Data commerce: Cómo usar datos para tomar decisiones que aumentan el GMV en ecommerce

 

En buena parte de América Latina, el ecommerce ya dejó atrás la etapa en la que crecer dependía casi exclusivamente de sumar tráfico, abrir más canales o empujar promociones. El mercado sigue expandiéndose, pero en un contexto más exigente: la competencia es más intensa, el costo de adquisición presiona los márgenes y los equipos necesitan justificar con mayor precisión cada inversión. 

En Argentina, por ejemplo, el ecommerce mostró en 2025 un crecimiento del 55 % en facturación interanual, con 253 millones de órdenes y un ticket promedio de $134.519, según  la Cámara Argentina de Comercio Electrónico (CACE). 

En México, AMVO destaca que más de 67 millones de personas compraron productos o servicios por Internet en el último año y que 6 de cada 10 compradores online lo hicieron al menos una vez al mes. Ese volumen confirma que el canal sigue creciendo; también deja claro que la diferencia ya no pasa sólo por vender online, sino por hacerlo con mejores decisiones.

Ahí es donde entra el data commerce. No como un concepto de moda, sino como una práctica concreta: usar datos de negocio, comportamiento, operación y cliente para decidir mejor qué vender, a qué precio, con qué experiencia, en qué canal y con qué inversión comercial. La discusión no pasa por “tener dashboards”, sino por traducir información en acciones que impacten en el GMV (gross merchandise value o valor bruto de la mercancía) y, sobre todo, en la calidad de ese crecimiento.

Consulta nuestro artículo: Los KPIs esenciales que todo ecommerce debe medir para crecer sostenidamente

¿Qué es data commerce?

En términos simples, data commerce es la capacidad de convertir señales del negocio en decisiones comerciales accionables. No se limita a la analítica web ni al seguimiento de campañas. Incluye también datos de stock, surtido, pricing, logística, recurrencia, comportamiento omnicanal, métodos de pago, performance por categoría, respuesta a promociones y navegación en el sitio o la app.

La diferencia entre una operación que sólo “mide” y otra que realmente usa data commerce es concreta: la primera observa que cayó la conversión, mientras la segunda identifica en qué categorías cayó, si se combinó con quiebres de stock, si hubo pérdida de competitividad en precios, si empeoró la velocidad del sitio o si el tráfico provino de campañas con baja intención de compra. Medir describe. Trabajar con datos permite intervenir.

Esa capacidad se volvió central porque el cliente ya espera experiencias más relevantes. Salesforce, en su décima edición del State of Marketing, señala que el 83% de los marketers reconoce el cambio hacia interacciones personalizadas y bidireccionales, pero sólo uno de cada cuatro está conforme con cómo usa los datos para habilitar esos momentos. En otras palabras: el mercado entiende la dirección, pero todavía tiene una brecha importante entre intención y ejecución.

¿Por qué el uso inteligente de datos se volvió clave en el ecommerce latinoamericano?

La región ofrece una combinación singular: crecimiento sostenido del comercio digital, adopción cada vez más madura de estrategias omnicanal y una aceleración tecnológica que ya no está reservada sólo para grandes corporaciones. Eso vuelve más urgente el uso inteligente de datos.

En Argentina, la CACE reporta que el envío a domicilio sigue siendo la opción de entrega preferida, aunque el retiro en punto de venta continúa creciendo. Mientras, en México, AMVO destaca no sólo el crecimiento del ecommerce retail, sino también la convivencia cada vez más natural entre compra digital, marketplaces, sitios oficiales, apps y comportamientos omnicanal. Ese escenario vuelve menos eficiente cualquier estrategia basada en intuición aislada o en datos fragmentados.

A esto se suma un cambio estructural: la personalización ya no es una mejora estética sino una palanca de negocio. McKinsey sostiene que las compañías con mayores tasas de crecimiento obtienen un 40 % más de sus ingresos de la personalización que sus pares de crecimiento más lento, y que las organizaciones que sobresalen en cercanía con el cliente crecen en ingresos más rápido que sus competidores. 

La lectura práctica para ecommerce es directa: cuanto mejor usa una empresa sus datos para decidir y personalizar, mayores son sus chances de capturar demanda, sostener conversión y mejorar ingreso por usuario.

5 decisiones de ecommerce que pueden mejorar el GMV cuando se trabajan con datos

1. Pricing y promociones con lógica comercial, no sólo táctica

Uno de los errores más habituales en ecommerce es usar descuentos como respuesta automática a cualquier desaceleración en ventas. El problema es que esa lógica puede empujar GMV en el corto plazo mientras deteriora margen, percepción de valor o incluso rotación futura.

Trabajar con datos permite algo más fino: detectar elasticidad por categoría (cuán sensible son a la variación de determinadas variables), identificar productos con sensibilidad real al precio, diferenciar entre artículos que necesitan incentivo y artículos que ya convierten bien sin descuento, y leer con más precisión qué promociones funcionan en cada momento. También ayuda a evitar campañas masivas en SKUs con stock crítico o baja contribución.

La pregunta correcta no es “qué porcentaje de descuento hacemos”, sino “dónde conviene intervenir para mover demanda sin destruir rentabilidad”. Esa respuesta rara vez sale de una planilla aislada; surge del cruce entre ventas, stock, tráfico, conversión, margen y comportamiento por canal.

Consulta nuestro artículo: Cómo la inteligencia artificial está transformando la experiencia de compra online: De la personalización a la operación inteligente

2. Personalización que mejore conversión y valor de compra

La personalización efectiva no consiste sólo en mostrar un banner distinto. Implica adaptar navegación, recomendaciones, resultados de búsqueda, ofertas y mensajes según comportamiento, contexto o historial. 

El punto importante es el cambio operativo: cuando una tienda ordena mejor su información de cliente y comportamiento, puede reducir fricción en el recorrido, acercar antes los productos relevantes y aumentar la probabilidad de compra. 

En la práctica, esto se traduce en decisiones como recomendar complementarios según historial real de compra, priorizar categorías según afinidad de navegación, ajustar contenidos para visitantes nuevos versus recurrentes, o diferenciar propuestas entre tráfico de performance y tráfico orgánico. Son mejoras pequeñas en apariencia, pero acumulativas en conversión y ticket.

3. Surtido y stock mejor alineados con la demanda

Muchas pérdidas de GMV no vienen de la falta de demanda, sino de un surtido mal priorizado o de decisiones lentas sobre inventario. 

Cuando una empresa trabaja con datos de rotación, conversión por SKU, búsquedas internas sin resultado, abandono de ficha y comportamiento por región, puede detectar oportunidades muy concretas: productos que generan interés pero no disponibilidad, categorías donde falta profundidad, combinaciones que conviene bundlear o artículos que están consumiendo espacio sin traccionar venta real.

Consulta nuestro artículo: 5 errores comunes en la gestión de inventario que frenan el crecimiento online

4. Inversión comercial más precisa

Otro campo donde el data commerce impacta rápido es la asignación de presupuesto. En muchos equipos todavía se evalúa la inversión digital con métricas parciales: clics, ROAS de campaña o ventas atribuidas en ventanas demasiado cortas. El problema es que esa mirada puede sobredimensionar ciertos canales e invisibilizar otros.

Cuando la empresa cruza datos de adquisición con recurrencia, margen, tasa de recompra, devolución y aporte real por categoría, la lectura cambia. Ya no se trata sólo de comprar tráfico, sino de entender qué tráfico genera valor sostenible. 

Desde un enfoque operativo, esto implica revisar qué campañas traen usuarios con mejor tasa de segunda compra, qué categorías soportan más inversión por su margen o recurrencia, y dónde conviene desacelerar aunque el volumen bruto parezca atractivo. Más GMV no siempre significa mejor negocio; usar datos ayuda a distinguir una cosa de la otra.

5. Omnicanalidad con lectura completa del cliente

En América Latina, la compra ya no se reparte de forma lineal entre online y offline. El consumidor compara desde el celular, chequea disponibilidad, retira en tienda, vuelve a comprar por app, y espera consistencia en precios, promociones y experiencia. 

Eso obliga a trabajar con una visión más integrada. Si los datos de tienda física, ecommerce, app, CRM (customer relationship management) y logística no conversan, la empresa termina diseñando experiencias fragmentadas. Y en un entorno de alta competencia, esa fragmentación se traduce en pérdida de ventas, costos innecesarios y menor fidelidad.

Consulta nuestro artículo: Estrategias omnicanal 4.0: Cómo integrar tiendas físicas, ecommerce y kioscos táctiles sin fricción

Cómo empezar a trabajar data commerce sin complejizar la operación

Uno de los riesgos más comunes es intentar resolver todo al mismo tiempo: customer data platform (CDP), lakehouse (plataforma unificada para almacenar, procesar y analizar todo tipo de datos), modelos predictivos, dashboards ejecutivos, IA generativa, automatizaciones. En la práctica, una estrategia útil suele empezar de forma más acotada.

Describimos el paso a paso:

  1. Definir qué decisiones comerciales necesitan mejor información. No “qué datos quiero ver”, sino qué decisiones hoy se toman con baja precisión: pricing, surtido, campañas, recomendaciones, reposición, cross sell, experiencia de checkout o asignación de stock. Sin ese recorte, el proyecto de datos se convierte en una acumulación de reportes.
  2. Identificar las fuentes mínimas que hay que integrar para leer bien ese problema. En algunas compañías será suficiente unir ventas, stock, tráfico, campañas y CRM. En otras habrá que sumar información de tiendas físicas, call center o marketplace. El criterio debe ser utilidad, no sofisticación.
  3. Priorizar casos de uso de impacto visible. Por ejemplo: reducir búsquedas sin resultado, mejorar recomendación de producto, detectar quiebres evitables, ordenar campañas por margen o identificar audiencias con alta probabilidad de recompra. Empezar por un caso concreto permite mostrar valor antes de que la iniciativa se desgaste en complejidad técnica.
  4. Medir contra resultados de negocio. Si el caso de uso no impacta conversión, ticket, recurrencia, sell-through (porcentaje de inventario vendido frente al total recibido del proveedor en un periodo específico), tiempo de reposición o GMV incremental, difícilmente logre sostenerse. Data commerce no debería medirse por la cantidad de dashboards publicados, sino por su capacidad de cambiar decisiones y resultados.

El punto de fondo: competir mejor, no sólo medir más

La conversación sobre datos en ecommerce a veces se llena de promesas vagas. Pero el asunto, bien mirado, es bastante menos grandilocuente y mucho más exigente. Se trata de construir una operación que entienda mejor qué está pasando y actúe en consecuencia antes que la competencia.

En una región donde el comercio digital sigue creciendo y al mismo tiempo se vuelve más complejo, esa capacidad puede marcar la diferencia entre sostener un crecimiento costoso y construir uno más sólido. 

Las empresas que conviertan datos en decisiones comerciales más rápidas, más precisas y más conectadas con la operación real van a estar en mejor posición para aumentar su GMV sin depender únicamente de más pauta, más descuento o más fricción interna. Y eso, en este momento del ecommerce latinoamericano, ya no es una ventaja táctica. Es una condición de competitividad.

Alessandra Perdomo

alessperdomo