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Agente IA + GPT: cómo automatizar decisiones y optimizaciones Paid Media en tiempo real

  • Cliente: Kitchen Center
  • Servicio: Big Data
  • Industria: Retail, Tecnología

El desafío: automatizar sin perder control ni eficiencia

Durante 2023, el área de Paid Media de Kitchen Center experimentó un crecimiento sostenido en cantidad de campañas, plataformas publicitarias y requerimientos analíticos. Esta expansión trajo consigo un problema crítico: la carga operativa para procesar, analizar y reportar resultados se volvió insostenible. El reto era claro: automatizar sin perder control, y lograrlo de forma escalable, eficiente y conectada con datos reales.

Para hacerlo posible, el equipo decidió explorar el potencial de la inteligencia artificial aplicada a la performance digital.

La solución: Fili un analista IA que habla el lenguaje de los datos

La solución fue el desarrollo de un agente conversacional basado en GPT, llamado Fili, adaptado a las necesidades específicas del negocio y conectado directamente con bases de datos actualizadas en tiempo real. Este agente IA fue diseñado para consultar, interpretar y responder sobre grandes volúmenes de datos provenientes de plataformas de medios pagados.

Lo innovador de este proyecto fue que Fili no utiliza una interfaz estática, sino que interactúa con un backend dinámico conectado a múltiples endpoints. Esto le permite responder a preguntas como:

  • ¿Qué campaña tiene el mejor retorno esta semana?
  • ¿Cuál fue la variación del ticket promedio en Google vs Meta?
  • ¿Qué segmento muestra baja de conversión este mes?

De esta manera, la inteligencia artificial deja de ser sólo predictiva para convertirse en operativa y estratégica.

Resultados: eficiencia radical, mayor rentabilidad y foco estratégico

Comparando el último trimestre de 2024 con el mismo período del año anterior, se evidencian mejoras sustanciales en todos los indicadores clave de performance:

  • -20% de inversión en medios pagados, sin afectar visibilidad ni alcance.
  • +47% de incremento en la participación de Paid en sesiones, reforzando su rol como canal prioritario.
  • +53% de aumento en la participación de Paid en transacciones, mejorando la conversión de tráfico a ventas.
  • +54% de crecimiento en la participación de Paid en ingresos totales, reflejando un retorno más rentable por cada peso invertido.
  • +33% de aumento en el ticket promedio, apostando por transacciones de mayor valor.

Aunque la tasa de conversión total bajó un -43%, esta caída estaba prevista, ya que la estrategia se enfocó en calidad de venta por ticket, no en volumen. Estos resultados marcaron un punto de inflexión en la gestión de performance digital de la marca, validando el rol de la inteligencia artificial como un aliado estratégico para decisiones más ágiles, precisas y rentables.

¿Por qué un agente IA marca la diferencia en performance digital?

A diferencia de reportes clásicos o dashboards, un agente de IA como Fili permite tomar decisiones en tiempo real, cruzando información de múltiples plataformas (Meta, Google, GA4, CRM, etc.) sin intervención humana para consolidar los datos.

Esto acelera la optimización de campañas y reduce los márgenes de error, ya que la información fluye sin interrupciones, cuellos de botella ni dependencias manuales.

Además, esta arquitectura supera las limitaciones de procesamiento de los GPT tradicionales, permitiendo mayor volumen, precisión y actualización continua.

Implementación en procesos claves: del análisis a la acción

Entre octubre y diciembre de 2024, el equipo trabajó con Fili como copiloto para decisiones de inversión, optimización y evaluación de campañas Paid. Esta integración IA-performance generó beneficios en tres niveles:

Operacional:

  • 40% de horas dedicadas a reportería liberando al equipo para tareas estratégicas.
  • Análisis inmediatos con preguntas en lenguaje natural, sin depender de dashboards.

Táctico:

  • Mayor velocidad de reacción ante desvíos en performance.
  • Recomendaciones automáticas para ajustar presupuestos, pujas y segmentaciones.

Estratégico:

  • Consolidación de una visión unificada del ecosistema Paid.
  • Priorización de productos con mejor retorno y ticket promedio más alto.

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