Adbrew ayuda a VIVO a lanzarse en Canadá con una campaña impulsada por IA, con una superación del objetivo de ventas en un 79 %

Objetivos

VIVO, una marca de equipamiento de oficina con sede en EE. UU. que vende soportes para monitores, bandejas para teclado, soportes para portátiles y accesorios ergonómicos, había logrado un sólido rendimiento en Amazon en Estados Unidos con un retorno de la inversión publicitaria (ROAS) de 7-8 veces. Cuando la marca se expandió a Amazon en Canadá, el equipo creó campañas manualmente para establecer una presencia inicial, pero los resultados no fueron los esperados.

El índice de conversión en Canadá fue del 7 % y el coste por clic (CPC) alcanzó los 1,16 $. El problema más profundo era estructural: Canadá tenía sus propios patrones de demanda de palabras clave, dinámicas de categoría distintas y un comportamiento del comprador diferente al de EE. UU. Un equipo pequeño que gestionaba cientos de productos en EE. UU. y Canadá no tenía una forma eficiente de estudiar ese entorno con la profundidad necesaria. La investigación que debería haber orientado la estructura de la campaña (qué palabras clave impulsaban la visibilidad, dónde mantenían posiciones sólidas los competidores y qué términos se ajustaban a la intención de búsqueda canadiense) habría llevado meses recopilarla de forma manual.

Dado que cada producto requería estrategias de palabras clave individuales, decisiones de tipo de coincidencia, lógica de pujas y análisis de emplazamiento, el enfoque manual no se podía escalar. Cada campaña se lanzaba basándose en suposiciones en lugar de información, y el rendimiento lo reflejaba. VIVO necesitaba entrar en Canadá con profundidad y rapidez, más rápido de lo que cualquier proceso manual podría gestionar.

VIVO colaboró con Adbrew, un colaborador avanzado de Amazon Ads con software de pago por clic (PPC) para Amazon que ayuda a las marcas a potenciar los anuncios en Amazon con tecnología de automatización de última generación, para desarrollar una estrategia que pudiera replicar el rendimiento obtenido en EE. UU. en Canadá sin pasar por la fase habitual de ensayo y error al entrar en un nuevo país. Los objetivos eran ambiciosos: alcanzar un ROAS de 7-8 veces, a la altura de los puntos de referencia de EE. UU., mejorar el índice de conversión por encima del 9 %, reducir el CPC por debajo de 1,10 $ y ampliar la base de campañas activas para cubrir el catálogo de productos completo.

Enfoque

Adbrew trató Canadá como un país que requiere su propia inteligencia (no como una réplica de EE. UU.). El equipo implementó su sistema propietario de IA, Adbrew Intelligence, un conjunto de agentes de IA contextuales diseñados específicamente para Amazon Ads. Los agentes de IA analizaron múltiples señales en paralelo para producir campañas basadas en las condiciones reales de Canadá, mientras el equipo mantenía el control de todas las decisiones estratégicas.

Los agentes comenzaron analizando la información de rendimiento de VIVO en EE. UU. para identificar patrones de palabras clave, combinaciones de tipos de coincidencia y estructuras correlacionadas con la conversión en una Store consolidada. A continuación, se analizó Canadá de forma independiente a través de tres flujos de trabajo paralelos: el posicionamiento de búsqueda de palabras clave en tiempo real para asignar la demanda y la intención; el análisis de posición del número de identificación estándar de Amazon (ASIN) para identificar dónde los competidores mantenían posiciones sólidas en la categoría; y el análisis de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los listings para identificar los términos que el algoritmo de Amazon estaba premiando en el contexto canadiense.

Estos datos de entrada se combinaron en un modelo de palabras clave que reflejaba cómo funcionaba realmente la Store en Canadá, no cómo funcionaba la Store de EE. UU. Guiado por las aportaciones del equipo sobre la estructura y las prioridades, el agente de lanzamiento de campañas generó arquitecturas de campaña completas para todo el catálogo de VIVO: selección de palabras clave, tipos de coincidencia, lógica de pujas y ponderación de emplazamientos. Más de 150 campañas lanzadas en tres meses (una expansión de 3 veces la base de campañas activas) creadas en el tiempo que un proceso manual habría tardado en cubrir una fracción de ese volumen.

El sistema gestionó los ajustes continuos de las pujas y el presupuesto a medida que llegaba información de rendimiento en tiempo real a través de Amazon Marketing Stream, lo que permitió una optimización continua sin intervención manual. Sponsored Products captó consultas de búsqueda con alta intención de compra, mientras que los anuncios de display ampliaron el alcance a los compradores que consideraban soluciones ergonómicas en categorías relacionadas.

Esta metodología demostró cómo el análisis impulsado por IA puede eliminar el período de adaptación típico de la expansión a nuevos países, entregando un rendimiento estructurado desde la primera semana en lugar de meses de prueba y error.

Resultados

Los resultados obtenidos en los tres primeros meses de implementación superaron todos los objetivos, lo que validó el enfoque basado en IA para la expansión a nuevos países.

Las ventas por anuncios en Amazon Canadá superaron el objetivo en un 79 %, lo que estableció una contribución de ingresos significativa de un país que anteriormente había tenido un rendimiento inferior.¹ El ROAS aumentó 7,7 veces, igualando el punto de referencia de EE. UU. de 7-8 veces y superando la línea base de la campaña anterior de 6 veces, lo que demuestra que el rendimiento en Canadá puede alcanzar la paridad con una Store consolidada cuando se basa en una inteligencia regional adecuada.²

El índice de conversión mejoró del 7 % al 9,58 %, una mejora del 37 % impulsada por la selección de palabras clave basada en IA y una arquitectura de campaña adaptada al comportamiento del comprador canadiense.³ El CPC bajó de 1,16 $ a 1,02 $, lo que demuestra que una estrategia centrada en palabras clave y emplazamientos redujo la inversión innecesaria sin perder visibilidad.⁴

La escala de la campaña se amplió considerablemente: Más de 150 campañas lanzadas en tres meses, lo que representa una expansión de 3 veces la base de campañas activas.⁵ Este volumen habría sido imposible de alcanzar de forma manual en el mismo plazo, y mucho menos con la consistencia de rendimiento lograda.

El éxito demostró que el análisis basado en IA (combinado con la supervisión estratégica humana) puede comprimir meses de aprendizaje en semanas, lo que permite a las marcas entrar en nuevas geografías con un rendimiento pleno desde el primer día, en lugar de aceptar un largo período de adaptación.

Fuentes

^1-5 VIVO, Canadá, 2026.