Cofidis

Cofidis generaba leads. El problema era que muchos de esos leads no se convertían en créditos. Las campañas se optimizaban sobre clics y formularios, no sobre el negocio real. Resultado: coste por lead bajo, coste por crédito concedido alto.

El objetivo era invertir esa lógica: que las campañas aprendieran de los créditos firmados, no de las solicitudes recibidas.

Reestructuramos la cuenta de Google AdWords y Bing Ads desde cero: nueva arquitectura de campañas, ampliación de longtail y rediseño de la estrategia de remarketing en búsqueda y display.

El cambio más importante fue conectar los datos offline de concesiones reales de crédito con la optimización de campañas. A partir de ese momento, el sistema aprendía de los créditos firmados, no de los leads generados. Una solicitud que no se convierte en crédito dejó de contar como éxito.

Diez años después del arranque de la cuenta, el mercado de crédito al consumo en España se había endurecido. El tráfico cualificado era más caro y la competencia por las mismas palabras clave más intensa. Optimizar sobre concesiones ya no era suficiente: había que identificar qué leads tenían más propensión a formalizar el crédito y concentrar ahí la inversión.

Implementamos un sistema de lead scoring que clasifica cada lead por probabilidad de conversión a crédito formalizado. El score se alimenta de los datos offline que llevamos integrando desde 2014: historial de concesiones, perfil del solicitante, canal de entrada.

Conectamos ese scoring al value-based bidding de las plataformas. Las campañas pujaron más por los perfiles con mayor probabilidad de convertir en crédito real. Los KPIs de seguimiento pasaron a ser de negocio: concesión real, no métricas de plataforma.