El imperativo de los datos en el retail
El retail se encuentra en un momento crucial en el que los datos de clientes de confianza surgen como la ventaja competitiva definitoria. Un estudio de Stibo Systems realizado a 500 líderes empresariales de EE. UU. revela que el 91% considera fundamental la gestión de los datos de clientes, pero solo el 31% confía plenamente en sus datos, lo que provoca la pérdida de ingresos para más de la mitad y daños a la reputación para casi uno de cada tres. Esta brecha obstaculiza la personalización, ralentiza la adopción de la IA y fragmenta las operaciones en medio de las crecientes expectativas de los compradores y la complejidad multicanal.
La fragmentación de los datos persiste como una barrera fundamental, y los expertos predicen que degradará el rendimiento de la IA en 2026, incluso a medida que la tecnología se escale. La IA en el retail podría desbloquear entre 240.000 y 390.000 millones de dólares en valor, con el 91% de los líderes invirtiendo y los primeros en adoptar logrando rendimientos seis veces más rápidos, lo que podría captar tres cuartas partes del mercado de 164.000 millones de dólares para 2030. Aquellos que conectan los datos entre tiendas, interacciones con los clientes, inventario y pedidos obtienen la visibilidad operativa más clara.
Impacto en los feeds de productos y estándares de catálogo
La mala calidad de los datos socava directamente los feeds de productos, la columna vertebral del descubrimiento y las ventas en e-commerce. Los datos fragmentados de clientes e inventario dan como resultado feeds inconsistentes, donde los niveles de stock parecen disponibles después de la venta, lo que provoca sobreventas y frustración del cliente. El procesamiento de datos en tiempo real aborda esto al permitir actualizaciones instantáneas, prevenir la pérdida de ventas y apoyar la fijación dinámica de precios basada en la demanda y las tendencias.
Los estándares de catálogo sufren sin gobernanza: el 57% de las organizaciones carecen de políticas, lo que crea inconsistencias en el sistema que debilitan la visibilidad multicanal. Los datos de confianza hacen cumplir estándares de calidad uniformes, asegurando que los feeds se integren a la perfección con los sistemas de merchandising y comercio. Para 2026, los retail media evolucionarán hacia un sistema operativo unificado, colapsando la fragmentación para que los datos de los medios, los precios y las ventas se alineen para una precisa búsqueda y promoción de productos. Los desafíos de gestionar los feeds de productos se abordan más a fondo en la publicación de nuestro blog.
Elevar la calidad de la product card y la velocidad del surtido
La calidad de la product card —la exhaustividad y relevancia de los detalles del producto— depende de una integración de datos limpia. Las fuentes fragmentadas producen perfiles incompletos, lo que genera recomendaciones irrelevantes que erosionan la confianza. Las Customer Data Platforms (CDP) unifican los datos de los POS, las plataformas online y los canales sociales en vistas de 360 grados, incorporando la resolución de identidad, la segmentación impulsada por la IA y el enriquecimiento de perfiles para product cards más completas y precisas. Comprender la importancia de las descripciones de productos de calidad puede mejorar en gran medida la calidad de la product card, lo cual se analiza con más detalle en nuestro blog.
Esta unificación acelera la velocidad del surtido, la velocidad de incorporación y actualización de productos. Las herramientas no-code y la IA prosperan con datos de confianza, automatizando la catalogación para impulsar la personalización en tiempo real y exhibiciones de autocuración. Sin ella, las iniciativas de IA fracasan: el 28% de los líderes informan de dificultades para implementarlas debido a que los datos no están listos, lo que limita el contenido y la participación dinámicos.
No-Code, IA y el camino hacia la escala
Las plataformas no-code amplifican el poder de los datos al democratizar el acceso, permitiendo ajustes rápidos de feeds y la construcción de catálogos sin una codificación profunda. La IA eleva esto: los datos conectados permiten pronósticos predictivos, recomendaciones personalizadas y decisiones operativas, cambiando la IA de un soporte a un motor principal en el comercio y la experiencia. Si quieres comprender cómo puedes utilizar la inteligencia artificial, hemos escrito un artículo sobre Inteligencia Artificial para Empresas - NotPIM. El edge computing impulsa aún más la velocidad, manejando grandes flujos para una escalabilidad ágil sobre la dependencia de la nube rígida.
Los retailers que priorizan la gobernanza—definiendo la propiedad y los estándares—convierten los datos en resiliencia. La activación en tiempo real a través de las CDP desencadena ofertas precisas, notificaciones y precios, fomentando la participación. A medida que las regulaciones se endurecen y las demandas de transparencia aumentan, esta base asegura la precisión de la IA, previniendo la confusión de conocimientos desajustados y posicionando las operaciones preparadas para los datos por delante. Para cualquier negocio de e-commerce, la correcta implementación de un feed de productos es esencial.
Retail Customer Experience
Retail Dive
Como destacan los hallazgos, el futuro del e-commerce depende de la capacidad de gestionar y aprovechar los datos de productos de forma eficaz. Este cambio hacia las operaciones basadas en datos subraya la importancia de soluciones como NotPIM. Nuestra plataforma aborda directamente los desafíos de la fragmentación de datos y la mala calidad a través de la transformación, el enriquecimiento y la gestión automatizados de feeds de productos y catálogos, brindando a los retailers las herramientas que necesitan para capitalizar las oportunidades que presenta la IA y la personalización.