La inteligencia artificial está redefiniendo la relación entre minoristas y consumidores. Según el informe Tendencias Retail 2026 elaborado por Capgemini, los algoritmos que recomiendan productos son cada vez más influyentes en las decisiones de compra, pero la transparencia en el uso de datos se ha convertido en un factor determinante para que los clientes confíen en las marcas.
Marcas propias dominarán el comercio minorista este año
El comercio retail experimenta un giro significativo hacia las marcas de distribución. El 44% de los compradores prefiere invertir en marcas propias o de bajo costo frente a las grandes marcas reconocidas, una tendencia impulsada principalmente por la Generación Z y los Millennials, según el análisis de Capgemini. Los Boomers también muestran preferencia por estas opciones, consolidando una transformación en los hábitos de consumo.
Las razones detrás de este cambio son variadas. El 66% de los consumidores se deja influenciar por reseñas positivas de otros usuarios, mientras que el 60% valora garantías de devolución y el 58% busca certificaciones de calidad. Este escenario obliga a los minoristas a profundizar en estrategias específicas. La consultora sugiere analizar datos propios de clientes para lanzar productos de marca propia alineados con tendencias detectadas, así como implementar ciclos continuos de innovación basados en retroalimentación de compras anteriores. Convertir estas marcas en nichos de valor distintivos representa la tercera palanca clave para consolidar posiciones en el mercado.
Aunque el crecimiento de este segmento es robusto, Capgemini advierte sobre una posible desaceleración. Esto significa que los retailers requieren avanzar hacia propuestas premium y segmentadas dentro de sus propias marcas para ampliar ventajas competitivas y generar mayor tráfico hacia tiendas físicas y plataformas digitales.
El algoritmo reemplaza la búsqueda tradicional en retail digital
La industria transita aceleradamente desde la optimización para motores de búsqueda convencionales hacia la optimización para motores generativos, conocida como GEO. Esta transformación implica que el éxito ya no depende de que los consumidores encuentren productos mediante palabras clave específicas, sino de ser seleccionados por algoritmos de inteligencia artificial en el contexto y momento adecuados.
El 46% de los compradores realiza adquisiciones basándose directamente en recomendaciones de IA y está dispuesto a ordenar productos a través de asistentes inteligentes. Para adaptarse, las marcas deben priorizar el etiquetado exhaustivo de productos y contenidos, lo que permite lanzamientos de campaña más veloces y mayor visibilidad algorítmica. Crear contenido comprable que algoritmos puedan recomendar de manera espontánea es fundamental. Esto incluye utilizar señales de comportamiento, contexto transaccional y patrones de navegación para mostrar productos relevantes antes de que el comprador inicie una búsqueda deliberada.
Sin embargo, la mayoría de los consumidores desconoce cómo funciona exactamente el uso de sus datos en estos sistemas. El 71% de los encuestados manifiesta preocupación por la falta de transparencia en la recopilación y procesamiento de información personal. Más de la mitad estaría dispuesta a cambiar de marca o tienda si desconfía del manejo que hace una empresa de sus datos.
Transparencia y valor: las nuevas reglas de la confianza minorista
La confianza ha dejado de ser un simple filtro en las transacciones comerciales para convertirse en una palanca directa de rentabilidad. Los márgenes del comercio minorista, que históricamente se basaban en eficiencia operativa y escala, ahora dependen cada vez más de la percepción de confiabilidad que generan las marcas. Este cambio estructural obliga a redefinir modelos de negocio completos.
Capgemini identifica tres conceptos fundamentales en torno a los cuales debe orbitar la estrategia de confianza: consistencia, cuidado y contextualización. La consistencia refiere a mantener promesas y valores de marca de manera uniforme en todos los puntos de contacto. El cuidado implica demostrar genuino interés en las necesidades del cliente más allá de la transacción. La contextualización significa entregar experiencias personalizadas que reconozcan el perfil y preferencias específicas de cada consumidor.
El informe destaca que, mientras los consumidores no necesariamente comprenden los mecanismos internos de la IA, sí exigen transparencia explícita sobre cómo se recopilan sus datos y qué beneficios reciben a cambio. Cuando las marcas comunican claramente que la tecnología genera valor para el cliente —no solo para el negocio— la aceptación aumenta significativamente. El 71% de los compradores manifestó disposición hacia interacciones de compra integradas con inteligencia artificial generativa, una cifra que contrasta con el 56% registrado el año anterior, evidenciando la creciente aceptación cuando existe claridad sobre el uso de datos.
La industria de la moda, en particular, enfrenta el desafío de navegar esta transición con precisión. Las decisiones estratégicas sobre cómo implementar IA, comunicar su presencia y gestionar datos personales determinarán cuáles marcas logran capturar la confianza de nuevas generaciones de consumidores, mientras que otras quedarán rezagadas en un comercio minorista cada vez más competitivo y orientado por algoritmos.
📰 Fuente: Google News
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