Automatización de comunicaciones y publicidad para grupo de calzado multimarca
Grupo con varias marcas de calzado y presencia en múltiples países. Las comunicaciones de email y newsletter se creaban manualmente para cada marca y mercado. La gestión de campañas estaba fragmentada sin visibilidad unificada del rendimiento por marca y país. El equipo dedicaba tiempo desproporcionado a tareas de producción repetitivas.
El problema
El grupo operaba varias marcas de calzado en paralelo, cada una con su identidad propia y presencia activa en varios mercados europeos. La escala del negocio era real — distintas tiendas online, distintos catálogos, distintos públicos — pero la infraestructura de comunicación no había crecido al mismo ritmo.
Cada envío de newsletter implicaba replicar el proceso manualmente por marca y por mercado: redacción, adaptación de contenidos, configuración del envío, segmentación de listas. Sin automatización de base, cada campaña de email era en la práctica un trabajo de producción completo, repetido tantas veces como marcas y mercados activos hubiera. El equipo de marketing absorbía esa carga operativa sin visibilidad sobre si el esfuerzo producía resultados proporcionales.
La publicidad digital presentaba el mismo problema desde otro ángulo. Las campañas de Meta Ads y Google Ads se gestionaban sin una estructura común entre marcas, lo que hacía imposible comparar el rendimiento de una inversión publicitaria frente a otra. No había un punto de referencia unificado: cada marca era una isla con sus propios accesos, su propia nomenclatura y su propia forma de reportar. Tomar decisiones de inversión transversales requería consolidar información manualmente desde múltiples fuentes, con el coste de tiempo y el margen de error que eso implica.
La solución
La intervención se estructuró en tres ejes: automatización de comunicaciones, unificación de la gestión publicitaria y estrategia de redes sociales diferenciada por marca.
Para las comunicaciones por email, implementamos Connectif como plataforma central. La configuración partió de mapear los comportamientos clave del ciclo de compra en cada marca — navegación de producto, abandono de carrito, primera compra, reactivación — y trasladarlos a flows automáticos con lógica de branching según el perfil del usuario y el mercado. Cada marca mantiene su identidad visual y su voz, pero la producción de los envíos automatizados deja de requerir intervención manual por defecto. Los envíos recurrentes como newsletters promocionales se construyeron sobre plantillas modulares con bloques de contenido que el equipo puede actualizar sin reconfigurar el envío completo.
La segmentación por comportamiento permitió reemplazar listas estáticas por audiencias dinámicas que se actualizan en función de la actividad real de cada usuario: frecuencia de compra, categorías visitadas, tiempo sin actividad. Esa segmentación alimenta tanto los flows automáticos como las campañas manuales, con lo que el esfuerzo de configuración inicial tiene efecto multiplicador en todos los canales.
Para la publicidad, unificamos la estructura de campañas en Meta Ads y Google Ads bajo una arquitectura común que distingue marca, mercado y storerview. Esa nomenclatura compartida hizo posible comparar el rendimiento entre marcas en una sola vista de Google Analytics 4, sin necesidad de consolidación manual. Las decisiones de inversión y de distribución de presupuesto entre marcas y mercados pasaron a basarse en datos comparables, no en exports heterogéneos.
La gestión de redes sociales se planificó con estrategia diferenciada por marca — posicionamiento, frecuencia, formatos — dentro de un flujo de producción común que reduce la duplicación de trabajo entre marcas con audiencias distintas pero procesos similares.
El resultado
El ciclo de comunicación por email opera ahora de forma autónoma en los tramos de mayor volumen. Los flows automáticos cubren las etapas críticas del ciclo de compra sin intervención del equipo, y la producción de newsletters periódicas se redujo a la actualización de contenidos sobre estructuras ya configuradas.
La visibilidad publicitaria entre marcas y mercados dejó de depender de consolidaciones manuales. La estructura común de campañas y la integración con Google Analytics 4 hacen posible leer el rendimiento comparado en tiempo real y actuar sobre él sin pasos intermedios de preparación de datos.
El tiempo que el equipo dedicaba a tareas de producción repetitivas se redirigió hacia decisiones de estrategia y optimización — trabajo que la automatización no puede reemplazar y que tiene impacto directo en los resultados del negocio.
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