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. 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
Cómo prepararse para un entorno cookieless: Estrategias de first-party data para ecommerce
Spoiler incómodo: el “fin de las cookies” no era el problema. El problema es que muchísimas marcas construyeron su performance sobre datos que nunca fueron suyos. Durante años, la industria habló del “cookieless future” como si fuera una fecha en el calendario. Pero en 2026, lo que de verdad define el terreno de juego es otra cosa: menos tracking cross-site, más controles de privacidad, más fragmentación de señales y más dependencia de plataformas. Y en ese contexto, el ecommerce que no tenga una estrategia de first-party data está compitiendo con una mano atada. En este artículo explicamos qué significa operar en un entorno “cookieless” hoy, por qué el first-party data se volvió el activo más valioso del ecommerce moderno, y cómo construirlo y activarlo con una hoja de ruta realista. ¿Qué significa realmente operar en un entorno cookieless en 2026? Primero, una aclaración clave: “cookieless” no es “sin cookies” en sentido literal, ni depende de un único anuncio de un navegador. Es un cambio estructural: el ecosistema se está moviendo hacia menos seguimiento entre sitios (cross-site) y más restricciones al tracking, con énfasis creciente en consentimiento y minimización de datos. El tracking cross-site es la práctica de recopilar información sobre la actividad de un usuario a través de múltiples sitios web o aplicaciones diferentes, generalmente sin que esa interacción ocurra dentro del mismo dominio o propiedad digital. Entonces, ¿qué significa este nuevo entorno? 1) Chrome: menos certezas, más complejidad (y un mensaje claro) Durante 2024 se aceleraron pruebas para limitar cookies de terceros. Chrome comenzó a activar “tracking protection” de forma progresiva para un porcentaje de usuarios, lo que implicó la restricción de cookies de terceros, como parte de su iniciativa Privacy Sandbox. Aunque el proceso fue gradual y sujeto a ajustes, marcó un cambio estructural: el seguimiento entre sitios dejó de ser una garantía técnica permanente.Más adelante, Google comunicó igualmente que mantendría el enfoque actual de “elección del usuario” para cookies de terceros en Chrome, en lugar de eliminarlas de forma generalizada para todos. ¿Conclusión? No hay “apagón” único y universal que resuelva el debate. La incertidumbre se volvió permanente, y eso obliga a que el ecommerce deje de depender de señales externas frágiles. 2) Safari/WebKit: la restricción por defecto ya es una realidad hace años Mientras Chrome discute el “cómo”, Safari/WebKit tiene una postura histórica más restrictiva hacia el tracking: WebKit documenta su enfoque de tracking prevention y las medidas para limitar el seguimiento cross-site, incluyendo tecnologías como Intelligent Tracking Prevention (ITP) y el particionado de almacenamiento, que aíslan los datos por sitio y limitan el seguimiento entre dominios. Esto reduce la capacidad de terceros para reconstruir el recorrido del usuario en la web y obliga a las marcas a fortalecer sus estrategias de first-party data. Esto importa porque no todo tu tráfico está en Chrome, y porque el mix de navegadores/dispositivos hace que “cookieless” sea una experiencia real hoy para muchos usuarios. 3) El móvil (y los walled gardens) impusieron su lógica En apps, Apple formalizó el modelo de autorización de tracking: el framework App Tracking Transparency solicita permiso explícito y provee un estado de autorización. Esto es lo que se conoce como walled garden: una plataforma que permite hacer marketing dentro de su entorno, pero limita el acceso y la exportación de los datos generados allí.Sin entrar en números, el punto estratégico es este: la señal se volvió opt-in y la atribución se volvió más difícil fuera de los ecosistemas cerrados. ¿Por qué el first-party data es el activo más valioso del ecommerce moderno? First-party data es la información que tu marca obtiene directamente de tus clientes y usuarios, a través de interacciones en tus canales (sitio, app, puntos de venta, atención al cliente, programas de fidelización, etc.), idealmente con consentimiento claro y un propósito legítimo. En un mundo con menos tracking cross-site, el first-party data deja de ser “algo que estaría bueno tener” y pasa a ser la base de: McKinsey viene insistiendo en que la personalización efectiva requiere data y capacidades analíticas para construir experiencias más relevantes y oportunas.Traducido al idioma ecommerce: si no puedes reconocer a tu cliente (con permiso) y aprender de su comportamiento en tus activos, tu performance queda “third-party-dependiente”. Diferencia rápida (y útil) entre tipos de data 5 estrategias concretas para construir y activar first-party data en tu ecommerce Acá está la parte donde muchas marcas se pierden: creen que “first-party data” es “poner un pop-up de newsletter” o “comprar una CDP (customer data platform)”. No. La clave es diseñar un sistema: capturar → unificar → activar → medir → mejorar. 1) Diseñar una estrategia de captación de datos desde el primer touchpoint Objetivo: convertir tráfico anónimo en relación identificable (con valor para el usuario). Acciones prácticas: Resultado esperado de esta estrategia: más usuarios identificados y con más señales útiles dentro de tu ecosistema. 2) Integrar ecommerce + CRM + automatización (sin esto, tu data es “un cementerio”) Si el dato no se activa, es sólo almacenamiento. Acciones prácticas: Ojo: automatizar mal escala el ruido. Automatizar bien escala la rentabilidad. Consulta nuestro artículo: Automatización en ecommerce: Herramientas que ahorran tiempo y aumentan ventas 3) Implementar una arquitectura tecnológica preparada para datos (y no sólo para “vender”) Acá aparece el debate CRM vs CDP vs “lo resuelvo con tags”. Una definición útil (y ampliamente citada) es la de Gartner: una customer data platform unifica datos de clientes de múltiples fuentes para habilitar modelado y optimizar timing/targeting de mensajes y ofertas. No significa que “necesitas una CDP sí o sí”. Significa que necesitás capacidad de unificación y activación. Según tu madurez, puede resolverse con: Checklist de arquitectura (mínimo viable): 4) Personalizar con señales propias (comportamiento real > suposiciones) Personalización no es “hola {nombre}”. Es usar señales first-party para mejorar experiencia y conversión. Acciones prácticas: Y un punto clave en 2026: si tu personalización depende de tracking cross-site, estás en problemas. Si depende de tu comportamiento onsite + relación (login/consent), es un activo. Consulta nuestro artículo: Cómo la inteligencia artificial está
