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31.10.2024

Con IA Walmart mejoró en un 30% el rendimiento de su inversión publicitaria en 2023

Bunker DB optimizó la inversión publicitaria de Walmart Centroamérica en un 30%. La implementación de una estrategia de Marketing Science enfocada en KPIs y automatización permitió a la cadena mejorar en un 20% la eficiencia del Costo por Clic.

El trabajo conjunto entre Walmart Centroamérica y la martech Bunker DB, logró optimizar la inversión publicitaria de la empresa líder del segmento retail en un 30%. Se trata de la implementación de un plan estratégico de Marketing Science basado en KPIs y la automatización de sus campañas de marketing.

Con más de 866 locales distribuidos en Costa Rica, Guatemala, El Salvador, Honduras y Nicaragua, Walmart Centroamérica es la marca líder del segmento retail en la región que durante el último año reportó un crecimiento interanual del 3%.
Kantar IBOPE Media
La necesidad de Walmart Centroamérica fue centralizar toda la información de sus canales digitales en los 5 mercados donde tiene operación, para tomar decisiones basadas en datos y así obtener una mejor performance

Con ese objetivo en mente, recurrió a la solución de Bunker DB que les permitió auditar las campañas que tenían activadas y monitorear de cerca sus rendimientos para alcanzar los objetivos que tenían definidos. Además, con el módulo "KPI Planner", Walmart proyectó los resultados esperables en base a benchmarks históricos y determinó una inversión publicitaria adecuada para cada canal.

"En estos tiempos es necesario llevar ciencia al marketing e invertir en partners tecnológicos que puedan construir algo ad hoc según tus necesidades", explicó Pamela de León, Regional Marketing Manager de Walmart.

En tanto, Avedis Boudakian CEO y founder de Bunker DB indica: "Con el modelo predictivo, Walmart no solo redujo sus costos, sino que también incorporó una cultura data driven en toda la organización, lo que se traduce en decisiones más informadas y más efectivas".
Solo durante el primer semestre de 2023 de la estrategia implementada, Walmart logró las siguientes mejoras en comparación con el periodo anterior:
  • 30% de ahorro en inversión de campañas
  • 45% de optimización del tiempo del equipo interno
Marketing Science al servicio del cliente

El Marketing Science aplica métodos científicos y tecnológicos en el marketing, lo cual permite una interpretación más precisa de grandes volúmenes de datos. Hoy en día la transformación digital ha llevado a las empresas a enfrentarse a un flujo constante de información, y es por este motivo que la disciplina ha cobrado relevancia. La correcta interpretación de los datos es crucial para tomar decisiones estratégicas efectivas.

Si además se le agrega una capa tecnológica de inteligencia artificial para el análisis de datos, la transformación es total. Se tratan de tecnologías que permiten a las empresas anticipar las preferencias del consumidor y guiar sus decisiones estratégicas basadas en datos analíticos.

En un entorno donde las redes sociales y la cantidad de datos pueden resultar abrumadores, Walmart enfrentaba el desafío de centralizar y gestionar un gran volumen de información proveniente de múltiples canales digitales, con una escalabilidad de sus operaciones en constante crecimiento.

Para abordar estos retos, Bunker DB aplicó un sistema de auditoría omnicanal que facilitó la centralización de datos y permitió la automatización del seguimiento de sus esfuerzos digitales mediante alertas y notificaciones en caso de desvíos en los objetivos establecidos.

La transición de análisis descriptivos a análisis predictivos más precisos impulsó la capacidad de Walmart para planificar sus campañas con un enfoque más eficiente.

Este caso de éxito con Walmart es un claro ejemplo de cómo Bunker DB no solo proporciona herramientas tecnológicas, sino que también ayuda a las marcas a adaptarse y prosperar en un entorno digital cada vez más competitivo. La alianza entre ambos demuestra que, al aprovechar los datos de manera efectiva, las empresas pueden lograr resultados sobresalientes y sostenibles.


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