Descripción general de la compañía

Compañía: Kinto Corporation (Grupo Toyota)
Industria: Servicios de Movilidad
Servicio: Servicio de suscripción de automóviles “KINTO”
Estructura de comercialización: Equipo de marketing digital totalmente interno

KINTO Corporation, una compañía de servicios de movilidad del Grupo Toyota, opera el servicio de suscripción de automóviles “KINTO”, que brinda a los consumidores alternativas flexibles a la propiedad de automóviles a largo plazo. A diferencia de muchas empresas que subcontratan operaciones publicitarias, KINTO gestiona la estrategia y la ejecución de forma totalmente interna a través de su Grupo de Marketing Digital.

A medida que la compañía escalaba su uso de campañas impulsadas por IA como Google Performance Max (P-MAX), el equipo se enfrentó a un desafío creciente: mantener la calidad de los datos mientras se expandía agresivamente. Para hacer frente a esto, KINTO implementó Spider AF para proteger el desempeño de la campaña y la integridad de la marca.

El Desafío

Escalar campañas impulsadas por IA sin comprometer la calidad de los datos

La misión de marketing de KINTO se extiende más allá de maximizar el volumen de contratos. Según el Sr. Nagao del Digital Marketing Group:

“Nuestra misión va más allá de simplemente maximizar el número de contratos. El ROAS difiere según el modelo de vehículo y las tasas de retención varían según el plan de suscripción. Nos enfocamos en cómo llegar a los usuarios que no solo aportan más valor al negocio, sino que también son propensos a permanecer satisfechos a largo plazo”.

Para apoyar este objetivo, el equipo aprovecha los datos de primera parte y una CDP (Customer Data Platform) para ejecutar estrategias avanzadas de marketing basadas en datos.

Sin embargo, a medida que las campañas impulsadas por la IA como P-MAX se convirtieron en el centro de su estrategia, surgieron preocupaciones.

“Nuestro mayor desafío fue equilibrar la inversión agresiva en crecimiento con el mantenimiento de la calidad de los datos”.

El tráfico de baja calidad o fraudulento corría el riesgo de contaminar las señales de aprendizaje automático. Si se incluyeran clics no válidos en los datos de optimización, los algoritmos de Google podrían malinterpretar las señales de rendimiento, reduciendo la precisión general de las ofertas.

La seguridad de la marca también era una prioridad.

“Para nosotros, proteger la seguridad de la marca Toyota y mantener una estricta higiene de datos son temas estrechamente ligados a las prioridades de nivel ejecutivo”.

Inicialmente, el equipo manejó el tráfico sospechoso manualmente. A medida que la inversión de Google Ads escalaba, este enfoque se volvió insostenible.

La Solución

Protección automatizada diseñada para equipos internos

KINTO evaluó varias herramientas antes de seleccionar Spider AF. La decisión se centró en dos factores primarios: automatización y transparencia.

“El factor clave fue su capacidad para crear un entorno de datos limpio capaz de soportar estrategias avanzadas de licitación, combinado con una integración perfecta adecuada para las operaciones internas”.

Con un equipo interno eficiente, la eficiencia operacional era crítica. La integración de API de Spider AF con Google Ads excluye automáticamente las IP fraudulentas detectadas de las campañas.

“Este nivel de defensa automatizada nos permite ejecutar estrategias sofisticadas de datos sin aumentar la carga operativa”.

La visualización también jugó un papel importante en la decisión.

“El fraude publicitario a menudo se siente como una caja negra. El tablero de Spider AF hizo que la situación fuera transparente. Estábamos seguros de que podíamos demostrar claramente el ahorro de costos y la mitigación de riesgos a las partes interesadas internas”.

Los resultados

Ganancias cuantitativas y estratégicas

Dentro de aproximadamente cuatro meses de implementación, KINTO logró mejoras medibles en el desempeño.

Resultados clave:

• Reducción del CPA para ventas en línea en más de ¥3,000 (~ $20 USD)
• Precisión de puja mejorada
• Mayor eficiencia operacional a través de la automatización
• Mayor confianza en la optimización impulsada por IA
  
  

El Sr. Nagao explica:

“Cuantitativamente, redujimos el CPA para ventas en línea en más de ¥3,000”.

Más allá de la reducción de costos, la calidad de la optimización mejoró.

“Al eliminar el tráfico fraudulento, el aprendizaje automático de Google ahora puede identificar con mayor precisión a los usuarios verdaderamente valiosos como señales”.

El equipo también observó mejoras en las métricas de performance descendente:

“También hemos visto una mejora en la relación de aplicaciones con respecto a la activación real del servicio, lo que indica que la optimización de pujas está funcionando según lo previsto”.

Impacto Organizacional

Mayor confianza en el crecimiento basado en datos

Uno de los cambios más significativos fue la confianza interna en el escalamiento de las campañas.

“El mayor impacto puede ser la confianza que tenemos ahora. Saber que la IA está operando sobre datos limpios nos permite escalar con convicción”.

Previamente, el equipo cuestionó la confiabilidad de los datos de desempeño. Con la integridad de los datos mantenida automáticamente, el enfoque cambió hacia iniciativas estratégicas.

“Con Spider AF manteniendo la integridad de los datos, podemos centrarnos más en el desarrollo de estrategias centrales y en iniciativas de embudo completo integradas con nuestro CDP”.

Mirando hacia el futuro

La calidad de los datos como base para las licitaciones avanzadas

A medida que la industria se adentra en una era sin cookies, KINTO considera que los datos de origen son cada vez más críticos.

“En una era sin cookies, la importancia de los datos de primera parte sigue creciendo. Sin embargo, la recopilación de datos no es suficiente. La verdadera pregunta es cómo refinarlo y activarlo de manera efectiva en publicidad”.

El equipo planea continuar desarrollando estrategias avanzadas como el Value-Based Based Bidding (VBB) mientras mantiene la confianza de la marca.

“Cuanto más avanzada sea la tecnología, más crítica se vuelve la calidad de los datos para determinar los resultados”.

Spider AF se posiciona como infraestructura fundamental que soporta esta dirección.

“Vemos a Spider AF como un socio fundamental que proporciona la seguridad básica necesaria para llevar a cabo este enfoque”.

Conclusión

Para KINTO, escalar la publicidad impulsada por IA requería más que la expansión del presupuesto. Se requería confianza en la integridad de los datos que impulsan el aprendizaje automático.

Al implementar Spider AF, la compañía logró una mejora medible del CPA, fortaleció la seguridad de la marca y permitió a su equipo interno escalar campañas con mayor precisión y seguridad.

Para las organizaciones que aprovechan herramientas de pujas automatizadas como P-MAX, el enfoque de KINTO demuestra cuán indispensable es realmente la higiene de datos limpios.

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