La Estrategia de Datos de Ocado: Transformando la Información de los Compradores en Acciones
Ocado, el supermercado online líder del Reino Unido, ha puesto en marcha una estrategia multifacética para aprovechar su gran cantidad de datos de compradores, transformando las percepciones del comportamiento de los clientes en inteligencia procesable para las marcas. En una entrevista reciente, Jack Johnson, Director de Retail Media y Datos en Ocado, describió cómo el enfoque centrado en los datos de la compañía está dando forma a la estrategia de marca de cara a 2025. En el centro de este esfuerzo se encuentra una sólida infraestructura analítica y un énfasis en los datos de primera mano, tanto para la optimización interna como para potenciar a su ecosistema de proveedores y anunciantes.
En términos operativos, Ocado recopila datos de tiempo real exhaustivos de cada punto de contacto en su plataforma digital: palabras clave de búsqueda, composición del carrito, tiempo de interacción, rendimiento de las promociones y comportamientos relacionados con la fecha de entrega. Estos datos alimentan su Plataforma de Datos de Retail, diseñada para ofrecer información profunda no solo para las propias decisiones de merchandising y promoción de Ocado, sino —fundamentalmente— para los proveedores y marcas cuyos productos ocupan los estantes virtuales de Ocado. Estas capacidades se refuerzan aún más a través de la "Situación actual de la búsqueda" de Ocado, que explora la intención del comprador, los patrones de palabras clave (incluidos los errores ortográficos) y el tiempo de compra con gran detalle (Informe Estado de la Búsqueda de Anuncios de Ocado 2025).
Relevancia para el Comercio Electrónico: Optimización de la Infraestructura y los Feeds
El enfoque de Ocado en los datos de los compradores es particularmente significativo para la infraestructura de comercio electrónico y la mecánica de la automatización de contenidos:
Feeds de Productos y Estándares de Catálogo: La transición hacia el mercadeo basado en datos permite a las marcas optimizar los feeds de productos y las estructuras de contenido. La inteligencia de rendimiento proporcionada a través de análisis integrados garantiza que los proveedores tengan una visión unificada de las métricas de venta minorista, como las tasas de conversión a nivel de SKU y la visibilidad en las búsquedas, permitiéndoles refinar las entradas del catálogo y optimizar la disponibilidad. Más información sobre la estructura y la integración de los feeds de productos en nuestra guía completa de Feeds de Productos
Calidad y Completitud de las Tarjetas de Productos: Al compartir datos detallados de interacción y rendimiento, Ocado incentiva a las marcas a mejorar la riqueza de los activos (imágenes, descripciones y atributos) en función de lo que genera conversiones y lo que los clientes buscan. El bucle de retroalimentación entre los análisis en tiempo real y el contenido del producto ayuda a aumentar la calidad y la integridad general de las tarjetas de producto digitales, solucionando las lagunas reveladas en los datos de interacción del comprador (Descripciones de Productos Deficientes).
Lanzamiento Rápido de Nuevas Colecciones: Las herramientas de datos de autoservicio y el flujo continuo de información aceleran el proceso de incorporación y promoción de nuevas líneas de productos. Las marcas que utilizan la Plataforma de Datos de Retail de Ocado informan que experimentan un crecimiento más rápido en el rendimiento de las colecciones. El acceso en tiempo real a los datos de formación de carritos y promociones permite un ajuste y alineación más rápidos con las tendencias de los compradores, acortando el tiempo de comercialización de artículos de alta demanda. Utilizando Feeds Delta se puede aumentar aún más la eficiencia y la velocidad.
La Evolución del Retail Media: Privacidad, Asociaciones y IA
La estrategia de datos de Ocado destaca en el contexto de los cambios sísmicos en el panorama del retail media. El auge del retail media —donde la publicidad se sirve cerca del punto de compra, aprovechando las señales de intención y contexto— depende de la riqueza de los datos a nivel de transacción y de la retirada de las cookies de terceros. La posición de Ocado se diferencia por su estatus de retailer online puro que captura todas las interacciones del cliente de forma nativa.
Las recientes colaboraciones con importantes editores como News UK y Future demuestran el impulso de Ocado hacia la focalización de datos de "todo el embudo". Habilitada por tecnologías de clean room como las proporcionadas por Permutive, Ocado permite que sus datos analizados de compra sean emparejados con los datos de comportamiento de la audiencia de los editores. Este enfoque permite la focalización publicitaria granular sin compartir datos directamente, cumpliendo con la evolución de las normativas de privacidad. Para los anunciantes, esto proporciona una poderosa combinación de contexto de la parte superior del embudo e intención de compra de la parte inferior, abriendo nuevas posibilidades para la atribución y alcance multicanal (Digiday).
El reto, según Johnson, es gestionar el volumen y la velocidad de los datos. La acción decisiva no solo depende de contar con datos, sino de proporcionar información a los usuarios comerciales al instante, minimizando el retraso entre las acciones del cliente y la respuesta de marketing. Este es un desafío de infraestructura que requiere plataformas de datos escalables y seguras, e integraciones rápidas de la cadena de suministro para que las actualizaciones de contenido y cambios de inventario reflejen la demanda en tiempo real.
Impacto en la Automatización: Sin código, IA y Escalabilidad
La automatización es fundamental para la visión de Ocado. Las plataformas de la compañía ofrecen capacidades de análisis sin código, lo que permite a los responsables de mercadeo y a las marcas interrogar los datos e implementar nuevas campañas sin barreras técnicas. La proliferación de paneles de control de autoservicio y análisis integrados fomenta la agilidad organizativa, permitiendo a los equipos de contenido responder dinámicamente a las tendencias de los compradores.
La inteligencia artificial juega un papel fundamental en el análisis de datos no estructurados (como consultas de búsqueda de texto libre y señales de intención) y en la presentación de información predictiva para el mercadeo y la publicidad. El enfoque de Ocado refleja la adopción generalizada en la industria de la IA generativa para tareas de búsqueda, categorización y recomendaciones. La utilización de la IA para catalogar los errores ortográficos comunes y los términos de productos emergentes marca un cambio hacia el enriquecimiento automático de contenido, en el que las tarjetas de productos y las entradas de los feeds se ajustan continuamente al lenguaje y comportamiento observados de los clientes.
De cara al futuro, la convergencia de datos de venta minorista de primera mano, las señales de audiencia de editores y la automatización impulsada por IA están redefiniendo los estándares para la catalogación de comercio electrónico, la gestión de feeds y la optimización de campañas. Se espera que las marcas conectadas a la infraestructura de datos de Ocado igualen cada vez más la velocidad y la granularidad de los marketplaces digitales: contenido de producto completo y rico, proporcionado en tiempo real, mapeado con precisión a la demanda del comprador.
Alimentando el Ciclo Omnicanal: La Información en Tiempo Real Impulsa la Estrategia
La intersección del retail media, las asociaciones de datos y la automatización de plataformas está transformando la forma en que se planifican y se entregan las colecciones, las promociones y el contenido. La estrecha unión de los datos ricos de los compradores con el mercadeo no solo mejora la fidelidad de los feeds y la calidad de las tarjetas de productos, sino que también permite una gestión de inventario y una optimización de precios más reactivas. A medida que las redes de retail media se amplían, la línea entre la infraestructura de contenido (catálogo de productos, gestión de feeds) y la entrega de campañas (colocación de anuncios, ofertas) continúa difuminándose.
La puntualidad, destacada por Johnson, es una ventaja competitiva decisiva. Los ciclos minoristas se miden en horas, no en semanas, y solo aquellos jugadores del comercio electrónico con entrega de información en tiempo real podrán satisfacer las crecientes expectativas de los clientes.
Dinámicas del Mercado y Significado para la Industria
La estrategia de Ocado es indicativa de una tendencia más amplia de la industria: a medida que evoluciona el retail media, el poder de los datos de los compradores de primera mano se convierte en el centro de la automatización de contenido, la focalización de campañas y, en última instancia, la fidelización del cliente. Con las asociaciones clean room que abordan la privacidad y la integración multicanal, las plataformas de comercio electrónico se están posicionando como custodios de datos e incubadoras de innovación.
El enfoque de Ocado ejemplifica cómo la propiedad de los datos de los compradores de principio a fin puede monetizarse como un centro de beneficios, no solo para las operaciones internas, sino como una propuesta de valor externa para proveedores y marcas. A medida que más retailers adoptan modelos similares, la catalogación estandarizada, la optimización de feeds y la automatización basada en IA se convertirán en la norma, elevando el listón de la calidad y la velocidad del contenido en todos los marketplaces digitales.
Para ampliar las perspectivas de la industria sobre las clean room de datos de retail media y las asociaciones con editores, consulte Digiday. Para obtener información más técnica sobre la plataforma analítica de Ocado y su impacto en los proveedores, consulte Tableau.
Comentario de Experto de NotPIM: Esta iniciativa de Ocado destaca la importancia creciente de los datos en tiempo real en el comercio electrónico. Las funcionalidades centrales de NotPIM, como la gestión automatizada de feeds, el enriquecimiento de datos y las integraciones con varios sistemas, abordan directamente los desafíos de manejar grandes volúmenes de datos complejos. Las marcas que buscan aprovechar estrategias similares se beneficiarán de la rapidez y la precisión del manejo automatizado de datos, asegurando la gestión de contenido actualizada para cumplir con las demandas de un mercado en rápida evolución.