- Más de 70 marcas, una visión del consumidor. Nestlé México utiliza Treasure AI para conectar datos propios, identificar coincidencias entre audiencias y personalizar sus campañas.
- Resultados millonarios. Su estrategia de unificación de datos registra ahorros de $4.9 millones de dólares en medios pagados, un aumento de 71% en CTR de campañas CRM y una reducción de 49% en el costo promedio por lead.
- La IA agéntica entra a la segmentación. La compañía puede utilizar instrucciones en lenguaje natural para descubrir audiencias y aprovechar información de distintas marcas, desde KitKat hasta La Lechera.
Nestlé México tiene una ventaja que pocas marcas pueden presumir: presencia en nueve de cada diez hogares del país. Sin embargo, administrar más de 70 marcas también representa un problema para cualquier equipo de marketing: tener millones de interacciones con consumidores sin lograr conectarlas entre sí.
La compañía encontró en la unificación de datos propios y la inteligencia artificial una forma de cambiar esa dinámica. A través de Treasure AI, conecta información de distintas marcas para identificar audiencias compartidas, personalizar campañas y mejorar la eficiencia publicitaria.
El caso fue presentado durante Agentic World 2026, celebrado en Miami, y documentado por AdExchanger este viernes.
Los resultados reportados por el proveedor tecnológico incluyen $4.9 millones de dólares en ahorros en medios pagados, un incremento de 71% en CTR de campañas CRM y una disminución de 49% en el costo promedio por lead. No obstante, estas cifras corresponden al proceso más amplio de unificación de datos, no exclusivamente a la incorporación reciente de agentes de IA.
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De KitKat a La Lechera: los datos dejan de pertenecer a una sola marca
Durante años, Nestlé analizaba a sus consumidores desde cada marca. Una persona que interactuaba con KitKat y posteriormente buscaba recetas de La Lechera podía aparecer en diferentes bases de información, sin que necesariamente existiera una visión integrada de sus intereses.
La implementación de Treasure AI permite reconocer coincidencias entre registros y señales de interacción, construyendo perfiles que ayudan a comprender al consumidor más allá de un producto.
El caso de La Lechera ilustra esta transformación. Su equipo identificó tres grandes perfiles: consumidores tradicionales, aficionados a la repostería y exploradores interesados en preparaciones prácticas. Con esa información desarrolló comunicaciones adaptadas a distintos hábitos de consumo.
Norma Martín, responsable de marketing de La Lechera, explicó que una campaña reciente consiguió una tasa de apertura cercana al doble de su referencia anterior.
La estrategia también aprovechó afinidades entre consumidores de La Lechera, Coffee-Mate y KitKat, marcas vinculadas con momentos de indulgencia.
La IA agéntica cambia la manera de construir audiencias
Con su infraestructura de datos integrada, Nestlé comenzó a incorporar agentes capaces de responder solicitudes en lenguaje natural.
Por ejemplo, un equipo puede pedir a Treasure AI que identifique consumidores de la generación Z interesados en chocolate. La plataforma utiliza información de marcas relacionadas y señales de interacción con contenidos, como recetas, para sugerir segmentos relevantes.
Elsa Vences, responsable de datos y personalización de Nestlé México, explicó durante Agentic World que este modelo reduce tareas de análisis que anteriormente dependían de procesos manuales y decisiones basadas principalmente en la intuición.
De acuerdo con el caso de implementación documentado por Treasure AI, la infraestructura integra información procedente de sitios web, campañas de captación, CRM e interacciones de consumo, con conexiones a Meta, DV360, TikTok, Amazon y Salesforce Marketing Cloud.
Esta integración permite trasladar los segmentos construidos con datos propios hacia distintos entornos de activación publicitaria.
Julieta Ruiz
El impacto para AdTech: la ventaja competitiva comienza antes de comprar medios
La experiencia de Nestlé revela una transformación importante para el negocio publicitario: la calidad de una campaña depende cada vez más de lo que sucede con los datos antes de llegar a una DSP.
Cuando las audiencias se construyen desde información fragmentada, las marcas pueden duplicar esfuerzos, desperdiciar impactos o dejar de identificar consumidores relevantes. Una infraestructura integrada permite mejorar la segmentación y coordinar campañas entre canales.
Para las agencias y proveedores MadTech, esto desplaza parte del valor hacia la arquitectura de datos, la interoperabilidad entre plataformas y la capacidad de medir resultados comerciales, no solamente impresiones o clics.
También abre oportunidades para las marcas pequeñas dentro de grandes portafolios. En lugar de depender exclusivamente de sus propias bases de información, pueden aprovechar afinidades identificadas a partir de otras marcas, siempre que exista una base legítima para utilizar esos datos.
Pero el modelo tiene límites. Los lineamientos de IAB Tech Lab sobre data clean rooms destacan la necesidad de utilizar tecnologías y controles adecuados para compartir información y medir campañas preservando la privacidad. Por su parte, las políticas de Customer Match de Google exigen cumplir los requisitos aplicables de consentimiento y tratamiento de datos.
Unificar registros no significa disponer automáticamente de autorización para utilizarlos en cualquier campaña.
Julieta Ruiz
¿Qué significa para México y Latinoamérica?
El caso plantea una ruta para grandes anunciantes regionales que operan múltiples marcas, categorías y mercados: integrar sus datos primero y utilizar IA después para convertirlos en decisiones comerciales.
La propia experiencia de Nestlé en Brasil aporta otra dimensión. Según Treasure AI, su operación brasileña reportó $5 millones de dólares en ingresos incrementales durante 2025 como parte de una estrategia de personalización y gestión de audiencias.
Los resultados no son directamente comparables con los ahorros registrados en México, pero ilustran distintas aplicaciones comerciales de una infraestructura de datos compartida.
Para el ecosistema latinoamericano, la discusión ya no debería centrarse únicamente en cuántas herramientas de IA incorpora una compañía, sino en qué tan preparada está su información para producir decisiones útiles, verificables y respetuosas de la privacidad.
Nestlé demuestra que los datos propios pueden convertirse en una ventaja de negocio cuando dejan de administrarse como activos aislados. La inteligencia artificial acelera el proceso, pero el verdadero cambio comienza mucho antes: cuando la organización aprende a reconocer al mismo consumidor a través de sus diferentes marcas.
Los datos generan valor cuando se convierten en decisiones. Únete a la Comunidad y mantente un paso adelante en la evolución del marketing digital.
