El modelo de marketing mix con IA multiagente de Hershey's se ejecuta mensualmente en lugar de trimestralmente

Hershey ha implementado un sistema multiagente de IA de Mutinex, impulsado por Claude y Gemini, para automatizar el modelado de mezcla de marketing (MMM) en toda su cartera de marcas. Combinado con Tracer para la gestión de tuberías de datos, el sistema convierte lo que era un proceso anual retrospectivo en una capacidad de medición mensual y siempre activa.

Lo que cambió

Anteriormente, Hershey realizaba análisis MMM tres veces al año para unas cinco marcas, y los resultados llegaban meses después del período de datos. Vinny Rinaldi, VP de medios y tecnología de marketing, dijo: “Estábamos obteniendo la lectura completa de los datos de 2024 a mediados de 2025, mientras planificábamos para 2026”. Con el nuevo sistema, pueden ejecutar modelos en tan solo tres semanas y están avanzando hacia una medición mensual para toda la cartera, hasta 12 veces al año.

Arquitectura técnica

Mutinex utiliza una arquitectura multiagente: cada agente es un especialista en un dominio; uno entiende de econometría de marketing, otro de teoría de precios competitivos, otro diagnostica fallos en los modelos. Tracer actúa como la capa de canalización de datos, limpiando y estandarizando datos fragmentados de sistemas de marketing y retail para que los modelos funcionen más rápido y de manera más confiable. Sarah Martinez, CCO de Tracer, señaló: “La mayoría de las empresas no tienen un problema de IA. Tienen un problema de preparación de datos”.

Impacto

Las señales tempranas indican que Hershey espera un aumento del 4-5% en los ingresos atribuibles a los medios. El sistema cubre tanto el gasto en medios como el de trade marketing, totalizando más de $2 mil millones. Rinaldi lo llamó “un momento completamente revolucionario” para la organización. El cambio permite tomar decisiones mensuales sobre la asignación del presupuesto en lugar de ajustes anuales basados en datos obsoletos.

Contexto más amplio

Este caso destaca cómo la IA agente puede hacer que la medición de marketing sea creíble para las decisiones de inversión, reduciendo el escepticismo en torno a la atribución. Lou Paskalis, asesor de mercado en Mutinex, dijo: “El marketing no se considera creíble cuando se trata de inversión. Eso tiene mucho que ver con el escepticismo sobre cómo se ha realizado la atribución históricamente”.