Estrategias de retail media que son tendencia

En el mundo actual, una tienda —física o digital— es mucho más que un punto de venta. Es un espacio donde se producen datos, se activan algoritmos y se despliegan estrategias de retail media que conectan marcas y consumidores en tiempo real. Cuando una persona busca un producto, recibe una recomendación o ve una promoción personalizada, detrás de esa experiencia en retail hay sistemas de inteligencia artificial interpretando patrones y optimizando resultados.

El retail media como motor de monetización

Las empresas de retail ya no compiten solamente por surtido, precio o ubicación, sino también por su capacidad de organizar, interpretar y monetizar la atención del consumidor. Una tienda, un ecommerce o una app no son solo lugares donde ocurre la compra: son entornos donde se decide qué marcas se ven, en qué orden, con qué mensaje y en qué momento.

Para comprender este fenómeno sin reducirlo a una moda tecnológica, resulta clave el marco que construye el experto José Fernando Díaz Melo en el libro La inteligencia artificial y su impacto en el retail media de la editorial de ADEN. En lugar de proponer una definición cerrada, el autor reúne y articula las principales conceptualizaciones del campo —Forrester, eMarketer, Gartner y el Interactive Advertising Bureau— mostrando que todas convergen en una misma idea: el retail media es el sistema de espacios publicitarios que los propios retailers ponen a disposición de las marcas dentro de sus canales físicos y digitales, permitiéndoles impactar al consumidor en pleno proceso de compra 

Desde ese mapa teórico, el retail media no es un formato. Es una infraestructura de monetización.

Cuando la tienda se convierte en medio

Las definiciones compiladas por Díaz Melo tienen un punto en común: todas sitúan la publicidad dentro del entorno de compra, no fuera de él. No se trata de atraer al consumidor hacia la tienda, sino de influir en sus decisiones una vez que ya está allí.

Eso cambia radicalmente la lógica del retail marketing. En una plataforma de retail media, una marca no compite por visibilidad abstracta, sino por prioridad en un contexto de intención activa. Un anuncio en la página de un producto, una recomendación destacada o una pantalla en el pasillo de una tienda física tienen algo que ningún medio tradicional puede ofrecer: están ubicados justo antes del acto de compra.

Imaginemos una cadena de tiendas retail en Panamá. Cuando un cliente entra a su ecommerce buscando un televisor, el retailer no solo le muestra un catálogo: le presenta un espacio donde distintas marcas pueden pujar por aparecer primero, por ser recomendadas o por ofrecer un incentivo personalizado. Esa tienda, en ese momento, funciona como marketplace y como medio al mismo tiempo.

Lo que se transacciona ya no es solo un producto. Se transacciona acceso a una decisión.

Empresas de retail y el surgimiento de un nuevo activo

Desde esta perspectiva, el activo más valioso de las empresas de retail ya no es únicamente su red de tiendas o su logística, sino su capacidad de generar y procesar datos de comportamiento. Cada búsqueda, cada clic, cada ticket y cada abandono de carrito construyen un mapa de intención que vuelve al retailer extraordinariamente atractivo para las marcas.

El marco que Díaz Melo compila deja esto en claro: el retail media se apoya en la proximidad al punto de compra y en la riqueza de la información que allí se genera. Por eso, cuando una empresa desarrolla su propio ecosistema de retail media, no está simplemente vendiendo espacios publicitarios. Está convirtiendo su base de clientes en una audiencia estratégica.

Para una franquicia de supermercados, por ejemplo, esto significa que su tráfico digital y físico deja de ser un costo operativo para convertirse en una fuente directa de ingresos. Cuanto más precisos son los datos sobre hábitos de consumo, mayor es el valor de cada impresión, recomendación o promoción dentro de su plataforma.

El retail media como nueva unidad de negocio

Desde la óptica del retail management, este fenómeno tiene una consecuencia decisiva: el retail media deja de ser un área táctica y pasa a ser una línea de negocio propia. Así como existen categorías de productos, hoy existen también categorías de inventario publicitario.

Un gerente retail ya no solo administra stock y precios; administra también portafolios de visibilidad. Decide qué marcas se destacan, cómo se segmenta la audiencia y cómo se optimiza el rendimiento de cada espacio. En este modelo, el crecimiento no depende solo de vender más unidades, sino de vender mejor cada interacción.

Ese es el verdadero giro que describen los marcos reunidos por Díaz Melo: el retail ya no es únicamente un canal de distribución. Es un sistema de medios basado en datos, donde cada punto de contacto con el cliente se vuelve una oportunidad de creación de valor.

IA aplicada a retail: qué automatiza, qué decide y qué mejora en la experiencia del cliente

La inteligencia artificial en retail no “hace marketing” ni “mejora la experiencia” por sí misma. No es un barniz tecnológico que se aplica sobre lo que ya existe. Su aporte real es más específico y, al mismo tiempo, más profundo: toma señales dispersas del comportamiento humano y las convierte en decisiones sistemáticas. 

Impacta simultáneamente en dos planos que durante décadas estuvieron separados: 

• Por un lado, modifica lo que el cliente vive (qué productos ve primero, qué opciones le aparecen, qué tan fácil resulta encontrar lo que busca). Es decir, la experiencia en retail según el cliente. 
• Por otro, reordena la forma en que la empresa opera (qué se repone, qué se descuenta, qué se prioriza y qué se elimina del surtido). Es decir, el retail management.

Estos beneficios de la IA en retail están en relación con el marco que José Fernando Díaz Melo construye al inicio de La inteligencia artificial y su impacto en el retail media. Al recorrer las distintas definiciones de inteligencia artificial —desde el aprendizaje automático hasta el procesamiento del lenguaje— el autor muestra que el rasgo distintivo de estos sistemas no es su sofisticación técnica, sino su capacidad para aprender de los datos y actuar sobre procesos reales

1) Qué “lee” la IA en una empresa de retail

Para que la inteligencia artificial pueda intervenir de manera útil en un negocio de retail, primero necesita algo fundamental: señales.

Señales de intención (lo que el cliente busca antes de decidir)

Estas señales revelan qué quiere una persona antes de comprar y cómo está tratando de resolver su necesidad.

• Búsquedas internas en el sitio o la app: Muestran qué problema intenta resolver el cliente con sus propias palabras. No es lo mismo buscar “zapatillas baratas” que “zapatillas para correr”; la intención es distinta y la IA aprende a distinguirla.
• Filtros aplicados (precio, talla, marca, envío, disponibilidad): Indican las restricciones reales de la decisión. Un usuario que filtra por envío rápido o por rango de precio está expresando prioridades que el sistema puede usar para reorganizar la oferta.
• Clics en categorías y productos: Revelan intereses latentes, incluso cuando no hay compra. Permiten entender qué despierta curiosidad y qué se ignora sistemáticamente.
• Tiempo en página y comparaciones: Cuando una persona pasa mucho tiempo mirando dos o tres opciones, el sistema aprende que hay fricción, duda o sensibilidad al precio o a la calidad.

Señales de decisión (lo que ocurre cuando está por comprar)

Aquí aparecen las pistas más valiosas sobre por qué una compra sucede o no sucede.

• Productos agregados y quitados del carrito: Indican qué se considera y qué se descarta en el último momento. La IA aprende qué combinaciones funcionan y cuáles generan abandono.
• Abandono de carrito (y en qué paso ocurre): No es lo mismo abandonar por el costo de envío que por el medio de pago. Cada punto de salida es una señal de fricción distinta.
• Uso de cupones, cambios de método de pago o de dirección: Revelan sensibilidad al precio, a la conveniencia o a la logística.
• Preguntas frecuentes o contacto con soporte: Muestran qué información falta o qué genera desconfianza justo antes de la decisión final.

Señales de satisfacción (lo que ocurre después de comprar)

Estas señales indican si la experiencia fue exitosa o fallida, más allá de que la venta se haya concretado.

• Devoluciones y motivos declarados: Permiten detectar problemas de descripción, calidad, talla o expectativas mal gestionadas.
• Reseñas y puntajes de satisfacción: No solo reflejan opinión, sino patrones: productos bien valorados tienden a convertir mejor cuando el sistema los prioriza.
• Recompra y frecuencia: Muestran si la experiencia generó confianza o si fue solo una compra aislada.
• Reclamos, demoras o fallas en la entrega: Señalan puntos donde la operación está dañando la percepción de la marca.

Señales operativas (lo que el cliente no ve, pero sí padece)

Estas señales provienen del interior del negocio y explican muchas de las frustraciones del cliente.

• Quiebres de stock y sustituciones forzadas: Cuando un producto no está disponible, la IA aprende qué opciones alternativas funcionan y cuáles no.
• Tiempos reales de preparación y entrega: Permiten ajustar promesas y evitar expectativas que luego se rompen.
• Errores de picking o despacho: Indican dónde la operación está introduciendo fricción innecesaria.
• Sobrestock y liquidaciones tardías: Muestran ineficiencias que afectan tanto margen como percepción de valor.

2) Qué decide la IA en la experiencia en retail: Lo que el cliente realmente percibe)

Cuando una empresa incorpora inteligencia artificial en su operación comercial, el cambio no se manifiesta en una interfaz futurista ni en funciones “espectaculares”. Se manifiesta en algo mucho más concreto y decisivo: el orden de las cosas. La IA decide qué aparece primero, qué queda oculto, qué se recomienda y qué se omite. 

Búsqueda interna y navegación

Uno de los lugares donde esta lógica se vuelve más visible es el buscador interno de una tienda o plataforma. Antes, estos buscadores se limitaban a encontrar coincidencias de palabras. Hoy, la inteligencia artificial trabaja sobre intención y contexto.

Cuando una persona escribe “tenis para correr” o “zapatillas running”, el sistema ya no compara cadenas de texto: interpreta que ambas expresiones refieren al mismo uso. Pero va más allá. Si alguien busca “camisa para oficina”, la IA entiende que no está pidiendo cualquier camisa, sino una prenda asociada a un entorno formal. A partir de esa interpretación, prioriza:

• modelos que otros usuarios con perfiles similares compraron en ese contexto
• talles con mayor tasa de conversión
• colores que generan menos devoluciones
• productos con stock suficiente para cumplir promesas de entrega

El cliente siente que “la tienda lo entiende”. En realidad, lo que ocurre es que el algoritmo está reduciendo el espacio de elección para aumentar la probabilidad de una decisión satisfactoria.

Recomendaciones que no parecen publicidad

Otro espacio donde la inteligencia artificial decide la experiencia es en los bloques de recomendación. No se trata solo de mostrar productos “parecidos”, sino de optimizar el recorrido mental del cliente.

Las recomendaciones del tipo “frecuentemente comprados juntos” reducen el esfuerzo de imaginar combinaciones. Las de “alternativas más económicas” capturan a quienes dudan por precio. Las de “mejor valor por precio” apuntan a quienes buscan justificar una decisión. Y las de “recompra sugerida” reconocen hábitos y ciclos de consumo.

Mensajería contextual: eliminar fricción antes de que aparezca

La inteligencia artificial también decide qué mensajes aparecen y cuáles no. Pero no con lógica promocional, sino con lógica de reducción de fricción.

Cuando una persona entra a una tienda desde un código postal específico, el sistema puede mostrar solo opciones que realmente llegan a esa zona. Cuando un producto tiene stock limitado en una tienda cercana, puede advertirlo antes de que el cliente avance en el proceso. Cuando un artículo está por agotarse, puede sugerir una alternativa equivalente sin que el cliente tenga que volver a empezar.

3) Qué decide la IA en retail management (lo que sostiene la experiencia)

La experiencia del cliente no se define solo por lo que ve en una pantalla o en una góndola. Se define, sobre todo, por lo que no falla: que haya stock, que el producto llegue a tiempo, que el precio tenga sentido, que la promesa se cumpla. Cuando cualquiera de esos elementos se rompe, la mejor interfaz del mundo deja de importar. Por eso, una parte crítica del impacto de la inteligencia artificial en retail ocurre lejos de la vista del consumidor, en el corazón mismo de la operación.

Pronóstico de demanda: anticiparse en lugar de reaccionar

Uno de los mayores costos ocultos del retail es no saber, con suficiente precisión, qué se va a vender mañana. La inteligencia artificial ataca directamente ese problema.

A partir de historiales de ventas, estacionalidad, promociones, clima, comportamiento por zona y canal, los modelos de IA calculan la demanda esperada por SKU. No lo hacen a nivel agregado, sino con granularidad: tienda por tienda, región por región, canal por canal.

Eso permite, por ejemplo, anticipar que una misma prenda puede agotarse en una zona urbana y quedar sobrando en otra, o que ciertos productos tendrán picos de demanda en fechas específicas. La reposición deja de basarse en promedios y se apoya en probabilidades.

Optimización de surtido: decidir qué merece ocupar espacio

No todo producto que existe debería estar en una tienda. La IA permite enfrentar esa realidad sin sesgos ni hábitos heredados.

Al analizar rotación, margen, tasa de devolución, impacto en la conversión y comportamiento de búsqueda, los modelos identifican productos que ocupan espacio pero no generan valor. Al mismo tiempo, detectan qué alternativas convierten mejor o resuelven la misma necesidad con menos fricción.

Alertas de fricción: encontrar los problemas antes de que se hagan visibles

Otro aporte decisivo de la IA es su capacidad para detectar patrones de fricción que un equipo humano tardaría semanas en descubrir.

Cuando una categoría acumula devoluciones, cuando un producto tiene abandono alto en checkout o cuando ciertas reseñas negativas se repiten, el sistema lo identifica como una señal de alerta. No porque alguien se queje, sino porque los datos muestran que algo se está rompiendo.

Del mismo modo, los quiebres de stock no se ven solo como faltantes: se analizan como ventas perdidas, con impacto directo en el negocio y en la percepción del cliente.

Ejemplos de empresas reales que ya usan inteligencia artificial en e-commerce

A partir del análisis que propone José Fernando Díaz Melo, es posible observar cómo la inteligencia artificial ya estructura buena parte del funcionamiento del e-commerce contemporáneo.

Un caso emblemático es Amazon, donde los algoritmos de aprendizaje automático organizan la tienda en tiempo real. Los resultados de búsqueda, las recomendaciones y el orden de los productos no responden a una lógica fija, sino a modelos que aprenden del comportamiento de cada usuario y de millones de interacciones previas. 

Dos personas que buscan el mismo artículo pueden ver una tienda distinta, porque el sistema ajusta la visibilidad según lo que estima que cada una tiene más probabilidades de comprar. La experiencia deja de ser genérica y pasa a ser calculada.

Algo similar ocurre, en otra escala, con Nuvemshop, una plataforma que permite a miles de pequeñas y medianas empresas operar tiendas online. Allí, la inteligencia artificial se utiliza para adaptar la navegación y las recomendaciones al comportamiento del visitante, de modo que incluso negocios pequeños puedan ofrecer experiencias personalizadas. 

Esto tiene un efecto estratégico: reduce la brecha entre grandes retailers y pymes, elevando el estándar de lo que un cliente espera encontrar cuando entra a una tienda digital.

Plataformas como Dafiti han convertido la personalización en un eje central de la experiencia. Allí, la inteligencia artificial se utiliza para adaptar las recomendaciones de productos a cada visitante y para ajustar las promociones según su comportamiento. La tienda no solo “sugiere” artículos, sino que reorganiza su propuesta comercial en función de lo que cada usuario ha mirado, comprado o ignorado. Esto transforma el acto de navegar en algo mucho más cercano a una experiencia guiada que a un simple recorrido por un catálogo.

La inteligencia artificial también interviene en el plano de la atracción de clientes. En el caso de Cyberclick, los algoritmos gestionan campañas publicitarias de e-commerce ajustando automáticamente la inversión según el rendimiento real de cada anuncio. 

El presupuesto deja de asignarse por intuición o pruebas manuales y pasa a distribuirse según datos que muestran qué mensajes, formatos y audiencias generan mejores resultados. La publicidad se convierte en un proceso de optimización continua.

Por último, el impacto de la IA se extiende hasta la entrega del producto. En plataformas como Rappi, los sistemas inteligentes analizan patrones de demanda, ubicaciones y recorridos para organizar las rutas de reparto de manera más eficiente. La tecnología no solo influye en lo que se vende, sino en cómo se cumple la promesa al cliente.

El futuro del sector retail será algorítmico o no será

Una tienda física, un e-commerce, una app y una red de puntos de contacto generan millones de datos cada día. La experiencia en retail ya no se define solo por la atención en el mostrador, sino por la coherencia entre todos esos puntos. La inteligencia artificial es lo que permite integrar esa complejidad y convertirla en una experiencia fluida para el cliente.

Para un gerente retail, este cambio redefine el rol profesional. Ya no se trata únicamente de gestionar inventarios, equipos y locales, sino de interpretar modelos, entender métricas predictivas y tomar decisiones apoyadas en sistemas algorítmicos. El retail management entra así en una fase en la que liderar significa dialogar con datos, no solo con reportes históricos.

En mercados dinámicos como el de las tiendas retail en Panamá y otros polos comerciales de la región, esta transformación es aún más visible. La presión por optimizar márgenes, personalizar ofertas y responder rápido a cambios en la demanda obliga a integrar inteligencia artificial en el retail marketing y en la operación diaria como infraestructura competitiva. 

Es precisamente sobre esta convergencia entre negocio, datos y tecnología donde se apoya el Programa en Inteligencia Artificial aplicada al Retail de ADEN, que aborda cómo utilizar modelos predictivos, automatización, retail media y analítica avanzada para transformar la gestión de tiendas, canales digitales y operaciones comerciales. La formación no se limita a explicar la tecnología, sino a traducirla en decisiones que impactan ventas, márgenes y fidelización.

Preguntas frecuentes

Después de recorrer estas ideas, es natural que surjan dudas más concretas sobre su aplicación real en el negocio y en los roles profesionales.