Durante años, el crecimiento del ecommerce se explicó con una fórmula simple: más tráfico → más ventas. Hoy esa ecuación se rompió. No porque el tráfico haya dejado de existir, sino porque cada visita cuesta más (competencia, subasta publicitaria, saturación de audiencias, menor atención). Por eso, muchas marcas están moviendo el foco desde “traer más gente” hacia una pregunta más incómoda (y más rentable):¿Qué tan bien estoy convirtiendo el tráfico que ya tengo? Ahí es donde aparece una palanca muy concreta: personalización predictiva con inteligencia artificial (IA). No hablamos de “Hola, {Nombre}” en un mail. Hablamos de sistemas que, usando datos propios (first-party data), predicen intención y ayudan a decidir qué mostrar, a quién, cuándo y por qué canal, para impulsar conversión, ticket y recurrencia. Hay evidencia sólida de impacto. McKinsey reporta que la personalización “bien hecha” suele impulsar +10% a +15% de lift en ingresos (con rangos que pueden ir de +5% a +25% según industria y ejecución). Consulta nuestra artículo: Cómo elegir el mix de medios ideal para atraer tráfico cualificado ¿Qué es la personalización predictiva (y por qué no es “segmentación con esteroides”)? De reglas estáticas a decisiones basadas en probabilidad La personalización “clásica” en ecommerce suele funcionar con reglas: Eso ayuda, pero tiene límites: es manual, escala con dificultad y no se adapta bien a cambios de comportamiento en tiempo real. La personalización predictiva incorpora IA/machine learning para estimar probabilidades como: En vez de “segmentos” rígidos, piensa en intención. ¿Qué datos usa la IA? En general, se apoya en señales propias (first-party): Esto conecta con un punto clave: la personalización predictiva no se trata de tener más datos, sino de usar mejor los datos que ya tienes. Consulta nuestro artículo: Automatización en ecommerce: Herramientas que ahorran tiempo y aumentan ventas ¿Por qué vende más “sin aumentar tráfico”? Los 3 KPIs que más se mueven 1) Conversión: menos fricción, más relevancia La IA puede impactar en la conversión en 3 lugares críticos: a) Recomendaciones inteligentesEl objetivo es reducir la carga cognitiva: “te muestro lo más relevante para ti ahora”. Amazon es el ejemplo histórico de cómo las recomendaciones escalan cuando el catálogo es enorme. Amazon explicó la evolución de su enfoque de personalización a partir de un cambio conceptual clave: en lugar de centrarse únicamente en el perfil explícito de cada usuario, comenzó a modelar relaciones entre ítems basadas en historiales de compra y comportamiento agregado. Este enfoque —conocido como item-to-item collaborative filtering— permitió identificar qué productos tienden a comprarse juntos o de forma secuencial, incluso cuando el usuario no tiene un historial amplio. Según detalla la propia Amazon, este modelo resultó más escalable y preciso que los sistemas tradicionales centrados en usuarios, ya que se adapta mejor a catálogos enormes y a cambios constantes en el comportamiento de compra. En la práctica, esta evolución sentó las bases de las recomendaciones modernas: menos reglas manuales, más aprendizaje automático y un foco claro en maximizar la relevancia en cada interacción, lo que se traduce directamente en mayores tasas de conversión y ventas incrementales. b) Search inteligente (buscador interno)En muchas tiendas, el buscador es el “vendedor silencioso”: si el cliente busca y no encuentra, se va. Soluciones de búsqueda con IA apuntan a entender intención (sinónimos, errores, contexto) y ordenar resultados para maximizar la probabilidad de compra. Un ejemplo concreto es VTEX Intelligent Search, diseñado específicamente para ecommerce de gran escala. A diferencia de los buscadores tradicionales basados sólo en coincidencias de texto, VTEX Intelligent Search utiliza machine learning para interpretar la intención real del usuario, con lo que aprende de búsquedas previas, clics y conversiones. Esto le permite manejar sinónimos, errores tipográficos y contextos, además de ordenar los resultados según probabilidad de compra y performance comercial, no sólo relevancia semántica. En la práctica, convierte al buscador interno en un motor activo de ventas, al mejorar la experiencia del usuario y elevar la conversión sin necesidad de atraer más tráfico. c) Merchandising dinámicoOrdenar home, categorías y PDPs (páginas de producto) según probabilidad de compra por usuario o microsegmento, no por un orden “universal”. Si tu tasa de conversión mejora, el crecimiento llega aunque el tráfico sea el mismo. 2) Ticket promedio (AOV): cross-sell y bundles predictivos La personalización predictiva no sólo recomienda “productos parecidos”, sino: En retail, los retornos de ofertas personalizadas pueden ser hasta 3 veces superiores a los de promociones masivas, de acuerdo con la firma BCG. 3) Retención y recurrencia: el verdadero multiplicador Subir conversión es buenísimo. Subir recurrencia es mejor. La personalización predictiva permite: Por todas estas razones, la personalización es considerada crucial por el 89 % de los líderes de negocio y la IA está cada vez más presente en estos esfuerzos, tal como destaca el reporte anual 2024 de Segment – Twilio. Consulta nuestro artículo: Los KPIs esenciales que todo ecommerce debe medir para crecer sostenidamente Casos y evidencia: ¿Qué están haciendo marcas y retailers? Caso 1: Personalización omnicanal orientada a revenue Coca-Cola reportó resultados asociados a iniciativas de personalización: +36% de revenue, +19% en conversión desde búsqueda onsite, entre otros indicadores, según un reporte de Adobe. Caso 2: IA aplicada a recomendaciones como capability (infraestructura ya disponible) Para muchas marcas, el punto ya no es “inventar” un motor desde cero, sino apoyarse en servicios gestionados que permiten recomendaciones y personalización en tiempo real. Ejemplo: Amazon Personalize (servicio de AWS) describe recomendaciones que se adaptan en tiempo real según el comportamiento. Caso 3: Personalización como prioridad de inversión en retail NVIDIA, en su reporte de 2024 sobre IA en retail/CPG, señala que los retailers están enfocando casos de uso de IA (y genAI) en personalización (marketing, promociones, recomendaciones) y customer service para elevar la experiencia del cliente. El estudio detalla que más dle 50 % de los retailers que encuestaron cree que la IA generativa será un claro diferenciador en el mercado, al revolucionar la experiencia del cliente. ¿Dónde implementar personalización predictiva? El mapa de oportunidades 1) Búsqueda onsite y navegación (quick win subestimado) Esto suele rendir rápido porque afecta a
El fin del “catálogo infinito”: ¿Por qué 2026 exige curaduría inteligente en ecommerce?
En la primera década del ecommerce, tener “más productos” parecía sinónimo de “más ventas”. Muchos retailers y marcas llenaron sus tiendas online con miles de SKUs, variantes y categorías. Pero los datos de los últimos años muestran otra realidad: el catálogo infinito se volvió un problema de negocio, no una ventaja competitiva. Investigaciones en comportamiento del consumidor y en retail -como la paradoja de la elección, publicada por el psicólogo norteamericano Barry Schwartz y reseñada por varias publicaciones especializadas-, muestran que el exceso de opciones dispara la fatiga de decisión, genera parálisis y puede reducir la probabilidad de compra. En paralelo, consultoras como McKinsey muestran que simplificar y optimizar el portafolio puede reducir la complejidad de SKUs y, aun así, mejorar ventas y márgenes. De cara a 2026, la ventaja no estará en quién tenga más productos sino en quién tenga el catálogo más inteligente, curado y gestionado con datos. El mito del catálogo infinito: ¿Por qué dejó de funcionar en ecommerce? Más SKUs no significa más ventas Durante años, el razonamiento fue lineal: si ofrezco 50 tipos de jeans en lugar de 5, tengo más chances de que el cliente encuentre “el ideal”. Sin embargo, estudios sobre “paradoja de la elección” muestran que, cuando las opciones son demasiadas, los clientes: En ecommerce, esto se traduce en: Estudios orientados a tiendas online describen justamente este fenómeno: el exceso de opciones puede llevar a que el usuario abandone el sitio sin comprar, aun habiendo encontrado productos relevantes. Costos ocultos: Operación, logística y experiencia deteriorada La complejidad del catálogo no sólo afecta al usuario; también golpea la operación: Análisis de McKinsey en consumo masivo muestran casos de compañías que dejan proliferar SKUs sin control y llegaron a experimentar caídas en las ventas por SKU de hasta un 40%, a medida que la complejidad aumenta y se reparte la demanda entre demasiadas referencias. En los últimos años, muchas compañías globales comenzaron a recortar portafolios: desde Coca-Cola eliminando cerca de la mitad de sus variantes de bebidas, hasta retailers que reducen opciones de categorías como cereales o cuidado personal, para enfocarse en los best sellers. Revisa nuestro artículo: 5 errores comunes en la gestión de inventario que frenan el crecimiento online Impacto en SEO y descubrimiento de producto Un catálogo sobrecargado también tiene efectos directos sobre: Una buena estrategia de catálogo y atributos mejora la visibilidad, la experiencia de navegación y las ventas, mientras que estructuras caóticas afectan directamente la capacidad de los usuarios de encontrar lo que necesitan. El Baymard Institute, en sus estudios de UX para listados y filtros, muestra que los usuarios se frustran cuando deben procesar demasiadas opciones mal organizadas, o cuando los filtros no les ayudan a reducir el ruido. Revisa nuestro artículo: Checklist de optimización SEO para tiendas online: desde la ficha de producto hasta el blog ¿Qué es la curaduría inteligente y por qué es clave en 2026? Una definición práctica, desde el negocio La curaduría inteligente es la capacidad de: Diseñar y mantener un catálogo donde cada producto tenga un rol claro en la estrategia comercial, esté respaldado por datos de desempeño y aporte valor real a la experiencia del cliente. No se trata de “achicar por achicar”, sino de tomar decisiones conscientes sobre qué ofrecer, a quién, en qué contexto y a través de qué canal. Tres pilares de la curaduría inteligente ¿Qué están haciendo los líderes? Reducir para crecer Casos recopilados por McKinsey y otros actores del retail muestran que los programas de assortment optimization pueden: Beneficios concretos de un catálogo curado 1. Mejora de la conversión Al reducir el ruido y guiar mejor al usuario, se acorta el tiempo entre la intención y la decisión. Estudios sobre sobrecarga de opciones en ecommerce resaltan que una selección excesiva puede hacer que el cliente abandone el sitio sin comprar, mientras que mostrar menos opciones relevantes facilita la decisión. En términos simples:Menos páginas irrelevantes + mejor relevancia = más clics en “agregar al carrito” y “comprar ahora”. 2. Mayor velocidad de compra y mejor experiencia La curaduría inteligente: El Baymard Institute muestra que una buena estructura de listas, filtros y contexto de producto mejora significativamente la capacidad de elección de los usuarios, al reducir la fricción en exploración y selección. 3. Mejor performance SEO Un catálogo optimizado permite: Plataformas y proveedores de PIM (product information management) subrayan que una gestión profesional del catálogo (estructura, atributos, taxonomía) acelera el time-to-market y mejora la visibilidad orgánica, además de la experiencia de compra. 4. Optimización de inventario y menos quiebres Cuando el catálogo está curado: En definitiva, simplificar portafolios ayuda a las empresas a lidiar con la incertidumbre de demanda, y a alinear decisiones comerciales y de supply chain. 5. Reducción de costos operativos y logísticos Menos SKUs significa: Cómo implementar una estrategia de curaduría inteligente en 5 pasos Aquí entramos en el terreno práctico: ¿Qué debería hacer una marca que quiere empezar a ordenar su catálogo de cara a 2026? Paso 1: Auditar el desempeño actual del catálogo Sin visibilidad granular de datos por SKU, cualquier decisión de surtido es intuitiva, no estratégica. Paso 2: Clasificar el catálogo según el rol de cada producto Una práctica recomendada es clasificar los SKUs en: La recomendación es eliminar SKUs que erosionan margen y redirigir recursos a aquellos con mayor potencial de crecimiento. Paso 3: Reducir, agrupar y reordenar la oferta En esta etapa se pueden aplicar varias tácticas: Es muy importante destacar opciones recomendadas para ayudar a resolver la decisión, en lugar de ofrecer un listado plano de decenas de alternativas similares. Paso 4: Personalizar en lugar de “mostrar todo a todos” Una de las claves de la evolución del ecommerce está en cómo personalizamos la experiencia de búsqueda y de listas de producto, priorizando lo que tiene más probabilidad de ser relevante para cada usuario. En lugar de un catálogo masivo igual para todos, para decidir qué subset del catálogo mostrar primero, la curaduría inteligente usa: Revisa nuestro artículo: Cómo la inteligencia artificial está transformando la experiencia
