En el mercado del retail y el e-commerce de moda, la diferenciación no solo depende del diseño del producto y de la solidez de la marca, sino de la capacidad analítica y tecnológica para capturar la demanda de los consumidores de la manera más eficiente posible.
Gioseppo se enfrentaba a un reto estratégico común en marcas maduras: cómo seguir creciendo en canales de adquisición digital que ya han alcanzado un punto de optimización avanzado, sin disparar los costes operativos ni la inversión publicitaria.
Para romper este techo de rendimiento, desde nuestro departamento de Adquisición en Product Hackers, en colaboración con el equipo de Cuentas de Google, diseñamos e implementamos una transformación radical en la estructura de las campañas de búsqueda de la marca. Apostamos por la adopción pionera de la infraestructura de inteligencia artificial de Google Ads.
De este modo, logramos desbloquear una nueva capa de valor que las segmentaciones y configuraciones manuales tradicionales ya no eran capaces de procesar de manera dinámica.
Gioseppo goza de un posicionamiento de marca excepcional en el sector del calzado. Históricamente, sus campañas orientadas a la Búsqueda de Marca actuaban como un motor sólido, tanto de defensa como de captación, atrayendo tráfico con una alta intención de compra y registrando volúmenes de conversión saludables.
Sin embargo, como ocurre con muchas estrategias maduras, eventualmente se alcanza una meseta de rendimiento. Las segmentaciones estrictas, las concordancias manuales de palabras clave y los límites preestablecidos de puja impedían que las campañas respondieran con suficiente agilidad a las cambiantes conductas de búsqueda de los usuarios.
El objetivo que nos planteamos desde el equipo de Adquisición de Product Hackers no se limitaba a defender el territorio de la marca en buscadores.
Estructuramos el proyecto bajo un doble desafío de negocio: optimizar la eficiencia presupuestaria general (reduciendo métricas críticas como el coste por clic y el coste por adquisición) y, simultáneamente, elevar el valor medio de los pedidos. Nuestra meta final consistía en capturar carritos de compra con mayor volumen de facturación y rentabilidad, identificando y capitalizando consultas complejas o long-tail que se le escapaban a los modelos de optimización convencionales.
Para superar estas limitaciones, implementamos un cambio de paradigma técnico, migrando de un control manual rígido hacia un entorno de automatización inteligente y flexible. Nuestra estrategia se centró en la activación de AI Max para Search, complementada con tres pilares tecnológicos clave que potenciaron la adaptabilidad de los anuncios en tiempo real:
Este ecosistema técnico lo combinamos estratégicamente con modelos de Pujas Basadas en el Valor (Value-Based Bidding).
En lugar de pujar con un objetivo fijo por volumen de clics o de conversiones homogéneas, dejamos que la IA de Google Ads analizara miles de señales contextuales cruzadas en tiempo real para predecir qué usuarios tenían una probabilidad mayor de realizar una compra de ticket elevado.
De esta manera, el sistema ajustó las pujas al alza para consultas de alto valor y las contuvo en aquellas de menor rendimiento potencial.
Tras un periodo de análisis comparativo, los datos de rendimiento reflejan mejoras transversales, tanto en la eficiencia de costes como en el volumen de ingresos netos generados por las campañas de Search Brand.
| Métrica Clave (KPI) | Variación (%) |
| Retorno de la Inversión (ROAS) | +23,00% |
| Valor de Conversión Total | +6,75% |
| AOV | +13% |
| Inversión / Coste Publicitario | -13,36% |
| Tasa de Clics (CTR) | +15,51% |
| Coste por Adquisición (CPA) | -5,50% |
| Coste por Clic (CPC) | -18,75% |
Gracias a la eficiencia alcanzada y al ahorro del 13% en los costes de protección y captación de marca, hemos situado a Gioseppo en una posición óptima para afrontar nuevas fases de crecimiento.
El plan que hemos trazado junto a la marca contempla la reinversión inmediata de estas eficiencias de capital en campañas orientadas a la parte superior del embudo de conversión (upper-funnel). De este modo, no solo seguiremos rentabilizando su demanda actual, sino que escalaremos con éxito su presencia para capturar nuevas cuotas de mercado de forma sostenible.
El éxito de este proyecto nos reafirma una vez más que la metodología de Product Hackers aplica perfectamente ante este panorama en el que constantemente irrumpen nuevas tecnologías y herramientas impulsadas por la IA.
Entender qué palanca hace crecer a un negocio, saber activarla correctamente, generar y validar hipótesis, y trabajar en un entorno de experimentos controlados toma cada día más valor cuando se trata de Growth.
