Coppel y SAS transformaron millones de datos en decisiones comerciales más precisas, logrando 3.000 campañas hiperpersonalizadas, mayor agilidad y mejores resultados de negocio.
En América Latina, muchas organizaciones todavía dependen de campañas masivas con mensajes idénticos para todos sus clientes. Sin embargo, el crecimiento del comercio digital y el aumento de los datos disponibles exigen estrategias mucho más precisas. Hoy, una empresa pasó de las 3.000 campañas hiperpersonalizadas con datos inteligentes.
Coppel enfrentaba ese desafío: comprender el comportamiento de millones de clientes y convertir esa información en decisiones comerciales oportunas. Para lograrlo, la compañía implementó una estrategia de analítica avanzada junto a SAS, con el objetivo de personalizar la comunicación, acelerar la ejecución de campañas y mejorar los resultados del negocio.
El resultado fue una transformación profunda de su operación de marketing y relación con el cliente.
Desafío
Marketing y analítica
Pasar del marketing masivo a una estrategia basada en datos y comportamiento del cliente.
La compañía necesitaba:
- Integrar información de múltiples canales.
- Identificar patrones de compra y comportamiento.
- Crear campañas más relevantes para cada cliente.
- Reducir el tiempo de análisis y medición de resultados.
Solución implementada
SAS proporcionó una plataforma de analítica avanzada que permitió a Coppel:
- Inteligencia del cliente: Consolidar datos de compras, crédito, canales digitales y comportamiento del cliente.
- Crear segmentos dinámicos y modelos de propensión.
- Automatizar la generación de audiencias.
- Ejecutar campañas personalizadas en distintos canales.
- Medir resultados en ciclos mucho más cortos.

Resultados clave, Impacto medible
| campañas anuales | ventas retail | préstamos personales | medición vs 6 meses |
| 3.000 | +2 % | +16 % | 15 días |
Comparativo de transformación
| Indicador | Antes | Después |
|---|---|---|
| Campañas anuales | 60 | 3.000 |
| Medición de resultados | 6 meses | 15 días |
| Personalización | Masiva | Hiperpersonalizada |
| Segmentación | Limitada | Dinámica y automatizada |
¿Qué cambió realmente?
El principal cambio no fue tecnológico, sino operativo. Marketing dejó de depender completamente de procesos manuales y pudo crear audiencias específicas con base en comportamiento, historial de compras, uso de canales digitales y variables financieras.
Esto permitió enviar mensajes diferentes a cada grupo de clientes y aumentar la relevancia de las ofertas comerciales.
Conozca qué está pasando en el mundo de la analítica.
Implicaciones para las empresas latinoamericanas
El caso demuestra que la hiperpersonalización ya no es exclusiva de las grandes plataformas digitales. Empresas de retail, banca, telecomunicaciones y servicios pueden obtener beneficios similares cuando integran sus datos y utilizan analítica avanzada para tomar decisiones.
Entre las principales lecciones destacan:
- Los datos dispersos limitan el crecimiento comercial.
- La velocidad de ejecución es tan importante como la calidad del análisis.
- La personalización incrementa la efectividad de las campañas.
- La automatización reduce tiempos y mejora la capacidad de respuesta.
Lecciones para CIO y CMO
| Rol | Aprendizaje |
|---|---|
| CIO | Priorizar plataformas que unifiquen datos y habiliten decisiones en tiempo real. |
| CMO | Diseñar campañas basadas en comportamiento y propensión de compra. |
| CDO | Establecer gobierno del dato y modelos analíticos reutilizables. |
| CEO | Medir la analítica por su impacto en ingresos y eficiencia comercial. |
Datos e inteligencia para mejorar: 3.000 campañas hiperpersonalizadas con datos inteligentes
La alianza entre Coppel y SAS muestra cómo una estrategia de datos inteligentes puede transformar la relación con millones de clientes. Al pasar de 60 a 3.000 campañas anuales, la compañía no solo incrementó la personalización, sino que también aceleró la toma de decisiones y obtuvo resultados comerciales medibles.
Para las organizaciones latinoamericanas, el mensaje es claro: la ventaja competitiva ya no depende únicamente de tener más datos, sino de convertirlos en acciones relevantes para cada cliente.
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