Imagina brindar servicios de entrega de alimentos y productos de uso diario a más de 2.000 millones de personas en más de 70 países alrededor del mundo. Imagina, además, que en algunos de estos países entregas más de un pedido por habitante al mes. Por último, imagina asociarte con un ecosistema global de más de 1.5 millones de restaurantes y vendedores locales para lograrlo. Ahora tienes una idea aproximada de la escala de las operaciones de la empresa alemana Delivery Hero en todo el mundo.
Para seguir creciendo en todos los mercados, Delivery Hero necesita adquirir continuamente nuevos clientes que no solo realicen un único pedido, sino que también se conviertan en usuarios leales a largo plazo. Sin embargo, en un mercado dinámico, con numerosos competidores, este puede ser un verdadero desafío. Con el uso de Google Analytics 4 (GA4), la integración de datos propios y la implementación de Google IA, Delivery Hero busca mejorar la calidad y la eficiencia en la adquisición de clientes.
En el pasado, la empresa había explorado diversas estrategias de adquisición de nuevos usuarios con el objetivo de construir una base amplia de clientes. Sin embargo, no todos los clientes nuevos son igual de valiosos para Delivery Hero: estos van desarrollando su valor real con el paso del tiempo. Por esto, la empresa decidió redefinir sus tácticas y enfocarse en segmentos de consumidores potencialmente rentables.
En marketing, más gasto no siempre significa más ganancia
En la adquisición de nuevos clientes, la clave del éxito es encontrar un balance entre calidad y cantidad. Y esto varía según la madurez del mercado. En países con baja penetración, es conveniente que Delivery Hero se centre en un segmento de clientes más amplio. En cambio, en aquellas regiones donde el servicio de entregas ya tiene una posición de liderazgo, el marketing online se centra más en la rentabilidad. “A partir de cierto punto, más gastos pueden generar menos ganancia, algo que queríamos evitar”, explica Gökhan Reisoglu, Global Head de SEM de Delivery Hero. “Nuestro objetivo es conseguir la misma cantidad de nuevos clientes de antes, pero al mismo tiempo maximizar el retorno de la inversión publicitaria (ROAS). Y eso es bastante complicado”.
Al inicio del proyecto, surgió la pregunta de si es posible predecir cuán valioso será un cliente para la empresa en el futuro basándose en ciertas características. Esta información serviría como señales de decisión para Google IA. La empresa se dio cuenta de que se logra mayor éxito reduciendo la complejidad y haciendo mayor foco en la eficacia. “Un modelo siempre tiene que adaptarse al uso actual”, dice Emily Sutti, Head de Performance Marketing Solutions en Delivery Hero. Para las pujas basadas en IA, es importante poder proporcionar los datos más actualizados posibles. “La velocidad es más importante que la precisión de un modelo”, afirma Sutti.
Un plan de tres etapas para cada fase de desarrollo
Junto con Google, Delivery Hero desarrolló un enfoque de tres etapas en su sede de Berlín, en conjunto con los equipos regionales de cada país, para integrar datos propios en GA4 y utilizarlos en sus campañas de Google IA. El enfoque se basó tanto en la madurez del mercado de cada país, como también en la información disponible, ya que cada región tiene una regulación diferente de protección de datos.
Los diferentes niveles se diseñaron de la siguiente manera:
Nivel 1: Uso de GA4 para las señales de audiencia y la segmentación por CPA
En un nivel básico, Delivery Hero utiliza GA4 para obtener información valiosa sobre el comportamiento de compra de sus clientes respetando la protección de datos. Basándose en esta información, el servicio de delivery identifica segmentos de usuarios particularmente valiosos y los transmite como señales de audiencia a Google para poder gestionar sus campañas de una manera más rentable por CPA.
Nivel 2: Optimización del ROAS basada en GA4
En la fase avanzada, el servicio de delivery aprovecha las relaciones aprendidas entre el valor bruto de los productos a corto plazo ―es decir, el monto que gasta un cliente en sus primeros pedidos―, y el valor del cliente a largo plazo, para controlar las pujas a través de Google Ads sobre el ROAS. Los datos del valor bruto de los productos se alimentan de GA4.
Nivel 3: Predicción del valor del usuario y ajuste de las campañas
En el nivel experto, Delivery Hero utiliza modelos de predicción basados en IA para estimar el valor de los nuevos clientes. Luego, esta información se integra en GA4 y se ejecuta mediante pujas de ROAS objetivo para maximizar el valor previsto del usuario a largo plazo. Para lograrlo, Delivery Hero también aprovecha la potencia de la tecnología de Google Cloud para procesar grandes cantidades de datos y entrenar modelos de previsión complejos.
Por ejemplo, la marca latinoamericana de Delivery Hero, Pedidos Ya, combinó sus propias predicciones sobre el valor de los nuevos clientes con campañas impulsadas por Google IA y Smart Bidding. En una prueba A/B, esta combinación se tradujo en un valor del usuario dos veces mayor al esperado, en comparación con las campañas de CPA. La proporción de clientes con un alto valor de vida útil que fueron adquiridos a través de la campaña también aumentó en 13 puntos porcentuales. Al mismo tiempo, se lograron costos por adquisición similares a los que se obtienen habitualmente en campañas de puja por CPA.
Otras subsidiarias de Delivery Hero también se beneficiaron de esta estrategia. En el sudeste asiático, la marca Foodpanda logró un aumento del 52% en su ROAS al integrar datos propios en la optimización de campañas. Al mismo tiempo, la marca Talabat, con sede en Medio Oriente, pudo aumentar su ROAS hasta un 100% en comparación con las campañas clásicas gracias a las estrategias de puja dinámica.
“Antes, usábamos principalmente nuestros propios datos de usuarios para los análisis internos”, afirma Gökhan Reisoglu, Global Head de SEM. “Ahora sabemos que tienen mucho más potencial, sobre todo cuando los combinamos con el poder de Google IA”.
Sin embargo, para que Google IA consiga resultados óptimos, también se le debe dar cierta libertad. Si intervienes manualmente, por ejemplo, para dirigirte solo a determinadas ubicaciones o segmentos de usuarios, podrías mejorar la rentabilidad, pero también podrías perder alcance. Delivery Hero ya no excluye a ciertos usuarios desde el principio: los resultados hablan por sí solos. “En pruebas de comparación directa, descubrimos que la composición de los grupos de usuarios converge cuando las campañas se cambian por completo a ROAS previsto. Es decir, cuando son optimizadas para el retorno de valor a largo plazo”, dice Djordje Petrovic, Senior Growth Manager, Appdev LCS EMEA, de Google. “Cuando Google IA decide por sí mismo cuándo gastar más y cuando no hacerlo en un cliente potencial, la relación entre alcance y calidad o eficiencia también se equilibra”.
Un proceso evolutivo conduce al éxito
Gökhan Reisoglu está más que satisfecho con el enfoque para la adquisición de nuevos clientes: “En realidad, esperábamos captar menos clientes nuevos”, confiesa. “El hecho de que, con una campaña, puedas aumentar simultáneamente el número de nuevos clientes y las ganancias es inusual. Una sorpresa muy positiva”.
Leo Salani, director de Performance Marketing en PedidosYa, también tiene una visión positiva: “Nuestra transformación hacia un enfoque de marketing impulsado por IA fue y sigue siendo un proceso evolutivo”, explica. “La clave del éxito es presentar nuestros conocimientos sobre el valor del cliente en un formato que Google IA pueda aprovechar”. Si bien Google IA no puede aumentar mágicamente la cantidad de usuarios valiosos en el mercado, las pujas dirigidas pueden ayudarte a encontrarlos mejor.
Algunas marcas de Delivery Hero ya han comenzado a adaptar sus estrategias de ROAS teniendo en cuenta el GMV/LTV según sus necesidades de escalabilidad. Gökhan Reisoglu quiere implementar la estrategia en más países. “Es posible que no podamos usar métodos tan sofisticados en todas partes”, afirma. “Pero en los países en donde nos enfocamos en el valor bruto de los productos, adaptaremos nuestras estrategias de marketing en consecuencia”.
Esto permite un mayor crecimiento sostenible y contribuye a los más de 15.000 pedidos de clientes que ha procesado la plataforma mientras leías este artículo.
