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Entrevista a Javier Recuenco, Managing Director de Performics Iberia

Performics maximiza los resultados de sus clientes de lead generation gracias a la IA de Google

Alberto Pérez

Escrito por Alberto Pérez

Hablamos con Javier Recuenco, Managing Director de Performics Iberia acerca de la estrategia que han llevado a cabo desde la agencia para mejorar la estrategia de sus clientes en cuanto a la captación de alto valor.

La realidad actual plantea una situación desafiante para las empresas dentro del mercado digital. La alta competitividad, así como los cambios regulatorios en cuanto a privacidad y medición en los entornos digitales, son retos que demandan respuestas inminentes.  En MarketingDirecto.com hemos podido conversar con Javier Recuenco, Managing Director de Performics Iberia, quien nos cuenta cómo abordaron desde la agencia el desafío de identificar y optimizar la captación de leads en un entorno digital en constante cambio.

Javier explica que cada uno de sus clientes se enfrentaba a una situación diferente. En términos generales, reconoce, «el reto era cómo estos entienden el canal o cómo asocian Google al canal de search», explica. «Un primer desafío fue hacerles ver y entender que todas las capacidades de Google nos permitían trabajar en estrategias full funnel. Por otro lado, lo que hicimos fue llevarlos a trabajar mucho más la calidad que  la cantidad o en búsqueda de su valor frente al volumen de clientes en modo de captación».

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Calidad por encima de cantidad como solución

Toda la estrategia, tal y como explica, partía de «un cambio de mindset» impulsado por la idea de priorizar la calidad de los leads por el volumen. «No pensar sólo cuánto me cuesta captar si no a quién estoy captando, nos permitía, por un lado, medir los esfuerzos en la captación, y por lo tanto nuestro foco tiene que ser captar clientes de alto valor. Por otro lado, hacer ver a los clientes que esa inteligencia, esa riqueza del dato, estaba en su lado. La riqueza del dato no vale solamente aplicarla en el modelo de la activación, sino en la integración de esos datos previamente».

Los resultados obtenidos son significativos: ahorro en costos de adquisición, mejora del ROI gracias a la identificación de leads de alto valor, aumento de las ventas y mejoras en los ratios de conversión. La estrategia se traduce en una mayor rentabilidad y rendimiento sólido en las diferentes estrategias de captación y nurturing de contactos para las marcas.

Javier revela la importancia de la implementación de un sistema de «lead scoring», donde la prioridad es identificar leads de alta calidad con mayor potencial de conversión. A través de fases como soluciones propias en modelización predictiva, se ha logrado optimizar la inversión publicitaria y enfocar los esfuerzos en leads valiosos desde el principio del embudo. «En industrias como la formación o los seguros, muy basados en este tipo de modelos de captación, hemos encontrado mejoras superiores al 15%», reflejaba. «Si hacemos foco y medimos cuales tienen que ser nuestros esfuerzos en los clientes de gran valor y somos capaces de predecir cuáles son esos clientes, generamos un ahorro directo en la fase de conversión».

Por otro lado, destaca también la importancia de modelos de lifetime value, consiguiendo la captación eficiente de clientes de alto valor dada su frecuencia de compra o el valor del pedido medio. 

Google, aliada fundamental en este proceso

La colaboración con Google en la creación de soluciones de «lead scoring» fue fundamental dentro de este proceso. Recuenco destaca la importancia de contar con un partner estratégico en las diferentes fases de ideación y desarrollo de las soluciones que Performics está lanzando al mercado. Los planes futuros se centran en la mejora de modelos predictivos, personalización avanzada y adaptación a los cambios regulatorios.

Además, también llevan trabajando durante varios años en colaboración con Google y otros partners en modelos basados en IA. «Nosotros tenemos dos enfoques: uno, es cómo nos ha ayudado a automatizar muchos de los procesos que hacemos, y por lo tanto generar menor necesidad de intervención humana, disminuyendo la probabilidad de errores. Y por otro, en esa automatización lo que conseguimos es analizar una mayor cantidad de volumen de datos que nos permite tomar decisiones en tiempo real, lo que genera procesos de trabajo mucho más eficientes», concluye.

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