Grupo Mavesa optimiza el ciclo de leads mediante automatización 

La compañía estructuró un modelo de automatización que integra atracción, calificación y nutrición de prospectos, permitiendo vincular las interacciones digitales con métricas comerciales y mejorar la trazabilidad del proceso de conversión. 

Puntos de interés

• Trazabilidad basada en datos 
• Recursos tecnológicos para la automatización
• Desafíos y aprendizajes

Grupo Mavesa, empresa ecuatoriana con más de 90 años en el mercado dedicada a la comercialización de vehículos livianos, pesados y maquinaria, ha estructurado su estrategia de marketing bajo una lógica centrada en datos. En la estructura de la organización, la tecnología es el motor del “marketing científico” y, para fortalecer esta visión, la compañía creó una subárea de Innovación y Desarrollo orientada a iniciativas de Inteligencia Artificial y a la integración de un CRM centralizado. Según explica Galo Molina Mármol, Jefe Nacional Business Intelligence & CRM, el objetivo fue consolidar un entorno donde las herramientas de análisis y ejecución operen de manera integrada, apoyando decisiones sustentadas en datos. 

En el proceso de adopción tecnológica, la alta gerencia respaldó la inversión en automatización de marketing al considerarla un componente estratégico. Bajo esa directriz, la organización implementó HubSpot como plataforma de integración y alineación entre Marketing y Ventas, facilitando la alineación de objetivos y métricas compartidas. 

Trazabilidad basada en datos 

El ejecutivo señaló que la falta de trazabilidad del funnel impedía identificar con precisión qué campañas generaban ingresos. 

“Teníamos procesos manuales de envío de correos, una segmentación deficiente y una alta tasa de leads que se enfriaban por falta de seguimiento inmediato, lo que elevaba el Costo de Adquisición de Clientes (CAC) y reducía la eficiencia de las pautas publicitarias”, explicó. 

La compañía estructuró un modelo de automatización integral del ciclo de conversión y nutrición de contactos. El alcance abarcó desde la atracción de prospectos mediante pauta digital y SEO, hasta la conversión en landing pages, la calificación automática de oportunidades mediante modelos de lead scoring y el traspaso de leads calificados al equipo comercial. “El objetivo fue construir un flujo continuo donde cada interacción tenga relación con el momento real del cliente dentro de su proceso de compra”. 

En la implementación participaron las áreas de marketing, ventas y TI. La coordinación operativa recayó en la figura del Marketing Operations Manager, responsable de configurar la lógica de los workflows y asegurar consistencia entre automatización y reglas comerciales.  “Esta función permite que las campañas mantengan coherencia técnica y objetivos de conversión, evitando fricciones entre marketing y ventas”, explicó el ejecutivo. 

Recursos tecnológicos para la automatización  

Desde el punto de vista tecnológico, la automatización se apoyó en motores de workflows, modelos de IA generativa para la producción de contenidos, mecanismos de personalización dinámica del sitio web, esquemas de atribución multi-toque y la integración directa con plataformas publicitarias. 

Según Molina, los resultados incluyeron un incremento del 25% en leads calificados (MQLs), una reducción del 40% en los tiempos de respuesta inicial a prospectos y mayor visibilidad del rendimiento de campañas, permitiendo ajustar iniciativas con bajo desempeño. El proceso también permitió escalar la gestión de contactos sin incrementar proporcionalmente la estructura operativa. 

Desafíos y aprendizajes 

Entre los principales desafíos del proyecto, el ejecutivo señaló la calidad de la base de datos inicial y la definición de las reglas de negocio. “Antes de automatizar, fue necesario precisar qué entendíamos por lead calificado. La automatización exige criterios claros”. 

Otro frente de trabajo fue la configuración de cookies, consentimiento y tratamiento de datos, aspecto que requirió ajustes técnicos y operativos para mantener consistencia con políticas de privacidad y cumplimiento. 

El proyecto generó varios aprendizajes para la organización. Uno de los más destacados, según señala el ejecutivo, fue evitar la sobreautomatización. “No automatices el spam, la automatización debe utilizarse para humanizar la marca, no para saturar al cliente”. 

Como recomendación operativa, indicó la importancia de mapear previamente el recorrido del cliente en papel antes de activar workflows en HubSpot, así como validar cada interacción dentro del proceso automatizado.  “Estos esquemas demandan revisión y ajustes continuos. La automatización avanzada exige una disciplina permanente de medición y mejora para que los procesos mantengan velocidad, escalabilidad y rentabilidad”, finalizó.