El desafío
Antes de nuestra intervención, el modelo de adquisición de Alige se enfocaba únicamente en generar leads mediante formularios completados.
Esto generaba tres grandes problemas:
- Brecha entre lo que las plataformas consideraban un «lead» y los que realmente convertían.
- Ausencia de trazabilidad posterior a la venta.
- Los algoritmos no aprendían de lo más importante: las ventas efectivas y la cobranza.
Alige necesitaba una solución full-funnel que no solo generara leads, sino clientes reales.
Nuestra solución
Diseñamos una estrategia full-stack de performance que unió los datos con la creatividad y la optimización algorítmica. El proceso incluyó tres pilares fundamentales:
- Solución de datos a medida:
Creamos una integración entre el CRM de Alige y las plataformas publicitarias (Google, Meta, TikTok) para subir conversiones offline en tiempo real. Esto permitió dejar de optimizar solo por leads generados y comenzar a entrenar los algoritmos sobre leads vendidos y cobrados, elevando la calidad del aprendizaje.
- Estrategia full-funnel multicanal:
Implementamos campañas específicas por plataforma: Google Ads (Search + PMax): captación activa. Meta Ads: volumen y remarketing. TikTok Ads: expansión hacia audiencias jóvenes.
Todo optimizado por señales reales de negocio.
- Optimización por cobranza:
En un paso poco habitual en el sector, conectamos datos post-venta con las campañas, permitiendo optimizar no solo por leads generados o ventas, sino por clientes con plan efectivamente cobrado, es decir, ingreso real.
Resultados destacados
- Reducción del costo por cliente real gracias a la optimización por ventas cobradas.
- Aumento de la calidad de los leads, con un incremento significativo en la tasa de conversión a venta.
- Validación de que el aprendizaje automático puede extenderse a métricas sensibles como la cobranza en el sector asegurador.
Conclusión
El caso de Alige demuestra cómo la integración de datos y una mentalidad full-funnel pueden transformar el marketing digital en un verdadero motor de negocio.
No se trató solo de mejorar campañas, sino de cambiar el enfoque completo: dejar de trabajar con suposiciones para comenzar a tomar decisiones basadas en datos reales y métricas de negocio.
