Del objetivo de negocio
al insight de compra.
5 fases. De entender tu reto a entregarte los datos de comportamiento real de tu shopper que ningún otro sistema puede proporcionar.
¿Cuál es tu objetivo?
Cada reto requiere una estrategia distinta. Trabajamos los 7 objetivos clave del gran consumo con datos reales de compra de nuestro panel de +3,7M shoppers.
Penetración nuevos hogares
+18% hogares nuevos de media
Ganar cuota de mercado
+2.4x vs grupo control
Ganar fidelidad
62% repite en 90 días
Incrementar ventas en retailer
Sell-out medido ticket a ticket
IN&OUT / campaña puntual
Activación en 48h desde briefing
Eliminar riesgo deslisting
Sell-out por tienda demostrable
Afianzar la innovación
Trial + repeat medido en 6 semanas
Ya no es café para todos.
Con los datos de tickets de nuestro panel, el algoritmo de segmentación dinámica identifica el patrón de compra de cada shopper y le asigna el incentivo exacto que necesita para convertir.
No un impacto.
Todos los necesarios.
Activamos al shopper por todos los canales necesarios hasta que vaya al supermercado, te busque, te encuentre, te compre y suba el ticket.
El ticket lo dice todo.
El motor GELT 3.9 procesa el ticket en segundos. Cada campo extraído es inteligencia real, no encuestas, no estimaciones, no panel declarativo.
Data inferida del ticket
Tres vías de validación, en cascada
Un ticket no se valida de una sola manera. El motor recorre tres niveles y solo escala al siguiente cuando el anterior no resuelve con certeza, que es lo que permite mantener la precisión sin frenar el proceso.
- Contraste con biblioteca de términos. Los literales del ticket se cruzan contra una base de denominaciones conocidas por cadena. Resuelve la mayoría de los casos de forma inmediata.
- Algoritmo de clasificación. Un modelo de machine learning categoriza lo que la biblioteca no reconoce: abreviaturas nuevas, formatos de ticket recién cambiados, referencias que acaban de entrar en surtido.
- Revisión humana. Cuando ninguna de las dos anteriores alcanza el umbral de confianza, una persona valida. Es la vía menos frecuente y la razón de que la precisión se sostenga por encima del 98% en vez de degradarse con los casos raros.
La categorización de producto sigue la jerarquía del CEP de AECOC — el mismo estándar que usa Nielsen —, de modo que el dato es directamente comparable con el panel de categoría de tu equipo.
Lo que no se mide
no es rentable.
Cada campaña entrega un informe de inteligencia de compra con datos que ningún otro sistema de promoción puede proporcionar.
¿Me compraban antes?
Compradores habituales de Marca D obtienen la mejor relación de conversión entre impactados vs shoppers que consumieron
Si bien los compradores de Marca B concentran el mayor volumen de shoppers y unidades, Marca D los supera en afinidad de conversión. Los habituales de marca blanca presentan el peor performance y menor penetración de campaña.
En general los shoppers se vieron atraídos por el formato Monodosis, especialmente compradores de Marca A. Los de Marca B mostraron mayor preferencia por el formato Pote.
La marca recibe
Informe trimestral con todos los KPIs de campaña
Perfil real del comprador activado (edad, zona, tipo de hogar)
Afinidad de categoría: con qué compra tu producto en cesta
Historial previo en panel: ¿ya te compraban antes?
Recomendaciones para la siguiente activación
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