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AI Campaign Builder y estandarización multimarca en CRM

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Sector

Educación

Desafío

El departamento de CRM trabajaba con múltiples marcas, tenía sus propias reglas, diferentes nomenclaturas y una fuerte dependencia de especialistas que conocían las particularidades de cada marca. Eso enlentecía la producción, la hacía poco portable y difícil de escalar.

Resultados

El proyecto redujo la creación técnica de campañas a 10 minutos de validación, proyectó una recuperación anual de entre 3.211 y 7.492 horas y permitió que los analistas pasaran a operar diferentes marcas con mucha menos fricción.

Framework

AI Campaign Builder

10 min
Tiempo de validación tras la generación técnica
2h→10min
Compresión del ciclo de producción
7h/ano
Capacidad operativa liberada para el negocio

“El mayor beneficio no fue solo acelerar las campañas, sino sacar la lógica operativa de la mente de las personas y plasmarla en una estructura que todo el grupo logra utilizar.”

Directora de CRM y Growth

Educación

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La escala de un grupo requiere un lenguaje común

La operación forma parte de uno de los mayores grupos del sector de educación del país, con diferentes marcas y posicionamientos, además de rutinas propias de CRM.

Cuando cada marca desarrolla su propia lógica de briefing, nomenclatura y ejecución, la eficiencia del grupo deja de ser colectiva y queda encerrada en silos.

El conocimiento estaba demasiado disperso para que la operación pudiera crecer con agilidad

Cada marca llevaba a cabo campañas con reglas específicas y hábitos diferentes. Los analistas más experimentados poseían reglas críticas que no estaban sistematizadas.

Traducir una intención de negocio en query, Data Extension, lógica de segmentación y nomenclatura requería un trabajo artesanal.

Sin una taxonomía común, el grupo no podía comparar el desempeño ni trasladar personas con facilidad entre las marcas. 

Un motor para traducir la intención de negocio en una estructura operable

MATH desarrolló el AI Campaign Builder como una plataforma modular capaz de transformar un briefing de negocio en una estructura técnica de campaña con el apoyo de GenAI y reglas de gobernanza incorporadas.

La primera capa fue la estandarización del input. La segunda fue la orquestación de la generación con queries, Data Extensions y nombres de reglas de campaña dentro de parámetros controlados.

La tercera fue la abstracción multimarca con un núcleo agnóstico y reglas configurables por contexto. La cuarta fue la ampliación de la utilidad operativa con recomendaciones basadas en el historial y estimaciones de costo por canal. 

 

La mejora no vino solo de automatizar las consultas. Vino de crear un lenguaje común entre marcas, áreas y etapas de ejecución.

Qué ocurre cuando la operación deja de depender de especialistas por marca 

Un proceso que podía llevar entre 1 h 10 min y 2 h 30 min por regla pasó a requerir unos 10 minutos de validación.

La proyección de entre 3.211 y 7.492 horas anuales devueltas al negocio demuestra cuánto esfuerzo se dedicaba a la traducción manual. Un analista dejó de estar limitado a una marca específica.

La unificación de la nomenclatura y la estructura creó la posibilidad de una lectura transversal entre marcas. 

¿Su operación multimarca todavía depende de especialistas que cargan las reglas por sí solos?