Los minoristas se adaptan a la IA: ¿Qué importa en la nueva normalidad del comercio electrónico?

El desarrollo continuo de las herramientas de IA está teniendo un impacto profundo en el comercio electrónico. Los consumidores están utilizando cada vez más herramientas de IA generativa como ChatGPT para buscar, seleccionar y incluso comprar productos, un desarrollo que afecta todos los niveles del embudo de marketing del comercio electrónico. Mientras tanto, los minoristas están utilizando herramientas de IA para recopilar datos de la web en tiempo real con fines como la fijación de precios dinámicos, la previsión de la demanda y la gestión de inventarios.

Lo más importante es que estos cambios están ocurriendo rápidamente, y los minoristas de comercio electrónico necesitan mantenerse al día. Según una investigación, el 67% de los clientes no cree que las empresas estén reaccionando lo suficientemente rápido a sus necesidades cambiantes. La temporada pico de comercio electrónico de 2025, que abarca desde el período previo al Black Friday hasta las vacaciones de fin de año, es la primera prueba importante de cómo los clientes están utilizando la IA y cómo bien los minoristas se han adaptado y pueden aprovecharla.

De SEO a GEO

Según Adobe Analytics, el tráfico a los minoristas desde herramientas de IA generativa como ChatGPT, Perplexity y Claude aumentó un 1.200% desde julio de 2024 hasta febrero de 2025. Mientras tanto, una encuesta encontró que el 23% de los compradores planea utilizar chatbots y herramientas de IA esta temporada de vacaciones, con esa cifra aumentando a más del 42% entre los millennials y la Generación Z. Y el impacto de la IA ahora se extiende más allá del descubrimiento de productos, con OpenAI recientemente lanzando la Compra Instantánea para ChatGPT, lo que permite a los compradores realizar compras sin salir de la herramienta. Actualmente está disponible en Etsy y algunas tiendas de Shopify.

Estos desarrollos significan que los minoristas de comercio electrónico deben replantear su contenido, marketing y ventas. La consultoría Bain estima que una mayoría significativa de los consumidores ahora confían en resultados de clic cero (donde las respuestas son proporcionadas por un resumen de IA en lugar de visitar un sitio web) en el 40% de sus búsquedas. Esto significa menos tráfico a los sitios web de los minoristas, aunque las tasas de conversión de aquellos que llegan a los sitios desde fuentes de IA son más altas.

En este contexto, mientras que las tácticas tradicionales de optimización para motores de búsqueda (SEO) siguen siendo pertinentes, la trayectoria está claramente hacia el uso de la IA generativa para la compra, de ahí la aparición de la Optimización del Motor Generativo (GEO). La GEO presenta a los comerciantes de comercio electrónico una serie de desafíos novedosos. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) que alimentan las herramientas de IA generativa están entrenados para evaluar la reputación, la credibilidad y la confiabilidad al analizar marcas. Por lo tanto, los minoristas necesitan trabajar duro para construir su credibilidad, especialmente ganando reseñas o recomendaciones de fuentes externas respetadas.

Consultas de productos descriptivas

Otro factor GEO con el que lidiar es la forma diferente en que los clientes formulan consultas cuando utilizan herramientas de IA generativa. Según OpenAI, casi la mitad de todas las consultas utilizan patrones de “pregunta”. El Director de Información y Producto de la cadena de retail Target afirmó recientemente que el 25% de las solicitudes de búsqueda realizadas en su plataforma ahora se consideran “consultas descriptivas” complejas y sofisticadas.

Mientras que en los motores de búsqueda un cliente podría buscar un “camisa de ajuste slim rosa”, la misma consulta en una herramienta de IA podría ser “Camisas de ajuste slim rosa para eventos de negocios informales”. Para consultas descriptivas como esta, las descripciones de los productos deben adaptarse. Por ejemplo, en las páginas de los productos, la mejor práctica de GEO sugiere incluir mucha más descripción del producto en forma de preguntas y respuestas precisas y detalladas. Esto permite a los rastreadores de IA identificar fácilmente qué consultas serían adecuadas para su producto.

Entornos de prueba digitales para GEO

En un giro irónico, la IA se está utilizando para ayudar con el análisis de contenido y la GEO. Los investigadores de la Escuela de Negocios de Columbia están utilizando grandes modelos de lenguaje (LLM) para crear “gemelos digitales” que imitan el comportamiento humano. Cuando se ingresa un producto específico, el LLM genera un gemelo digital con una persona compradora, incluyendo nombre, edad, ocupación y preferencias. Este gemelo luego realiza búsquedas relevantes en ChatGPT para ver cómo prominentemente se lista el producto de la empresa. Las empresas pueden aprovechar la IA generativa para ajustar cómo se describen y presentan sus productos, en función de los hallazgos de estos gemelos digitales.

Un enfoque de “entorno de prueba digital” como este puede ser una forma productiva para que las empresas de comercio electrónico realicen GEO, pero no está exento de riesgos. Los agentes de IA tienen sus propias sesgos, que pueden afectar su rendimiento y comportamiento. Sin embargo, estos enfoques ofrecen una posible forma de avanzar en la inteligencia del comercio electrónico.

Recopilación de datos impulsada por IA

El embudo de marketing es solo un elemento del comercio electrónico que está siendo disruptado por la IA. Un área potencialmente más importante es la inteligencia empresarial (BI), un término amplio que describe la recopilación y uso de datos para generar información que mejore la estrategia y las operaciones. Para una BI efectiva, las empresas de comercio electrónico necesitan conjuntos de datos confiables y actualizados, incluidos datos externos. La IA ahora está desempeñando un papel importante en la recopilación de datos competitivos.

La práctica de extraer datos de la web pública, como precios y descripciones de productos, ha sido una práctica común en la competencia del comercio electrónico durante años. Ahora, la IA está simplificando este proceso. Las herramientas habilitadas por IA se pueden activar utilizando lenguaje natural, lo que significa que no se requiere codificación, y los ingenieros no necesitan pasar horas construyendo una tubería de recopilación de datos completa. La IA también puede recopilar y filtrar URLs adecuadas para el raspado, por ejemplo, encontrando todas las páginas de productos para una categoría específica en el sitio web de un competidor.

Con el auge de los asistentes de compras de IA, las empresas de comercio electrónico también estarán más inclinadas a recopilar puntos de datos entre sí que aparecen solo después de que se completen acciones específicas, por ejemplo, el precio final de la compra.

Previsión de la demanda y reacción en tiempo real

Con una variedad de datos en tiempo real recopilados, desde los precios de los competidores hasta el inventario, los minoristas pueden ajustar sus precios o marketing de inmediato y ofrecer las mejores ofertas a los clientes.

La fijación de precios dinámicos es una de las funciones de BI más importantes y populares que los minoristas pueden utilizar, y según una encuesta reciente, el 61% de los minoristas en Europa la utilizan. Sin embargo, la misma encuesta encontró que menos del 15% utilizan algoritmos o IA para este propósito, lo que revela una oportunidad. Al aprovechar los últimos datos sobre precios competitivos, los LLM pueden entrenarse para ajustar automáticamente los precios, lo que es especialmente útil durante períodos pico como la temporada de vacaciones.

La IA puede utilizar datos sobre la demanda del cliente y los niveles de stock para predecir la demanda futura. Esto puede traer múltiples beneficios. Deloitte Digital ha destacado cómo los minoristas pueden utilizar la IA para monitorear su propio stock, gestionar el inventario y realizar pedidos de forma dinámica. Además, la IA puede ayudar a analizar los datos recopilados en toda la web para comprender cómo se ve una marca, proporcionando información a nivel estratégico.

Abierto a la oportunidad

Mientras que la IA está disruptando el embudo de marketing del comercio electrónico, también está creando nuevas oportunidades. Puede aprovecharse para analizar y crear contenido geo-optimizado. Está impulsando los esfuerzos para recopilar valiosos datos de la web en tiempo real. La IA también está agregando valor al analizar los datos para tomar decisiones sobre precios, inventario y estrategia. Y eso no menciona otros usos potenciales, como el apoyo al cliente mejorado.

Algo tan disruptivo como la IA siempre es aterrador, especialmente para los minoristas que se acercan a su principal período de ventas. Sin embargo, aquellos que permanecen abiertos a las oportunidades que la IA está creando pueden hacer más que simplemente sobrevivir. Pueden prosperar.