En los últimos años, el setup estratégico de un nuevo cliente en Wazabi podía tomar entre siete y nueve semanas.
Entrevistas iniciales, análisis manual de reportes, cruces de data en Google Sheets, benchmarking digital hecho a “tracción a sangre”, etc. Todo muy artesanal con definiciones que tardaban en madurar y que muchas veces nos encontraban en un espiral difícil de ordenar.
El problema no era la falta de capacidad, era la cantidad de información que había que procesar y el tiempo necesario para hacerlo con todas las de la ley.
Hace algunos meses decidimos rediseñar ese proceso.
Inteligencia Artificial en procesos estratégicos de marketing digital
Hoy logramos tener un setup más completo, con más variables analizadas y en menos de 25 días. No porque trabajemos más rápido descuidando la calidad, sino porque incorporamos plataformas de inteligencia artificial como parte activa del proceso del equipo.
1. Empezamos por los datos reales del negocio
Cuando entra un nuevo cliente, pedimos todo lo que tenga disponible:
- Reportes históricos de Meta y Google Ads
- Informes de Looker
- Planillas de ventas de su tienda online o física
- Accesos a plataformas (GA4, Google Ads, Google Search Console, etc)
- Respuestas al cuestionario estratégico inicial (OBVIO)
Antes, cruzar toda esa información podía llevar varias semanas. Hoy utilizamos ChatGPT como asistente de análisis. Cada marca con la que trabajamos tiene su propio agente de análisis, alimentado con su data histórica, sus reportes y toda la información nueva que vamos generando en cada interacción.
No es un chat aislado. Es un entorno donde el negocio empieza a tomar memoria.
Por ejemplo:
- Productos con buena conversión pero baja inversión publicitaria
- Categorías con margen alto que no están siendo priorizadas
- Keywords con intención clara que no tienen contenido específico
- Páginas con tráfico alto y conversión baja
Eso nos permite llegar a conclusiones que antes aparecían recién en la cuarta o quinta semana. Ahora lo detectamos en horas, no en semanas, y con mucha más claridad para tomar decisiones. La clave está en la curación previa de los datos que le compartimos y en preguntas bien desarrolladas, con criterio integral.
2. Analizamos el mercado con más profundidad en menos tiempo
Una vez entendido el negocio desde los datos, pasamos al contexto. Acá usamos principalmente Chat GPT y, en algunos casos, Gemini para ampliar el research o explorar ángulos visuales.
Investigamos:
- Cómo se están posicionando los competidores en digital
- Qué promesas se repiten en la categoría
- Qué discursos están saturados
- Qué podría estar cansando al consumidor
Le pedimos que imagine escenarios posibles, que detecte dolores recurrentes y que cuestione supuestos que nosotros mismos podríamos estar naturalizando.
Creemos que la diferencia no está en que la IA “investigue por nosotros”, sino en que podemos explorar muchas más hipótesis en menos tiempo para luego criticarlas, darlas vuelta, moldearlas, romperlas y reconstruirlas en un formato mucho más consistente.
Eso eleva la calidad de la conversación estratégica interna.
3. Construimos audiencias con base comercial real
Con la información del negocio y el mercado, definimos audiencias. No hacemos buyer persona decorativos. Usamos datos históricos, comportamiento de conversión y contexto competitivo para construir públicos con lógica comercial. Construimos perfiles que nos permitan tomar decisiones de inversión y mensaje con mayor precisión.
La IA nos ayuda a:
- Detectar objeciones frecuentes
- Simular escenarios de decisión
- Entender cómo cambia el discurso según el perfil
- Priorizar segmentos con mayor potencial
Después, el equipo de Estrategia y Contenidos toma decisiones en función de margen, escalabilidad y foco.
4. Priorizamos oportunidades con más claridad
Uno de los cambios más fuertes fue en la priorización. Antes, ordenar oportunidades implicaba múltiples planillas y análisis manual. Hoy usamos IA para procesar simultáneamente variables como:
- Volumen de búsqueda
- Nivel de competencia
- Conversión histórica
- Ticket promedio
- Capacidad operativa del cliente
- Métricas de campañas
- Rendimiento de la pauta por segmentos
No reemplaza el criterio humano, pero ayuda a alinearlo. Reduce la subjetividad, baja el ruido de la sobreinformación y acelera la decisión de cuándo darle “play” a las acciones.
Nos permite enfocar energía donde realmente hay potencial.
5. Bajamos todo a un plan accionable en menos de un mes
Con negocio, mercado y audiencias claros, el resto del proceso se vuelve más eficiente. El equipo de Paid Media diseña matrices de testeo más inteligentes. El área de Desarrollo Web estructura landing pages en función de intención real de búsqueda y puntos de fricción detectados.
Looker se convierte en el tablero donde validamos si nuestras hipótesis se sostienen. Automatizamos diferentes reportes con diferente frecuencia, todos vemos todo. Todos los días.
Y el cliente recibe un roadmap estratégico claro en menos de 30 días.
La IA no reemplaza la estrategia, la vuelve más exigente.
Incorporar IA en el proceso no significó automatizar decisiones ni ahorrar tiempo para tener más proyectos fijos con el mismo equipo.
Significó analizar más variables en menos tiempo, dedicar horas de calidad y tener conversaciones más ricas con nuestros clientes. En definitiva, acercarnos más al negocio de ellos que al diseño de un post para redes.
El tiempo se redujo a más de la mitad, la profundidad del análisis se multiplicó.
