El Retail Media se ha convertido en una de las palancas de crecimiento más potentes en el comercio electrónico de belleza en Europa. Los compradores están trasladando sus rutinas de cuidado de la piel al entorno online y buscan soluciones en Amazon, farmacias especializadas y retailers de belleza. Por otro lado, las marcas de cosmética están atrapadas en una batalla cada vez más competitiva por la visibilidad digital. Los productos patrocinados, las marcas patrocinadas y los formatos de display configuran ahora lo que los consumidores ven, en lo que hacen clic y, en última instancia, lo que compran. En un sector valorado en cerca de 120.000 millones de euros, la forma en que las marcas aparecen en el Digital Shelf ya no es una preocupación táctica. Es un motor fundamental de crecimiento, rentabilidad y cuota de mercado.

En este contexto, ha surgido una pregunta estratégica fundamental para los equipos de marketing y comercio electrónico:

¿Cuánto se debe invertir en medios pagados para mantener la visibilidad y en qué momento esa inversión se vuelve ineficiente?

Los analistas esperan que el Retail Media represente algo más de una quinta parte del gasto publicitario digital mundial en 2025, mientras que muchas marcas de gran consumo ya destinan alrededor de una cuarta parte o un tercio de sus presupuestos digitales a canales de Retail Media. Las marcas de salud y belleza se sitúan a menudo en el extremo superior de ese rango, lo que refleja el enfoque en el rendimiento y la intensa competencia de la categoría.

A medida que las redes de Retail Media escalan gracias a los datos first-party de los retailers y a la demanda de las marcas de un rendimiento medible y centrado en la conversión, la línea entre la inversión necesaria y la disminución de los rendimientos es cada vez más difícil de definir. En el sector de la cosmética, donde la competencia por el espacio físico en las estanterías se ha traducido plenamente en competencia por la ubicación digital, la tensión entre la visibilidad pagada y la orgánica es especialmente pronunciada.

Cómo analiza el Benchmark el Retail Media en cosmética

La sección de Retail Media de este benchmark analiza la actividad publicitaria pagada que las marcas despliegan dentro de los sitios de los retailers y en marketplaces. Considera tanto la frecuencia con la que aparece una marca gracias a los emplazamientos pagados (cuota de pago) como la frecuencia con la que aparece orgánicamente (cuota orgánica).

El Ratio de Dependencia de Pago compara el nivel de inversión pagada con la visibilidad total. Un ratio alto destaca a las marcas que gastan mucho para asegurar una presencia modesta. Un ratio bajo indica que el valor orgánico y el contenido están haciendo gran parte del trabajo, actuando la publicidad pagada como un acelerador en lugar de como el motor principal.

Los datos son del tercer trimestre de 2025 y cubren 12 marcas líderes en cosmética europea. Los resultados se desglosan por país y por retailer, con un enfoque particular en Amazon y especialistas seleccionados: Primor (España), Douglas (Italia), Boots (Reino Unido) y Easypara (Francia).

Mientras que el primer artículo de esta serie se centró en la visibilidad orgánica en el Digital Shelf, esta segunda entrega profundiza en la cuota pagada frente a la orgánica, las estrategias de inversión, las dinámicas de eficiencia y las brechas estratégicas que están configurando la próxima fase de la competencia en el Retail Media de cosmética en Europa.

Patrones de inversión por país: Del «pagar para competir» del Reino Unido al sesgo orgánico de Francia

Uno de los hallazgos más llamativos del informe es la enorme variación que existen en la forma en que las marcas distribuyen sus recursos entre medios pagados y visibilidad orgánica en los 4 mercados europeos estudiados. Los datos revelan un claro gradiente en la intensidad de medios pagados. Reino Unido destaca como el país más dependiente del pago, con una cuota de pago promedio del 15,74% entre las marcas. Italia le sigue con un 12,73%, luego España con un 8,72%, mientras que Francia sigue siendo el mercado más orgánico con un 7,05%.

Este gradiente refleja las mismas dinámicas competitivas observadas en el Digital Shelf. En el Reino Unido, los altos niveles de actividad pagada crean un entorno de «pagar para competir» donde los emplazamientos patrocinados actúan como una entrada más que como un diferenciador. Incluso las marcas que suelen inclinarse por lo orgánico, como Vichy o Nivea, aumentan drásticamente su mix de pago cuando operan en el Retail Media británico.

Italia muestra una dependencia similar pero ligeramente inferior, con muchas marcas utilizando medios pagados para asegurar visibilidad dentro de un ecosistema de retailers fragmentado. España, por el contrario, demuestra un enfoque más equilibrado. Algunas marcas, como Olay y Nivea, invierten agresivamente, mientras que otras mantienen una presencia casi totalmente orgánica. Francia va más allá en esa dirección; el gasto limitado en Retail Media se alinea con el dominio de las marcas de farmacia de larga tradición y una fuerte base orgánica construida durante décadas de credibilidad offline.

Para los equipos internacionales de belleza, estas diferencias significan que la misma estrategia de pago no se puede desplegar uniformemente. Las asignaciones presupuestarias y las expectativas de retorno deben calibrarse por país.

Arquetipos de marca: Estrategias distintas de pago vs. orgánico

El informe revela una clara segmentación de la estrategia de marca alineada con el posicionamiento del producto y las características de la categoría. Comprender estos arquetipos proporciona información útil para las marcas que están considerando sus niveles de inversión en medios pagados.

Marcas de dermocosmética y farmacia: Dependientes de los medios pagados

Las marcas posicionadas en el segmento de dermocosmética y farmacia muestran una dependencia consistentemente mayor de los medios pagados en todos los mercados. Estas incluyen a Neutrogena (14,72% de cuota de pago media global), Olay (14,02%) y Vichy (13,89%). Este patrón refleja dinámicas de categoría donde la visibilidad pagada a menudo funciona como un requisito indispensable: los consumidores acostumbrados a buscar productos de cuidado de la piel funcionales y eficaces en entornos minoristas competitivos esperan que los resultados patrocinados ocupen posiciones destacadas.​

Además, estas marcas a menudo compiten contra un amplio abanico de opciones de dermocosmética. Esto requiere inversión pagada para defender y expandir la presencia en el lineal. El perfil de inversión sugiere que en esta categoría, la presencia orgánica por sí sola —por muy bien optimizada que esté— tiene un peso insuficiente para competir eficazmente contra marcas dispuestas a pujar agresivamente por palabras clave de alta intención.

Marcas de gran consumo y lideradas por su valor de marca: Cimientos orgánicos

Por el contrario, las marcas mundialmente reconocidas con un valor de marca y herencia establecidos demuestran menores dependencias de pago. L’Oréal Paris registra una cuota de pago media global de solo el 5,31%, y Garnier alcanza el 8,46%. Los ratios más bajos reflejan el peso considerable de los factores orgánicos para las marcas de gran consumo. La profundidad del contenido, la calidad de las reseñas, la prueba social y la conciencia del consumidor impulsan la visibilidad independientemente del apoyo pagado.​

Marcas nicho y regionales: Perfiles altamente polarizados

Las marcas más pequeñas o con un enfoque más regional exhiben la gama más amplia de estrategias de pago. Cantabria Labs invierte recursos pagados mínimos a nivel global (1,30% de media) pero logra un 11,80% de visibilidad en su mercado local (España) a través de la fuerza orgánica, demostrando el poder del valor de marca local. Sesderma registra una inversión pagada prácticamente nula (0,09% de media) y muestra un rendimiento débil en todos los mercados. Refleja una elección estratégica de competir exclusivamente en factores orgánicos. O, más probablemente, recursos insuficientes para la inversión en medios pagados en entornos altamente competitivos.​

Dónde invierten las marcas de cosmética: Amazon, especialistas y formatos publicitarios

Amazon es el motor central del Retail Media en cosmética. Alrededor de la mitad de todo el gasto fluye hacia los emplazamientos publicitarios en Amazon, subrayando su importancia tanto para la escala como para la conversión. Primor, Douglas y Boots forman un segundo nivel de inversión, capturando porciones significativas pero mucho más pequeñas del gasto. Easypara en Francia recibe un presupuesto mínimo, lo cual es consistente con la tendencia orgánica más amplia de ese país.

Esta distribución revela una doble realidad. Amazon concentra el performance media, donde las marcas persiguen conversiones a gran escala en la parte inferior del embudo. Los retailers especialistas, por otro lado, juegan un papel crucial en la configuración de la percepción de marca y la categoría dentro de sus mercados locales, incluso si el gasto allí es menor. Por ejemplo, Primor sigue siendo fundamental para la belleza en España, Douglas para el prestigio italiano y Boots para la credibilidad del cuidado de la piel en el Reino Unido.

Una tendencia similar aparece en los formatos publicitarios. Los productos patrocinados (Sponsored Products) representan aproximadamente el 59% de la inversión, superando con creces a las marcas patrocinadas (alrededor del 18%), el display patrocinado (alrededor del 14%) y el vídeo patrocinado (algo más del 8%). Los anunciantes de cosmética favorecen los emplazamientos que tienen un impacto directo en el ranking y la conversión, a menudo en páginas de listado de productos donde los compradores están tomando decisiones finales.

La desventaja de esta configuración es una inversión insuficiente en tácticas para la parte superior y media del embudo (especialmente vídeo) que podrían impulsar la conciencia, la educación y la preferencia a largo plazo por líneas más complejas o premium. Muchas marcas están concentrando su presupuesto en el rendimiento inmediato a expensas de construir la demanda futura.

Análisis de eficiencia: El Ratio de Dependencia de Pago

Uno de los insights más reveladores del estudio es el Ratio de Dependencia de Pago, una métrica que compara la cuota de visibilidad pagada a través de publicidad contra la visibilidad total alcanzada. Cuando este ratio es alto, las marcas están pagando desproporcionadamente por la visibilidad; cuando es bajo, los fundamentos orgánicos están haciendo el trabajo pesado y los medios pagados actúan como un acelerador.​

Alta dependencia: La señal de alerta sobre la eficiencia

Ciertas combinaciones de marca y mercado muestran una ineficiencia alarmante. Vichy en el Reino Unido destaca como el ejemplo más evidente. Invierte el 33,33% del presupuesto en Retail Media pero logra solo un 5,52% de visibilidad total. Esto crea un ratio de dependencia de 6,04x, claro indicativo de una grave desalineación entre el gasto y los resultados.​

Los impulsores comunes de altos ratios de dependencia incluyen:

• Páginas de detalle de producto pobres: Contenido insuficiente, atributos que faltan o imágenes de mala calidad que no logran convertir el tráfico pagado en visibilidad sostenida.
• Reseñas y valoraciones escasas: Velocidad de reseñas limitada o reciente que reduce el peso algorítmico y la confianza del comprador.
• Targeting desalineado: Palabras clave amplias o emplazamientos que generan impresiones pero no conversiones, inflando el gasto mientras diluyen la eficiencia.
• Sobrepuja competitiva: Competencia excesiva por palabras clave de marca o categoría que impulsa los CPC más allá de los umbrales racionales de ROI.

Alta eficiencia: La palanca del orgánico

Por el contrario, varias combinaciones de marca y mercado demuestran una eficiencia excepcional. Cantabria Labs logra un 11,80% de visibilidad en España con solo un 0,45% de inversión pagada (ratio de 0,03x), indicando que el valor de lo orgánico impulsa la gran mayoría de la visibilidad. Garnier en España muestra una eficiencia similar: 18,54% de visibilidad total con solo un 3,88% de cuota de pago (ratio de 0,21x). Weleda en el Reino Unido, a pesar de una sustancial cuota de pago del 20,59%, convierte esto en una notable visibilidad total del 27,71% (ratio de 0,74x) debido a fundamentos orgánicos fuertes que amplifican la inversión pagada.​

Estos líderes en eficiencia comparten características comunes:

• Contenido de producto rico: Descripciones detalladas, múltiples atributos e información completa alineada con las taxonomías del retailer.
• Perfiles de reseñas sólidos: Reseñas abundantes, recientes y auténticas que generan peso algorítmico y confianza del consumidor.
• Cobertura de palabras clave precisa: Targeting de términos de alta intención y menor competencia donde la inversión pagada ofrece un impacto excepcional.
• Valor de marca sólido: Reconocimiento de marca establecido y familiaridad del consumidor que reducen la carga sobre los medios pagados para impulsar el descubrimiento.

El problema del punto ciego: Cero pago, cero visibilidad

Una conclusión fundamental del análisis se refiere a las marcas que no realizan ninguna inversión pagada en mercados específicos. Sesderma, Cantabria Labs y Bella Aurora registran un 0% de cuota de pago en varios países (notablemente Francia y el Reino Unido), resultando en un 0% de visibilidad total en esos mercados.​

Este patrón revela una dinámica de mercado fundamental. En entornos altamente competitivos y de alta fricción, la visibilidad orgánica por sí sola no puede levantar una marca desde cero. Sin una inversión pagada inicial para generar impresiones y tráfico, incluso los fundamentos orgánicos de alta calidad permanecen invisibles. El remedio requiere un enfoque por etapas. Inversión inicial mínima centrada en los SKUs líderes y palabras clave localizadas de alta intención con competencia manejable. A la vez, inversión inmediata en fortalecimiento orgánico (enriquecimiento de contenido, siembra de reseñas y valoraciones, y optimización de datos estructurados) para que la inversión pagada temprana se convierta en visibilidad orgánica sostenible.

Conclusiones clave y puntos estratégicos para las marcas de cosmética

Principales aprendizajes del estudio

El benchmark de flipflow apunta a varias verdades estructurales que configuran la competencia para las marcas de cosmética en Europa. El liderazgo de mercado, en primer lugar, no es uniforme ni está impulsado puramente por el presupuesto. Las marcas que dominan la visibilidad en el Digital Shelf en un país determinado no siempre son las que más invierten en medios de pago. Algunas superan a otras a través de un fuerte valor orgánico y ejecución de contenido; otras dependen en gran medida del gasto táctico. Definir el equilibrio correcto entre estas palancas tanto a nivel de marca como de mercado es ahora un prerrequisito para establecer objetivos y presupuestos realistas.

La eficiencia, mientras tanto, varía drásticamente según la geografía. El Reino Unido destaca por su alta cuota de pago combinada con algunos de los Ratios de Dependencia de Pago más débiles, lo que indica una competencia intensa y un riesgo creciente de pagar de más por ganancias marginales de visibilidad. España muestra la dinámica opuesta. En un entorno más impulsado por lo orgánico, marcas como Garnier y Cantabria Labs convierten una presión publicitaria limitada en una presencia fuerte y resiliente.

Los patrones de inversión siguen estando muy sesgados hacia Amazon y los formatos característicos de la parte baja del embudo. Si bien este enfoque genera conversiones a gran escala, a menudo deja lagunas estratégicas en cuanto a concienciación, educación y narrativa de marca premium. Todos ellos son aspectos fundamentales en las marcas de cuidado de la piel de alto valor. Los retailers especialistas continúan configurando la percepción de la marca en sus mercados principales y merecen un papel más central en las estrategias de Retail Media dirigidas a la construcción de autoridad, no solo a las ventas a corto plazo.

El camino hacia un modelo sostenible de visibilidad

La conclusión clave es clara. El rendimiento sostenible en el Digital Shelf se construye sobre la sinergia entre la fuerza orgánica y la amplificación pagada dirigida. Comprar visibilidad por sí sola conduce a costes crecientes y rankings frágiles. Confiar únicamente en el valor orgánico arriesga desaparecer en mercados donde los competidores invierten agresivamente. Para los category managers y líderes de comercio electrónico, el «Informe sobre el rendimiento del Digital Shelf y del Retail Media en el sector cosmético europeo 2025» de flipflow proporciona la base empírica para diseñar este modelo equilibrado con confianza. Descárguelo para acceder a los índices de visibilidad a nivel de marca, la distribución entre pago y orgánico, y diagnósticos de eficiencia específicos para cada retailer.

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El Black Friday se ha convertido en un evento donde cada minuto cuenta. Durante las jornadas de máxima intensidad comercial entre el Black Friday y el Cyber Monday, las marcas se enfrentan a un desafío sin precedentes: tomar decisiones estratégicas basadas en datos mientras millones de consumidores navegan, comparan y compran simultáneamente.

Pero cuando la fiesta termina y es hora de hacer balance, la pregunta final siempre es la misma: ¿Qué funcionó y qué no?

La diferencia entre las empresas que triunfan y las que simplemente sobreviven al Black Friday radica en su capacidad para monitorizar los indicadores correctos en el momento preciso. No basta con revisar las cifras al final del día. La competencia se libra minuto a minuto, y quienes cuentan con visibilidad inmediata pueden reaccionar, ajustar y optimizar mientras la batalla comercial se desarrolla.

Este artículo analiza los 10 indicadores clave que deberías haber vigilado durante el Black Friday 2025, explicando por qué resultan vitales y cómo interpretarlos para convertir datos en acciones concretas.

¿Por qué el «Real-Time» es innegociable durante el Black Friday?

Durante el Black Friday, el entorno digital experimenta una volatilidad extrema. Los precios fluctúan, los inventarios se agotan en minutos, los competidores ajustan sus estrategias y el comportamiento del consumidor cambia según la hora del día. Trabajar con datos que tienen incluso unas pocas horas de antigüedad equivale a tomar decisiones a ciegas.

La monitorización en tiempo real permite detectar problemas críticos antes de que se conviertan en catástrofes. Si tu página web empieza a cargar lentamente debido al tráfico masivo, cada segundo adicional puede traducirse en miles de usuarios frustrados que abandonan tu sitio. Detectar este problema con seis horas de retraso supone perder una cantidad significativa de ventas. En tiempo real, puedes activar recursos adicionales de servidor o implementar soluciones técnicas inmediatas. La capacidad de reacción rápida también te permite capitalizar oportunidades inesperadas. Si uno de tus productos tiene un rendimiento excepcional debido a una mención viral, puedes aumentar la inversión publicitaria, asegurar stock adicional o crear campañas complementarias mientras el interés está en su punto máximo.

Además, el comportamiento del consumidor en 2025 ha sido diferente al de años anteriores. Hoy en día, los compradores visitan múltiples tiendas antes de decidir, comparan precios online y offline simultáneamente, y exigen experiencias personalizadas incluso durante las prisas de compra. Un mensaje automatizado que llega horas después de que abandonen el carrito puede ser demasiado tarde. Una recomendación de producto que se carga pasado el tiempo de atención del usuario jamás se verá.

Los retailers que han ganado en el Black Friday 2025 no han tenido suerte. Tuvieron dashboards que les mostraban exactamente qué estaba pasando mientras sucedía, con alertas que disparaban acciones inmediatas. Mientras otros analizaban los datos un día después del Cyber Monday, ellos ya habían ajustado sus estrategias múltiples veces.

KPIs de ventas críticos

1. Tasa de conversión

La tasa de conversión mide el porcentaje de visitantes que completaron una compra. Durante el Black Friday, este indicador revela si tu estrategia de atracción realmente funciona o si estás quemando presupuesto trayendo tráfico que no convierte.

El promedio global de conversión en e-commerce ronda el 1,9%. Para sectores específicos como belleza y bienestar, pueden alcanzarse tasas de hasta el 6,8%. Marcas en el top 20% de rendimiento superan el 3,2%, y las verdaderamente optimizadas rondan el 4%.

Lo valioso de monitorizar la conversión en tiempo real es poder segmentarla por múltiples dimensiones simultáneamente. Desglosarla por canal de adquisición, categoría de producto, dispositivo o franja horaria te revela información mucho más accionable. Podrías descubrir que tu conversión desde móviles es significativamente inferior a la de ordenadores. Esta información en tiempo real te permite investigar inmediatamente si existe algún problema técnico, algún paso del proceso de compra confuso en pantallas pequeñas o si tus ofertas no se presentan de forma atractiva en móviles.

2. Return on Ad Spend (ROAS)

El retorno sobre inversión publicitaria (ROAS por sus siglas en inglés) mide cuántos ingresos genera cada euro invertido en publicidad. Durante el Black Friday, donde el coste de los anuncios se dispara, mantener un ROAS saludable se convierte en un ejercicio de equilibrio complejo y vital.

Si inviertes mil euros en anuncios y generas cinco mil euros en ventas atribuibles, tu ROAS es de 5:1. Durante el Black Friday, un ROAS de 3:1 o superior suele considerarse exitoso, aunque varía según el sector y los márgenes.

La monitorización en tiempo real del ROAS te permite redistribuir presupuesto de forma dinámica. Si una campaña obtiene un ROAS de 7:1 mientras otra apenas alcanza 2:1, tiene sentido mover presupuesto hacia la primera. Esta flexibilidad puede multiplicar significativamente la efectividad total de tu inversión.

3. Valor medio del pedido (AOV)

El valor medio del pedido (Average Order Value en inglés o las siglas AOV) indica cuánto gasta un cliente promedio en cada transacción. Este KPI resulta especialmente revelador durante el Black Friday porque refleja la efectividad de tus estrategias de promoción cruzada, agrupación de productos y ofertas por volumen.

Monitorizar el AOV en tiempo real te permite evaluar si tus tácticas para incrementar el tamaño del carrito están funcionando. Si has implementado ofertas como «envío gratuito en pedidos superiores a 50 euros», el AOV te mostrará inmediatamente si los clientes responden a estos incentivos. El AOV también revela si tus descuentos están atrayendo clientes de alto valor o cazadores de descuentos. Un cliente que compra con un AOV de 150 euros merece un trato distinto al que compra por 35 euros.

Por otro lado, una caída repentina en el valor medio del pedido puede indicar que tus descuentos son tan agresivos que los clientes compran sólo productos individuales sin explorar el resto de tu catálogo. Detectar esta tendencia en tiempo real te permite ajustar la presentación de ofertas complementarias o modificar los umbrales de tus promociones.

KPIs de comportamiento del usuario

4. Tráfico (sesiones) y calidad del tráfico

El volumen de sesiones refleja cuántos usuarios visitan tu sitio, pero durante el Black Friday necesitas ir más allá del simple conteo. Recibir 100 000 visitas durante Black Friday no significa nada si 80 000 son bots o clicks accidentales. 

La calidad del tráfico importa tanto o más que la cantidad. Miles de visitantes que abandonan tu página inmediatamente representan un coste sin retorno, especialmente si pagaste por atraerlos.

La calidad se evalúa mediante métricas como la tasa de rebote, el tiempo medio en el sitio y las páginas vistas por sesión. Un tráfico de alta calidad muestra tasas de rebote bajas, tiempos prolongados y múltiples páginas visitadas.

Durante el Black Friday resulta fundamental segmentar el tráfico por fuente de adquisición. El tráfico orgánico suele mostrar mayor intención de compra que el tráfico pagado genérico. Entender qué canales te traen visitantes de mayor calidad te permite optimizar la asignación de presupuesto.

5. Performance web

La velocidad de carga influye directamente en las conversiones. Estudios demuestran que cada segundo adicional puede reducir las conversiones entre un 7% y un 20%. Durante el Black Friday, cuando los usuarios comparan activamente entre múltiples tiendas, un sitio lento equivale a ventas perdidas.

La monitorización debe incluir métricas técnicas como el tiempo hasta el primer byte, el tiempo de carga completa y el tiempo hasta la interactividad. Durante eventos de tráfico masivo, es común que el rendimiento se degrade progresivamente. Tu sitio puede empezar cargando en dos segundos pero ralentizarse hasta cinco o seis a medida que el tráfico aumenta.

Además del rendimiento general, necesitas vigilar las páginas de mayor valor: productos más vendidos, carrito y checkout. Un problema de rendimiento en cualquiera de estos puntos críticos afecta desproporcionadamente tus resultados.

6. Tasa de abandono de carrito

El abandono de carrito mide el porcentaje de usuarios que añaden productos al carrito pero no completan la compra. Este indicador refleja fricciones en las etapas finales del embudo de conversión, donde el cliente ya ha mostrado intención clara.

En e-commerce, el 70,22% de los carritos se abandonan de promedio. En móvil, esa tasa sube a 75,5%. Durante el Black Friday, estos números pueden variar significativamente, especialmente en fashion (84,4%) y lujo/joyería (81,4%). Los motivos más frecuentes incluyen costes de envío inesperados, procesos de checkout complejos, falta de opciones de pago preferidas o que el cliente está comparando opciones.

Durante el Black Friday, monitorizar el abandono en tiempo real te permite implementar contramedidas inmediatas: activar campañas de retargeting, enviar recordatorios automáticos u ofrecer incentivos adicionales específicamente dirigidos a usuarios con carritos abandonados.

KPIs de monitorización competitiva

7. Tracking de precios de competidores

Durante el Black Friday, los precios fluctúan constantemente. Un producto que costaba 199€ a las 10:00 de la mañana puede costar 169€ a las 11:15 porque un competidor bajó primero. Monitorizar los precios de la competencia en tiempo real te permite mantener tu posicionamiento estratégico.

La monitorización no implica necesariamente igualar cada oferta. Requiere comprender tu estrategia de posicionamiento y actuar consecuentemente. Si tu diferenciación se basa en servicio o calidad, puedes permitirte no ser el más barato, pero debes conocer la diferencia de precio para asegurar que tu propuesta de valor la justifica.

8. Buy Box y visibilidad en marketplaces

Si vendes en marketplaces como Amazon, conseguir la Buy Box determina drásticamente tu volumen de ventas. La mayoría de compradores completan la compra desde la Buy Box sin explorar ofertas alternativas. Perder la Buy Box equivale a perder visibilidad y ventas.

Los algoritmos consideran múltiples factores: precio, stock, velocidad de envío, puntuación del vendedor e historial de cumplimiento. Durante el Black Friday, estos factores fluctúan constantemente.

Monitorizar tu posición minuto a minuto te permite reaccionar antes de perder demasiadas ventas. Si la pierdes, puedes analizar qué factor te ha desplazado y decidir si ajustar tu oferta tiene sentido estratégico.

9. Stock y disponibilidad

El inventario es el cuello de botella más común en Black Friday. Predecir correctamente cuánto stock necesitas es casi imposible. Monitorizar la disponibilidad en tiempo real previene dos desastres: quedarse sin stock cuando aún hay demanda, o tener exceso de stock que luego no vendes.

Tener alertas automáticas cuando el stock baja al 20% de lo planificado, por categoría y por SKU, te permite tomar decisiones en tiempo real. Puedes aumentar el descuento para acelerar venta antes del stockout, cambiar tus anuncios hacia productos con mejor disponibilidad, o simplemente pedir reabastecimiento exprés si todavía hay tiempo.

Igualmente importante es monitorear el stock de tus competidores. Si un rival se queda sin stock de un producto popular que tú aún tienes disponible, puedes aumentar temporalmente tu inversión publicitaria para capturar la demanda insatisfecha.

Digital Shelf Analytics

La analítica del Digital Shelf va más allá de las ventas: mide tu visibilidad, que predice ventas futuras.

10. Share of Voice y visibilidad

El Share of Voice mide qué porcentaje de la conversación digital en tu categoría te corresponde. Este indicador combina posicionamiento en motores de búsqueda, presencia en marketplaces, menciones en redes sociales y volumen de impresiones publicitarias comparado con la competencia.

Durante el Black Friday, tu visibilidad en resultados de búsqueda, marketplaces y medios digitales determina qué porción de la demanda total puedes capturar.

La monitorización en tiempo real del Share of Voice te permite identificar oportunidades específicas. Si tu presencia en búsquedas de una categoría es baja comparada con tu posicionamiento general, puedes ajustar tu estrategia de contenidos o aumentar la puja en esas palabras clave.

Arquitectura de un dashboard en tiempo real

Construir un sistema de monitorización efectivo requiere planificación técnica cuidadosa. Toda la monitorización en tiempo real que exige un evento como el Black Friday puede centralizarse hoy en una única plataforma: flipflow. En lugar de construir integraciones complejas entre múltiples herramientas, flipflow unifica en un solo entorno los datos de e-commerce, Retail Media, marketplaces, stock y competencia, permitiendo una lectura instantánea del negocio.

En flipflow puedes crear los dashboards que quieras y organizar la información a tu manera, por niveles de prioridad. Gracias a su capacidad de integración, flipflow conecta en tiempo real con tus fuentes de datos propietarios. Esto elimina retrasos, silos de información y dependencias técnicas, garantizando que todas las decisiones se basen siempre en datos actualizados.

Además, las alertas inteligentes automatizadas de flipflow convierten el dashboard en un sistema de vigilancia activa. Puedes definir umbrales para detectar roturas de stock, pérdida de Buy Box o movimientos agresivos de precios por parte de la competencia. En lugar de revisar el panel constantemente, el sistema avisa cuando algo requiere acción inmediata. Así, el equipo pasa de analizar datos a actuar en el momento exacto en el que todavía se pueden salvar ventas.

Conclusión: Ver primero, reaccionar antes, ganar después

El Black Friday se ha transformado en un evento donde la capacidad analítica y la velocidad de reacción determinan quiénes lideran el mayor evento de consumo del año. Los diez KPIs analizados representan el mínimo indispensable para competir efectivamente.

La diferencia fundamental entre empresas que aprovechan plenamente el Black Friday y aquellas que dejan escapar oportunidades no radica en el tamaño de su presupuesto o la agresividad de sus descuentos, sino en su capacidad para ver lo que está ocurriendo mientras está ocurriendo y actuar en consecuencia.

Prepararse adecuadamente para futuros eventos comerciales requiere invertir en la infraestructura técnica que hace posible esta visibilidad en tiempo real. Los dashboards integrados, las alertas automatizadas y los equipos capacitados representan ventajas competitivas tan importantes como el propio producto que vendes.

Porque el próximo Black Friday no empezará a comienzos de noviembre de 2026. Empieza hoy, en cómo construyes tu sistema de monitorización, cómo defines tus indicadores críticos y cómo entrenas a tu equipo para interpretar los datos cuando cada minuto cuenta. Y cuando llegue el siguiente el Black Friday de 2026, no improvisarás: actuarás con conocimiento de causa.

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En un mundo donde cada opinión cuenta, las reseñas de productos se han convertido en un activo estratégico. Cada comentario, cada estrella, cada frase que un cliente deja sobre tu producto es una señal, un mensaje directo desde el mercado. Sin embargo, leerlas una por una no es suficiente. Para transformar esas palabras en decisiones, necesitas herramientas que traduzcan emociones en datos claros y accionables. 

Aquí es donde entra nuestro nuevo análisis de sentimiento en reseñas, una solución que lleva la voz del cliente a un nivel completamente nuevo.

De la intuición al dato

Durante años, las marcas han tomado decisiones basadas en intuiciones o indicadores superficiales: una caída en ventas, un aumento de devoluciones o un repunte de comentarios negativos. Lo que faltaba era contexto: entender si la insatisfacción viene de la calidad del producto, del servicio postventa, de los envíos o del empaquetado.

Nuestro análisis de sentimientos permite analizar opiniones en múltiples dimensiones: calidad, envíos, servicio, packaging, valor por el precio, facilidad de uso, durabilidad y coherencia entre lo prometido y lo recibido. Cada una de estas métricas ofrece un ángulo diferente sobre la experiencia del cliente, permitiéndote detectar problemas reales antes de que impacten en tus ventas y encontrar oportunidades de mejora con precisión quirúrgica.

Sentimiento que habla por sí mismo

Flipflow clasifica cada reseña no solo como positiva, negativa o neutra, sino que profundiza en los drivers de satisfacción y frustración. Por ejemplo, un producto puede recibir una puntuación alta en calidad, pero comentarios negativos sobre el envío. Con esta información, los equipos de logística pueden actuar mientras el producto sigue siendo apreciado por los clientes.

Cada comentario se convierte en un mapa de insights, donde puedes identificar qué aspectos de tu oferta necesitan atención y cuáles están funcionando perfectamente. Esto permite que cada decisión esté respaldada por datos reales y específicos, en lugar de suposiciones.

Leer entre líneas: análisis textual completo

El poder de esta solución no se limita a las métricas de sentimiento. Puedes explorar el texto completo de cada reseña, filtrando por keywords y detectando patrones de lenguaje. Esto significa que puedes identificar problemas recurrentes, validar hipótesis y entender mejor cómo los clientes describen tu producto.

Un aumento de la palabra “frágil” en las reseñas de packaging señala un posible problema con los materiales utilizados, mientras que menciones frecuentes a “difícil de usar” en la categoría de usabilidad orientan el rediseño de instrucciones o interfaces. Esta visión granular transforma cada opinión en un recurso estratégico.

Una visión unificada para todos los equipos

Uno de los mayores retos de las empresas es que diferentes áreas trabajan con datos distintos sobre los clientes. Marketing, producto, e-commerce o atención al cliente interpretan la información de manera separada, lo que genera silos y decisiones desconectadas.

Con nuestro análisis de sentiment, todos los equipos acceden a una misma fuente de verdad. Desde la vista global de la marca hasta el detalle de un producto, cada área puede actuar con información alineada, tomar decisiones más rápidas y coordinar acciones efectivas que impacten directamente en la experiencia del cliente.

Acciones estratégicas basadas en insights

La verdadera ventaja de conocer el sentimiento de tus clientes no es sólo medirlo, sino actuar sobre él. Al cruzar las métricas de sentimiento por producto, categoría o marca, se pueden detectar patrones estratégicos:

• Qué productos superan expectativas y pueden servir como referencia para campañas de marketing.
• Qué áreas del servicio necesitan refuerzo para reducir comentarios negativos.
• Cómo ajustar el precio o la comunicación del valor del producto según la percepción del cliente.
  

Esta información permite priorizar acciones y recursos, asegurando que cada decisión tenga un impacto directo en la satisfacción y fidelización del cliente.

Además, el análisis de sentimiento de las reseñas no solo beneficia a la empresa internamente. También proporciona una ventaja competitiva. Comparando tu marca con la competencia y evaluando cómo se perciben tus productos frente a otros en el mercado, puedes identificar oportunidades de diferenciación, ajustar tu estrategia y tomar decisiones más inteligentes.

La voz del cliente como ventaja estratégica

Las opiniones de tus clientes son mucho más que estrellas y comentarios; son señales estratégicas que, bien analizadas, se convierten en un activo para tu negocio. Con nuestro análisis de sentimiento en reviews, ya no es necesario leer miles de reseñas para detectar patrones: la herramienta lo hace por ti y te permite actuar con rapidez y precisión. Cada insight puede mejorar la experiencia de producto, alinear a todos los equipos y anticipar movimientos de la competencia, transformando cada opinión en una oportunidad de crecimiento.

Muy pronto, con la integración de nuestro agente de IA, Tyrell, esta capacidad alcanzará un nivel superior, anticipando tendencias y necesidades con una precisión sin precedentes. Escuchar a tus clientes nunca había sido tan fácil, claro y potente.

Convierte cada review en una oportunidad de mejora y crecimiento.

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Durante años, la conversación sobre el Retail Media ha girado en torno a los mismos nombres: Amazon, Walmart o Mercado Libre. A finales de 2025, sin embargo, el crecimiento se está desplazando hacia otro lugar: las redes de Retail Media de retailers especializados por categoría. Estas redes están ofreciendo mejores métricas de eficiencia y un ROAS más alto que muchos generalistas.​

En Europa, se estima que el mercado de Retail Media se duplicará en cuatro años. Con un crecimiento anual cuatro veces superior al de la publicidad digital en su conjunto, superará los 31.000 millones de euros en 2028.

Fuente: European Retail Media set to double in four years – WARC, octubre 2024

En este contexto, las plataformas verticales enfocadas en sectores específicos, como limpieza del hogar, productos para mascotas o artículos deportivos, destacan por su eficacia publicitaria. Demuestran capacidades de retorno sobre inversión (ROAS) que superan sistemáticamente a las categorías tradicionales. La razón principal radica en la precisión de sus datos propios y en la alta intención de compra de sus audiencias.

En este artículo exploraremos cómo los mercados nicho están redefiniendo las expectativas en Retail Media y qué categorías lideran esta revolución. Además, analizaremos las estrategias concretas que las marcas pueden implementar para maximizar su rendimiento en estos entornos especializados.

El panorama actual: Retail Media más allá de los gigantes

El Retail Media dejará de ser un “canal emergente” para consolidarse como tercer gran pilar publicitario junto a search y social, con un volumen global previsto cercano a los 180.000 millones de dólares en 2025. En Europa, informes recientes de IAB Europe muestran un fuerte optimismo: la mayoría de anunciantes y agencias declara estar aumentando la inversión y valora especialmente el acceso a datos de primera mano del retailer y la cercanía al punto de venta.​

Aunque los grandes marketplaces siguen concentrando buena parte del presupuesto publicitario, el ecosistema se está expandiendo rápidamente. Cada vez son más los retailers medianos y especializados que lanzan sus propias redes de Retail Media para monetizar sus audiencias y su conocimiento del consumidor. Este fenómeno es especialmente visible en aquellas categorías donde la decisión de compra es más compleja, más recurrente o está fuertemente ligada a la confianza.

Esta expansión tiene un efecto claro: el inventario publicitario se fragmenta, pero lejos de ser un problema, abre nuevas oportunidades para las marcas. Surgen entornos menos saturados, con audiencias de alta intención y, sobre todo, con una capacidad mucho mayor para medir el impacto real en ventas incrementales, y no únicamente en clics o impresiones.

Frente a las plataformas generalistas, donde una marca de alimento para perros compite por atención con productos electrónicos, moda o entretenimiento, los retailers verticales ofrecen un contexto completamente alineado con la intención del usuario. Cuando un consumidor navega por una tienda especializada en productos para mascotas, cada impacto publicitario ocurre dentro de un entorno donde la predisposición a comprar ya está activada. Esto que multiplica la relevancia, la eficiencia y, en última instancia, el retorno de la inversión.

Categorías nicho que lideran la revolución

Limpieza del hogar

Los retailers de hogar y bricolaje se han convertido en actores clave de Retail Media porque concentran compras de alto valor y procesos de decisión largos, que requieren más impacto que el típico banner de última hora. Redes como la de The Home Depot (Orange Apron Media) combinan millones de visitas al e-commerce con datos de compras en tienda y soluciones avanzadas de segmentación geográfica y contextual.​

Además, su enfoque de medición ya no se centra sólo en ROAS. Utilizan marcos como ROMO (Return on Marketing Objective), que contemplan objetivos de marca, ticket medio, cross‑sell o recurrencia. Para categorías de limpieza y mantenimiento del hogar, esto permite vincular las campañas a comportamientos como la reposición programada, los proyectos de renovación o los cambios estacionales. De este modo, cada euro invertido tiene más probabilidades de generar valor real.

Además, estas plataformas capturan datos valiosos sobre preferencias muy específicas. Por ejemplo, consumidores preocupados por productos ecológicos, quienes priorizan la eficacia sobre el precio o compradores sensibles a fragancias. Esta segmentación granular permite campañas publicitarias extraordinariamente relevantes.

Productos para mascotas

El cuidado de mascotas se considera un mercado resistente a la recesión y con fuerte migración al canal online, donde algunas estimaciones sitúan ya cerca del 40% de las ventas, con perspectivas de superar el 50% a medio plazo. Estudios de benchmarks de marketing digital muestran que esta categoría registra tasas de clic por encima de la media y costes por adquisición más bajos que muchos otros verticales de consumo.​

Retailers y plataformas especializadas, como Chewy o grandes cadenas de alimentación con fuerte surtido pet care, utilizan programas de suscripción y lealtad para enriquecer sus datos de primera mano y segmentar por tipo de mascota, tamaño, sensibilidad, ticket medio o frecuencia de compra. Este contexto favorece un Retail Media muy rentable: audiencias claras, ciclos de compra recurrentes y margen para testear creatividades orientadas a “new‑to‑brand” y aumento del valor del carrito con snacks, juguetes o accesorios.​

Belleza de lujo y salud

El segmento de belleza premium y cuidado de la piel ha visto la proliferación de plataformas especializadas que ofrecen experiencias publicitarias sofisticadas. Minoristas como Sephora, Ulta Beauty y otras han desarrollado capacidades publicitarias robustas.

La categoría de belleza se beneficia especialmente de formatos publicitarios enriquecidos: tutoriales de aplicación, contenido generado por usuarios, reseñas detalladas y recomendaciones personalizadas basadas en tipo de piel, preocupaciones específicas y preferencias de ingredientes. Informes recientes señalan que las marcas nicho e independientes crecen más rápido que los grandes grupos consolidados, lo que refuerza el papel del Retail Media especializado como palanca de visibilidad y descubrimiento.​

En paralelo, las categorías de salud y bienestar (suplementos, cuidado personal avanzado, dispositivos de salud) aprovechan la sensibilidad del usuario a la recomendación experta y a la prueba social. Las redes de Retail Media en farmacias y parafarmacias online permiten combinar información transaccional con señales contextuales, como cambios estacionales o campañas ligadas al bienestar. Así, pueden lanzar mensajes muy relevantes mediante formatos nativos, contenido educativo y recomendaciones personalizadas.

Deportes y fitness

El deporte y el fitness constituyen otro campo fértil para el Retail Media vertical. Los retailers deportivos, desde grandes cadenas hasta especialistas en ciclismo o running, conocen no sólo qué se compra, sino con qué frecuencia, en qué disciplina y a qué nivel. Esta profundidad permite segmentar por perfil de práctica (principiante vs. avanzado), ticket medio o interés en marcas premium.​

En este contexto, las campañas pueden enfocarse tanto en la conversión directa de equipamiento de alto valor (bicicletas, material técnico) como en la venta cruzada de accesorios, textil, nutrición deportiva o servicios (taller, reparación, experiencias). Las posibilidades se multiplican cuando el retailer combina sus datos de e-commerce con programas de fidelidad, apps de entrenamiento o experiencias en tienda.​

¿Por qué los mercados nicho logran mejor ROAS?

Existen varios motivos por los que estos mercados verticalizados consiguen un mejor retorno de la inversión publicitaria. A continuación, los repasamos:

Datos propios ultra-específicos

El primer factor decisivo es la calidad de los datos de primera mano. Consultoras como BCG señalan que el uso avanzado de estos datos puede generar incrementos de ingresos de entre el 3 y el 5% y mejoras similares en margen, especialmente cuando se integran en estrategias de Retail Media. Los retailers especializados tienen una visión de detalle del comportamiento de compra en su categoría que los generalistas no pueden igualar.​

Conocer el tipo de mascota, el nivel de práctica deportiva o la rutina de cuidado de la piel permite crear audiencias y mensajes que encajan con precisión. Este nivel de granularidad incrementa las probabilidades de clic y de conversión, y reduce el desperdicio de impresiones, lo que mejora directamente el ROAS.​

Audiencias de alta intención

La intención de compra representa quizás el factor más determinante en la efectividad publicitaria. Cuando un usuario navega por una plataforma especializada en productos para bebés, su intención categórica ya está declarada. Cada visita representa una oportunidad publicitaria de altísimo valor.

Contrasta esto con plataformas generalistas donde un usuario puede estar explorando electrónica, ropa y productos de alimentación en la misma sesión. La dispersión de intenciones diluye la efectividad publicitaria. En entornos verticales, la concentración temática asegura que cada contacto publicitario ocurre en un momento mentalmente receptivo.

Estudios de benchmarks por vertical muestran que, en categorías como mascotas o belleza, los ratios de clic y conversión de campañas bien segmentadas pueden situarse claramente por encima de las medias de e-commerce generalista. El resultado es un ROAS superior sin necesidad de multiplicar la inversión.​

Ciclos de compra únicos que requieren medición sofisticada

Otro factor decisivo es la forma en que la medición se está adaptando a los ciclos de compra largos o recurrentes propios de cada categoría. Cada vertical tiene dinámicas de consumo muy distintas, y las plataformas especializadas las conocen en profundidad. Mientras que los productos de limpieza se recompran cada tres a seis semanas, el equipamiento deportivo puede tener ciclos de decisión que se extienden durante meses o incluso años, aunque con compras complementarias más frecuentes a lo largo del tiempo.

Esta realidad está llevando a anunciantes y redes de Retail Media a ir más allá del ROAS tradicional. Cada vez es más habitual incorporar métricas como la incrementalidad (iROAS), las ventas “new-to-brand”, la contribución a objetivos de marca o modelos avanzados de atribución. En los mercados nicho, donde una sola conversión puede suponer un alto valor o una suscripción a largo plazo, este enfoque es especialmente relevante. Un mayor coste publicitario inicial puede quedar ampliamente compensado en el medio y largo plazo.

Gracias a una comprensión mucho más sofisticada del recorrido del cliente, es posible aplicar optimizaciones que no se podrían implementar en plataformas generalistas. En estas últimas, se utilizan modelos de atribución homogéneos para categorías con comportamientos de compra radicalmente diferentes.

Menor saturación publicitaria

Las plataformas verticales suelen presentar entornos menos saturados publicitariamente que los gigantes generalistas. Mientras que en Amazon un producto puede competir con decenas de anuncios en una misma página, los retailers especializados más pequeños mantienen densidades publicitarias más moderadas.

Esta menor saturación beneficia tanto a usuarios como a anunciantes. Los consumidores experimentan menos fatiga publicitaria, manteniendo receptividad hacia mensajes bien orientados. Las marcas, por su parte, obtienen mayor visibilidad relativa por cada impresión comprada.

Además, la competencia por inventario publicitario suele ser menos feroz en plataformas verticales emergentes, resultando en costes por clic significativamente inferiores. Una marca puede obtener posicionamientos premium a fracciones del coste que pagaría en plataformas masivas.

Estrategias para maximizar ROAS en mercados especializados

Selección de RMN especializada

La elección estratégica de redes de Retail Media verticales constituye el primer paso crítico. No todas las plataformas especializadas ofrecen las mismas capacidades o alcanzan las audiencias correctas. Para una marca de suplementos deportivos, por ejemplo, puede tener más sentido priorizar un retailer de deporte con fuerte presencia digital que un marketplace generalista.​

Las marcas deben evaluar varios factores, como el tamaño y la composición de la audiencia, y la calidad de los datos disponibles para segmentación. También deben considerar la sofisticación de las herramientas publicitarias, los formatos ofrecidos y las capacidades de medición. Es preferible concentrar inversión en dos o tres plataformas verticales líderes que dispersarse en docenas de sitios especializados menores sin masa crítica. Resulta fundamental también la alineación entre el perfil de cliente de la plataforma y el público objetivo de la marca. 

Aprovechar formatos emergentes

Los formatos que mejor están funcionando en nichos combinan relevancia y capacidad de contar historias: vídeo patrocinado, anuncios nativos en carruseles de productos, recomendaciones en resultados de búsqueda internos o activaciones in‑store sincronizadas con campañas digitales.

En categorías nicho mostrar el uso del producto, el resultado esperado o testimonios de otros clientes tiene un impacto directo en la decisión de compra. Combinar estos formatos con ubicaciones de alto impacto (páginas de categoría, resultados de búsqueda, carritos) ayuda a aumentar las ventas incrementales y el ROAS.​

La clave está en ver estos formatos especializados como inversiones estratégicas en lugar de costes adicionales. El retorno incremental justifica ampliamente el esfuerzo creativo adicional.

Personalización basada en datos de comportamiento

El gran activo de los retailers nicho está en la profundidad de sus datos de comportamiento del usuario: historial de compras, frecuencia, sensibilidad al precio, preferencia por determinadas marcas o gamas. Activar estos datos en campañas dinámicas permite adaptar mensaje, producto recomendado y frecuencia de impacto a cada segmento.​ La personalización no se limita al mensaje publicitario inicial. Se extiende a toda la experiencia post-clic, incluyendo páginas de destino adaptadas y recorridos de compra optimizados para cada perfil.

Casos recientes en plataformas de Retail Media muestran incrementos significativos en “new‑to‑brand” y valor medio de pedido cuando se utilizan estrategias basadas en momentos de consumo (por ejemplo, compra mensual de comida para mascotas o preparación de temporada deportiva) y se ajustan las creatividades a esos contextos. En este punto, las marcas se benefician especialmente si pueden cruzar información de varias redes y entender qué segmentos responden mejor en cada retailer.​

Testing continuo y optimización

Los mercados verticales, aunque más pequeños que plataformas masivas, siguen ofreciendo volumen suficiente para programas de testeo rigurosos. Esto incluye pruebas A/B de creatividades, experimentación con diferentes segmentos de audiencia, variación de ofertas promocionales, timing de campañas alineado con ciclos de compra específicos, y optimización de estrategias de puja.

La ventaja de las plataformas verticales es que los ciclos de aprendizaje son más rápidos. Con audiencias altamente relevantes, las señales de rendimiento emergen más rápidamente, permitiendo iteraciones ágiles. Una campaña puede optimizarse significativamente en días o semanas, comparado con meses en entornos menos focalizados.

Para el anunciante, el reto es coordinar esta información de forma centralizada y convertirla en una estrategia clara de distribución de presupuesto por canal y categoría.​

Conclusión: el futuro del Retail Media en mercados nicho

Todo apunta a que el Retail Media seguirá creciendo a ritmos de doble dígito en los próximos años. Pero lo verdaderamente relevante no es solo su tamaño, sino cómo se está transformando su estructura. En Europa, el desarrollo de redes locales y regionales, unido a la fortaleza de retailers especializados en categorías como alimentación, belleza, deporte o hogar, está dando forma a un ecosistema mucho más diverso, fragmentado y, a la vez, más sofisticado que el de otros mercados. En este nuevo escenario, los mercados nicho dejan de ser un espacio residual para convertirse en uno de los terrenos más prometedores del canal.

Tendencias que consolidan el protagonismo de los nichos

Las propias tendencias que están definiendo el Retail Media en 2025 refuerzan esta ventaja competitiva de los entornos verticales. El crecimiento del Retail Media off-site —donde los datos del retailer se activan en soportes de terceros como redes sociales, vídeo online o display— favorece claramente a quienes cuentan con audiencias bien definidas, con intereses claros y alta intención de compra. A esto se suma el despegue del in-store media, que permite cerrar el círculo entre impacto digital y compra física a través de pantallas, señalización dinámica y experiencias omnicanal. En categorías donde el producto se prueba, se toca o se experimenta, este puente entre lo digital y lo físico multiplica el valor del impacto publicitario.

Además, la consolidación de estándares de medición y las buenas prácticas en incrementalidad y atribución están reduciendo las barreras de entrada para muchos anunciantes. A medida que las herramientas de análisis maduran, resulta cada vez más sencillo demostrar que una campaña en un retailer nicho no solo genera visibilidad o clics. También permite medir ventas reales, crecimiento incremental y valor a largo plazo.

En este contexto, las categorías nicho parten con ventajas estructurales difíciles de replicar en entornos generalistas. Las marcas que sepan combinar estas fortalezas con una estrategia ordenada de selección de redes, formatos y modelos de medición estarán en una posición privilegiada para proteger su margen, ganar relevancia y crecer de forma sostenible los próximos años.

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El mercado europeo de cosmética representa uno de los panoramas más dinámicos y competitivos en el retail de belleza a nivel mundial. Con una valoración que se acerca a los 119.000 millones de euros en 2025 y un crecimiento sostenido proyectado para la siguiente década, las marcas de cosmética se enfrentan a consumidores cada vez más sofisticados que investigan, comparan y compran productos a través de múltiples canales digitales.

El cuidado de la piel, y especialmente los tratamientos antiedad, se sitúan en el centro de esta transformación. Estos productos atraen a consumidores muy informados y con alta intención de compra que examinan las listas de ingredientes, las reseñas y las promesas de eficacia. El resultado es un entorno extremadamente competitivo donde las marcas de dermocosmética de farmacia y los gigantes en cosmética de gran consumo luchan por los mismos resultados de búsqueda.

En este contexto, el concepto de Digital Shelf (o estante digital), el espacio online donde se muestran, descubren y evalúan los productos, ha surgido como un campo de batalla decisivo para la visibilidad de la marca y el éxito comercial.​

Este artículo presenta hallazgos clave del estudio comparativo de mercado de flipflow sobre el rendimiento del Digital Shelf en el segmento de cuidado antiedad de la piel. Se han analizado 4 países (España, Francia, Italia y Reino Unido) durante el tercer trimestre de 2025. El análisis cubre 12 marcas de cosmética líderes, monitorizadas a través de cinco grandes retailers: Amazon, Primor, Douglas, Boots y Easypara.​

¿Por qué la visibilidad en el Digital Shelf es importante para las marcas de cosmética?

El Digital Shelf determina si los consumidores encontrarán los productos de una marca cuando busquen online. A medida que el comercio electrónico continúa capturando una mayor cuota de las ventas de cosmética (se espera que el 43% de las compras de belleza en Europa ocurran online para 2025), las marcas que no logren optimizar su presencia online se arriesgan a perder relevancia en un mercado donde el descubrimiento comienza cada vez más con una consulta de búsqueda en lugar de una visita a la tienda.​

En la categoría antiedad específicamente, el mercado europeo de ingredientes para el cuidado de la piel antienvejecimiento se valoró en 415,80 millones de dólares en 2024 y se espera que alcance los 589,05 millones de dólares para 2032, creciendo a una tasa anual compuesta (CAGR) del 4,45%. Este crecimiento está impulsado por la creciente concienciación del consumidor, la demanda de soluciones preventivas y las innovaciones tecnológicas en ingredientes activos. Para las marcas que compiten en este segmento, un posicionamiento fuerte en el Digital Shelf se traduce directamente en oportunidades comerciales.​

Un panorama fragmentado con promedios por país ajustados

Uno de los hallazgos más sorprendentes de nuestro estudio comparativo es lo similar que es la intensidad general del Digital Shelf en los cuatro mercados. España registra una visibilidad media del 8,37%, Francia del 8,39%, Italia del 8,33% y el Reino Unido del 8,46%. A primera vista, estas cifras sugieren niveles de competencia comparables.

El detalle subyacente cuenta una historia diferente. Las posiciones de liderazgo cambian drásticamente de un país a otro y ninguna marca domina en todas partes. Garnier, Vichy y Weleda mantienen posiciones fuertes, pero siempre en combinaciones diferentes según el mercado. Los campeones nacionales como Cantabria Labs y Nuxe brillan en su terreno, mientras que algunas marcas globales muestran debilidades sorprendentes en países específicos.

El estante digital europeo de cosmética se comporta, por tanto, como un mosaico de batallas locales más que como un único mercado unificado. Entender dónde sobresalen las marcas individuales y dónde tienen un bajo rendimiento proporciona información práctica para los equipos de marketing y e-commerce que buscan optimizar sus estrategias digitales.

España: Liderazgo compartido en un mercado altamente competitivo

El mercado español de productos antiedad es dinámico y está muy disputado. Cuando los consumidores buscan «antiedad», la visibilidad general promedia un 8,37%, sin embargo, dos marcas se distancian claramente del resto. Garnier destaca con un impresionante índice de visibilidad del 18,54%, más del doble de la media nacional. Cantabria Labs le sigue con un 11,80%, mientras que Weleda asegura un sólido 10,46%.

Esta combinación crea un patrón de “liderazgo compartido”. Garnier como una potente referencia internacional de gran consumo y Cantabria Labs como un fuerte ancla dermocosmética local. La presencia de Weleda en tercera posición muestra que las propuestas naturales y basadas en plantas también resuenan fuertemente entre los compradores españoles.

En el otro extremo del ranking, Eucerin, Nuxe y Sesderma permanecen muy por debajo de la media del país con puntuaciones entre el tres y el cuatro por ciento. Para estas marcas, España representa una clara oportunidad: el mercado es grande y la categoría es dinámica, sin embargo, sus productos no aparecen con tanta frecuencia como su reputación podría justificar. Una revisión de la profundidad del surtido, la cobertura de palabras clave y las asociaciones con retailers sería el siguiente paso natural.

Francia: Un mercado claramente local

Francia se asocia tradicionalmente con la excelencia dermocosmética, y el Digital Shelf confirma esta reputación. Para la palabra clave «anti-âge», la visibilidad media nacional se sitúa en el 8,39%. Este dato es similar al de España, pero el patrón por marca se ve muy diferente.

Vichy lidera la categoría antiedad online francesa con un margen claro del 15,68% de visibilidad. Eucerin y Neutrogena le siguen de cerca con un 10,90% y un 10,88%, formando un trío de marcas que se benefician de una fuerte herencia farmacéutica, experiencia que genera confianza y redes de distribución consolidadas.

A las marcas españolas les resulta más difícil penetrar en el e-commerce francés. Sesderma registra solo un 1,37% de visibilidad y Cantabria Labs un 1,42%. Incluso un peso pesado como Olay —fuerte en el Reino Unido e Italia— logra solo un 7,73%, quedando por detrás de su rendimiento en otros lugares. El Digital Shelf francés parece altamente centrado en Francia. Favorece marcas con raíces profundas en el ecosistema farmacéutico local. Y su contenido está ajustado con precisión al lenguaje del consumidor francés y a los matices regulatorios.

Para las marcas internacionales, esto sugiere que entrar con éxito en Francia no puede depender simplemente de replicar estrategias de otros mercados europeos. Requiere reclamos adaptados, asociaciones con retailers especializados y una comprensión cercana de cómo los compradores franceses buscan y filtran dentro de la categoría antiedad.

Italia: Garnier al frente, la dermocosmética muy cerca

Las búsquedas de «antiage» en Italia confirman la fortaleza paneuropea de Garnier. La marca captura un 17,12% de visibilidad, nuevamente casi el doble del promedio nacional del 8,33%. Este rendimiento la posiciona cómodamente por delante de Eucerin con un 10,18% y Olay con un 10,14%. Juntas forman una pareja competitiva justo por encima de la marca del 10%. Estos resultados subrayan que los compradores italianos combinan el interés en marcas de gran consumo accesibles con una apertura a ofertas de cuidado de la piel más especializadas.

Más abajo en la tabla, Sesderma lucha con solo un 2,10% de visibilidad. Vichy y Bella Aurora permanecen por debajo de la media nacional con un 6,14% y un 6,54% respectivamente. El contraste con el dominio de Vichy en Francia es particularmente revelador: sus fortalezas francesas no se traducen automáticamente al lineal digital italiano. El problema no parece cíclico; más bien, sugiere brechas estructurales en la localización, la arquitectura de gama o la generación de reseñas que necesitan una corrección específica.

Reino Unido: El momento estelar de Weleda

En el Reino Unido, la palabra clave “anti aging” arroja el promedio por país más alto con un 8,46%. Pero lo realmente destacable es el extraordinario rendimiento de una sola marca.. Weleda logra un índice de visibilidad del 27,71%, superando ampliamente a todos los competidores y a cualquier otro mercado en el estudio. Este resultado sitúa a Weleda como una referencia líder para el cuidado de la piel natural y ético dentro de los canales digitales del Reino Unido.

Garnier y Olay forman un fuerte segundo nivel con un 11,83% y un 10,79% de visibilidad. Ambas mantienen posiciones cómodas por encima de la media del país y confirman que los compradores británicos siguen siendo receptivos tanto a las marcas tradicionales de gran consumo como a las propuestas dermatológicas más clínicas.

Las marcas españolas, por el contrario, registran una visibilidad muy baja. Cantabria Labs y Bella Aurora registran cada una un 1,63%, mientras que Sesderma alcanza un 5,06% (notablemente más alto que en otros mercados). Estas cifras destacan la dificultad para ganar tracción en el retail online anglófono sin una estrategia de localización clara, fuertes relaciones con retailers y una comunicación que coincida con las expectativas del consumidor británico.

La elevada intensidad del Retail Media en el Reino Unido (que exploraremos en un análisis separado) significa que los fundamentos orgánicos —calidad del contenido, semántica de palabras clave locales y mix de minoristas— son especialmente críticos para las marcas que buscan visibilidad eficiente en costes.​

Rendimiento consolidado de marca: consistencia frente a dependencia del mercado

Al agregar los resultados de los cuatro mercados, Garnier emerge como el líder más consistente con una visibilidad media global del 14,24%, rindiendo por encima de la media nacional en los cuatro países estudiados. Weleda ocupa el segundo lugar con un 13,94%, aunque esta cifra está fuertemente influenciada por su excepcional rendimiento en el Reino Unido.​

El nivel intermedio incluye a Olay (8,95%), Vichy (8,79%), Nivea (8,23%), Neutrogena (8,23%) y Eucerin (8,19%), todos compitiendo dentro de un rango estrecho. Estas marcas demuestran diversos grados de consistencia mercado por mercado.

La posición de Sesderma en la parte inferior, sin lograr superar la media nacional en ningún mercado, señala la necesidad de una revisión estratégica integral en cuanto a calidad de contenido, localización de palabras clave y amplitud de retailers.​

Hay dos aspectos importantes para la estrategia europea. Garnier parece ser el que presenta un rendimiento más constante en todos los mercados, superando el promedio nacional en cada país. Esta fiabilidad sugiere un fuerte valor de marca base, una distribución extensa y una optimización disciplinada de las páginas de producto y la cobertura de palabras clave.

Weleda, por el contrario, debe gran parte de su buena posición a sus extraordinarios resultados en el Reino Unido. La marca tiene un rendimiento respetable en España, Francia e Italia, pero no alcanza los mismos niveles que en el Reino Unido. Su perfil ilustra cómo una jugada local enfocada, cuando está bien ejecutada, puede influir drásticamente en los promedios paneuropeos.

Análisis de volatilidad: Dónde quedan expuestas las fortalezas y debilidades

Analizar los mejores y peores mercados de cada marca pone de relieve lo estable o vulnerable que es realmente su presencia en Internet. L’Oréal Paris y Nivea destacan por su volatilidad relativamente baja. La visibilidad de L’Oréal varía solo del 6,92% en España al 8,5% en Italia, mientras que Nivea fluctúa entre el 7,36% en el Reino Unido y el 9,37% en España. Estas ligeras variaciones implican que los fundamentos de su presencia digital (distribución, contenido y SEO dentro de los minoristas) siguen siendo sólidos.

Otras marcas experimentan oscilaciones mucho más amplias. Weleda salta del 8,31% de visibilidad en Francia al 27,71% en el Reino Unido, una diferencia de 19,4 puntos. Vichy pasa del 5,52% en el Reino Unido al 15,68% en Francia; Cantabria Labs del 1,42% en Francia al 11,80% en España; y Nuxe del 3,68% en España al 9,49% en Francia. Tal volatilidad refleja un fuerte sesgo hacia el mercado doméstico donde el valor de marca y la distribución local crean picos, pero la ejecución internacional sigue siendo desigual.

Sesderma ocupa una categoría completamente distinta, con un bajo rendimiento generalizado en lugar de oscilar entre la fortaleza y la debilidad. Su mayor visibilidad, 5,06% en el Reino Unido, todavía queda por detrás de los líderes, mientras que la más baja, 1,37% en Francia, revela una presencia mínima. Para una marca con ambiciones internacionales, este perfil indica la necesidad de un replanteamiento integral del Digital Shelf que cubra la profundidad del contenido, las imágenes, los atributos, las reseñas y la cobertura de retailers.

Lecciones estratégicas para las marcas de cosmética que compiten online

Surgen varias lecciones claras del análisis del Digital Shelf. La primera es que cada mercado europeo se comporta como su propio ecosistema digital. Los promedios similares enmascaran órdenes de clasificación y dinámicas competitivas muy diferentes. Las estrategias que funcionan en España o Italia a menudo fallan cuando se trasplantan directamente a Francia o al Reino Unido. Las marcas necesitan manuales de estrategia genuinamente locales que reflejen cómo buscan los compradores, en qué minoristas confían y qué reclamos resuenan con ellos.

Una segunda lección se refiere al equilibrio entre consistencia y especialización. Marcas como Garnier, Nivea y L’Oréal Paris muestran las ventajas de mantener un nivel de visibilidad medio-alto estable en todos los mercados. Su presencia puede no ser siempre espectacular en un solo país, pero la cartera global es resistente. Al mismo tiempo, ejemplos como Weleda en el Reino Unido o Vichy en Francia ilustran el poder de la excelencia local enfocada. Las estrategias de Digital Shelf más fuertes combinan ambas: una base sólida en todas partes, complementada por «mercados héroe» seleccionados donde la marca invierte en una gama más profunda, asociaciones más fuertes y una optimización más intensiva.

Detectando brechas ocultas y optimizando el rendimiento

La tercera perspectiva se refiere a las brechas ocultas. Nuestros datos revelan varias marcas que funcionan bien en algunos mercados pero claramente no cumplen en otros. Eucerin, fuerte en Francia, se queda atrás en España. El éxito de Neutrogena en Francia no se traduce completamente al Reino Unido. Olay brilla en el Reino Unido e Italia, pero permanece en un término medio en España y Francia. Estas discrepancias suelen apuntar a problemas tácticos (SKUs limitados, falta de formatos estrella, volumen de reseñas insuficiente o débil alineación con los patrones de palabras clave locales) más que a problemas estructurales de marca. La auditoría sistemática de estos factores proporciona algunas de las ganancias más rápidas en el rendimiento del Digital Shelf.

En todas estas áreas, las analíticas fiables y granulares como las que proporciona la solución de Digital Shelf Analytics de Flipflow ayudan a los equipos a compararse con la competencia, establecer objetivos realistas y realizar un seguimiento del progreso a lo largo del tiempo.

Conclusión: Claves para conquistar el Digital Shelf en la cosmética europea

El mercado cosmético europeo en 2025 ofrece oportunidades importantes, pero también complejidad para las marcas que buscan destacar en el Digital Shelf. Con el e-commerce ganando cada vez más peso en las compras y los consumidores confiando en la búsqueda online, la visibilidad digital deja de ser un recurso táctico y se convierte en un imperativo estratégico. Nuestro estudio muestra un panorama competitivo fragmentado, sin ninguna marca dominando todos los países.

Garnier destaca como el líder más consistente en visibilidad europea. Por otro lado, Vichy y Weleda muestran cómo la fortaleza local, combinada con una estrategia de contenido y presencia en retailers clave, puede situar a una marca en posiciones destacadas. Campeones nacionales como Cantabria Labs y Nuxe confirman la importancia de la tradición local, y varios actores globales aún tienen oportunidades por explotar en mercados específicos.

El éxito en el Digital Shelf depende de una localización precisa, páginas de producto optimizadas y seguimiento constante del rendimiento por retailers y países. Las marcas que monitorizan su visibilidad con herramientas como la plataforma de Flipflow pueden detectar brechas tempranas, priorizar inversión y convertir la intención del comprador en crecimiento sostenible.

El informe completo “Rendimiento del Digital Shelf y Retail Media en la belleza europea – Benchmark 3T 2025” (descárgalo en el enlace) ofrece gráficos detallados y desgloses marca por marca, ideales para convertir estos hallazgos en planes de acción concretos y fortalecer la ventaja competitiva en un mercado valorado en casi 120.000 millones de euros. En una categoría donde cada resultado de búsqueda es una micro-batalla por la atención, las marcas que profesionalicen hoy su Digital Shelf dominarán al consumidor europeo mañana.

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El Black Friday vuelve a confirmarse como el pilar fundamental del calendario comercial digital en España. En 2025, este evento concentrará casi el 25% de todas las ventas anuales online. Marketplaces como Amazon, El Corte Inglés, AliExpress y TikTok Shop liderarán la captación de usuarios y tráfico digital. 

La preferencia de los españoles por el canal online se hace cada vez más notoria: sólo en el primer trimestre de 2025, el comercio electrónico nacional creció un 18,2% interanual, alcanzando los 25.752 millones de euros en facturación según la CNMC.​

Patrones de consumo y crecimiento del Black Friday

Sólo durante la campaña de 2024, el gasto medio por comprador durante el Black Friday ascendió a 230€. Además, se prevé que el ticket medio de compra online supere en 2025 los 485€, lo que supondrá un aumento del 6.5% respecto al año anterior. 

El e-commerce español cerrará 2025 con un volumen estimado de 45.062 millones de euros, un 4,8% más que el año pasado. Esto señala estabilidad y madurez en el mercado digital español.

La Generación X lidera el gasto y la frecuencia de compra, con una media de 11,8 transacciones por usuario en los últimos doce meses y un gasto anual superior a los 345,6 €. Los sectores que registran mayor dinamismo en ventas online son belleza, cuidado personal, hogar y mascotas. Por otro lado, accesorios de automoción y alimentación presentan crecimientos superiores al 4%.​

Estrategias y retos para marcas y marketplaces

La integración omnicanal y la previsión dinámica permiten a los retailers mantener un crecimiento sostenido. El uso de inteligencia artificial y modelos predictivos ayuda a reducir roturas de stock y optimizar campañas de precio, especialmente crucial para maximizar los resultados durante el Black Friday.​

Como señala Jordi Vilardaga, responsable de Supply Chain en NTT DATA, en el “Informe Black Friday 2025”:

“Las semanas anteriores son claves. El consumidor ya no compra por impulso: planifica, compara y decide con criterio.”

La tendencia al click & collect, los marketplaces verticales y el live shopping siguen ganando tracción e impulsan el mercado nacional.​ Luis Simoes, director general Iberia de NIQ, destaca que:

“Los minoristas y los fabricantes deben tratar el Black Friday como una temporada alta, no solo como una promoción de una semana. La coordinación omnicanal y la previsión dinámica son fundamentales para captar la demanda online y evitar al mismo tiempo las roturas de stock en este periodo de ventas masivo que precede a las grandes compras de Navidad.”

Cyber Monday y la revolución de la “Cyber Week”

El Cyber Monday gana peso en España. En 2025 se espera que el ticket medio alcance los 300€ por comprador online según previsiones de Webloyalty. En algunas categorías, se superará por primera vez el gasto medio del Black Friday. El 77% de los usuarios ya planea aprovechar ofertas en el Cyber Monday. Esto consolida una ventana extendida de descuentos y oportunidades digitales, favoreciendo un crecimiento conjunto del 10% en ventas online entre ambas campañas.​

El crecimiento más acelerado se da en tecnología, moda y productos de alimentación, que lideran el volumen de transacciones en ambos eventos. Además, España alcanzará este año un 11,2% de cuota de retail online, reflejo de la madurez digital y el auge del comercio digital también entre los operadores tradicionales.​

Una tendencia común, múltiples maneras de comprar

El ascenso del e-commerce español se traduce en una proyección internacional: actualmente, el país es el quinto mercado mundial (por detrás de EEUU, Alemania, Brasil y Reino Unido) en volumen de ventas durante el Black Friday, con un 6,3% de cuota global.

Más del 90% de los consumidores en los países desarrollados consideran los 5 días entre el Black Friday y el Cyber Monday como citas clave del calendario comercial. Sin embargo, el modo en que este fenómeno se vive varía sensiblemente según la cultura y las expectativas de cada país. Mientras en Estados Unidos el evento se asocia al inicio de las compras navideñas y a ofertas masivas tanto en tiendas físicas como online, en Europa el Black Friday refleja estrategias de consumo diferenciadas, donde el valor, la calidad y la digitalización conviven en proporciones distintas.​

Fuente: Black Friday 2025: El impacto del retail inteligente – NTT Data, noviembre 2025

Reino Unido

El mercado británico está muy orientado al precio, con consumidores que buscan conveniencia y promociones agresivas, especialmente en moda, juguetes y electrónica. La comparación entre comercios y la anticipación en las compras marcan la pauta del consumo digital británico.

Francia

El público francés prioriza la calidad y la experiencia posventa, manteniendo gran fidelidad hacia las marcas. Las categorías dominantes son belleza, moda y hogar, en un entorno comercial exigente y marcado por la excelencia.

España

España figura entre los países más activos de Europa, con consumidores digitalmente maduros y muy participativos. Las principales categorías durante BFCM son moda, calzado y belleza, apoyadas por el fuerte crecimiento de las ventas online y la planificación de compras para anticipar la campaña navideña. 

Alemania

El mercado alemán se distingue por su organización y avanzada digitalización, con alto uso de inteligencia artificial en el proceso de compra. Electrónica, hogar y moda son las categorías estrella, mostrando un perfil de cliente racional, planificado y eficiente.

Italia

El consumidor italiano destaca por su racionalidad y gusto por el diseño, guiado por tecnología y preferencia por artículos estilizados. La compra online es protagonista, especialmente en electrónica y moda.

Estados Unidos

En EEUU, el “Cyber Five” marca récords en ventas y participación, alineando la experiencia omnicanal de la nación más consolidada en consumo digital con el auge del social commerce y la innovación constante de gigantes como Amazon y Walmart. 

Una campaña que redefine el calendario comercial digital

El Black Friday y el Cyber Monday ya no son simples hitos promocionales, sino auténticos motores del consumo digital a escala global. En España, su papel es especialmente determinante. Concentran una parte sustancial del volumen anual de ventas online, aceleran la adopción de nuevas tecnologías y consolidan a los consumidores como actores informados, exigentes y plenamente digitales.

La madurez del e-commerce, unida a la creciente sofisticación de marcas, retailers y marketplaces, dibuja un escenario en el que la precisión, la anticipación y la experiencia omnicanal serán claves para competir en 2025 y más allá. En un contexto marcado por comparativas constantes, búsqueda de valor y decisiones cada vez más racionales, quienes sepan interpretar los datos y adaptarse con agilidad captarán una parte esencial de la demanda.

En definitiva, el Black Friday y la “Cyber Week” seguirán redefiniendo el calendario comercial, consolidándose como una temporada alta para el comercio global y un escaparate decisivo donde se mide, y se gana, la fidelidad del consumidor digital.

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Introducción: La muerte del «Talla única para todos»

Aquí va un dato que debería inquietar a cualquier director de e-commerce: según una encuesta realizada por McKinsey, el 71% de los consumidores espera interacciones personalizadas y el 76% se frustra cuando no las recibe. En otras palabras, cuando la experiencia no cumple sus expectativas, cambiar de marca es hoy más fácil y más habitual que nunca. 

La clave para recuperar su atención está en entender cómo buscan. El consumidor actual ya no navega por categorías genéricas: filtra, compara y selecciona según necesidades muy concretas. No busca “crema facial”, sino “crema sin parabenos para piel sensible con SPF 50”.

Durante décadas, las marcas funcionaron con un modelo de contenido único y estático. Creaban una descripción estándar y la replicaban en todos los canales: Amazon, Zalando, la propia tienda online o marketplaces especializados. Con el mismo texto, las mismas especificaciones y las mismas imágenes.  Crear fichas de producto (PDP) diferenciadas para 10.000 referencias (SKUs) distintas resultaba simplemente inviable. Los equipos de marketing de contenidos no daban abasto, los presupuestos se disparaban y la tecnología disponible no permitía gestionar ese volumen de información personalizada. El resultado era predecible: contenido genérico que intentaba hablar a todo el mundo pero que realmente no conectaba con nadie. 

Fuente: The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying – McKinsey, noviembre 2021

De cara a 2026, seguir con esa estrategia es una vía directa al fracaso. Ganar en el Digital Shelf exige adaptar el contenido de cada SKU al contexto del canal y, sobre todo, al perfil concreto del usuario que lo está buscando. Los datos hablan por sí solos: las compañías que adoptan estrategias avanzadas de personalización basadas en IA llegan a generar hasta un 40% más de ingresos ligados a estas iniciativas. Además, las empresas más maduras en este ámbito crecen unos 10 puntos porcentuales más rápido que sus competidores directos. Cuanto mejor utilice una empresa sus datos para conocer y comprender a sus clientes, mayor será el impacto en el negocio. 

En este escenario, la personalización masiva ha dejado de ser un lujo reservado a grandes corporaciones tecnológicas para convertirse en una necesidad competitiva básica.

¿Qué es la personalización a nivel SKU?

A menudo, cuando hablamos de personalización en comercio electrónico, la mente se dirige automáticamente a las estrategias de CRM: correos electrónicos que incluyen el nombre del cliente o recomendaciones de productos basadas en el historial de navegación. Sin embargo, la personalización a nivel SKU opera en una capa diferente y mucho más profunda de la experiencia de compra.

Hablamos de la capacidad de modificar los elementos estructurales de la ficha de producto —título, descripción, beneficios y galería de imágenes— para que coincidan con las expectativas del segmento de audiencia que está visualizando ese artículo o con la naturaleza del canal donde se exhibe.

Pensemos en unas zapatillas de correr de alta gama. El producto físico es exactamente el mismo: misma suela, mismo upper, misma tecnología de amortiguación. Sin embargo, la forma de presentarlo puede y debe variar radicalmente.

Cuando un corredor profesional de maratones busca estas zapatillas, la ficha de producto debe priorizar datos técnicos concretos: el retorno de energía, el drop que favorece el mediopié, el peso o la composición de la mediasuela. Las imágenes destacarán cortes transversales de la tecnología, primeros planos de la suela y gráficos de rendimiento.

En cambio, cuando un usuario enfocado en la moda urbana busca el mismo modelo, la presentación cambia completamente. La ficha destaca el diseño exclusivo, la paleta de colores limitada, la colaboración con el diseñador reconocido, la historia detrás del modelo. Las imágenes muestran estilismos completos, combinaciones con diferentes prendas, el producto en entornos urbanos atractivos.

El producto sigue siendo idéntico. Lo que cambia es la narrativa, el enfoque y la jerarquía de información que recibe cada tipo de usuario.

El motor del cambio: atributos y datos estructurados

Llevar a cabo esta personalización de forma manual para diez productos es viable. Hacerlo para miles de referencias es imposible sin una base sólida de datos. Aquí es donde entra en juego la gestión de la información del producto. La personalización es un juego de datos, no de magia creativa.

El elemento fundamental de esta estrategia es el «atributo». Un atributo es cualquier dato discreto que define una característica del producto: color, material, talla, peso, país de origen, tipo de cierre, etc. Cada uno de estos atributos funciona como una etiqueta inteligente que permite al sistema identificar qué productos encajan con cada búsqueda específica.

Cuando un usuario entra en una tienda online y selecciona «Chaquetas», luego «Impermeables» y finalmente «Color Negro», está interactuando directamente con los atributos que la marca ha definido previamente. Si una marca tiene una chaqueta excelente, con una descripción completa y persuasiva, pero ha olvidado etiquetar el atributo «impermeable» en la base de datos, ese producto será invisible para el usuario que aplique ese filtro. La calidad del texto pierde relevancia si el producto no aparece en los resultados de búsqueda.

Un ejemplo crítico se da en el sector de la alimentación y la cosmética. Imaginemos un consumidor que busca productos veganos. Si la ficha del producto no tiene el atributo «vegano» explícitamente marcado y estructurado (no solo mencionado en un párrafo de texto, sino etiquetado en el campo correspondiente del sistema), el algoritmo del marketplace no podrá indexarlo correctamente para esa búsqueda específica.

Por tanto, antes de pensar en generar textos creativos automáticos, las empresas deben auditar y limpiar sus datos estructurados. La granularidad de los atributos determina la capacidad de personalización. Cuantos más detalles específicos tenga un producto desglosados en datos, mayores serán las posibilidades de crear experiencias de compra precisas y relevantes.

Cómo escalar: El rol de la IA Generativa

El principal obstáculo histórico para la personalización masiva era sencillamente imposible de resolver con métodos tradicionales: ¿cómo crear y mantener contenido personalizado para decenas o cientos de miles de SKUs, multiplicado por diferentes canales, idiomas y segmentos de audiencia? Un cálculo rápido: 10.000 productos × 5 canales × 3 variantes de audiencia × 4 idiomas = 600.000 versiones diferentes de contenido. Imposible de gestionar con redactores humanos.

Aquí es donde la Inteligencia Artificial Generativa se convierte en la herramienta operativa indispensable. Permite pasar de un modelo de redacción manual a uno de supervisión editorial, multiplicando la capacidad de producción de contenidos.

Veamos cómo se aplica en cuatro áreas clave:

1. Traducción y localización avanzada

Las plataformas de IA pueden traducir descripciones de producto a múltiples idiomas, pero van mucho más allá de la traducción literal. La IA Generativa permite realizar procesos de «transcreación» a escala.

Adaptan expresiones idiomáticas, ajustan referencias culturales y respetan normas regulatorias específicas de cada mercado. Una descripción de un suplemento alimenticio debe cumplir regulaciones muy diferentes en España, Alemania o Estados Unidos, y estas plataformas pueden automatizar esos ajustes.

2. Enriquecimiento de atributos

Una de las aplicaciones más potentes de la tecnología actual es la capacidad de extraer información a partir de imágenes. Supongamos que una marca de moda recibe 1.000 fotografías de su nueva colección, pero la información textual es escasa. Las herramientas de IA pueden analizar los píxeles de cada imagen y detectar características automáticamente: «manga larga», «cuello en V», «estampado floral», «color rojo coral». Estos datos se convierten automáticamente en atributos estructurados en el sistema de gestión (PIM), ahorrando miles de horas de entrada manual de datos y reduciendo el error humano.

3. Adaptación del tono de voz

Cada canal de venta tiene su propio lenguaje. Amazon premia la brevedad, los listados de características y la densidad de palabras clave. Por el contrario, una tienda online propia de una marca de lujo o una red social como Instagram requiere un tono aspiracional, evocador y emocional.

La IA Generativa permite tomar los atributos técnicos de un producto (ej: «algodón orgánico», «hecho en Portugal») y generar múltiples versiones de la descripción. Una versión será técnica y optimizada para SEO en marketplaces; otra versión será narrativa y seductora para la web corporativa. El sistema puede reescribir miles de fichas en minutos para adaptarlas a la guía de estilo de cada canal, manteniendo la coherencia de la marca pero ajustando el registro lingüístico.

4. Soluciones tecnológicas disponibles

El mercado ofrece ya soluciones maduras para implementar personalización masiva. Plataformas de gestión de información de producto (PIM) como Akeneo, Salsify o inRiver integran capacidades de IA para enriquecer, traducir y adaptar contenido. Otras herramientas especializadas se centran específicamente en generación de descripciones de producto optimizadas.

Muchas de estas plataformas permiten definir plantillas con reglas: «Para productos de la categoría X, cuando el usuario viene del canal Y y pertenece al segmento Z, prioriza estos atributos y usa este tono». El sistema aplica estas reglas automáticamente a miles de SKUs simultáneamente.

Lo importante es entender que estas herramientas no reemplazan el juicio humano. Requieren supervisión, ajustes y validación. Pero reducen drásticamente el tiempo y coste de crear contenido personalizado a escala industrial.

KPIs y medición del éxito

Implementar la personalización masiva exige inversión y un cambio cultural profundo. Y, como cualquier iniciativa de negocio seria, también necesita métricas claras para evaluar su efectividad. No basta con desplegar tecnología y dar por hecho que funciona: es imprescindible medir, comparar y optimizar de forma continua.

Completitud de atributos

Este es un indicador de salud del catálogo. Mide el porcentaje de campos de datos que están rellenos para cada SKU. Un producto con una completitud del 100% tiene muchas más probabilidades de aparecer en búsquedas filtradas que uno con el 60%.

Tasa de conversión por SKU

Al personalizar el contenido, deberíamos observar un aumento en la conversión. Si adaptamos la ficha de un producto técnico para una audiencia experta, la claridad de la información debería reducir la fricción y aumentar las ventas.

Share of shelf

Indica qué porcentaje de las búsquedas relevantes en tu categoría captura tu marca. Si vendes cafeteras y hay 10.000 búsquedas mensuales de «cafetera espresso automática», ¿en cuántas apareces en la primera página? Esta métrica revela tu visibilidad real en el Digital Shelf.

Retornos y señales de calidad

Esta métrica es fundamental y a menudo se pasa por alto. Una descripción de producto precisa y detallada alinea las expectativas del cliente con la realidad del artículo. Si la IA nos ayuda a detallar mejor las tallas o los materiales, deberíamos ver una reducción en las devoluciones por motivos como «el producto no es lo que esperaba» o «descripción inexacta«.

Experimentos A/B

La capacidad de generar contenido rápido permite testar hipótesis. Podemos lanzar dos versiones de un título o una imagen principal para el mismo producto en un periodo de tiempo controlado y medir cuál genera más clics y ventas, optimizando el catálogo basándonos en datos reales de comportamiento.

Las recomendaciones personalizadas representan por sí solas casi un tercio de la facturación del comercio electrónico, y las sesiones adaptadas al comportamiento del usuario pueden multiplicar por más de tres el valor medio del pedido. Esto es posible porque la IA detecta patrones y señales de compra que un analista humano tardaría meses en descubrir, permitiendo crear experiencias altamente relevantes en lugar de mensajes genéricos.

Retos: calidad de datos, privacidad y coherencia

A pesar de las ventajas evidentes, la adopción de esta tecnología conlleva desafíos significativos que las organizaciones deben gestionar con prudencia.

El primer obstáculo es la calidad del dato de origen. Los algoritmos de IA funcionan bajo la premisa de que aprenden y operan sobre la información que se les suministra. Si la base de datos de productos contiene errores, duplicados o información obsoleta, la IA escalará esos errores a una velocidad vertiginosa. Limpiar y normalizar los datos maestros es un paso previo ineludible.

Otro reto importante es la coherencia de marca. Al generar miles de descripciones automáticas, existe el riesgo de que el tono de voz de la marca se diluya o se vuelva robótico. La supervisión humana sigue siendo necesaria para auditar muestras aleatorias del contenido generado y asegurar que la «personalidad» de la marca sigue presente, incluso cuando el texto lo ha escrito una máquina.

También existe riesgo de crear «burbujas de contenido» donde el usuario solo ve productos y descripciones que refuerzan sus preferencias previas, limitando su capacidad de descubrir opciones alternativas. Un algoritmo de personalización excesivamente agresivo puede reducir la diversidad de exposición y empobrecer la experiencia de compra.

Finalmente, aunque la personalización de producto toca menos datos personales que la personalización de marketing, existen implicaciones éticas y legales. Si utilizamos datos de navegación del usuario para mostrarle dinámicamente una versión de la ficha de producto, debemos ser transparentes sobre el uso de cookies y respetar las normativas de privacidad como el RGPD. El usuario debe sentir que la personalización le aporta valor y utilidad, no que está siendo vigilado.

Conclusión: La atomización del contenido

El futuro del contenido en el Digital Shelf apunta hacia lo que podemos llamar «atomización del contenido«. En lugar de pensar en una ficha de producto como un bloque monolítico de información, debemos concebirlo como una colección de átomos de contenido: fragmentos discretos de información (atributos, beneficios, especificaciones, elementos visuales) que pueden recombinarse dinámicamente según el contexto.

Imagina que cada característica de tu producto es un átomo individual almacenado en tu base de datos: «Material: algodón orgánico certificado», «Beneficio: regula la temperatura corporal», «Uso recomendado: actividades outdoor de baja intensidad», «Impacto ambiental: huella de carbono compensada». Cada uno es una pieza de información verificada, traducida a múltiples idiomas y etiquetada con metadatos sobre cuándo y cómo usarla.

Cuando un usuario específico en un canal concreto busca tu producto, el sistema selecciona y combina los átomos más relevantes para ese contexto. Recompone la información en tiempo real, generando una ficha de producto perfectamente adaptada a esa situación particular. El contenido ya no es estático, es fluido y contextual.

Las marcas que logren descomponer su información en estos átomos y utilicen la inteligencia artificial para reensamblarlos según las necesidades exactas del cliente en cada momento, serán las que dominen el mercado. Podrán estar presentes de forma relevante en cientos de canales simultáneamente, hablarle a cada segmento de audiencia en su propio lenguaje, adaptar mensajes a tendencias emergentes en días en lugar de meses, y escalar operaciones internacionales sin incrementos proporcionales de costes.

La pregunta ya no es si implementar o no personalización masiva a nivel SKU, sino cuánto tiempo puedes permitirte esperar mientras tu competencia lo hace primero. El Digital Shelf de 2026 premiará a quienes entiendan que cada producto, en cada contexto, merece tener su propia historia perfectamente adaptada.

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Introducción: una mirada al futuro del comercio en España

El panorama del comercio minorista en España está en constante evolución, y la pandemia de covid-19 aceleró una transformación digital que ya venía gestándose. Un dato clave que marcará el rumbo del sector en los próximos años es la previsión de que el comercio online representará el 11,2% de las ventas minoristas en 2025. Este pronóstico, extraído del último informe «Índice e-retail España» de la consultora Savills, nos invita a reflexionar sobre el futuro del retail y las estrategias que las empresas deben adoptar para seguir siendo competitivas en un mercado cada vez más digitalizado.

Si bien esta cifra supone un crecimiento significativo, es interesante observar que España mantendrá una cierta distancia con la media europea, estimada en un 14,6% para el mismo año. Esto sugiere que, a pesar del auge del e-commerce, el consumidor español sigue valorando la experiencia de la compra física, lo que abre un abanico de oportunidades para las empresas que sepan integrar ambos mundos: el online y el offline.

En este artículo, analizaremos en profundidad qué significa este 11,2% para el sector minorista, cómo hemos llegado hasta aquí y qué tendencias marcarán el futuro del comercio en España.

El crecimiento sostenido del e-commerce tras la pandemia

El confinamiento de 2020 supuso un punto de inflexión para el comercio electrónico en España. El peso de las ventas online repuntó 2,7 puntos. Desde entonces, el crecimiento se ha estabilizado en un ritmo constante de 0,5 puntos porcentuales al año. Esto indica una madurez del mercado y una consolidación de los hábitos de compra adquiridos durante la pandemia.

¿Cómo ha evolucionado cada categoría desde el repunte de 2020?

Fuente: La situación del E-commerce en España – Savills, octubre 2025

Como bien resume Alicia Corrales, directora de Retail Research & Consultancy en Savills España:

“Aunque el crecimiento del e-commerce frente al offline en las categorías retail parece desacelerarse ligeramente en términos porcentuales, sigue ganando cuota y continuará haciéndolo en el medio plazo, en una nueva etapa de crecimiento sostenido y de madurez, marcada por la eficiencia, la flexibilidad en el uso de canales en el proceso de compra y la aparición de nuevas formas de compra como claves del éxito.”

Esta nueva fase, aunque más moderada que el estallido inicial, demuestra la resiliencia de la tienda física. También deja ver la preferencia del consumidor por un modelo mixto. En 2024, el 72,2% de las compras minoristas se realizaron en comercios a pie de calle. Por otro lado, el 17,4% tuvo lugar en centros y parques comerciales. Estas cifras confirman que el apocalipsis del retail físico, tantas veces anunciado, no ha llegado. En su lugar, estamos asistiendo a una integración de canales que redefine la experiencia de compra.

La resiliencia de la tienda física y el auge de la omnicanalidad

Lejos de desaparecer, la tienda física se está reinventando para ofrecer un valor añadido que el canal online no puede replicar. La clave del éxito en el nuevo paradigma del retail reside en la omnicanalidad, es decir, en la capacidad de ofrecer una experiencia de compra fluida y coherente a través de todos los canales de venta.

Un claro ejemplo de esta tendencia es el creciente número de pure players digitales que están abriendo tiendas físicas. En los últimos cinco años, se han registrado 46 aperturas de este tipo en calles o centros comerciales de España. Por ejemplo, la marca Sepiia, que se fundó en 2016 como marca completamente online, ha conseguido que las ventas en sus tiendas físicas representen casi el 15% de su facturación total en 2024. Estas marcas, nacidas en el entorno digital, han comprendido la importancia de tener un espacio físico para conectar con sus clientes, generar confianza y ofrecer experiencias memorables.

Los centros y parques comerciales también han demostrado su capacidad de adaptación. Tras una caída en 2020, han recuperado parcialmente su cuota de mercado, manteniéndose en un 17,4%. Esto ha sido gracias a estrategias de renovación de la oferta, la integración de ocio y restauración, y los avances en digitalización y experiencia del cliente.

Tendencias que marcarán el futuro del retail

El informe de Savills también apunta a una serie de tendencias que definirán el futuro del comercio minorista en España. La eficiencia, la flexibilidad y la aparición de nuevas formas de compra serán clave para el éxito.

• Optimización de la última milla: La logística se ha convertido en un factor crucial para la satisfacción del cliente. Las empresas están invirtiendo en optimizar la última milla para ofrecer entregas más rápidas, flexibles y sostenibles.
• Personalización de la oferta: Gracias al análisis de datos, las empresas pueden conocer mejor a sus clientes y ofrecerles productos y servicios personalizados, aumentando así la conversión y la fidelidad.
• Click & Collect: Esta modalidad de compra, que permite recoger en tienda un pedido realizado online, es un claro ejemplo de la convergencia entre el mundo físico y el digital. El auge del click & collect en España demuestra que los consumidores buscan conveniencia y flexibilidad.
• Nuevos canales de venta: El canal digital se está fragmentando y especializando. Surgen marketplaces verticales, marcas Direct To Consumer (D2C), y estrategias de live shopping y social commerce que abren nuevas oportunidades para llegar a los consumidores.

Conclusión: un mercado híbrido liderado por empresas innovadoras

El pronóstico de que el comercio online representará el 11,2% de las ventas minoristas en España en 2025 no debe interpretarse como el fin del comercio tradicional. Debemos interpretarlo como la consolidación de un modelo híbrido en el que los canales online y offline se complementan y retroalimentan.

De hecho, el tejido empresarial español demuestra una notable capacidad de adaptación en este sentido. Un dato revelador del informe de Savills es que las empresas españolas se sitúan por encima (20%) de la media europea (19%) en ventas online. Esta posición de liderazgo demuestra que el e-commerce ya es un pilar estratégico y que el mercado español es dinámico y competitivo.

El futuro del retail pasa inevitablemente por la omnicanalidad, la personalización y la creación de experiencias de compra inolvidables. Aquellas empresas que sepan adaptarse a este nuevo escenario, invirtiendo en tecnología, logística y, sobre todo, en un profundo conocimiento de sus clientes, serán las que lideren el mercado. En definitiva, el camino hacia ese 11,2% no es solo una estadística, sino una hoja de ruta llena de oportunidades para que las empresas españolas sigan innovando y demostrando su competitividad en un mercado global.

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Cada último viernes de noviembre se repite el mismo ritual: escaparates repletos de carteles rojos, descuentos que prometen ser del 70%, colas interminables y una batalla feroz por ofrecer el precio más bajo. Durante años, el Black Friday ha funcionado bajo una premisa simple: quien más rebaje, más venderá. Las tiendas compiten por gritar más fuerte sus ofertas, inundando a los consumidores con promociones masivas que, en teoría, benefician a todos por igual.

Sin embargo, el Black Friday de 2024 puso de relieve un cambio de paradigma: la IA y los chatbots generaron más de 14000 millones de dólares en ventas online a nivel mundial. Como vemos, la estrategia de descuentos universales está empezando a mostrar sus fisuras. Los márgenes se erosionan, los clientes comparan precios en segundos desde sus smartphones y, paradójicamente, la saturación de ofertas genera desconfianza. La ventaja competitiva ya no reside en rebajar más que la competencia, sino en rebajar de forma más inteligente. Y aquí es donde entra en juego la IA Generativa. Según destaca estorebrands, en 2024 los retailers que aprovecharon la IA Generativa en sus estrategias lograron tasas de conversión un 9% superiores a las de aquellos que no lo hicieron.

Esta tecnología representa un salto cualitativo respecto a la inteligencia artificial tradicional. Mientras que los sistemas analíticos clásicos se limitan a procesar información histórica y detectar patrones, la IA Generativa da un paso adelante: crea contenido nuevo. Genera ofertas únicas, redacta comunicaciones personalizadas y diseña estrategias de precio adaptadas a cada cliente individual, todo en tiempo real. Estamos hablando de sistemas capaces de entender el contexto de cada comprador y construir, sobre la marcha, la propuesta de valor exacta que maximizará la conversión sin destruir el margen de beneficio.

El papel de la IA generativa en la personalización y creatividad

La capacidad de la IA generativa para crear contenido original está abriendo un abanico de posibilidades que hasta hace poco parecían ciencia ficción. Su aplicación va mucho más allá de la simple automatización, permitiendo a los retailers conectar con sus clientes a un nivel de personalización sin precedentes.

Uno de los usos más directos es la creación de contenido a escala. Imagina recibir un correo electrónico para el Black Friday cuyo asunto no sólo incluye tu nombre, sino que hace referencia a ese producto que visitaste 3 veces la semana pasada. La descripción del producto en la web podría adaptarse dinámicamente para resaltar las características que más te interesan, basándose en tu historial de navegación. Los anuncios en redes sociales dejarían de ser genéricos para convertirse en recomendaciones visuales y textuales que parecen hechas a medida para ti. Todo este contenido, desde el texto de un banner hasta el guión de un vídeo corto, puede ser generado por IA generativa para resonar con cada individuo durante el Black Friday.

Algunos retailers pioneros ya están aplicando estos principios. Por ejemplo, plataformas de e-commerce de moda utilizan IA para analizar el estilo de un cliente y generar «looks» completos y personalizados. Si un usuario compra a menudo ropa de estilo minimalista, la IA puede crear una sección en la página principal titulada «Tus esenciales de Black Friday», poblada con productos que encajan perfectamente con sus preferencias y mostrando cómo combinarlos. Amazon, por su parte, ha implementado modelos generativos que crean variaciones de sus páginas de producto en función del historial de navegación del usuario, modificando desde el orden en que aparecen las características hasta las imágenes que se muestran primero.

Esta tecnología también impulsa experiencias de compra verdaderamente innovadoras. Los asistentes de compra virtuales pueden mantener conversaciones fluidas, entendiendo el contexto y las necesidades del cliente para recomendarle el producto ideal. 

Los pilares de la nueva estrategia de Black Friday

El enfoque tradicional de descuentos fijos se ve superado por tres pilares estratégicos que la IA generativa hace posibles, transformando la forma en que los retailers planifican y ejecutan sus campañas.

1. Precios dinámicos híper-personalizados

La fijación dinámica de precios no es nueva. Las aerolíneas y hoteles llevan décadas ajustando sus tarifas según la demanda. Sin embargo, la IA Generativa introduce una dimensión adicional: la personalización individual.

El sistema tradicional modifica precios basándose en variables agregadas como el nivel de stock o la demanda general. La IA Generativa, en cambio, puede calcular un descuento específico para cada usuario. Analiza su historial de compras, su sensibilidad al precio (cuántas veces ha visitado un producto antes de comprarlo, si suele esperar a las rebajas), su valor potencial como cliente a largo plazo y su probabilidad de conversión con diferentes niveles de descuento.

Imaginemos a dos clientas interesadas en el mismo televisor. La primera es una compradora habitual de la marca, fiel y con alto valor de vida útil. La segunda es una cazadora de ofertas que nunca ha comprado antes y probablemente esté comparando precios en múltiples sitios. La IA puede ofrecer a la primera clienta un descuento del 12% con envío gratuito, sabiendo que su lealtad no requiere una rebaja agresiva. A la segunda, le presenta un 20% de descuento con una condición: debe completar la compra en las próximas dos horas. El objetivo es convertir sin regalar margen innecesariamente.

2. Creación de bundles y ofertas «On-the-fly»

Una de las aplicaciones más poderosas de la IA Generativa es su capacidad para construir paquetes de productos en tiempo real. El sistema observa qué lleva un cliente en su carrito y, en milisegundos, genera una oferta complementaria que resulta irresistible.

Supongamos que una usuaria añade una cámara réflex a su cesta. La IA Generativa no se limita a sugerir accesorios genéricos. Analiza qué complementos suelen adquirir otros compradores de esa cámara, revisa el margen de cada producto complementario, considera el precio total del carrito y construye una propuesta específica: «Completa tu equipo fotográfico: añade una tarjeta de memoria de 128GB, un trípode profesional y una funda de transporte con un 30% de descuento adicional en el pack completo«.

La clave está en que esta oferta se genera exclusivamente para este cliente, en este momento. Otra usuaria con la misma cámara en su carrito pero diferente perfil de compra podría recibir un bundle distinto, quizás centrado en filtros y objetivos adicionales si su historial indica interés en fotografía avanzada.

3. Optimización predictiva del margen

El verdadero desafío del Black Friday siempre ha sido encontrar el equilibrio: descontar lo suficiente para impulsar las ventas, pero sin destruir la rentabilidad. Quizás el pilar más estratégico es la capacidad de la IA para actuar como un simulador de negocio a gran escala. Antes de que comience el Black Friday, los modelos de IA generativa pueden ejecutar miles, o incluso millones, de simulaciones de escenarios de descuento.

¿Qué pasa si ofrecemos un 15% de descuento en portátiles durante las primeras 24 horas? ¿Y si lo aumentamos al 25% pero solo para clientes que abandonaron el carrito en la última semana? ¿Cómo afectará al margen total ofrecer envío gratuito versus un descuento directo del 10%?

La IA ejecuta estas simulaciones considerando variables complejas: elasticidad de la demanda por categoría de producto, comportamiento histórico de los clientes, previsión de stock, costes logísticos y precios de la competencia. El resultado es una estrategia de descuentos mucho más sofisticada que el típico «todo al 50%». Permite identificar qué productos deben rebajarse agresivamente para generar tráfico (los llamados productos gancho), cuáles pueden mantener márgenes más altos porque tienen menor competencia, y qué segmentos de clientes responderán mejor a incentivos no monetarios como acceso anticipado o envío express gratuito.

Entendiendo el motor: Cómo funcionan las promociones gracias a los datos en tiempo real y la IA Generativa

Para comprender cómo la IA Generativa transforma las promociones del Black Friday, necesitamos descomponer el proceso en dos fases fundamentales.

Paso 1: La captura de datos en tiempo real

Todo empieza con la recopilación masiva de información. En milisegundos, el sistema absorbe 3 categorías de datos:

• Datos de comportamiento: Cada interacción del usuario deja una huella digital. El sistema registra qué productos examina, cuánto tiempo permanece en cada página, qué reseñas lee, qué elementos añade al carrito y cuáles elimina después. También detecta patrones: si el usuario suele navegar por la noche o si tiene carritos abandonados anteriores.
• Datos de contexto: La ubicación geográfica del usuario aporta información valiosa, desde factores climáticos hasta eventos locales, igual que la hora del día en que navega. El dispositivo también importa: un usuario navegando desde el móvil durante su viaje en metro tiene un comportamiento diferente a alguien investigando desde un ordenador en casa. 
• Datos de mercado: El sistema monitoriza constantemente a la competencia. ¿A qué precio ofrecen productos similares? ¿Tienen stock disponible? También analiza tendencias en redes sociales: qué productos se están haciendo virales, qué características valoran más los consumidores en sus comentarios, qué quejas surgen sobre productos de la competencia.

Paso 2: El cerebro generativo

Aquí es donde ocurre la magia. Los datos por sí solos son inertes; su valor emerge cuando la IA los transforma en acciones.

• Simulación de escenarios: El modelo generativo plantea hipótesis. Para un cliente que ha visitado cuatro veces la página de unas zapatillas deportivas, que abandonó el carrito hace dos días cuando el precio era 89€, cuyo historial muestra compras impulsivas ante descuentos superiores al 20%, y que acaba de buscar «mejores zapatillas running 2025» en Google, el sistema se pregunta: ¿Qué oferta maximizará la conversión? ¿Un descuento directo del 25%? ¿Un 18% más envío gratuito? ¿Acceso a un modelo de gama superior con solo 15% de descuento?
• Generación de la oferta: Basándose en las simulaciones, la IA crea la respuesta óptima. Puede generar un código de descuento personalizado, modificar el banner que aparece en la web para mostrar exactamente esas zapatillas con el precio rebajado, redactar el texto de un email («Mario, tus zapatillas favoritas con un 20% de descuento, solo hoy«) o incluso activar una notificación push en el móvil.

Riesgos y limitaciones

A pesar de su enorme potencial, la implementación de la IA generativa en las estrategias de precios y promociones no está exenta de riesgos. Una sobre-personalización puede resultar invasiva para el cliente, generando una sensación de vigilancia que puede ser contraproducente. La línea entre una oferta útil y una intromisión en la privacidad es delgada.

Los precios dinámicos mal calibrados pueden causar una crisis de reputación. Si un cliente fiel descubre que a un nuevo usuario se le ofrece un precio significativamente mejor por el mismo producto, la percepción de injusticia puede dañar la confianza en la marca de forma irreparable. Además, existen problemas regulatorios relacionados con la privacidad de los datos (como el RGPD en Europa) y la discriminación de precios que deben ser gestionados con sumo cuidado.

Por ello, es fundamental establecer «barreras de seguridad» (guardrails) claras. Se necesita supervisión humana para definir los límites dentro de los cuales la IA puede operar, así como realizar pruebas y tests A/B constantes para asegurar que las estrategias automatizadas están generando resultados positivos tanto para el negocio como para la experiencia del cliente.

Lecciones clave para integrar la IA Generativa en retail en el Black Friday 2025

La incorporación de IA generativa en estrategias de descuento invita a los retailers a revisar cómo toman decisiones y cómo construyen valor en un entorno promocional cada vez más competitivo. La tecnología no actúa como un atajo, sino como una herramienta que amplía la capacidad humana para interpretar señales del mercado y responder con precisión.

El reto para los próximos años consistirá en integrar estos sistemas con madurez: establecer límites claros, reforzar la calidad de los datos y definir qué nivel de automatización resulta adecuado para cada negocio. Los retailers que aborden esta adopción con criterio fortalecerán su capacidad de anticiparse a la demanda, gestionar mejor sus márgenes y diseñar experiencias más coherentes para el cliente.

En un escenario como el Black Friday, donde cada decisión afecta de forma inmediata a la rentabilidad, contar con modelos generativos bien gobernados puede marcar la diferencia entre improvisar y actuar con intención. El potencial está ahí; el impacto dependerá de cómo se implemente.

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En flipflow creemos que la información no solo debe estar disponible: tiene que ser fácil de entender, rápida de consultar y accionable. El análisis de mercado no espera. Las oportunidades aparecen y desaparecen en cuestión de horas, y las decisiones estratégicas necesitan datos claros, accesibles y útiles en el momento preciso. Por eso hemos rediseñado flipflow: para que tu equipo pueda moverse a la velocidad que exige el mercado actual.

Este nuevo diseño va mucho más allá de un cambio estético: es una evolución estratégica que mejora la eficiencia, la claridad y la usabilidad, potenciando el trabajo diario de todos los equipos. Todo es más rápido, más intuitivo y está pensado para acompañarte en la nueva era de la Inteligencia artificial.

Esto es lo que te espera.

Interfaz más rápida y fácil de usar

Navegación ágil y accesible para todos

La velocidad y la simplicidad son esenciales al analizar grandes volúmenes de datos. La complejidad de los datos no debería traducirse en complejidad de uso. Con el nuevo diseño de flipflow:

• Navegación más rápida: encuentra información clave en segundos, sin perder el tiempo.

• Interfaz intuitiva y accesible: cualquier usuario, independientemente de su nivel técnico, puede explorar datos fácilmente.

• Experiencia visual optimizada: cada panel, sección y dato están organizados para una lectura clara y comprensible.

Hemos simplificado el uso de la plataforma, eliminado pasos innecesarios y creando una experiencia que se siente natural desde el primer momento. Estas mejoras permiten que los usuarios se concentren en lo que realmente importa: tomar decisiones basadas en datos en tiempo récord.

Nuevas visualizaciones y flujos de trabajo optimizados

Insights más claros y decisiones más rápidas

El análisis de datos depende tanto de la información disponible como de cómo se visualiza. Los datos cuentan historias, pero solo si sabes cómo leerlas. Por eso, la nueva UI de flipflow introduce:

• Mejoras en la visualización y la legibilidad de los datos: dashboards personalizables, gráficos legibles y reportes que facilitan la interpretación de los datos.

• Flujos de trabajo más claros: acciones más intuitivas dentro de la plataforma, permitiendo completar tareas en menos pasos y con menos esfuerzo.

• Compara múltiples variables, aplica filtros dinámicos y explora tus datos desde diferentes ángulos sin perder el contexto.

Gracias a estas mejoras, los insights se vuelven más claros, accionables y rápidos de comunicar, impulsando la toma de decisiones estratégicas en toda la organización.

Novedades en la gestión de informes

Dashboards e informes personalizados y trabajo en equipo más eficiente

El análisis de mercado rara vez es un esfuerzo individual. Las mejores decisiones surgen cuando los equipos trabajan juntos, combinando perspectivas y experiencia. Además, la gestión de la información es tan importante como la información misma. Con el nuevo flipflow:

• Informes personalizados más fáciles de generar: crea reportes desde cero que reflejen exactamente lo que necesita tu empresa.

• Tus informes más importantes están siempre a un clic de distancia, actualizados automáticamente y listos para compartir o presentar en cualquier momento.

• Mejora en las automatizaciones: Ahora puedes escoger el día exacto que quieres recibir el informe. Además también puedes ver qué informes se están enviando de forma automática.

Estas funcionalidades mejoran el acceso a la información. Porque cuando todos los equipos tienen acceso a los mismos datos y pueden contribuir al análisis, las organizaciones se mueven más rápido y toman mejores decisiones.

Nuevas funcionalidades colaborativas (coming soon)

Además, estamos preparando un despliegue futuro que incluirá nuevas funcionalidades avanzadas para potenciar la productividad de los equipos:

• Asignación de permisos: establece diferentes niveles de acceso según el usuario para una gestión más segura y personalizada.

• Mapas mejorados: visualizaciones más completas y dinámicas para explorar datos de forma intuitiva.

• Ver compartidos: revisa fácilmente con quién se ha compartido cada dashboard y mantén el control de tu información.

Estas funcionalidades permiten que los equipos trabajen de manera más coordinada y eficiente, eliminando los silos de información, acelerando la acción y reduciendo tiempos de análisis. 

Preparado para agentes de IA (coming soon)

Próximamente: asistencia inteligente para decisiones más rápidas

La inteligencia artificial está transformando cómo analizamos y actuamos sobre los datos de mercado. El nuevo flipflow no sólo está listo para esta revolución, sino que ha sido diseñado específicamente para aprovecharla.

Estamos preparando un despliegue futuro que incluirá funcionalidades avanzadas para potenciar la productividad de los equipos:

• Tyrell AI: un AI Agent inteligente que ayudará a interpretar datos, generar insights y reportes útiles desde cero cruzando información de Flipflow y tus propios datos de negocio. También podrá responder haciendo Deep Research sobre todos los datos de mercado y sugerir acciones en tiempo real adecuadas para ti y tu empresa de forma proactiva.

Esta base tecnológica significa que, a medida que desarrollemos nuevas capacidades de inteligencia artificial, se integrarán de manera natural en tu flujo de trabajo existente. No tendrás que aprender una nueva herramienta o cambiar tu forma de trabajar; simplemente encontrarás que flipflow se vuelve cada vez más inteligente y útil con el tiempo.

Comienza a disfrutar de esta nueva experiencia

El nuevo flipflow ya está disponible y a tu alcance para que lo explores. Para los usuarios actuales, la transición será automática y sin interrupciones: simplemente inicia sesión como siempre y descubre la nueva experiencia. Todos tus datos, informes y configuraciones estarán exactamente donde los dejaste, pero con una interfaz completamente renovada.

Si aún no eres usuario de flipflow, este es el momento perfecto para descubrir cómo una plataforma de analítica de mercado verdaderamente moderna puede transformar la forma en que tu organización toma decisiones. Solicita una demo y te lo contamos de primera mano. 

Estamos emocionados de compartir este nuevo capítulo contigo. Explora, experimenta y cuéntanos qué te parece. Tu forma de transformar el Retail acaba de evolucionar. Y flipflow también.

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