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Caso de éxito Digitalegy: Coin City

Escrito por Rob Ayala | Nov 13, 2025 5:37:58 AM

Acerca de Coin City México

Coin City México es la empresa líder en México y Latinoamérica dedicada a la comercialización y automatización de máquinas expendedoras. Su oferta va desde las tradicionales máquinas de vending hasta soluciones "Smart Vending" de alta tecnología, kioscos interactivos y desarrollos a la medida para activaciones de marca y eventos BTL.

Su mercado es increíblemente diverso, abarcando múltiples segmentos B2B:

  • Corporativos y Oficinas: Para consumo de empleados.
  • Industria: Para el control y dispensación de Equipo de Protección Personal (EPP).
  • Emprendedores: Que buscan iniciar su propio negocio de vending.
  • Agencias de Marketing: Que requieren máquinas personalizadas para eventos.

Esta diversidad de perfiles representaba un reto operativo de alta complejidad para sus equipos de marketing y ventas.

 

 

El problema

El desafío de Coin City México no era la falta de interés. Sus campañas de anuncios en Google y Facebook (como se observa en la gráfica de "Ad performance") generaban un volumen de clics significativo, alcanzando picos de más de 230,000 clicks anuales.

El verdadero problema era la calificación y gestión de esa demanda.

El equipo de ventas recibía un flujo constante de leads, pero estos estaban completamente mezclados: desde un estudiante preguntando por curiosidad, hasta un director de compras de un corporativo multinacional listo para una cotización.

Esto generaba una enorme ineficiencia:

  • Pérdida de tiempo: Los vendedores dedicaban la mayor parte de su día a filtrar y calificar leads, en lugar de cerrar ventas.

  • Oportunidades perdidas: Leads de alto valor (como un "fit" A1) se enfriaban mientras esperaban respuesta, ya que estaban en la misma fila que un lead de baja calidad.

  • Falta de Trazabilidad: Era imposible saber qué campañas generaban leads de calidad (MQLs) y cuáles solo generaban volumen.

Coin City necesitaba una solución para automatizar la calificación de leads y entregar a su equipo de ventas únicamente las oportunidades con mayor probabilidad de cierre.

 

La Solución 

Implementar una estrategia apoyada con HubSpot

Digitalegy diseñó e implementó una estrategia de Marketing Operations robusta, utilizando HubSpot Marketing Hub Pro como el centro neurálgico de toda la operación.

La solución se centró en tres pilares:

1. Centralización y Trazabilidad Total: Se integraron todas las fuentes de generación de demanda (Google Ads, Facebook Ads, formularios del sitio web, etc.) directamente en HubSpot. Esto proporcionó una visión de 360 grados del rendimiento de cada canal y del recorrido de cada prospecto.

2. Modelo de Lead Scoring Avanzado (Fit vs. Engagement): Este fue el núcleo de la estrategia. Digitalegy configuró un modelo de calificación de prospectos a la medida, basado en dos ejes:

  • Nivel de Fit (Perfil): Clasifica a los leads (A, B, C) según su perfil demográfico y firmográfico, obtenido de los formularios. Criterios como "Tamaño de empresa", "Industria" o "Tipo de proyecto" determinan si el lead se alinea con el Cliente Ideal (ICP) de Coin City.

  • Nivel de Fit (Perfil): Clasifica a los leads (A, B, C) según su perfil demográfico y firmográfico, obtenido de los formularios. Criterios como "Tamaño de empresa", "Industria" o "Tipo de proyecto" determinan si el lead se alinea con el Cliente Ideal (ICP) de Coin City.

  • Nivel de Engagement (Interacción): Califica a los leads (1, 2, 3) según su comportamiento digital. Acciones como visitar páginas clave (ej. "Vending Industrial"), descargar un catálogo o abrir correos, suman puntos y demuestran su nivel de interés.

    Nivel de Engagement (Interacción): Califica a los leads (1, 2, 3) según su comportamiento digital. Acciones como visitar páginas clave (ej. "Vending Industrial"), descargar un catálogo o abrir correos, suman puntos y demuestran su nivel de interés.

     

3. Automatización del Funnel (MQLs y Nurturing): Con la matriz de scoring activa, se crearon workflows automatizados para gestionar cada lead:

    • Prioritización de MQLs: Cualquier lead calificado como A1, A2 o B1 (alto fit y alto engagement) era marcado automáticamente como Marketing Qualified Lead (MQL), asignado a un vendedor y notificado al equipo de ventas en tiempo real para un seguimiento inmediato.

    • Nurturing de Prospectos: Los leads con buen fit pero bajo engagement (ej. A3) o viceversa, eran inscritos en secuencias de lead nurturing. A través de correos automatizados y contenido de valor, se buscaba "calentarlos" y aumentar su engagement score hasta que estuvieran listos para ventas, todo sin intervención manual.

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Los Resultados

La implementación de esta máquina de Marketing Operations en HubSpot transformó radicalmente la eficiencia comercial de Coin City México. Las gráficas (con data desde la implementación en abril de 2024) demuestran un crecimiento exponencial y sostenible.

En solo 16 meses (Abril 2024 a Agosto 2025), la estrategia logró: