Si compras en el comercio electrónico con frecuencia, has notado cambios en la experiencia de investigación y toma de decisiones. Los recursos de recomendación, búsqueda y servicio evolucionaron rápidamente, y parte de esa aceleración se debió a la adopción de la inteligencia artificial en áreas que antes dependían de configuraciones manuales.
En 2024, la IA se convertirá en la infraestructura para las etapas críticas del proceso: descubrimiento, personalización, servicio y medición de productos. Este escenario cambia el patrón de expectativas de los consumidores, que comienzan a comparar la experiencia de una tienda con la de otras marcas y plataformas que ya operan con IA a gran escala.
A continuación, consulte las tendencias del comercio electrónico para 2024, según los puntos recurrentes de los informes del sector (como El futuro del comercio) y lo que ya aparece en el funcionamiento de los minoristas digitales.
1) La omnicanalidad como requisito operativo
En 2024, el rendimiento del comercio electrónico dependerá de la coherencia en todos los canales y del control de la fricción durante el proceso. La compra puede comenzar en el mercado, continuar en el sitio, pasar por la red social, generar contactos en WhatsApp y terminar en la tienda física. Esta secuencia ya forma parte del comportamiento de compra en varias categorías.
El desafío no es solo «estar presente» en múltiples frentes. El punto central es reducir las rupturas entre los canales, garantizando que los datos, las ofertas, el historial y el servicio acompañen a la persona.
Acciones que entran en el radar en 2024
- Recogida y devolución integradas (compra en línea, recogida en tienda; devolución en tienda con trazabilidad).
- El comercio social como canal de adquisición y conversión, con conexión directa al catálogo y al servicio.
- Servicio guiado por el contexto, con continuidad de la conversación y un historial unificado.
2) Busque asistentes de voz e inteligentes con un rol más consistente
Los altavoces y los asistentes ya forman parte de la vida cotidiana, y la tendencia para 2024 es el uso más recurrente en consultas, listas y sustituciones de productos. Incluso si la compra del dispositivo de voz no finaliza, la búsqueda de la voz influye en el descubrimiento y la consideración.
Este movimiento requiere ajustes prácticos: estructura del catálogo, atributos bien rellenados, descripciones de objetivos y organización del contenido para las consultas conversacionales.
Implicación práctica
- Optimización de páginas y categorías para preguntas directas (por ejemplo, «qué zapatilla ligera para correr», «la mejor freidora de la familia»).
- Estandarización de atributos, variaciones y especificaciones, ya que la voz depende de una ambigüedad mínima para funcionar bien.
3) «Busca en línea, compra fuera de línea» con una medición más exigente
El viaje híbrido no es nuevo, pero la necesidad de seguimiento es cada vez mayor. Muchas personas buscan digitalmente, comparan reseñas y completan la compra en la tienda. En 2024, la cuestión ya no consiste en reconocer el comportamiento, sino en medir el impacto y la atribución con una menor pérdida de señal.
Con más eventos rastreables y mejores modelos analíticos (incluida la IA), la empresa puede investigar con mayor profundidad qué puntos aceleran la conversión y cuáles generan abandono.
Lo que tiende a convertirse en una prioridad
- Plataforma unificada de datos de clientes (CDP) para consolidar las interacciones, los consentimientos y los eventos.
- Reglas de atribución claras y pruebas incrementales para separar la correlación de la causalidad.
- Integración de los datos de la tienda (POS) con las campañas y el CRM para cerrar el ciclo de medición.
4) Personalización curada: expectativa explícita del consumidor
La personalización deja de ser «diferencial» y pasa a formar parte del contrato percibido cuando el consumidor acepta compartir datos. En 2024, se espera recibir beneficios concretos: recomendaciones contextualizadas, ofertas coherentes, comunicación por el canal preferido y plazos compatibles con la intención.
La IA refuerza este escenario porque reduce el costo operativo de la personalización a escala, siempre que exista una gobernanza de datos y reglas comerciales bien definidas.
Ejemplos de personalización que influyen en la conversión
- Recomendaciones basadas en compras anteriores, navegación y preferencias declaradas.
- Los beneficios de lealtad se definen por la propensión (descuento, obsequio, envío, puntos) y no por una sola regla.
- Mensajes en los canales elegidos por el cliente, segmentados por comportamiento y etapa del viaje.
Riesgo operacional
- La personalización incoherente (recomendar un producto no disponible, insistir en que se rechace una categoría, repetir un mensaje) reduce la confianza y aumenta la cancelación de la inscripción.
5) IA generativa aplicada al contenido de servicios, búsquedas y productos
Las herramientas de IA generativa ganaron escala en 2023, y en 2024 se tiende a consolidar los usos con un ROI más cuantificable. El objetivo práctico es conectar la IA con el contexto de la operación: el catálogo, las políticas, la logística, los pedidos, los intercambios y los datos de los clientes (con el consentimiento y los controles).
Casos de uso con aplicación directa en el comercio electrónico
- Chatbots basados en el conocimiento con acceso al estado de los pedidos, con transferencia a un humano cuando sea necesario.
- Asistente de búsqueda de sitios que interpreta la intención y filtra por necesidad (no solo por palabra clave).
- Generación y mejora de descripciones de productos con estándares editoriales, atributos y términos de búsqueda.
Criterios para evitar el ruido
- Fuentes de verdad definidas (catálogo, políticas, preguntas frecuentes, CRM).
- Registro de conversaciones y auditoría de respuestas para ajustar la base y la intención.
- Barreras lingüísticas para evitar inventar plazos, condiciones y disponibilidad.
Orquestación de campañas de comercio electrónico omnicanal
Varias de las tendencias anteriores dependen de una capa de orquestación: la definición de la audiencia, la decisión de la oferta, la elección del canal, la frecuencia y la medición. Cuando esto se fragmenta, la experiencia pierde coherencia y la personalización recae en reglas genéricas.
Una solución para este control es orquestador de campañas omnicanal, que consolida los datos, activa los viajes y permite controlar la comunicación por evento y contexto.
Ejemplo en la práctica
O Suite MKT permite aumentar los ingresos con las operaciones de CRM. Dentro de la plataforma, es posible definir la audiencia y la oferta con el apoyo de algoritmos de inteligencia artificial y automatizaciones orientadas al comportamiento.
