• La analítica permite a las empresas conectar la información del cliente con otros elementos clave del negocio, como el inventario, explican especialistas de SAS.
• Añaden que hoy, los consumidores, esperan que las empresas y comercios les conozcan y les hablen de manera personalizada.

14 de julio de 2026. En pocos años, comprar por internet pasó de generar dudas entre muchos consumidores a convertirse en una práctica cada vez más cotidiana. La pandemia aceleró este cambio y obligó tanto a empresas como a plataformas digitales a mejorar sus servicios para ofrecer experiencias más seguras, confiables y personalizadas.

Antes del confinamiento, muchas personas todavía tenían reservas sobre el comercio electrónico. Por ejemplo, temían que los productos no llegaran, que los pagos no fueran seguros o que no existieran garantías si la compra no cumplía con sus expectativas.

Precisamente, Argyris Velázquez, Senior Account Executive para Customer Intelligence de SAS para América Latina, explicó que “antes de la pandemia el ecommerce ya existía, pero muchas personas todavía desconfiaban. Poco a poco la gente empezó a explorar más. Primero fueron productos básicos, pero luego comenzaron a comprar otros artículos como ropa, tecnología o productos para el hogar”.

Al mismo tiempo, datos de NielsenIQ (NIQ), señalaron que el aumento de plataformas digitales y servicios de entrega también empezaron a facilitar que los consumidores experimentaran nuevas formas de compra y descubrieran productos o negocios que antes no conocían e incluso se consolidaran como una estrategia de ahorro. Esto porque las ventas en línea se realizan aproximadamente a un 17% menor precio en comparación con la tienda física, con promociones y descuentos siendo el atributo principal de compra, añade el informe de NIQ.

Velázquez comentó que, a medida que los consumidores comenzaron a utilizar plataformas digitales, el comercio electrónico también empezó a apoyarse cada vez más en el análisis de datos para entender el comportamiento de los usuarios y mejorar la experiencia de compra.

“Las plataformas empezaron a analizar el comportamiento de los usuarios, por ejemplo, qué productos buscaban, qué compraban con mayor frecuencia o qué dejaban en el carrito. Con esa información se pueden ofrecer recomendaciones mucho más personalizadas”, señaló el especialista de SAS.

Añadió que, en este sentido, el uso de datos también ha permitido a las empresas de Retail identificar patrones de consumo, anticipar necesidades y ofrecer productos que realmente se ajusten a los intereses de cada cliente. Además, el análisis de información no se limita únicamente a lo que una persona compra, sino que también permite entender con mayor profundidad sus hábitos y preferencias.

“Hoy no se trata solo de tener datos, sino de utilizarlos de manera inteligente. Las empresas de Retail pueden analizar cuántas veces una persona vuelve a la página, qué productos compra con mayor frecuencia o qué cosas podría necesitar en el futuro”, explicó Velázquez.

Agrega que esto abre la puerta a nuevas estrategias de fidelización para los comercios, como programas de suscripción, recomendaciones personalizadas o promociones dirigidas a clientes específicos. De hecho, el experto de SAS afirma que hoy los consumidores esperan que las empresas los conozcan y les hablen de manera personalizada. “Ya no se trata solo de vender un producto, sino de entender qué le interesa a cada persona”, afirmó.

Conectar la información de cliente con elementos claves del negocio

La analítica de datos también ofrece otras posibilidades para las empresas. Un ejemplo de ello es conectar la información del cliente con otros elementos clave del negocio, como el inventario, las categorías de productos y las tendencias del mercado.

No obstante, también existen desafíos por superar, como lo es la calidad de datos. Muchas empresas tienen información, pero no siempre está organizada o estructurada de manera que pueda analizarse fácilmente.

“No es lo mismo tener datos dispersos en diferentes archivos o sistemas que contar con una plataforma que permita analizarlos de manera integrada”, amplía el experto de SAS.

Otro desafío es la fragmentación tecnológica. Muchas organizaciones utilizan múltiples plataformas para distintas funciones como análisis de datos, segmentación de clientes, automatización de campañas o creación de contenido.

Esto puede generar dificultades para compartir información entre sistemas y aprovechar todo el potencial de los datos. Por eso, una de las prioridades actuales es centralizar la información y contar con herramientas que permitan conectar diferentes fuentes de datos de manera eficiente.

Además, estas herramientas deben ser accesibles para los equipos de negocio, no solo para especialistas técnicos. Velázquez mencionó que la idea es que las áreas de marketing o ventas puedan reaccionar rápidamente ante tendencias u oportunidades de mercado.

Transformación del sector Retail

Para avanzar en el proceso de transformación en el sector Retail, SAS ofreció varias recomendaciones:

• Asegurar una buena gestión de los datos. Es fundamental contar con información clara, organizada y accesible.
• Adoptar plataformas tecnológicas que permitan integrar diferentes fuentes de información y facilitar el análisis.
• Apostar por herramientas que simplifiquen el uso de la analítica y la inteligencia artificial para los equipos de negocio. La tecnología debe ayudar a tomar decisiones más rápidas y efectivas, especialmente en momentos donde las oportunidades del mercado cambian con mucha velocidad.

Para Velázquez, una de las principales tendencias que se apreciarán en el mercado del Retail será la integración de la inteligencia artificial con distintos dispositivos y servicios del día a día.

“Hoy ya existen electrodomésticos inteligentes, como refrigeradores que pueden registrar los productos que hay dentro. En el futuro veremos una mayor conexión entre esos dispositivos y los servicios de compra. Por ejemplo, un sistema podría detectar que ciertos alimentos están por acabarse y sugerir automáticamente su reposición o incluso realizar el pedido de forma automática”, concluyó el Senior Account Executive para Customer Intelligence de SAS para América Latina.