Resumen del evento
En una entrevista reciente, Vivek Pandya, analista principal de Adobe Digital Insights, detalló cómo el análisis basado en datos y el auge de la IA generativa (GenAI) están transformando fundamentalmente el panorama del comercio electrónico. Esta conversación, que forma parte del preludio del ampliamente seguido Holiday Shopping Forecast de Adobe, destacó tanto el papel de Adobe Analytics en proporcionar evaluación comparativa en tiempo real y a nivel de mercado para los minoristas, como el impacto explosivo de las herramientas GenAI como ChatGPT en el comportamiento del consumidor y los recorridos de compra digital.
Pandya enfatizó dos cambios fundamentales. Primero, los análisis agregados de Adobe ahora rastrean no solo el rendimiento empresarial individual, sino también el posicionamiento competitivo en todo el sector minorista. Segundo, el descubrimiento impulsado por GenAI (recomendaciones personalizadas, comparación de precios e investigación de compras) ha experimentado un crecimiento masivo de tráfico, con aumentos de más del 700% en algunos canales durante el último año. Estas dos fuerzas están convergiendo, remodelando la estrategia de los minoristas y la infraestructura técnica del comercio en línea.
Importancia para el comercio electrónico y la infraestructura de contenido
Presión sobre los "feeds" de productos y la calidad del "catalog"
A medida que aumenta el tráfico de plataformas impulsadas por GenAI (los datos de Adobe informan de un aumento interanual del 4.700% en las visitas a sitios impulsadas por IA a julio de 2025), una consecuencia clara es la mayor demanda de "feeds" de productos legibles por máquinas y de alta calidad. Las herramientas GenAI recomiendan productos basándose en datos estructurados de productos, precios y atribución; los "feeds" incompletos o mal formateados disminuyen la visibilidad y las tasas de conversión de los minoristas. La capacidad técnica de actualizar y enriquecer rápidamente los "feeds" en cientos de miles de SKUs es ahora una necesidad competitiva, no una ventaja. Los motores de IA, a diferencia de la búsqueda tradicional, hacen cumplir estrictamente la consistencia de los datos, por lo que una taxonomía de "catalog" deficiente o listados desactualizados serán cada vez más penalizados por los canales de descubrimiento impulsados por IA.
Estándares en "catalog" y adopción de esquemas
La rápida evolución de las herramientas de búsqueda y recomendación generativas está impulsando a las plataformas de comercio electrónico a priorizar los estándares universales de "catalog". Las plataformas están convergiendo en esquemas estandarizados (como schema.org y GS1) para garantizar la compatibilidad con los agentes GenAI y las tecnologías de comercio por voz. La evaluación comparativa a nivel de la industria, habilitada por conjuntos de datos anónimos y de participación voluntaria agregados por sistemas como Adobe Analytics, hace que el rendimiento a nivel de categoría sea transparente, lo que acelera la adopción de las mejores prácticas en la estructuración de datos. Los minoristas que se quedan atrás en la integridad del "catalog" o la riqueza de los atributos corren el riesgo de reducir la visibilidad de la IA, especialmente a medida que las experiencias "sin clics" se vuelven más frecuentes en los puntos de contacto habilitados para GenAI.
Integridad de los datos y velocidad de comercialización
Con los momentos de venta al por menor basados en eventos (por ejemplo, Black Friday, Singles’ Day, finales de grandes eventos deportivos) que generan picos de demanda cortos pero intensos, la capacidad de incorporar, actualizar y retirar listados de productos en tiempo real se ha vuelto crítica. Las herramientas de IA generativa consumen datos de inventario y precios en tiempo real para generar recomendaciones; los "feeds" obsoletos pueden resultar en oportunidades de ventas perdidas o insatisfacción del cliente. Los minoristas están invirtiendo en automatización y soluciones sin código para optimizar la gestión de "feed", la sincronización de inventario y el mapeo de variantes, cumpliendo con las expectativas de menor latencia tanto de las plataformas GenAI como de los consumidores finales.
Función en expansión del "no-code" y la IA en las operaciones de contenido
Las tecnologías de automatización, incluidas las plataformas "no-code" y la generación de contenido impulsada por IA, sustentan la capacidad de escalar y personalizar el contenido de los productos. A medida que las plataformas GenAI influyen en una proporción creciente del descubrimiento y la conversión de productos (Adobe observó que más del 90% de los consumidores encuestados confían en las sugerencias generadas por IA), los minoristas requieren "pipelines" de contenido dinámico. Las soluciones "no-code" permiten a los equipos de "merchandising" y a los gerentes de categoría lanzar y optimizar "product cards", descripciones y contenido promocional sin dependencias de ingeniería. El enriquecimiento automatizado, impulsado por la IA, garantiza que los atributos clave del producto y las reseñas de los clientes estén actualizados y estructurados precisamente para el consumo de la IA.
Análisis de la dinámica actual del mercado
Comportamiento del consumidor y personalización impulsada por la IA
Datos recientes subrayan el papel en expansión de GenAI en el recorrido de compra. Para la temporada navideña de 2024–2025, Adobe informó que el 38% de los consumidores estadounidenses utilizaron herramientas de IA para planificar compras, y las sesiones impulsadas por GenAI ahora constituyen una parte sustancial de la investigación previa a la compra. El alcance demográfico de esta adopción es amplio: si bien la Generación Z lidera, los Millennials y las generaciones mayores están utilizando cada vez más GenAI para el descubrimiento y la comparación de precios. El mercado está presenciando no solo la adopción temprana, sino también la normalización intergeneracional de las compras asistidas por IA. La publicidad tradicional y el marketing de influencers ahora se cruzan con el descubrimiento impulsado por la IA, cambiando el énfasis del "targeting" masivo a la personalización en tiempo real y consciente de las preferencias.
Fragmentación y aceleración de los plazos de compra
El "guion" convencional de compras navideñas de noviembre a diciembre está desapareciendo. Los datos de Adobe y eMarketer confirman que los compradores ahora comienzan tan pronto como en septiembre, con el descubrimiento y la investigación que ocurren predominantemente en el móvil, luego convergiendo con plataformas facilitadas por la IA a medida que la temporada llega a su punto máximo. Los minoristas y las marcas deben sincronizar su inventario, precios y calendarios de contenido con estos ciclos fragmentados y variables. Los análisis en tiempo real se vuelven esenciales: los minoristas que detectan y capitalizan las señales de demanda temprana, o se preparan para los picos de compras no tradicionales vinculados a eventos sociales o deportivos, pueden optimizar la conversión y el margen de manera mucho más efectiva.
Cambios impulsados por la tecnología en la infraestructura minorista
El comercio móvil continúa superando a las computadoras de escritorio; los datos de Adobe encontraron que, a partir de 2025, más del 90% del nuevo crecimiento del comercio electrónico navideño proviene de los canales móviles. El descubrimiento de productos impulsado por la IA, inicialmente un fenómeno de escritorio, está cambiando rápidamente al móvil; el tráfico impulsado por LLM desde dispositivos móviles aumentó del 18% al 26% de las sesiones totales impulsadas por la IA en seis meses, y se prevé que supere un tercio para la temporada navideña de 2025. La integración de la IA y el móvil no solo abre la personalización y el descubrimiento para una demografía más amplia, sino que también exige que los minoristas optimicen sus "feeds", imágenes y flujos de pago de productos móviles para el consumo y la recomendación de la IA en contextos "mobile-first".
Implicaciones para la estrategia minorista
Los minoristas que navegan por este nuevo panorama se enfrentan a un conjunto de imperativos claros:
- Invertir en una gestión sólida de "feed", aprovechando la automatización para mantener la precisión en tiempo real en todos los atributos del producto y las señales de inventario.
- Adoptar y hacer cumplir estándares universales de "catalog" para garantizar una transferencia de datos consistente y de alta fidelidad entre los sistemas internos y las superficies de descubrimiento impulsadas por GenAI.
- Priorizar la optimización móvil, no solo para la interfaz de usuario, sino también para la preparación para la IA, con contenido estructurado y un proceso de pago móvil sin fricciones.
- Habilitar operaciones de contenido ágiles y "no-code" que permitan una rápida incorporación de productos, actualizaciones y gestión dinámica de campañas sin el retraso del desarrollador.
- Monitorear de cerca los análisis del mercado para distinguir entre modas efímeras y cambios de comportamiento sostenidos, utilizando herramientas como Adobe Digital Insights para adaptarse no solo al ritmo del cambio, sino también a su dirección.
Perspectivas
Los próximos meses, marcados por el Holiday Shopping Forecast de 2025, están destinados a validar la tesis de que los análisis basados en datos y GenAI continuarán redefiniendo la ventaja competitiva en el comercio minorista. Aquellos que lideren en la integridad de los datos, la estandarización del "catalog" y la agilidad de contenido en tiempo real capturarán una parte desproporcionada, ya que los recorridos de compra pasan cada vez más por entornos impulsados por la IA y dominados por dispositivos móviles. La infraestructura minorista está evolucionando desde "catalog" estáticos y sistemas de "feed" heredados hasta "pipelines" inteligentes, dinámicos y altamente automatizados que se adaptan tanto a la demanda de los consumidores como al ritmo implacable de la innovación tecnológica.
Fuentes: eMarketer; MetricsCart; Adobe Digital Insights
Las tendencias destacadas en este análisis subrayan la importancia crítica de los datos de productos bien estructurados y de fácil acceso para el éxito del comercio electrónico. A medida que las herramientas GenAI se vuelven integrales en el viaje de compra, la necesidad de información de productos limpia y estandarizada es primordial. NotPIM permite a los minoristas afrontar estos desafíos de frente mediante la automatización de la conversión, el enriquecimiento y la estandarización de los "feeds" de productos, acelerando la capacidad de adaptarse a las demandas dinámicas del descubrimiento de productos impulsado por la IA y las experiencias de compra "mobile-first". Este enfoque proactivo garantiza que las empresas puedan capitalizar las oportunidades que presenta GenAI y mantener una ventaja competitiva en el panorama minorista en rápida evolución.