Marc Sureda
El ecosistema digital actual se enfrenta a la desaparición paulatina de las secuencias de comandos de seguimiento de terceros, comúnmente conocidas como cookies. Así como a la pérdida de información en navegadores de uso masivo y a una creciente saturación de audiencias tanto en buscadores como en redes sociales. Ante este escenario y frente al aumento de la presión sobre los costes de adquisición en el sector de la energía, las organizaciones buscan fórmulas alternativas para ampliar su presencia fuera de los entornos cerrados de las grandes plataformas tecnológicas, manteniendo intactas la precisión, la viabilidad a gran escala y el respeto a la privacidad de los internautas.
En respuesta a estas tensiones del mercado, Utiq ha puesto en el mercado una nueva herramienta tecnológica denominada Telco Data Lookalike que combina señales de redes de telecomunicaciones con algoritmos de aprendizaje automático. El objetivo de esta arquitectura técnica es detectar patrones reales de comportamiento de los usuarios en la red para, posteriormente, localizar nuevas audiencias que presenten perfiles similares a los de aquellos clientes que ya han interactuado o mostrado un interés previo en los servicios de una marca comercial.
Iberdrola y la agencia Making Science han sido las primeras organizaciones en probar esta solución en el territorio español con el fin de sortear las restricciones de seguimiento en internet. La finalidad de la empresa de suministros radicaba en reforzar su estrategia de ventas identificando estos perfiles afines sin comprometer la eficiencia financiera de sus campañas. Las estimaciones previas al despliegue requerían mantener el coste por contacto comercial dentro de unos márgenes rentables, buscando obtener una tasa de clics o interacciones directas de entre el 0,15 y el 0,20 por ciento.
La operativa publicitaria se ejecutó mediante la distribución de formatos visuales múltiples a través de la plataforma de compra programática Adform, garantizando la aparición de los anuncios en una amplia variedad de sitios web y navegadores dentro de España. El soporte técnico del proyecto requirió la activación del modelo de similitud de audiencias, la gestión automatizada del ritmo y la frecuencia con la que los anuncios se mostraban a los usuarios, la adaptación constante del inventario de espacios publicitarios y una secuenciación de los mensajes adaptada a la fase de evolución del propio sistema informático.
Tras un periodo inicial en el que el programa necesitó procesar datos para aprender a identificar los perfiles con mayor probabilidad de respuesta, las intervenciones técnicas llevadas a cabo por la agencia de medios facilitaron una mejora estructural en el rendimiento. Los especialistas de Making Science implicados en el proyecto han argumentado que la suma de una correcta configuración técnica y un ajuste ininterrumpido es la clave para que las herramientas basadas en el aprendizaje informático se transformen en retornos de inversión cuantificables.
Mónica García Moscoso en Making Science apunta: “Este proyecto demuestra cómo una correcta implementación técnica y una optimización continua permiten traducir modelos basados en aprendizaje en resultados reales de negocio».
Para Alberto Martín, Sales Director de Utiq en España señala: “Estas nuevas capacidades marcan un punto de inflexión en el papel de las empresas de telecomunicaciones dentro del ecosistema publicitario: evolucionamos de la identidad auténtica hacia la inteligencia auténtica, ampliando el impacto en la personalización con un enfoque privacy-first”.
Evolución y métricas de rendimiento
La campaña publicitaria concluyó con un registro de 34,5 millones de impresiones en el entorno web español, logrando superar los 151.000 clics y formalizando un total de 1.831 conversiones. La tasa de proporción de clics alcanzó picos del 0,60%, triplicando las estimaciones iniciales del proyecto mientras se mantenía la calidad de la audiencia. La visibilidad general de los anuncios se estabilizó en un 60%, cumpliendo con los estándares habituales exigidos en las compras de medios digitales.
En términos estrictamente financieros y de eficiencia analítica, el análisis de los resultados muestra que el coste por cliente potencial generado experimentó una caída superior al 66% tras la calibración inicial del modelo. Esta métrica se situó, finalmente, un 43% por debajo del umbral de coste máximo que la compañía energética había establecido como límite, lo que evidencia una optimización patente del presupuesto asignado.
Paralelamente, el flujo de conversiones diarias experimentó un crecimiento del 227% durante el periodo de madurez tecnológica de la campaña, llegando a registrar jornadas operativas con hasta 52 nuevos contactos comerciales. El progresivo descenso del coste por contacto demuestra que la rentabilidad no fue un fenómeno aislado, sino el resultado del conocimiento que el sistema fue acumulando de forma autónoma. Al procesar de forma ininterrumpida las nuevas señales de comportamiento, la herramienta ajustó la entrega de anuncios y dirigió los recursos económicos exclusivamente hacia los perfiles que presentaban una mayor probabilidad matemática de convertirse en clientes.
Desde la división de audiencias y medios de Iberdrola han valorado la viabilidad de esta alternativa para generar modelos de captación digital inteligentes. Los responsables de la compañía destacan que, más allá del volumen de negocio generado, el aspecto más relevante del despliegue ha sido constatar la capacidad del algoritmo para incrementar su eficacia operativa conforme asimila nuevos datos, logrando reducir los costes por debajo de los objetivos iniciales mediante la combinación de una estrategia comercial bien definida y la innovación tecnológica.
