Hershey satisfait apuesta por la IA y el Media Mix Modeling para reinventar sus decisiones de medios
Hershey’s — sí, la gigante del chocolate — está haciendo movimientos bastante interesantes en el mundo de la publicidad digital.
Y no estamos hablando de una campaña creativa cualquiera.
La empresa pasó un año entero desarrollando un sistema de Inteligencia Artificial capaz de transformar la forma en que mide, planifica y decide dónde invertir en medios. La idea no era simplemente adoptar una herramienta lista del mercado, sino construir algo a medida, que conectara datos de ventas, rendimiento de campañas y modelado de medios en un único ecosistema alimentado por agentes de IA.
En el centro de esta estrategia hay una idea que parece sencilla, pero que cambia bastante las cosas en la práctica: relevancia por encima del alcance.
Quien explica todo esto es Vinny Rinaldi, VP de medios y tecnología de marketing de Hershey’s, que compartió detalles sobre cómo la empresa está usando Media Mix Modeling — el famoso MMM — y agentes de IA para tomar decisiones más inteligentes, más rápidas y más conectadas con el resultado real de negocio. 🍫
La conversación va desde la entrada de la marca en Reddit hasta quién, de verdad, debe ser dueño del agente que compra medios. La respuesta va en contra de lo que mucha gente en el mercado todavía piensa.
Un año construyendo algo diferente
No es todos los días que una empresa decide parar todo y dedicar doce meses enteros a repensar cómo toma decisiones de medios. Pero fue exactamente lo que Hershey’s hizo. El proyecto comenzó con una pregunta fundamental: ¿cómo garantizar que cada dólar invertido en publicidad realmente esté marcando la diferencia?
La respuesta no vino de una plataforma lista ni de un proveedor externo con una solución empaquetada. Vino desde adentro, con mucho trabajo, iteración y, sobre todo, datos. La empresa trabajó con socios como Mutinex y Tracer.tech para montar una estructura propia compuesta por varios agentes de Inteligencia Artificial que integran múltiples fuentes de información. El objetivo era entender, casi en tiempo real, qué está funcionando y qué no en las campañas en curso — algo que antes tardaba meses en analizarse y ahora ocurre en cuestión de semanas.
El corazón de esta estructura es el Media Mix Modeling, una metodología que analiza cómo diferentes canales de medios — TV, digital, redes sociales, búsqueda paga, entre otros — contribuyen individualmente a los resultados de negocio. El MMM no es ninguna novedad del mercado, pero lo que Hershey’s hizo fue potenciar este enfoque con capas de Inteligencia Artificial que hacen el proceso mucho más ágil y preciso. En lugar de esperar meses por un análisis retroactivo, la empresa ahora puede ajustar sus estrategias de forma dinámica, reaccionando a señales del mercado antes de que el presupuesto se pierda en canales que no están entregando resultados.
Otro punto que llama la atención es la escala del proyecto. Hershey’s no tiene un solo producto — gestiona un portafolio enorme de marcas, cada una con públicos diferentes, estacionalidades distintas y objetivos específicos. Construir un sistema de IA que pueda manejar toda esa complejidad, sin perder la granularidad necesaria para tomar buenas decisiones en cada frente, es un desafío técnico y estratégico considerable.
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Rinaldi comparó el proceso con la construcción de una casa: por fuera puede ser la cosa más bonita del mundo, pero si te olvidaste de hacer los cimientos de concreto, la primera tormenta va a tumbar todo. Para él, esos cimientos — la infraestructura de datos y tecnología — son la parte menos glamorosa del trabajo, pero también la más importante. Y es justamente lo que mucha gente ignora en la carrera por adoptar agentes de IA.
Relevancia como principio, no como métrica
Cuando Vinny Rinaldi habla de relevancia por encima del alcance, está tocando algo que va mucho más allá de una frase bonita para una presentación de diapositivas. Este cambio de mentalidad representa una ruptura con décadas de lógica publicitaria que priorizó el volumen — cuántas personas vieron, cuántas veces, en cuántos canales. Hershey’s está apostando a que llegar a la persona correcta, en el momento correcto, con el mensaje correcto, vale mucho más que empujar contenido al mayor número posible de personas.
Y el Media Mix Modeling es la herramienta que permite probar esa hipótesis con datos reales, no con intuición.
Rinaldi dejó claro que no se trata de elegir entre uno u otro. El alcance sigue siendo importante, pero la pregunta que guía las decisiones cambió. En lugar de preguntar ¿cuántas personas vieron esto?, Hershey’s pasó a preguntar ¿para quién fue realmente relevante esto ahora? ¿Y cambió el comportamiento de esa persona?
En la práctica, esto cambia cómo la marca evalúa el éxito de sus campañas. Una plataforma que entrega un volumen impresionante de impresiones, pero que no puede comprobar un impacto real en las ventas o en la consideración de compra, pasa a ser cuestionada. El sistema de Inteligencia Artificial de Hershey’s cruza datos de medios con datos de negocio de una manera que hace mucho más difícil esconder la ineficiencia detrás de métricas de vanidad. Si un canal no está contribuyendo de forma medible al resultado, necesita justificarse o perder espacio en el presupuesto.
Es simple en la teoría — pero operativamente muy complejo de ejecutar sin la estructura tecnológica adecuada.
El caso de Reddit y las decisiones de inversión
La filosofía de relevancia sobre alcance llevó a Hershey’s a explorar territorios que antes no formaban parte de su mix de medios. Uno de los ejemplos más emblemáticos es la entrada de la marca en Reddit, especialmente para la marca Reese’s.
Reddit no es el canal con mayor alcance del mundo, pero tiene comunidades extremadamente específicas y comprometidas. Para determinados productos del portafolio de Hershey’s, estar presente en una conversación genuina dentro de una comunidad de cocina o de fanáticos de los dulces puede generar mucho más valor que un banner mostrado a millones de personas que están pensando en otra cosa.
Y los datos confirmaron esa apuesta. Según Rinaldi, lo que Hershey’s descubrió rápidamente es que Reddit estaba moviendo más unidades por dólar invertido que cualquier otro canal. Este es el tipo de hallazgo que el MMM potenciado por IA logra capturar — y que sería muy difícil de identificar con las metodologías tradicionales de medición, que suelen tardar más en entregar resultados y no siempre consiguen aislar el impacto de canales más pequeños.
A partir de ese descubrimiento, la pregunta dejó de ser ¿debemos invertir en Reddit? y pasó a ser ¿cómo hacemos más y de forma más relevante dentro de la plataforma?
Al mismo tiempo, la empresa mantiene inversiones en canales tradicionales. El mix actual de Hershey’s está en torno al 72% digital y 28% en canales tradicionales. La diversificación ya venía ocurriendo desde hace tiempo, pero el sistema de IA trajo más claridad para decisiones como: si retiro dinero de la TV por cable tradicional, ¿dónde exactamente debo colocarlo? Y más importante aún — ¿cuál será el impacto estimado en los ingresos? El sistema ahora puede hacer esas proyecciones, lo que cambia completamente la dinámica de las conversaciones durante la temporada de upfronts de la TV estadounidense.
Los agentes de medios y la cuestión de la propiedad
Uno de los puntos más provocadores de la conversación con Rinaldi es sobre los llamados agentes de medios — sistemas de Inteligencia Artificial autónomos que pueden tomar decisiones de compra y planificación de medios sin intervención humana directa en cada transacción. Este es un territorio que está evolucionando rápido en el mercado, y mucha gente todavía está tratando de entender cuál es el papel de las agencias, las plataformas y los propios anunciantes en este nuevo escenario.
Hershey’s tiene una posición muy clara al respecto, y va en contra de lo que buena parte del mercado todavía practica.
Primero, sobre planificación versus compra: Rinaldi cree que el gran potencial de los agentes de IA está en la planificación, no solo en la compra. El mercado tiende a enfocarse en la parte transaccional — cómo comprar más rápido, más barato, con más eficiencia operativa. Pero si el agente solo se enfoca en la compra, queda atrapado en métricas de alcance y costo. Cuando el foco cambia hacia la planificación, las preguntas se vuelven más estratégicas: ¿cuál es el mensaje correcto? ¿Para quién? ¿En qué contexto?
Con un MMM modernizado, es posible construir un agente de planificación alimentado por datos hiperfocalizados y outputs específicos. Hershey’s ya comenzó a probar este tipo de enfoque.
Del lado de la compra, la empresa tampoco se ha quedado quieta. Hershey’s ha estado trabajando en los últimos tres años con Chalice, personalizando algoritmos de bidding que se integran con DSPs importantes, principalmente The Trade Desk, pero también YouTube y Meta. Esta no es una adopción reciente — es una construcción incremental que viene madurando con el tiempo.
Pero ¿de quién es el agente?
Para Rinaldi, el agente que compra y planifica medios debe pertenecer al anunciante, no a la agencia y no a la plataforma. Esto no es una crítica a las agencias — es una cuestión de alineación de incentivos y de control sobre datos propios.
Cuando el agente de IA es propiedad de la marca, opera con los objetivos de la marca como norte absoluto. Cuando pertenece a un tercero, por más bienintencionado que ese tercero sea, existen capas de interés que pueden influir en las decisiones de forma no siempre transparente. 🤖
Hershey’s es dueña de todos sus contratos de tecnología y datos. La agencia — en este caso, Publicis Groupe, que se encarga de las operaciones de medios en Estados Unidos desde 2024 — opera dentro del ecosistema de la marca, pero no es propietaria de la infraestructura. Es una distinción importante. Si Hershey’s no tuviera esta estructura de propiedad, según Rinaldi, jamás habría logrado construir lo que tiene hoy.
Un ejemplo concreto: desde 2018, la empresa tiene contrato directo con The Trade Desk. Nunca fue la responsable de operar directamente las compras en la plataforma, pero siempre mantuvo acceso y control. La relación funciona como un triángulo — un plan de negocios conjunto entre Hershey’s, Publicis y TTD.
Herramientas que usamos a diario
El papel del pensamiento crítico humano
En medio de toda esta conversación sobre automatización y agentes autónomos, Rinaldi hace un contrapunto que vale la pena destacar: el pensamiento crítico humano sigue siendo indispensable.
En su visión, el gran valor de automatizar tareas de planificación y compra mediante agentes de IA no es eliminar la necesidad de personas — es liberar tiempo para que las personas hagan lo que mejor saben hacer: pensar estratégicamente, cuestionar premisas, conectar puntos que una máquina sola no logra conectar.
Si un agente de IA asume las tareas operativas más repetitivas, el equipo de la agencia — que, en palabras de Rinaldi, conoce el mercado mejor de lo que el equipo interno tendría tiempo de seguir — puede dedicar más energía al pensamiento estratégico de alto nivel. Esto eleva la calidad de las decisiones en su conjunto y crea una dinámica de colaboración más productiva entre marca y agencia.
Sobre la posibilidad de que los agentes compren medios directamente a los publishers sin intermediación, Hershey’s todavía no ha ido en esa dirección. Rinaldi cree que la separación de roles entre agencia y marca sigue siendo importante, y que existe una capa de intuición humana que necesita preservarse en este proceso. La tecnología es un medio, no un fin.
Qué significa todo esto para el mercado
Lo que Hershey’s está construyendo va más allá de un proyecto de tecnología. Es una nueva capa de soberanía de datos e inteligencia de medios. En un mercado donde las plataformas tienen cada vez más poder sobre cómo se asignan los presupuestos y cómo se reportan los resultados, tener un sistema propio de Inteligencia Artificial que haga esa mediación representa una ventaja competitiva real.
Rinaldi hizo una analogía interesante: la aceleración de herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini en la vida de las personas recuerda el impacto que la búsqueda de Google tuvo cuando apareció por primera vez. Pero la gente olvida que tardó años construir la infraestructura que permitió ese momento de lanzamiento. El valor real está en la base — en los cimientos — y no en lo que aparece en la superficie.
Algunos puntos que resumen las lecciones de la experiencia de Hershey’s:
- Infraestructura primero: antes de implementar cualquier agente de IA, es necesario construir la base de datos y sistemas que lo va a alimentar. Sin eso, cualquier resultado es frágil.
- Propiedad de los datos: quien controla los datos y los contratos tecnológicos tiene más autonomía para innovar y para garantizar que las decisiones estén alineadas con los objetivos del negocio.
- Planificación antes que compra: el mercado tiende a enfocarse en la automatización de la compra de medios, pero el mayor impacto estratégico puede estar en la automatización e inteligencia aplicadas a la planificación.
- Relevancia medible: abandonar métricas de vanidad en favor de modelos que conecten inversión en medios con resultados reales de negocio no es solo una preferencia — es una necesidad competitiva.
- Humanos en el centro: la IA debe liberar tiempo para el pensamiento crítico, no reemplazarlo.
El caso de Hershey’s muestra que la adopción de Inteligencia Artificial en la publicidad no tiene que ser una carrera por buzzwords o por implementaciones superficiales. Cuando la tecnología se trata como herramienta al servicio de una estrategia clara — y no como la estrategia en sí — los resultados tienden a ser mucho más sólidos y sostenibles.
Para marcas que están considerando seguir un camino parecido, el mensaje principal tal vez sea: invierte tiempo en los cimientos. Es la parte menos glamorosa del trabajo, pero es la que va a determinar si lo que construiste sobrevive a la primera tormenta. 🏗️
