Mientras el volumen de inversi\u00f3n en performance marketing crece a\u00f1o tras a\u00f1o, muchas fintechs, wallets y bancos digitales siguen operando con modelos de atribuci\u00f3n que ya no responden a la realidad del usuario actual: omnicanal, no lineal, cambiante.<\/span><\/p>\n Y ese desajuste no es solo t\u00e9cnico. Es estrat\u00e9gico.<\/strong> En nuestro workshop \u201cFintech y Banking Buenos Aires\u201d, reunimos a l\u00edderes de marketing, data y producto para abordar un tema tan complejo como urgente: c\u00f3mo pasar del dato aislado a la decisi\u00f3n real.<\/span><\/p>\n Con la participaci\u00f3n de referentes como Juan Mart\u00edn Pampliega (CEO de Mutt Data), Camilo Jaureguiberry (Data Science Manager de MODO) y Victoria Schiappacasse (Marketing Science Sr. Manager en Mercado Libre), el panel desmantel\u00f3 el mito de que medir bien es simplemente tener dashboards y reportes autom\u00e1ticos.<\/span><\/p>\n La verdad es m\u00e1s inc\u00f3moda: muchas marcas creen que tienen control sobre su performance, pero en realidad solo est\u00e1n reportando sin aprender.<\/span><\/p>\n Sin modelos robustos de atribuci\u00f3n, sin validaci\u00f3n experimental, sin sistemas conectados de activaci\u00f3n, lo que hoy se mide es apenas una fracci\u00f3n del impacto real.<\/span><\/p>\n Los equipos de marketing, data y producto de instituciones financieras avanzadas trabajan con herramientas potentes, pero muchas veces desalineadas. Google, Meta, CRM y plataformas de analytics operan en silos. Y sin una estrategia de medici\u00f3n integral, las decisiones se basan en resultados parciales que no capturan el verdadero impacto del customer journey.<\/span><\/p>\n Modelos como el <\/span>last-click<\/span><\/i> o las reglas lineales de atribuci\u00f3n ofrecen una visi\u00f3n incompleta. No contemplan la complejidad del comportamiento omnicanal, ni el impacto incremental de las acciones de marketing. Y lo m\u00e1s cr\u00edtico: no permiten aprender, anticipar ni escalar con precisi\u00f3n y terminan limitando el impacto real de la atribuci\u00f3n en marketing fintech.<\/span><\/p>\n El marketing cient\u00edfico viene a potenciar la creatividad.<\/span><\/p>\n Desde el uso de modelos predictivos para identificar oportunidades de negocio, hasta el dise\u00f1o de sistemas de activaci\u00f3n autom\u00e1tica basados en comportamiento real, el foco est\u00e1 en c\u00f3mo pasar de la intuici\u00f3n al aprendizaje continuo.<\/span><\/p>\n La ciencia de datos no es magia. Es una herramienta para validar hip\u00f3tesis, reducir la fricci\u00f3n en la toma de decisiones y maximizar el retorno de cada acci\u00f3n.<\/span><\/p>\n Como se mencion\u00f3 en el encuentro: <\/span>medir r\u00e1pido no es lo mismo que medir bien<\/b>. Y sin modelos robustos, los dashboards solo cuentan una parte de la historia.<\/span><\/p>\n Uno de los conceptos clave que emergi\u00f3 del panel fue el de <\/span>marketing cient\u00edfico<\/span><\/i>: una forma de operar en la que la toma de decisiones se basa en evidencia, experimentaci\u00f3n y aprendizaje continuo.<\/span><\/p>\n El foco ya no puede estar solo en analizar m\u00e9tricas despu\u00e9s del hecho. La clave est\u00e1 en construir sistemas que aprendan en tiempo real, identifiquen patrones y accionen autom\u00e1ticamente.<\/span><\/p>\n Eso implica una combinaci\u00f3n de tres capas:<\/span><\/p>\n Este nuevo stack (ML + Analytics + Activation) potencia a los equipos humanos y redefine el rol del marketing: menos ejecuci\u00f3n t\u00e1ctica, m\u00e1s estrategia basada en evidencia.<\/span><\/p>\n Una de las decisiones estrat\u00e9gicas m\u00e1s relevantes para los l\u00edderes del sector es c\u00f3mo desarrollar capacidades de data science aplicadas al marketing. \u00bfConviene construir equipos internos, buscar soluciones externas o adoptar modelos h\u00edbridos?<\/span><\/p>\n La respuesta depende del core del negocio, la madurez del equipo y la velocidad requerida. Pero hay un consenso claro: externalizar no debe ser sin\u00f3nimo de caja negra.<\/span><\/p>\n Los socios estrat\u00e9gicos aportan no solo soluciones, sino tambi\u00e9n capacidad instalada y aprendizaje transferible para el equipo interno. <\/span>La ayuda externa suma capacidad al equipo cuando est\u00e1 bien pensada y no funciona como una black box.<\/p>\n Si hay tiempo y la soluci\u00f3n es core, vale desafiar al equipo (aunque los perfiles no sean ideales) para que la resuelvan.<\/p>\n Construir tiene sentido cuando el problema es estrat\u00e9gico, se tiene acceso directo a los datos o el modelo debe integrarse con otras \u00e1reas.<\/p>\n Un modelo externo es \u00fatil en casos donde el problema ya es un est\u00e1ndar. Pero no tiene que ser blanco o negro: <\/span>puede haber una soluci\u00f3n h\u00edbrida.<\/b><\/p>\n Durante el panel se compartieron casos concretos que muestran c\u00f3mo pasar de la teor\u00eda a la implementaci\u00f3n real.<\/span><\/p>\n MODO<\/b>, por ejemplo, desarroll\u00f3:<\/span><\/p>\n Estas implementaciones no solo optimizaron resultados: <\/span>transformaron la experiencia del cliente y la capacidad del equipo de escalar aprendizajes.<\/b><\/p>\n Como parte pr\u00e1ctica del workshop, desarrollamos una sesi\u00f3n completa dedicada a Behavioral Science \u2014la ciencia del comportamiento\u2014 con una doble propuesta: una charla conceptual y un ejercicio aplicado.<\/p>\n La ciencia del comportamiento estudia c\u00f3mo las personas piensan, sienten y toman decisiones en contextos reales. A diferencia del marketing tradicional \u2014 que asume consumidores racionales \u2014 Behavioral Science parte de una premisa distinta: las personas no optimizan, satisfacen. Elegimos lo suficientemente bien, dadas nuestras limitaciones cognitivas, de tiempo y atenci\u00f3n.<\/p>\n Esta disciplina aporta una mirada m\u00e1s humana, emp\u00edrica y contextual. Nos ayuda a entender no solo qu\u00e9 hacen los usuarios, sino por qu\u00e9 lo hacen, y c\u00f3mo peque\u00f1os ajustes en dise\u00f1o, contenido o experiencia pueden generar cambios de comportamiento significativos.<\/p>\n Abordamos conceptos como:<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 es relevante en marketing y fintech? Porque trabajar con datos y automatizaci\u00f3n sin tener en cuenta el componente humano es solo resolver la mitad del problema. La otra mitad est\u00e1 en entender c\u00f3mo las personas realmente procesan la informaci\u00f3n, qu\u00e9 gatilla una acci\u00f3n, qu\u00e9 bloquea una decisi\u00f3n y c\u00f3mo crear journeys m\u00e1s intuitivos, relevantes y efectivos.<\/p>\n Integrar Behavioral Science en tu stack de crecimiento es sumar una capa de empat\u00eda estrat\u00e9gica. Y es, sin duda, el diferencial que separa a quienes simplemente comunican, de quienes realmente influyen.<\/strong><\/p>\n El punto de llegada es claro: un marketing que no solo analiza, sino que aprende y acciona.<\/span><\/p>\n Sistemas que personalizan, automatizan y escalan sin intervenci\u00f3n manual, pero con total trazabilidad. Donde la inversi\u00f3n se optimiza en tiempo real, y la experiencia del usuario se adapta seg\u00fan su comportamiento, necesidades y contexto.<\/span><\/p>\n Machine Learning + Analytics + Engagement<\/b> ya no son buzzwords: son la nueva ecuaci\u00f3n del crecimiento.<\/span><\/p>\n Las organizaciones que integren estos tres componentes podr\u00e1n anticiparse al comportamiento del cliente, maximizar el LTV y construir relaciones sostenibles en el tiempo.<\/span><\/p>\n El marketing que viene no se trata de reportes, sino de sistemas que aprenden, experimentan y accionan.<\/span><\/p>\n Porque seguir midiendo mal no solo cuesta dinero. <\/span>Cuesta oportunidades, velocidad y aprendizaje.<\/span><\/p>\n Y porque los l\u00edderes del sector que entiendan esto ahora, van a tomar una ventaja exponencial.<\/span> C\u00f3mo la ciencia de datos est\u00e1 reescribiendo la atribuci\u00f3n en fintech y banca digital El sector financiero vive una paradoja: nunca hubo tantos datos disponibles, y sin embargo, la mayor\u00eda de las decisiones de marketing fintech todav\u00eda se toman con informaci\u00f3n parcial o mal interpretada. Mientras el volumen de inversi\u00f3n en performance marketing crece a\u00f1o […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":6177,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[81],"tags":[],"class_list":["post-6140","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-growth-marketing"],"acf":[],"yoast_head":"\n
\n<\/span> Significa decisiones m\u00e1s lentas, menos efectivas y, en \u00faltima instancia, menos rentables.<\/span><\/p>\n![\"marketing](\"https:\/\/minders.io\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/285-1024x683.jpg\")
<\/p>\nEl problema no es la falta de datos. Es la falta de entendimiento.<\/b><\/h2>\n
![\"marketing](\"https:\/\/minders.io\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/fondos-canva-2-1024x576.png\")
<\/p>\nLa gran mentira del marketing moderno: creemos que medimos bien<\/b><\/h3>\n
Marketing basado en ciencia, no en corazonadas<\/b><\/h3>\n
\u201cLos dashboards te muestran el pasado. Los modelos te permiten dise\u00f1ar el futuro.\u201d<\/span><\/h3>\n
Tres capas para una nueva forma de hacer marketing<\/b><\/h2>\n
\n
![\"marketing](\"https:\/\/minders.io\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/130-1-1024x683.jpg\")
<\/b><\/h3>\n\u00bfConstruir, comprar o colaborar?<\/b><\/h3>\n
Casos reales: del concepto a la pr\u00e1ctica<\/b><\/h3>\n
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De la teor\u00eda al ejercicio: Behavioral Science en acci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n
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El futuro del marketing en fintech: autom\u00e1tico, preciso, conectado<\/b><\/h2>\n
![\"marketing](\"https:\/\/minders.io\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/78-1024x683.jpg\")
<\/p>\n\u00bfPor qu\u00e9 importa todo esto?<\/b><\/h3>\n
\n<\/span> No por tener m\u00e1s tecnolog\u00eda, sino por tener mejores preguntas, mejores sistemas y mejores decisiones.<\/span><\/p>\n\u00bfTu equipo est\u00e1 preparado para dar ese salto?<\/b><\/h3>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"