Qué pasó en el Golden Quarter del Reino Unido
El informe Shopping Insights de fin de año de Salesforce indica que las ventas online globales durante el Golden Quarter de 2025 alcanzaron un récord de 1,29 billones de dólares, y el Reino Unido representó 38 mil millones de dólares (aproximadamente 28 mil millones de libras esterlinas) en ingresos de comercio electrónico. Las ventas online en el Reino Unido crecieron un 5,5% interanual, impulsadas por un aumento del 9% en los precios de venta promedio y un aumento del 10% en el tráfico, a pesar de un entorno de consumo generalmente cauteloso. InternetRetailing.
Un hallazgo clave del informe es el papel desproporcionado de la IA. Alrededor del 20% de las ventas minoristas a nivel mundial fueron influenciadas por la IA y los agentes, lo que representa un gasto de 262 mil millones de dólares. Los canales de compra de IA de terceros y la búsqueda impulsada por IA mostraron una intención notablemente mayor: el tráfico que proviene de estas fuentes se convirtió aproximadamente nueve veces mejor que las referencias sociales. Los minoristas que implementaron sus propios agentes de IA vieron un crecimiento de ingresos cercano al 60% más alto que sus pares, y los agentes de IA también absorbieron un aumento del 142% en tareas operativas como devoluciones y actualizaciones de envío. InternetRetailing; Salesforce.
Al mismo tiempo, el comercio minorista físico en el Reino Unido tuvo un rendimiento inferior. Según el British Retail Consortium, el tráfico peatonal de diciembre disminuyó en las calles principales y los centros comerciales, y las ventas no alimentarias en las tiendas crecieron solo un 0,4% interanual, mientras que las ventas no alimentarias online aumentaron un 11,1%. InternetRetailing. Los comentarios paralelos de ONS y la industria sobre el Golden Quarter destacan un crecimiento minorista general moderado, una respuesta promocional selectiva al Black Friday y un cambio estructural continuo hacia online, con la penetración online en noviembre escalando al nivel más alto desde finales de 2021. PwC; FashionUnited.
La imagen es más matizada en los comestibles, que están en gran medida fuera del enfoque no alimentario de Salesforce. Los comestibles fueron uno de los pocos puntos brillantes en el comercio minorista del Reino Unido durante la Navidad, respaldados por el gasto en alimentos festivos y la inflación; la penetración online aquí se mantiene en torno a la baja a media adolescencia durante los períodos pico, mientras que el 85-87% del gasto aún se produce en las tiendas. InternetRetailing. Como resultado, el trimestre puede describirse como una temporada de "dos velocidades": canales digitales amplificados por la IA que se expanden en valor y eficiencia, frente a formatos físicos que registran un crecimiento real marginal o negativo.
Por qué este Golden Quarter es importante para la infraestructura de comercio electrónico
El Golden Quarter de 2025 no solo confirma la solidez de la demanda online; cristaliza un cambio estructural en cómo se genera y media la demanda. El tráfico y los ingresos se enrutan cada vez más a través de agentes de IA, interfaces conversacionales y descubrimiento impulsado por la intención en lugar de la búsqueda tradicional, los medios pagados o las redes sociales. Esta reconfiguración tiene implicaciones directas para las estructuras de datos de productos, las operaciones de catálogo y los flujos de contenido.
Demanda impulsada por la IA y feeds de productos
Si el 20% de las ventas minoristas globales ya están influenciadas por los agentes de IA, los feeds de productos ya no son solo entradas para plataformas publicitarias y mercados; son el "lenguaje" central que los sistemas de IA usan para comprender, clasificar y recomendar el inventario. En este entorno:
La integridad del feed se convierte en un factor de riesgo comercial. Los sistemas de IA se basan en atributos estructurados (tamaño, material, color, contexto de uso, compatibilidad, indicadores de sostenibilidad, historial de precios) para inferir la relevancia y personalizar las clasificaciones. Los datos faltantes o inconsistentes reducen la probabilidad de que un producto aparezca en interacciones de IA de alta intención, incluso si funciona bien en la búsqueda tradicional.
Los feeds en tiempo real y conscientes de los eventos ganan prioridad. El comercio del Golden Quarter se caracteriza por cambios rápidos de precios, promociones flash y existencias de rápido movimiento. Para un agente de IA que se espera que negocie las restricciones (presupuesto, plazos de entrega, preferencias de marca) en nombre del comprador, los datos de inventario o precios obsoletos degradan los resultados y la confianza. Eso cambia la inversión de las exportaciones de feeds por lotes hacia las API de baja latencia, las actualizaciones basadas en eventos y una integración más estrecha entre los sistemas de merchandising y las capas de IA.
La gobernanza del feed multicanal se vuelve más compleja. Las referencias de IA llegan cada vez más de fuentes que se encuentran fuera de los clásicos "jardines amurallados": agentes independientes, herramientas conversacionales de propósito general y asistentes propiedad del minorista. Todos estos consumen datos de productos y ofertas de formas ligeramente diferentes. La estandarización de la taxonomía, los conjuntos de atributos y los horarios de actualización en todos los canales se convierte en un requisito previo para un rendimiento constante. Product Feeds se convierte en un requisito previo para un rendimiento constante.
Estándares de catálogo y estructura semántica
El fuerte rendimiento superior del tráfico influenciado por la IA subraya la importancia de los estándares de catálogo legibles por máquina. Cuantas más ventas se muevan a través de experiencias de agentes, menos tolerante se vuelve el ecosistema a los catálogos ruidosos o no estructurados.
Varias tendencias se ven reforzadas por este Golden Quarter:
De la orientación por palabras clave a la orientación semántica. Los agentes de IA interpretan las intenciones de los usuarios que se expresan de forma natural en objetivos ("encontrar un abrigo de invierno que sea cálido pero que cueste menos de 150 libras y se entregue antes del viernes") en lugar de nombres de productos. Los catálogos deben exponer atributos y relaciones que se correspondan con estas intenciones: calificaciones de calidez, tipo de aislamiento, promesa de entrega por código postal, requisitos de cuidado, etc. Cuando dichos datos no están estructurados o están enterrados en la copia de marketing, los agentes tienen que inferirlos, lo que aumenta el riesgo de recomendaciones irrelevantes o no conformes.
Normalización entre marcas y categorías. A medida que los agentes comparan artículos de múltiples minoristas en una sola conversación, la denominación de atributos inconsistente (por ejemplo, "azul marino" vs. "azul medianoche", convenciones de tallas mixtas) dificulta la comparación entre minoristas. Esto crea un incentivo para la armonización en todo el sector de las definiciones de atributos, los estándares de unidades y las listas de valores, y para diccionarios de datos internos más rigurosos a nivel de minorista.
Metadatos de ciclo de vida y políticas. Con los agentes que ahora manejan un volumen mucho mayor de tareas de servicio, como devoluciones, cambios y actualizaciones de envío, los catálogos deben incorporar datos de políticas y ciclos de vida estructurados: ventanas de devolución por tipo de producto, tarifas de reposición, estado de reacondicionamiento, condiciones de garantía. Cuando estos atributos son explícitos y estandarizados, los agentes pueden responder preguntas operativas y anticiparse a la fricción antes de la compra.
Páginas de detalles del producto: calidad, integridad y legibilidad por máquina
El cambio hacia el descubrimiento mediado por la IA cambia la función de la página de detalles del producto (PDP). La narración orientada al ser humano sigue siendo esencial, pero las PDP operan cada vez más como "fuente de verdad" para los modelos de IA que analizan el contenido a escala.
En el contexto de este Golden Quarter:
Las referencias de IA de alta conversión acentúan el valor de las PDP completas. Dado que la IA tiende a dirigir una intención ya calificada, el cuello de botella a menudo radica en resolver las últimas incertidumbres: ajuste, compatibilidad, cuidado, artículos incluidos o en la confirmación de las condiciones de devolución y entrega. Los minoristas que exponen esta información de forma clara y coherente, tanto para humanos como para máquinas, están mejor posicionados para capitalizar esa intención.
Los medios enriquecidos se convierten en entrada estructurada. Las imágenes, el video y el contenido generado por el usuario tradicionalmente han impulsado la conversión a través de la persuasión humana. A medida que la visión por computadora y los modelos multimodales se incorporan a los agentes de compra, estos activos también se convierten en fuentes de datos. El etiquetado limpio de imágenes (ángulos, contexto de uso, medidas del modelo) y los metadatos consistentes en torno a videos o guías permiten a los agentes responder consultas visuales o estilísticas con más precisión.
El contenido de revisión y preguntas y respuestas es una señal de capacitación. Las revisiones de los usuarios y las secciones de preguntas y respuestas ahora informan no solo la percepción humana, sino también la comprensión del modelo de las fortalezas, debilidades y el uso en el mundo real del producto. Los minoristas obtienen influencia al moderar, etiquetar y estructurar este contenido, por ejemplo, resumiendo los temas recurrentes, mostrando las preguntas frecuentes como atributos explícitos y asegurando que las aclaraciones clave se propaguen a los datos básicos del producto.
Velocidad de implementación del surtido y agilidad estacional
Con las ventas online en el Reino Unido creciendo más rápido que el comercio minorista total y el comercio electrónico no alimentario subiendo en dos dígitos durante la Navidad, el tiempo de comercialización de los nuevos SKU se vuelve aún más fundamental. La IA amplifica esta dinámica en lugar de relajarla.
Los puntos de datos del Golden Quarter sugieren varias presiones operativas:
Tiempos de entrega de contenido más cortos. Para capitalizar las ventanas de demanda pico, los minoristas deben poder ingerir datos de los proveedores, enriquecerlos e implementar PDP en vivo en días en lugar de semanas. La redacción manual y los flujos de trabajo pesados en el estudio tienen dificultades para mantenerse al día con esta cadencia, especialmente en los surtidos de cola larga y las cápsulas de temporada.
Curación dinámica del surtido. Los agentes de IA que comprenden el contexto a nivel de cesta y las restricciones establecidas pueden orientar a los compradores hacia SKU alternativos cuando los artículos principales están agotados o fallan en una restricción como el tiempo de entrega. Para que esto funcione, la arquitectura de la gama, las reglas de sustitución y los metadatos de compatibilidad deben codificarse en los sistemas en lugar de dejarlos a decisiones de merchandising ad hoc.
Experimentos de elasticidad de precios y promociones. Los precios de venta promedio más altos y la respuesta promocional selectiva durante el Golden Quarter apuntan a que los compradores intercambien valor de manera más cuidadosa. La incorporación de marcos de experimentación en las capas de precios y contenido, por ejemplo, probar diferentes paquetes, marcos de beneficios u ofertas de umbral, requiere una estrecha conexión entre los motores de precios, la gestión de contenido y la personalización impulsada por la IA.
Sin código, IA y la industrialización de las operaciones de contenido
La narrativa de eficiencia que emerge de los datos de Salesforce (los agentes manejan un gran aumento de las tareas de servicio y respaldan un crecimiento de ingresos superior a la media) destaca un cambio más profundo: la industrialización del contenido y las operaciones de comercio electrónico a través de herramientas sin código e IA.
Varios patrones se destacan:
Automatización de tareas de contenido repetitivas. La IA se utiliza cada vez más para generar borradores iniciales de títulos, descripciones y texto SEO, para localizar contenido, para completar atributos faltantes de los archivos PDF o imágenes del proveedor y para estandarizar el tono de voz. Las interfaces sin código permiten a los comerciantes especificar reglas y flujos de trabajo (por ejemplo, qué atributos priorizar por categoría, cómo manejar frases regulatorias) sin la intervención del desarrollador, lo que comprime los ciclos de tiempo mientras se mantiene la supervisión editorial.
Aseguramiento de la calidad basado en reglas. A medida que los catálogos crecen y la IA media más recorridos, se vuelven necesarias las comprobaciones automatizadas de integridad, consistencia y cumplimiento. La orquestación sin código y los modelos de validación de IA pueden marcar los productos que carecen de atributos críticos para la clasificación de IA, que se desvían de las reglas de taxonomía o que contienen información de política contradictoria, empujando solo los elementos "listos para IA" a los feeds de alta visibilidad.
Agentes operativos como columna vertebral. Con los agentes que ya manejan un aumento en las consultas de devoluciones y envíos, el siguiente paso es su integración más profunda en los sistemas de back-office: inventario, gestión de pedidos, comunicación con el cliente y repositorios de contenido. Esto permite, por ejemplo, la creación o actualización automática del contenido de la PDP en función de los motivos de devolución, o el ajuste dinámico de la mensajería in situ en respuesta a las restricciones logísticas.
Democratización de la experimentación. Las herramientas sin código facilitan que los equipos de comercio electrónico y contenido configuren y prueben variaciones en la presentación del producto, la navegación, los filtros y la narración editorial sin esperar los sprints de desarrollo. Cuando se combina con la segmentación impulsada por la IA, esto permite una optimización continua alineada con los cambios de comportamiento observados en el Golden Quarter.
Implicaciones estratégicas para la infraestructura de comercio electrónico y contenido
El Golden Quarter de 2025 posiciona a la IA no como una herramienta de optimización periférica, sino como una capa central que media la demanda, el descubrimiento y las operaciones. Para los actores del comercio electrónico, los puntos de datos de este período se traducen en un conjunto de prioridades de infraestructura:
- Tratar los datos del producto como un activo de primera clase, estructurado para máquinas con tanto cuidado como está diseñado para humanos.
- Invertir en estándares de catálogo y gobernanza capaces de soportar el consumo multicanal y multiagente.
- Reconstruir las PDP y el contenido auxiliar teniendo en cuenta a las audiencias duales: los compradores humanos y los sistemas de IA que prefiltrarán y preexplicarán las opciones cada vez más.
- Acortar y automatizar la cadena de suministro de contenido, desde el feed del proveedor hasta la PDP en vivo, utilizando la IA y el código para mantener la calidad a escala.
- Incorporar agentes de IA tanto en los flujos de trabajo orientados al cliente como en los operativos, viéndolos como un tejido conectivo entre el contenido, el comercio y la logística en lugar de como widgets de chat aislados.
En ese sentido, el Golden Quarter sirve como una prueba en vivo de un modelo minorista emergente en el que el crecimiento depende cada vez más de la capacidad de la infraestructura de contenido y catálogo de un minorista para "hablar" con los sistemas de IA que ahora influyen en una parte sustancial del gasto. Comprender el impacto en la gestión de datos de producto es clave para el éxito.
Los conocimientos del Golden Quarter subrayan la necesidad crítica de una gestión de datos de producto robusta. A medida que la IA se convierte en el principal motor de descubrimiento y ventas, la calidad, la integridad y la estructura de la información del producto son primordiales. En NotPIM, reconocemos este cambio y ofrecemos una solución integral que permite a las empresas de comercio electrónico optimizar la gestión de feeds, enriquecer los datos de productos y adaptarse a las demandas en evolución del comercio impulsado por la IA. Las empresas que priorizan su infraestructura de datos están preparadas para obtener una ventaja competitiva significativa.