Este artículo surge de las conversaciones del Retail y eCommerce Minders Meetup – Buenos Aires, un encuentro donde Joaquín Bossié, Gonzalo Oliva Velez y Andrés Kloster compartieron cómo está cambiando el crecimiento en retail y eCommerce: desde construir productos que escalen hasta usar datos, AI y customer journeys para convertir tráfico en clientes fieles.
Cómo conectar producto, datos y experiencia para escalar
El crecimiento en retail y eCommerce nunca tuvo tanto potencial. Tampoco fue tan difícil de sostener.
Muchas empresas invierten más en marketing, lanzan nuevas funcionalidades y envían más campañas. El esfuerzo aumenta, pero los resultados no siempre acompañan. El problema no suele ser la falta de trabajo, sino algo más profundo: cómo las organizaciones aprenden —o no— del comportamiento de sus usuarios.
Entender esa diferencia es lo que separa a los equipos que simplemente operan de los que realmente escalan.
El crecimiento sostenible en digital rara vez depende de hacer más cosas. Depende de construir un sistema que aprenda continuamente del comportamiento de los usuarios.
Por qué crecer en digital se volvió más difícil
Durante mucho tiempo el crecimiento digital parecía relativamente sencillo de explicar. Si una empresa quería vender más online, el camino estaba bastante claro: invertir más en adquisición de tráfico, optimizar la conversión del sitio y lanzar nuevas funcionalidades en el producto. El marketing traía usuarios, el producto mejoraba la experiencia y el CRM se encargaba de reactivar a quienes no volvían.
Ese modelo funcionó durante años. Sin embargo, en muchas compañías hoy empieza a mostrar sus límites.
Con el tiempo empieza a aparecer un patrón bastante frustrante: las empresas adquieren usuarios, pierden usuarios y luego vuelven a adquirirlos cada vez más caro. El esfuerzo aumenta, el presupuesto crece, pero el crecimiento no escala al mismo ritmo. Mientras tanto, el margen se comprime y la sensación interna es que todos están trabajando más, pero los resultados no mejoran de manera proporcional.
El problema rara vez es la falta de trabajo. En la mayoría de las organizaciones sobra esfuerzo. Sin embargo, la causa suele ser más sutil: la ilusión de control.
Joaquín Bossié – Co-founder & CRO en Minders
La ilusión de ser data-driven
Muchas compañías creen que por tener dashboards, reportes de marketing, métricas de ventas y campañas activas ya son organizaciones realmente data-driven. En la práctica, lo que aparece es otra cosa.
Muchas organizaciones tienen datos. Lo que no siempre tienen es aprendizaje.
Hay métricas, pero no necesariamente decisiones mejores. Hay actividad, pero no necesariamente impacto.
Cuando los equipos trabajan pero el sistema no aprende
Una escena bastante común en empresas de retail digital ayuda a ilustrarlo. Es lunes a la mañana y comienza la reunión semanal de performance. Marketing explica que aumentó el presupuesto de adquisición, pero el ROAS cayó. El equipo de producto comenta que se lanzaron nuevas funcionalidades, aunque la activación no mejoró demasiado. Desde CRM se muestra que se enviaron más campañas, pero el churn apenas se movió. El equipo de data intenta explicar lo que está pasando, aunque muchas veces aparecen problemas de instrumentación, eventos incompletos o fuentes que no están bien alineadas.
En algún momento de la conversación alguien suele decir que el próximo paso debería ser implementar personalización con inteligencia artificial.
Todos asienten. Pero pocas veces está claro qué significa realmente eso en el negocio concreto de la empresa.
Cada equipo está haciendo su trabajo. Marketing ejecuta campañas, producto entrega funcionalidades, CRM diseña comunicaciones y data intenta explicar lo que sucede. Sin embargo, el sistema completo no necesariamente aprende.
Producto mide uso. Marketing mide campañas. El negocio mide ventas. Pero cuando esas tres capas no están conectadas entre sí, mejorar el resultado se vuelve extraordinariamente difícil.
Como resultado, las organizaciones terminan optimizando partes aisladas del sistema sin entender completamente qué comportamientos del usuario están moviendo realmente el negocio.
El resultado es que muchas empresas operan con una enorme cantidad de actividad, pero con relativamente poco aprendizaje acumulado.
Ese es uno de los grandes desafíos del crecimiento digital contemporáneo.
Y resolverlo implica cambiar la forma en que las organizaciones entienden el crecimiento.
El cambio de paradigma: de actividad a aprendizaje
Las compañías que logran escalar de manera sostenida suelen operar con una lógica distinta.
En esencia, el crecimiento termina pareciéndose más a un sistema de aprendizaje que a un plan de marketing. Crecen porque aprenden más rápido qué cosas funcionan.
Ese aprendizaje se construye a partir de un loop relativamente simple pero extremadamente poderoso: formular hipótesis, ejecutar experimentos, aprender del resultado y escalar lo que funciona. Cuando ese ciclo se repite con velocidad y disciplina, cada iteración mejora la siguiente. El sistema empieza a acumular conocimiento sobre el comportamiento real de los usuarios.
En ese contexto, el objetivo ya no es simplemente producir más actividad, sino mejorar la calidad de las decisiones.
La diferencia puede parecer sutil, pero cambia profundamente la forma en que trabajan las organizaciones. En lugar de preguntarse qué funcionalidades deberían lanzar o qué campañas deberían enviar, los equipos empiezan a preguntarse qué comportamientos necesitan entender mejor y qué experimentos deberían correr para aprender algo relevante.
Las empresas que logran construir ese tipo de sistema desarrollan una ventaja competitiva muy difícil de copiar: la velocidad de aprendizaje.
Gonzalo Oliva Velez – Product & Engineering Advisor on E-commerce | Ex Chief Product Officer at Vestiaire Collective | Lazada (Alibaba group) | Mercado Libre | Tiendamia | IBM
Las tres palancas reales del crecimiento digital
Cuando se observa el crecimiento desde esta perspectiva, la mayoría del impacto suele concentrarse en tres palancas.
Activación
La primera es la activación. Se trata del momento en que un usuario experimenta valor por primera vez dentro de un producto o servicio. Es el instante en que alguien entiende realmente por qué esa experiencia vale la pena.
En muchos casos, ese momento está lleno de fricciones invisibles: procesos de registro innecesarios, propuestas de valor poco claras, flujos de onboarding complejos o checkouts demasiado largos.
Si la activación no funciona bien, todo el sistema se resiente. El marketing necesita invertir más dinero para compensar esa fricción y la retención se vuelve más difícil porque el usuario nunca llegó a experimentar completamente el valor del producto.
Retención
La segunda palanca es la retención. No se trata simplemente de lograr que un usuario vuelva, sino de construir un hábito.
Muchas empresas confunden retención con promociones recurrentes. Pero la verdadera retención aparece cuando el usuario vuelve porque encuentra valor en la experiencia, no porque haya recibido un descuento puntual.
Comprender la retención implica identificar qué comportamientos predicen fidelidad, qué experiencias generan recurrencia y cómo acompañar a los usuarios a lo largo de su relación con la marca.
Monetización
La tercera palanca es la monetización. Aquí aparecen decisiones relacionadas con propensión de compra, recomendaciones de productos, cross-sell relevante, programas de fidelidad o incluso nuevos modelos como retail media.
Sin embargo, estas estrategias solo funcionan bien cuando se apoyan en una comprensión profunda del comportamiento real del usuario. De lo contrario, terminan convirtiéndose en ruido o en spam.
Activación, retención y monetización forman un sistema interdependiente. Por eso, mejorar una de estas dimensiones suele impactar sobre las otras.
Las empresas que logran escalar no tratan estas áreas como iniciativas aisladas, sino como partes de un mismo motor de crecimiento.
El rol central del comportamiento del usuario
Para que ese motor funcione correctamente es necesario entender qué están haciendo realmente los usuarios dentro del producto.
Las métricas de negocio como ingresos o conversiones son importantes. Sin embargo, muchas veces llegan demasiado tarde para explicar lo que está pasando.
Cuando una métrica aparece en el P&L, el comportamiento que la generó ya ocurrió.
Lo que permite comprender el sistema son las señales de comportamiento: qué pasos siguen las personas dentro del producto, en qué momentos abandonan un proceso, qué secuencias de acciones preceden a una compra o a un abandono.
Las herramientas de product analytics nacen precisamente para responder ese tipo de preguntas. Funnels, cohortes, análisis de journeys y experimentación permiten observar el producto no como una lista de funcionalidades, sino como un sistema dinámico de comportamientos.
Cuando una organización logra instrumentar correctamente ese comportamiento, empieza a aparecer claridad. Se vuelve posible identificar fricciones específicas, entender qué experiencias generan valor y diseñar mejoras que realmente impacten en el negocio.
Del insight a la acción
Comprender el comportamiento es solo el primer paso. Sin embargo, el siguiente desafío es actuar sobre ese comportamiento en el momento correcto.
Aquí aparece la orquestación de experiencias. No se trata simplemente de enviar campañas masivas, sino de intervenir en el journey del usuario cuando aparece una señal relevante.
Un recordatorio cuando alguien abandona un carrito, una recomendación personalizada basada en su comportamiento reciente o una experiencia contextual que facilita la siguiente acción.
Cuando esa orquestación está conectada con el comportamiento real del usuario, la experiencia deja de sentirse genérica. Empieza a percibirse como relevante, oportuna y personalizada.
El missing piece: el modelo operativo de growth
Incluso cuando existen datos y herramientas, muchas organizaciones siguen teniendo dificultades para mejorar sus resultados. El motivo suele ser organizacional.
El crecimiento sostenible rara vez es el resultado de un solo equipo. Es el resultado de un sistema de trabajo.
En muchas compañías, producto, marketing y negocio operan con lógicas distintas y métricas diferentes. Cada equipo optimiza su propio espacio, pero nadie está optimizando el sistema completo.
Por eso cada vez más empresas están adoptando lo que suele llamarse un operating model de growth: un modelo de trabajo donde producto, datos y marketing funcionan como partes de un mismo sistema de aprendizaje.
Las decisiones se priorizan en función del impacto esperado, los experimentos se diseñan para responder preguntas concretas y los resultados se convierten en conocimiento acumulativo. En lugar de operar con roadmaps rígidos o campañas aisladas, las organizaciones empiezan a trabajar con ciclos continuos de aprendizaje.
Cuando ese modelo funciona bien, el crecimiento deja de depender de esfuerzos puntuales y se convierte en un proceso sistemático de mejora.
Andrés Kloster – Founder & Chief Revenue Officer en Eleven
La nueva capa del descubrimiento: de SEO a GEO
El comportamiento del usuario no solo cambia dentro del producto. También está cambiando en la forma en que las personas descubren productos.
Durante años, gran parte del crecimiento en retail digital dependió de dominar el SEO tradicional: aparecer en los primeros resultados de Google para las búsquedas relevantes. Sin embargo, la aparición de asistentes basados en inteligencia artificial está empezando a modificar ese modelo.
Cada vez más usuarios hacen preguntas directamente a sistemas como ChatGPT, Perplexity o las nuevas experiencias de búsqueda con AI. En lugar de explorar una lista de resultados, reciben respuestas sintetizadas que citan algunas fuentes específicas.
Esto introduce una nueva dinámica: ya no se trata solo de posicionar una página en Google, sino de lograr que el contenido sea citable por los modelos de inteligencia artificial.
En ese contexto empieza a aparecer un nuevo concepto: GEO (Generative Engine Optimization).
Optimizar para estos sistemas implica crear contenido estructurado de manera que los modelos puedan entenderlo, resumirlo y citarlo. En retail y eCommerce esto suele tomar formas bastante concretas: comparativas entre productos, guías de selección, rankings de “top productos” y contenido informativo que ayude a responder preguntas reales de los usuarios.
El objetivo ya no es únicamente atraer tráfico. En muchos casos el tráfico puede incluso disminuir. Pero cuando el contenido logra posicionarse como fuente dentro de las respuestas de AI, la calidad de la demanda que llega suele ser mucho mayor.
AI como acelerador del crecimiento en retail
La inteligencia artificial también empieza a cambiar cómo se producen y escalan las operaciones de marketing y contenido.
En eCommerce, por ejemplo, la generación de contenido para páginas de producto (PDP), la creación de creatividades publicitarias o incluso la producción de contenido tipo UGC pueden escalar mucho más rápido utilizando AI.
Esto permite algo que antes era difícil: experimentar más rápido.
Equipos de marketing pueden probar múltiples variantes de contenido, creatividades o formatos de adquisición con costos mucho más bajos. Equipos de producto pueden generar contenido más rico para catálogos extensos. Y equipos de growth pueden iterar más rápido sobre qué mensajes realmente convierten.
En ese contexto, la inteligencia artificial no reemplaza la estrategia. Pero sí se convierte en un acelerador operativo para ejecutar y aprender a mayor velocidad.
Aprender más rápido que el mercado
En definitiva, el crecimiento sostenible en retail y eCommerce no depende únicamente de la tecnología, ni del marketing ni del producto por separado. Depende de la capacidad de una organización para aprender continuamente del comportamiento de sus usuarios.
Las empresas que avanzan más rápido suelen compartir un rasgo en común: han logrado construir un sistema que convierte comportamiento en aprendizaje y aprendizaje en decisiones.
Ese sistema combina tres capas fundamentales: la capacidad de comprender el comportamiento del usuario, la capacidad de actuar sobre ese comportamiento a través de experiencias relevantes y un modelo operativo que conecta todo eso con decisiones de negocio.
Cuando esas capas funcionan juntas, el crecimiento deja de depender de iniciativas aisladas y se convierte en un proceso continuo de mejora.
Y en un mercado donde la competencia es cada vez más intensa y las expectativas de los usuarios siguen subiendo, la ventaja competitiva más difícil de copiar no es una campaña ni una funcionalidad.
Es la capacidad de aprender más rápido que el resto del mercado.
