Para muchas marcas de eCommerce, escalar campañas en Meta se ha convertido en un desafío cada vez más complejo. Los costos de adquisición aumentan, la competencia por la atención de los usuarios es más intensa y los resultados no siempre crecen al mismo ritmo que la inversión.
Ante este escenario, la reacción más habitual suele ser aumentar el presupuesto, probar nuevos formatos creativos o ampliar las audiencias. Sin embargo, algunas marcas están descubriendo que la oportunidad no necesariamente está en invertir más, sino en aprovechar mejor los datos que ya tienen.
Ese fue el caso de Panitas, una marca colombiana de calzado deportivo que buscaba mejorar la eficiencia de sus campañas sin incrementar su gasto publicitario. La estrategia se centró en utilizar la información generada por sus propios clientes para optimizar la segmentación de sus anuncios en Meta.
Uno de los problemas más frecuentes en paid media es que las campañas terminan impactando a usuarios con una baja probabilidad de compra. Aunque los anuncios siguen generando alcance e impresiones, el retorno de la inversión comienza a deteriorarse cuando la audiencia no está suficientemente alineada con el perfil de cliente ideal.
Según el caso compartido por la marca, el principal desafío no estaba relacionado con el producto ni con la creatividad de las campañas, sino con la capacidad de identificar a los usuarios con mayor intención de compra.
Este problema se ha vuelto especialmente relevante en los últimos años debido a los cambios en privacidad digital y a la creciente importancia de los datos propios o first-party data. Como consecuencia, muchas marcas están revisando sus estrategias de segmentación para depender menos de intereses genéricos y más de la información generada por sus propios clientes.
Para abordar este reto, Panitas apostó por una estrategia basada en la activación de datos de clientes procedentes de su tienda Shopify. La iniciativa se desarrolló mediante Clustie, una plataforma que conecta la información de compra y comportamiento de los clientes con Meta para construir audiencias más precisas.
El objetivo era reemplazar parte de la segmentación tradicional basada en intereses amplios por audiencias construidas a partir de patrones reales de compra. Este enfoque busca identificar usuarios con características similares a los clientes con mejor desempeño, permitiendo orientar la inversión hacia perfiles con una mayor probabilidad de conversión.
Más allá de la herramienta utilizada, el aprendizaje relevante para otras marcas es la importancia de convertir los datos propios en un activo estratégico. La información sobre compras anteriores, frecuencia de compra, valor de cliente o categorías de producto puede aportar señales más relevantes que las segmentaciones tradicionales disponibles en las plataformas publicitarias.
De acuerdo con los datos compartidos por la compañía, la estrategia permitió obtener mejoras significativas en los principales indicadores de rendimiento de las campañas. Entre los resultados reportados destacan un aumento del 73% en el ROAS, una reducción del 47% en el CPA y un incremento del 230% en el CTR.
Más allá de las cifras concretas, el caso refleja una tendencia que está ganando fuerza en el ecosistema del comercio electrónico: las marcas que buscan crecer de forma sostenible están prestando más atención a la calidad de sus audiencias que al volumen de inversión.
Con la llegada de temporadas clave como el último trimestre del año, cuando la competencia publicitaria suele intensificarse, la capacidad de activar datos propios puede convertirse en una ventaja relevante para optimizar presupuestos y mejorar la eficiencia de las campañas.
Para los equipos de marketing y eCommerce, el mensaje es claro, antes de aumentar el gasto publicitario, puede valer la pena revisar qué información ya existe dentro del negocio y cómo puede utilizarse para construir estrategias de segmentación más inteligentes. En un entorno donde cada clic cuesta más, conocer mejor a los clientes puede ser tan importante como aumentar la inversión.
Imagen: de cortesía
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