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Tendencias de personalización para la temporada alta: cómo captar la atención del cliente

Este artículo tiene 1 año de antigüedad
cliente
Personalización de la atención al cliente, tendencias 2025 - 2026

Nos acercamos a la recta final del año y el reto sigue siendo destacar en un mercado donde la atención del cliente es el bien más escaso. Pero 2025 marca un punto de inflexión: la personalización dejó de ser una promesa tecnológica para convertirse en el nuevo idioma del comercio digital. Este año, la temporada alta será predictiva o no será.

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Según Americas Market Intelligence (2024), el comercio electrónico en América Latina creció un 24% interanual y alcanza los US$ 769.000 millones en 2025, en tanto que las compras móviles ya representan más del 63% de las transacciones digitales. En este contexto, la personalización impulsada por IA —generativa y predictiva— dejó de ser un diferencial: es el motor del crecimiento.

Las empresas que anticipan la intención del cliente y adaptan en tiempo real sus precios, inventarios y contenidos capturan el mayor share de la demanda. Falabella aumentó un 30% sus conversiones al recomendar productos según historial y comportamiento. Mercado Libre optimiza la relevancia de sus anuncios con un modelo de IA propio que elevó un 25% el engagement. Y Liverpool, en México, redujo un 12% sus devoluciones gracias a un sistema de recomendaciones basadas en clima, estilo y contexto.

El Retail Trends Watch 2025 de eMarketer confirma que combinar IA generativa con predictiva mejora la precisión de los modelos de demanda y eleva la rentabilidad entre 15% y 40%. En otras palabras, las marcas que escuchan, predicen y responden en tiempo real ya no dependen del descuento para fidelizar: construyen confianza a través de relevancia.

Si 2025 fue el año en que la personalización aprendió a hablar, 2026 será el año en que aprenda a razonar. La llegada de la “IA unificada” —que integra analítica, predicción, generación y criterio humano— redefine cómo entendemos la experiencia del cliente. No se trata solo de algoritmos que adivinan, sino de sistemas que interpretan contexto y propósito, ajustando mensajes con sensibilidad cultural y coherencia de marca.

Para alcanzar esa madurez hacen falta tres pilares: Gobernanza de datos, porque la confianza es la nueva moneda digital; orquestación inteligente, integrando todos los canales en un mismo “cerebro predictivo”; y colaboración aumentada, en la que humanos y máquinas trabajan en flujo continuo y el criterio estratégico convierte cada output en una decisión de valor.

En este modelo de Flywheel Retail 4.0, los datos alimentan a la IA, la IA optimiza decisiones y las decisiones generan impacto medible. Las métricas evolucionan hacia indicadores de confianza y valor incremental como el iROAS o el N2B, que distinguen ruido de resultados reales. Medir clics ya no alcanza: lo que importa es cuánto valor nuevo se crea en cada interacción.

La gamificación también gana terreno. Cadenas como Éxito o Cencosud integran misiones digitales que premian hábitos sostenibles y mejoran la canasta promedio. Los programas de lealtad dejan de entregar puntos y comienzan a diseñar comportamientos: elegir envíos agrupados, combinar productos de mayor margen o reducir devoluciones. La IA convierte el juego en estrategia.

Como señala el informe AI Trends 2025, el 65% de las empresas prioriza la privacidad y seguridad al elegir soluciones de IA. Personalizar sin propósito es automatizar el ruido. Por eso, medir con criterio —entendiendo el impacto económico y humano de cada decisión— es la clave para diferenciarse en la temporada alta.

Al final del día, el mayor diferencial no será el precio ni el producto, sino la capacidad de entender a cada cliente como si fuera el único.

*Presidente del eCommerce Institute

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