Javier Ruiz Sánchez es Digital Marketing Manager en IE University. Con más de 14 años de experiencia en el diseño, lanzamiento y optimización de estrategias publicitarias online, su paso por agencias y diferentes sectores como el turismo, e-commerce o educación le hacen tener una visión holística de los entornos digitales.
En un panorama globalizado y de constante cambio demográfico, las empresas españolas se enfrentan a un reto común: adaptarse a una nueva realidad poblacional. Este escenario, si bien presenta oportunidades de expansión internacional, también exige resiliencia y capacidad de adaptación.
La realidad es que la población de 18 años ha disminuido un 17% en los últimos veinticinco años, mientras que la oferta educativa de grado superior se ha ampliado considerablemente. En IE University, como institución educativa privada con más de 80% de alumnos internacionales, desde sus inicios siempre hemos tenido un doble objetivo, atraer a los mejores estudiantes del mundo y ampliar nuestra marca a nivel mundial.
¿Qué hacer entonces? En IE University lo tuvimos claro: ampliar horizontes, enfocarnos y reforzar distintos mercados que son clave para nuestro crecimiento: Estados Unidos, determinados países de Latinoamérica, Europa, Asia y Medio Oriente.
Así es cómo, junto a nuestro partner Making Science, combinamos nuevas soluciones tecnológicas con datos propios para encontrar clientes potenciales de calidad en nuevos mercados:
Diferentes estrategias globales apuntaladas con datos propios
Todas las marcas globales, a pesar de contar con un prestigio internacional, tenemos distinto reconocimiento y penetración en cada mercado. En cada país debemos competir con marcas locales u otras compañías internacionales más asentadas y consolidadas. Por este motivo, una estrategia global única no será efectiva en todos los mercados, independientemente del producto o servicio que ofrezcas.
Apoyarse en los datos propios, obtenidos con consentimiento y de una manera segura para la privacidad de los clientes, ofrecen a las compañías la capacidad de desarrollar enfoques adaptados a cada país.
Una estrategia global única no será efectiva en todos los mercados. Se necesitan enfoques adaptados a cada país.
En el caso de IE University, incorporamos datos propios a nuestras campañas de Google Ads. Esto nos permite identificar a los usuarios más relevantes y valiosos para cada mercado. A partir de esa información, diseñamos estrategias específicas para cada ubicación y excluimos búsquedas más amplias que no generarían leads relevantes. Así logramos optimizar nuestras campañas publicitarias, dirigiéndonos de manera más efectiva a nuestra audiencia objetivo para cada mercado.
Para ello, fue clave contar con una base sólida de datos propios y medición. Ahora integramos esos datos dentro de la estrategia digital, lo que nos permite tener un tracking más completo del usuario. Por ejemplo, somos capaces de asignar valores a cada lead en función del valor real que genera cada tipo de programa, lo que facilita la identificación y activación de los usuarios más valiosos.
Una segmentación basada en el valor de las audiencias
En todos los mercados, pero más aún en aquellos países con grandes desigualdades sociales, es fundamental para las empresas afinar la segmentación para asegurarse de llegar a la audiencia que puede estar más interesada en un producto o servicio.
En nuestro caso debíamos asegurarnos de que llegábamos a aquellos que pudiesen permitirse costear una educación en el extranjero. Este público puede variar mucho de un país a otro.
Las Pujas basadas en el valor (Value Based Bidding) nos permitieron dar más peso a aquellos usuarios que estaban más cerca de ser clientes potenciales. Es decir, utiliza los datos propios para identificar los leads de mayor calidad para que el algoritmo captase esos leads más calientes. Esto nos permite al mismo tiempo eficientar la inversión en países donde la situación competitiva fuese más compleja.
Veámoslo con un ejemplo. Antes, a un usuario que realizase una búsqueda que hiciese match con nuestras palabras clave se le mostraba el anuncio siempre. Con la nueva estrategia, el algoritmo de la estrategia de Pujas basadas en el valor solo muestra el anuncio a aquellos leads que considera relevantes y con una mayor probabilidad de convertir.
Derribando barreras lingüísticas y culturales con el poder de la IA
Cualquier compañía que quiera atraer clientes en nuevos mercados debe tener en cuenta las diferencias culturales, que pueden verse reflejadas en distintas normativas, costumbres a la hora de consumir su producto o servicio o formas características de referirse a las cosas. En nuestro caso, tuvimos que considerar las diferencias en los sistemas educativos, la duración de los programas y las preferencias culturales de búsqueda.
Las campañas de Concordancia amplia o Broad Match nos permitieron aumentar el volumen de leads ampliando las búsquedas potenciales y el número de subastas en las que publicar anuncios. La tecnología de IA que las sustenta nos permitió adaptar nuestros anuncios a las búsquedas locales de cada país, aumentando la visibilidad de IE University en el buscador.
Por ejemplo, antes, para la búsqueda de la palabra clave “MBA” configurada con concordancia exacta o de frase, solo se mostraba el anuncio a las personas que buscaban esa palabra en concreto. Utilizar Concordancia amplia en su lugar, nos permitió aparecer en las distintas formas de buscar sobre el mismo concepto, como por ejemplo “best executive business master”.
Una solución escalable que se adapta la idiosincrasia de cada mercado
Para evaluar esta estrategia combinada de tecnología y datos, pusimos en marcha junto a Making Science un A/B test en cuatro campañas en distintos tipos de mercados. Con nuestros datos propios incorporados y una estrategia de Pujas basadas en el valor, configuramos el 50% con Concordancia amplia y el otro 50% en Concordancia exacta o de frase. El objetivo era validar la hipótesis de que esta estrategia funcionaba y se adaptaba a las particularidades de las distintas regionales, convirtiéndose en una solución escalable a nivel global.
Los resultados obtenidos durante las seis semanas que duró el test inicial hablan por sí solos. Logramos un aumento del 180% de los leads generados, alcanzando nuestro objetivo de volumen. Además, la tasa de conversión aumentó un 7%, como reflejo una mayor calidad de los leads obtenidos. Todo ello se tradujo en una reducción del 46% del coste por lead, confirmando la eficiencia del enfoque.
En la actualidad ya hemos implementado esta solución escalable a la mayoría de nuestras campañas. Ahora nos encontramos inmersos en la búsqueda de nuevas fórmulas para seguir mejorando el scoring de nuestros leads para que los resultados sean cada vez mejores. En un momento en el que el marketing se encuentra en un punto de inflexión, queremos abrazar las nuevas oportunidades que ofrece la IA desde la integración dentro de nuestras propias estrategias. No se trata de hacer borrón y cuenta nueva. Sino de adaptarnos muy rápidamente, testeando y buscando siempre nuevas formas de seguir mejorando.
