{"id":7215,"date":"2026-03-06T11:08:48","date_gmt":"2026-03-06T14:08:48","guid":{"rendered":"https:\/\/minders.io\/?p=7215"},"modified":"2026-03-06T11:08:48","modified_gmt":"2026-03-06T14:08:48","slug":"retail-y-ecommerce-crecimiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/minders.io\/es\/retail-y-ecommerce-crecimiento\/","title":{"rendered":"El verdadero motor del crecimiento en Retail y eCommerce"},"content":{"rendered":"

Este art\u00edculo surge de las conversaciones del Retail y eCommerce Minders Meetup \u2013 Buenos Aires<\/strong>, un encuentro donde Joaqu\u00edn Bossi\u00e9<\/a>, Gonzalo Oliva Velez<\/a> y Andr\u00e9s Kloster<\/a><\/strong> compartieron c\u00f3mo est\u00e1 cambiando el crecimiento en retail y eCommerce: desde construir productos que escalen hasta usar datos, AI y customer journeys para convertir tr\u00e1fico en clientes fieles.<\/h3>\n

C\u00f3mo conectar producto, datos y experiencia para escalar<\/strong><\/h2>\n

El crecimiento en retail y eCommerce nunca tuvo tanto potencial. Tampoco fue tan dif\u00edcil de sostener.<\/p>\n

Muchas empresas invierten m\u00e1s en marketing, lanzan nuevas funcionalidades y env\u00edan m\u00e1s campa\u00f1as. El esfuerzo aumenta, pero los resultados no siempre acompa\u00f1an. El problema no suele ser la falta de trabajo, sino algo m\u00e1s profundo: c\u00f3mo las organizaciones aprenden \u2014o no\u2014 del comportamiento de sus usuarios.<\/p>\n

Entender esa diferencia es lo que separa a los equipos que simplemente operan de los que realmente escalan.<\/p>\n

El crecimiento sostenible en digital rara vez depende de hacer m\u00e1s cosas. Depende de construir un sistema que aprenda continuamente del comportamiento de los usuarios.<\/strong><\/p>\n

Por qu\u00e9 crecer en digital se volvi\u00f3 m\u00e1s dif\u00edcil<\/h1>\n

Durante mucho tiempo el crecimiento digital parec\u00eda relativamente sencillo de explicar. Si una empresa quer\u00eda vender m\u00e1s online, el camino estaba bastante claro: invertir m\u00e1s en adquisici\u00f3n de tr\u00e1fico, optimizar la conversi\u00f3n del sitio y lanzar nuevas funcionalidades en el producto. El marketing tra\u00eda usuarios, el producto mejoraba la experiencia y el CRM se encargaba de reactivar a quienes no volv\u00edan.<\/p>\n

Ese modelo funcion\u00f3 durante a\u00f1os. Sin embargo, en muchas compa\u00f1\u00edas hoy empieza a mostrar sus l\u00edmites.<\/strong><\/p>\n

Con el tiempo empieza a aparecer un patr\u00f3n bastante frustrante: las empresas adquieren usuarios, pierden usuarios y luego vuelven a adquirirlos cada vez m\u00e1s caro. El esfuerzo aumenta, el presupuesto crece, pero el crecimiento no escala al mismo ritmo. Mientras tanto, el margen se comprime y la sensaci\u00f3n interna es que todos est\u00e1n trabajando m\u00e1s, pero los resultados no mejoran de manera proporcional.<\/p>\n

El problema rara vez es la falta de trabajo. En la mayor\u00eda de las organizaciones sobra esfuerzo. Sin embargo, la causa suele ser m\u00e1s sutil: la ilusi\u00f3n de control.<\/strong><\/p>\n

\"retail

Joaqu\u00edn Bossi\u00e9<\/a> – Co-founder & CRO en Minders<\/p><\/div>\n

La ilusi\u00f3n de ser data-driven<\/h3>\n

Muchas compa\u00f1\u00edas creen que por tener dashboards, reportes de marketing, m\u00e9tricas de ventas y campa\u00f1as activas ya son organizaciones realmente data-driven. En la pr\u00e1ctica, lo que aparece es otra cosa.<\/p>\n

Muchas organizaciones tienen datos. Lo que no siempre tienen es aprendizaje.<\/p>\n

Hay m\u00e9tricas, pero no necesariamente decisiones mejores. Hay actividad, pero no necesariamente impacto.<\/p>\n

Cuando los equipos trabajan pero el sistema no aprende<\/h3>\n

Una escena bastante com\u00fan en empresas de retail digital ayuda a ilustrarlo. Es lunes a la ma\u00f1ana y comienza la reuni\u00f3n semanal de performance. Marketing explica que aument\u00f3 el presupuesto de adquisici\u00f3n, pero el ROAS cay\u00f3. El equipo de producto comenta que se lanzaron nuevas funcionalidades, aunque la activaci\u00f3n no mejor\u00f3 demasiado. Desde CRM se muestra que se enviaron m\u00e1s campa\u00f1as, pero el churn apenas se movi\u00f3. El equipo de data intenta explicar lo que est\u00e1 pasando, aunque muchas veces aparecen problemas de instrumentaci\u00f3n, eventos incompletos o fuentes que no est\u00e1n bien alineadas.<\/p>\n

En alg\u00fan momento de la conversaci\u00f3n alguien suele decir que el pr\u00f3ximo paso deber\u00eda ser implementar personalizaci\u00f3n con inteligencia artificial.<\/p>\n

Todos asienten. Pero pocas veces est\u00e1 claro qu\u00e9 significa realmente eso en el negocio concreto de la empresa.<\/p>\n

Cada equipo est\u00e1 haciendo su trabajo. Marketing ejecuta campa\u00f1as, producto entrega funcionalidades, CRM dise\u00f1a comunicaciones y data intenta explicar lo que sucede. Sin embargo, el sistema completo no necesariamente aprende.<\/p>\n

Producto mide uso. Marketing mide campa\u00f1as. El negocio mide ventas. Pero cuando esas tres capas no est\u00e1n conectadas entre s\u00ed, mejorar el resultado se vuelve extraordinariamente dif\u00edcil.<\/p>\n

Como resultado, las organizaciones terminan optimizando partes aisladas del sistema sin entender completamente qu\u00e9 comportamientos del usuario est\u00e1n moviendo realmente el negocio.<\/p>\n

El resultado es que muchas empresas operan con una enorme cantidad de actividad, pero con relativamente poco aprendizaje acumulado.<\/p>\n

Ese es uno de los grandes desaf\u00edos del crecimiento digital contempor\u00e1neo.
Y resolverlo implica cambiar la forma en que las organizaciones entienden el crecimiento.<\/p>\n

El cambio de paradigma: de actividad a aprendizaje<\/h1>\n

Las compa\u00f1\u00edas que logran escalar de manera sostenida suelen operar con una l\u00f3gica distinta.<\/p>\n

En esencia, el crecimiento termina pareci\u00e9ndose m\u00e1s a un sistema de aprendizaje que a un plan de marketing.\u00a0Crecen porque aprenden m\u00e1s r\u00e1pido qu\u00e9 cosas funcionan.<\/p>\n

Ese aprendizaje se construye a partir de un loop relativamente simple pero extremadamente poderoso: formular hip\u00f3tesis, ejecutar experimentos, aprender del resultado y escalar lo que funciona. Cuando ese ciclo se repite con velocidad y disciplina, cada iteraci\u00f3n mejora la siguiente. El sistema empieza a acumular conocimiento sobre el comportamiento real de los usuarios.<\/p>\n

En ese contexto, el objetivo ya no es simplemente producir m\u00e1s actividad, sino mejorar la calidad de las decisiones.<\/p>\n

La diferencia puede parecer sutil, pero cambia profundamente la forma en que trabajan las organizaciones. En lugar de preguntarse qu\u00e9 funcionalidades deber\u00edan lanzar o qu\u00e9 campa\u00f1as deber\u00edan enviar, los equipos empiezan a preguntarse qu\u00e9 comportamientos necesitan entender mejor y qu\u00e9 experimentos deber\u00edan correr para aprender algo relevante.<\/p>\n

Las empresas que logran construir ese tipo de sistema desarrollan una ventaja competitiva muy dif\u00edcil de copiar: la velocidad de aprendizaje.<\/strong><\/p>\n

\"retail

Gonzalo Oliva Velez<\/a> – Product & Engineering Advisor on E-commerce | Ex Chief Product Officer at Vestiaire Collective | Lazada (Alibaba group) | Mercado Libre | Tiendamia | IBM<\/p><\/div>\n

Las tres palancas reales del crecimiento digital<\/h1>\n

Cuando se observa el crecimiento desde esta perspectiva, la mayor\u00eda del impacto suele concentrarse en tres palancas.<\/p>\n

Activaci\u00f3n<\/h2>\n

La primera es la activaci\u00f3n. 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 qu\u00e9 esa experiencia vale la pena.<\/p>\n

En muchos casos, ese momento est\u00e1 lleno de fricciones invisibles: procesos de registro innecesarios, propuestas de valor poco claras, flujos de onboarding complejos o checkouts demasiado largos.<\/p>\n

Si la activaci\u00f3n no funciona bien, todo el sistema se resiente. El marketing necesita invertir m\u00e1s dinero para compensar esa fricci\u00f3n y la retenci\u00f3n se vuelve m\u00e1s dif\u00edcil porque el usuario nunca lleg\u00f3 a experimentar completamente el valor del producto.<\/p>\n

Retenci\u00f3n<\/h2>\n

La segunda palanca es la retenci\u00f3n. No se trata simplemente de lograr que un usuario vuelva, sino de construir un h\u00e1bito.<\/p>\n

Muchas empresas confunden retenci\u00f3n con promociones recurrentes. Pero la verdadera retenci\u00f3n aparece cuando el usuario vuelve porque encuentra valor en la experiencia, no porque haya recibido un descuento puntual.<\/p>\n

Comprender la retenci\u00f3n implica identificar qu\u00e9 comportamientos predicen fidelidad, qu\u00e9 experiencias generan recurrencia y c\u00f3mo acompa\u00f1ar a los usuarios a lo largo de su relaci\u00f3n con la marca.<\/p>\n

Monetizaci\u00f3n<\/h2>\n

La tercera palanca es la monetizaci\u00f3n. Aqu\u00ed aparecen decisiones relacionadas con propensi\u00f3n de compra, recomendaciones de productos, cross-sell relevante, programas de fidelidad o incluso nuevos modelos como retail media.<\/p>\n

Sin embargo, estas estrategias solo funcionan bien cuando se apoyan en una comprensi\u00f3n profunda del comportamiento real del usuario. De lo contrario, terminan convirti\u00e9ndose en ruido o en spam.<\/p>\n

Activaci\u00f3n, retenci\u00f3n y monetizaci\u00f3n forman un sistema interdependiente. Por eso, mejorar una de estas dimensiones suele impactar sobre las otras.<\/p>\n

Las empresas que logran escalar no tratan estas \u00e1reas como iniciativas aisladas, sino como partes de un mismo motor de crecimiento.<\/p>\n

Gu\u00eda de inspiraci\u00f3n para el comercio minorista<\/a><\/p><\/blockquote>\n