Mercado Negro entrevistó a Cristina Puma, directora de Innovación de Making Connexion, quien explicó que la inteligencia artificial ahora incluso prioriza marcas antes de que el consumidor siquiera interactúe con ellas.
El Commerce Loop ha evolucionado desde los modelos tradicionales de marketing, integrando al consumidor en el centro del proceso. Los datos recaudados son aprovechados en tiempo real, por medio de inteligencia artificial (IA).
De esa manera, las decisiones de compra están menos guiadas por publicidad tradicional. Para comprender el impacto del Commerce Loop, Mercado Negro entrevistó a Cristina Puma, directora de Innovación de Making Connexion, quien explicó que la IA ahora incluso prioriza marcas antes de que el consumidor siquiera interactúe con ellas.
1. ¿Qué es el Commerce Loop y en qué se diferencia del embudo de ventas tradicional?
El Commerce Loop es un modelo donde el embudo funciona como un ciclo continuo, de manera que cada interacción con el cliente genera información que contribuye a mejorar la siguiente experiencia. A diferencia del embudo tradicional, que termina en la compra, el Commerce Loop es circular: descubrir, interactuar, comprar y volver.
Hoy los recorridos de compra ya no son lineales. Los consumidores entran y salen de distintos puntos de contacto y los algoritmos van ajustando la experiencia en función de su comportamiento. Las plataformas permiten medir la interacción y la caída, aprendiendo de cada fase del ciclo. Ahora las marcas que crecen más rápido no son las que hacen más campañas, sino las que aprenden más rápido de sus clientes.
2. ¿Cuál es el papel que cumple la IA en su modelo?
La IA es el motor del Commerce Loop porque impulsa al sistema a estar en constante aprendizaje. Los algoritmos analizan comportamientos, predicen intereses y ajustan recomendaciones, anuncios y contenidos en tiempo real.
Gracias a la IA, el marketing deja de ser una serie de acciones aisladas y se convierte en un sistema adaptativo que mejora con cada interacción, mediante la interpretación de patrones. Sin embargo, hay que considerar un reto importante: si la personalización no es relevante o se percibe como invasiva, puede generar rechazo hacia la marca.
3. ¿Cómo permite la IA transformar datos dispersos en experiencias de compra más personalizadas y continuas?
La IA, a través de plataformas de CRM o middlewares, conectan datos que normalmente están separados: búsquedas, redes sociales, compras previas o navegación para entender mejor al cliente y ofrecerle experiencias más relevantes. Los sistemas de recomendación funcionan como un circuito de retroalimentación: las decisiones del usuario alimentan el algoritmo y el algoritmo ajusta la experiencia siguiente.
Cuando funciona bien, la marca parece entender al cliente. Cuando funciona mal, el usuario siente que la marca no lo conoce en absoluto. Esto es muy importante, porque una estrategia mal aplicada puede saturar a un usuario.
4. ¿Qué estrategias pueden emplear las marcas para ser mejor percibidas por el algoritmo?
En la actualidad, las marcas deben ser relevantes tanto para las personas como para los sistemas de recomendación. Los algoritmos tienden a favorecer marcas que generan señales claras de valor, como contenido útil y específico, buenas reseñas y recomendaciones, interacción constante y experiencias consistentes.
No obstante, la tecnología no reemplaza la marca. La reputación, la coherencia y el reconocimiento siguen siendo factores clave para avanzar en el recorrido de compra. Por más televisores que una persona vea en una oferta, cuando deba entrar en la fase de consideración, escogerá posiblemente la marca que tenga en casa o la que su familia usa.
5. ¿Cuáles son algunas fallas recurrentes de las marcas?
En la práctica, muchos recorridos fallan cuando los algoritmos no interpretan bien el contexto del usuario. El desafío no es solo usar IA, sino diseñar recorridos que realmente tengan sentido para las personas.
Por ejemplo, una compra única mal interpretada: una persona adquiere un terno para un matrimonio y durante meses sigue recibiendo anuncios de trajes. El sistema no entiende que era una compra puntual y la experiencia se vuelve molesta. Otro caso es el retargeting agresivo, que ocurre cuando un cliente visita una tienda online sin comprar y recibe anuncios constantemente. En lugar de incentivar el consumo, ello puede provocar abandono de la marca.
6. ¿Qué métricas deberían priorizar las marcas para medir el éxito de un Commerce Loop potenciado por IA?
En un Commerce Loop las métricas más importantes no son sólo las conversiones sino la continuidad de la relación. Las marcas deberían mirar especialmente: la recompra, la retención, valor del cliente en el tiempo, frecuencia de interacción, engagement con recomendaciones.
En ese sentido, plataformas de CRM te pueden dar indicadores de acuerdo a cada modelo de negocio. Si el sistema funciona bien, cada cliente debería generar más valor con el tiempo y el costo de adquisición debería disminuir.
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