Once marcas.
Un solo marco de control.
The Estée Lauder Companies emitía códigos promocionales en 11 marcas a través de 4 canales distintos — partners, influencers, employees, campañas — sin un sistema común de control, sin trazabilidad de fraude, sin medición de incrementalidad real. Los códigos vivían en hojas Excel, en briefs de campaña, en Slack. Cuando un influencer usaba su propio código en sus 8 cuentas personales, nadie lo veía hasta el cierre del mes. Construimos una plataforma unificada que genera · controla · detecta fraude · mide ROI por código y emisor.
El caso, en cuatro frases.
Para los que llegaron desde LinkedIn y solo tienen 30 segundos. Si quieres profundidad, sigue scrolleando.
Once marcas emitiendo códigos en 5 canales, sin marco común.
Partners tenían un formato, influencers otro, employees otro. Las marcas no compartían visibilidad de quién tenía qué código.
Construimos una plataforma única de generación + control + detección.
Cada código se crea bajo el mismo marco: marca, canal, emisor, segmento, máximo de usos, ventana temporal. Imposible emitir sin marcaje.
Detección de fraude en tiempo real, no en cierre mensual.
ML clasifica patrones. Score > 0.85 → bloqueo automático + alerta. Recuperamos USD 28 k/mes en promedio.
Ahora medimos incrementalidad, no volumen.
Un código con 1 000 redenciones no es bueno si 850 eran clientes que iban a comprar igual. Decisiones pasan a incremental sales, no GMV bruto.
The Estée Lauder Companies (CEI) llegó con un problema medible.
- 01
Formatos de código incompatibles entre marcas
MAC usaba 8-char alfanuméricos, Clinique 10-char con prefijo, Bobbi Brown era libre. Imposible reconciliar entre marcas en un solo análisis.
0 estándar - 02
Fraude detectado post-mortem
Un influencer compartía su código personal en 8 grupos de Telegram. 4 200 redenciones en 3 semanas. Lo descubrieron en cierre mensual; el budget ya estaba comprometido.
40 d post-mortem - 03
Sin medición de incrementalidad
El reporting era «código X generó $87 k en ventas». Nadie preguntaba: ¿cuánto era venta nueva vs canibalización del precio normal?
0 incrementalidad - 04
Códigos vivos sin expiración clara
30% de los códigos «temporales» seguían activos 6 meses después. Algunos se canibalizaban entre sí (cliente comparaba 3 códigos al checkout).
30% código zombie - 05
ROI por influencer invisible
Los brand managers no sabían cuál de los 600 influencers traía ventas reales y cuál solo ego. Decisiones de renovación por intuición.
600 influencers · 0 ranking - 06
Códigos públicos vs privados sin segregación
Códigos «privados» (VIP, eventos) terminaban en CouponBird en 48h. La marca lo descubría cuando las ventas se disparaban en perfiles no-VIP.
0 segregación - 07
Equipo de partnerships ahogado en operativo
Validar códigos manualmente, generar nuevos, cerrar abusos — todo a mano. No quedaba tiempo para diseñar estrategia con influencers.
90% tiempo táctico
Lo que construimos.
No reemplazamos lo que ya funcionaba. Construimos capas finas que comunicaron sistemas ciegos entre sí.
Treemap influencers · ventas live
Cada cuadrado es un código. Tamaño = volumen de ventas. Color = score de incrementalidad (verde alto · ámbar medio · rojo bajo/fraude). Click → detalle del influencer + decisión de renovación.
Fraud console · bloqueo automático
ML detecta patrones (mismo código + IP cluster + N usos en M horas). Score > 0.85 → bloqueo automático. Score 0.5-0.85 → review manual del partnership manager.
Incrementality · vs control sintético
Por cada código, se construye un grupo de control sintético (clientes similares sin código). Diferencia = incremental sales. Lo que parecía ROI alto se ajusta a la realidad.
Exec ROI · matriz canal × marca
Matriz 11 marcas × 5 canales con score ROI. Decide presupuestos del próximo trimestre con datos, no con intuición.
Stack y capas.
stack: Custom promo platform · ClickHouse · LightGBM · Synthetic control · Kafka · Spark · Looker custom blocks · Power BI
Captura
Procesamiento
Almacenamiento
Superficies
Los números.
Medidos por el equipo del cliente, no por nosotros. Comparativa: baseline previo al go-live.
«Dejamos de hablar de cuántos códigos redimimos. Empezamos a hablar de cuánto crecimos por encima de la línea de base.»
Lo que aprendimos — y aplicamos en el siguiente caso.
El volumen miente. La incrementalidad no.
Un código con 10 000 redenciones puede ser malo si 7 000 eran clientes que iban a comprar igual. El verdadero KPI es «¿generó venta nueva?». Y solo se obtiene con matched control groups.
El bloqueo en tiempo real recupera más que la mejor auditoría.
Antes investigábamos fraude 40 días después del hecho — y rara vez recuperábamos. Ahora bloqueamos en 4 horas. USD 28 k/mes de ahorro real, no teórico.
Un sistema maduro produce no-renovaciones.
Cuando rankeas 600 influencers por ROI incremental, descubres que 200 tienen ROI negativo (canibalización pura). Renovar es la decisión fácil — no renovar es donde el sistema paga.
¿Te suena familiar? Hablemos.
No vendemos software de plantilla. Empezamos siempre con una auditoría gratis de 4 semanas: nos sentamos con tu equipo, mapeamos sistemas y dolores, y entregamos un PDF con 3–5 quick wins concretas.