Iper, una de las principales cadenas minoristas de Italia, se embarcó en una transformación basada en datos para superar las limitaciones de las estrategias de marketing construidas sobre datos fragmentados y predominantemente descriptivos. El desafío era claro: unificar datos online y offline, mejorar la calidad de la resolución de identidad y cambiar las campañas de medios de una ejecución basada en volumen a una optimización basada en valor.
En colaboración con Bytek, Iper construyó un ecosistema predictivo nativo de BigQuery, integrando datos de fidelización, CRM, comercio electrónico y comportamiento digital en una Vista Única del Cliente enriquecida por modelos de IA Predictiva. Esta arquitectura permitió a Iper activar audiencias de alto valor en Google Ads y Meta, medir las conversiones en tienda a través de Google Store Sales y reemplazar la segmentación estática con una lógica dinámica y predictiva.
Los resultados incluyen un aumento del +20% en la tasa de coincidencia en audiencias de primera parte, la medición de conversiones offline para el 15% de las transacciones elegibles en tienda, un incremento predictivo del +25% en comparación con los modelos basados en reglas, y la identificación de más de 100 señales de interés predictivas.
El caso demuestra cómo un enfoque de IA Predictiva y basado en datos de primera parte puede mejorar la eficiencia de los medios, conectar los viajes online y offline, y sentar las bases para casos de uso avanzados como el Valor de Vida del Cliente Predicho y la monetización de datos.
