chips, utilizando modelos de datos predictivos para interceptar a los compradores en el momento adecuado, a través de los puntos de contacto correctos.
Antes de la visita a la tienda: preparación móvil:
- 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?".
- Se dirigió a parejas sin hijos (DINKs) a través de 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 de los sábados. [SEG 16] Familias con hijos
- recibieron ofertas a través de comunicaciones directas y en la aplicación los viernes después de las 4:00 p.m., recordándoles que compraran paquetes múltiples para el fin de semana. En la tienda - Activación dinámica en la tienda:
Pantallas digitales
- : En los pasillos de botanas, contenido dinámico personalizado según la hora, el día y el tipo de misión (por ejemplo, "Celebra a lo grande este fin de semana con la oferta Chio Party" los sábados por la mañana).
- Radio en tienda : mensajes reforzados durante las horas pico para activar el recuerdo de marca y fomentar las compras impulsivas.
- Pantallas en plazas comerciales : Puntos de contacto de marca más amplios los fines de semana, vinculando la marca Chio a momentos de entretenimiento y diversión en grupo.
Flujos de datos en tiempo real:
- Seguimiento del tráfico en tiempo real, monitoreo del aumento de ventas de SKU y reasignación dinámica del inventario de pantallas basada en las áreas más concurridas dentro de las tiendas.
"Footprints AI ha orquestado un recorrido de compra perfecto: estimulando la intención antes de la visita, involucrando a los compradores en momentos clave dentro de la tienda y optimizando los resultados en tiempo real basándose en datos de ventas reales."
Optimización dinámica de creatividades: mensajes alineados con la etapa de vida y la misión
Los activos creativos eran modulares, flexibles y se implementaban dinámicamente según la etapa de vida y los disparadores de la misión:
Ejemplos de mensajes:
- Misión de reabastecimiento (jóvenes solteros):
"Comprar tus botanas para el fin de semana ahora es más fácil. ¡Consigue Chio ahora!"
- Misión para ocasiones especiales (familias con niños):
"Paquetes grandes. Fiestas grandes. Sonrisas aún más grandes. ¡Abastécete de Chio!"
- Relajación premium (DINKs):
"Disfruta la vibra de tu fin de semana. Descubre los sabores de Chio."
Cada pieza de contenido creativo ha sido optimizada para:
- Combinar el tono emocional de la misión (diversión, comodidad, placer).
- Activar estímulos visuales alineados con la mentalidad del público.
La estrategia de canal: precisión sobre escala
En lugar de distribuir una pequeña inversión publicitaria en canales amplios, la campaña se centró en la precisión del canal :
La optimización a mitad de campaña fue un factor clave:
- Cuando los datos a nivel de SKU mostraron tasas de conversión más altas entre los SKU DINK y premium, la distribución creativa se modificó para favorecer el posicionamiento premium.
- Los canales de bajo rendimiento recibieron inventario reducido en favor de las tiendas y franjas horarias de alto rendimiento.
A través de una orquestación dinámica de canales, Chio Chips logró una entrega precisa sin aumentar el presupuesto de medios, demostrando que los enfoques más inteligentes producen mejores resultados en Retail Media.
Resultados
Impacto claro en el negocio: crecimiento de ventas, cuota de conversión y un ROI superior
El enfoque de Retail Media predictivo y orientado a la tienda generó resultados de negocio medibles y excepcionales para Chio Chips:
Observaciones principales:
- Las tiendas que participaron en la campaña experimentaron un aumento del 12% en el volumen de ventas , mientras que las tiendas de control solo crecieron un 9%.
- Casi la mitad de todas las conversiones digitales provino de activaciones de Retail Media, superando a YouTube, Facebook y el marketing de influencers.
- Seguimiento de SKU en tiempo real permitió ajustes presupuestarios durante la campaña, maximizando la rentabilidad sin aumentar el gasto total.
Cómo se lograron los resultados
Los resultados no fueron accidentales. Fueron el resultado directo de:
- Un perfil de comprador preciso (etapas de vida, objetivos) en lugar de datos demográficos generales.
- Preparación predictiva utilizando anuncios móviles antes de las visitas a la tienda.
- Interacción dinámica en tiempo real en la tienda con pantallas y audio basados en el tráfico peatonal real y el tiempo de la misión.
- Optimización continua : redirigiendo recursos a mitad de campaña para expandir segmentos de alto rendimiento, como los DINKs entre 30 y 40 años.
Esta fue la primera vez en la categoría de snacks rumanos que cada impresión de medios se vinculó a ventas en tienda en tiempo real con precisión de SKU, lo que proporcionó una visibilidad sin precedentes sobre la efectividad 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 marcas de bienes de consumo envasados (CPG).
Para Chio Chips:
- Cada inversión en medios se convirtió en un impulsor de ventas.
- Cada punto de contacto con el comprador fue significativo.
- Cada decisión se basó en datos de rendimiento en tiempo real.
Y para las marcas que buscan un crecimiento inmediato y medible:
Footprints AI ofrece la plataforma para que esto suceda: de forma fluida, predictiva y rentable.
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