Data Unwise: Cómo los Retailers de América Latina Pueden Desbloquear el Verdadero Potencial de sus Datos

La madurez de los datos en el retail latinoamericano: ¿dónde estamos realmente?

En la última década, el sector retail en América Latina ha avanzado notablemente en la digitalización y el uso de datos. Sin embargo, la mayoría de los grandes retailers aún utiliza la analítica y la automatización principalmente para tácticas básicas de marketing, como la detección de preferencias de productos o la predicción de intención de compra. Aunque muchos ejecutivos consideran que están por delante de la competencia en inteligencia artificial (IA), la realidad es que la madurez de datos en la región sigue siendo incipiente y existen grandes oportunidades para evolucionar hacia un retail verdaderamente inteligente y centrado en el cliente.

El desafío de la integración y el valor real de los datos

En mercados como México, Brasil, Colombia y Chile, los retailers generan enormes volúmenes de datos cada hora, pero estos datos suelen estar dispersos en silos y son difíciles de aprovechar de manera integral. La mayoría de las inversiones en analítica se concentran en áreas como marketing digital y promociones, mientras que el uso de datos para optimizar operaciones, prever la demanda o personalizar la experiencia del cliente aún es limitado.

Por ejemplo, menos del 40% de los retailers latinoamericanos utilizan modelos estadísticos avanzados para minimizar devoluciones o para prever la demanda de productos. La integración de datos de diferentes fuentes (transacciones, comportamiento online, inventarios, logística) sigue siendo un reto, lo que limita la capacidad de ofrecer experiencias omnicanal fluidas y relevantes.

El talento y la cultura: el verdadero cuello de botella

Uno de los principales obstáculos para avanzar en la madurez de datos es la escasez de talento especializado en IA y analítica avanzada. Según estudios recientes, más del 40% de los ejecutivos en la región identifican la falta de habilidades y la baja adopción interna como los mayores desafíos para implementar soluciones de IA. Además, la cultura organizacional muchas veces no favorece la colaboración entre áreas de negocio, tecnología y analítica, lo que dificulta la creación de una visión única del cliente y la acción coordinada sobre los datos.

¿Por dónde empezar? Recomendaciones para el retail latinoamericano

  1. Unificar y democratizar los datos: Es fundamental conectar los datos dispersos en una única plataforma, más allá de los datos transaccionales. Esto permite una visión 360° del cliente y habilita casos de uso avanzados como la personalización en tiempo real y la optimización de inventarios.
  2. Invertir en talento y cultura de datos: La formación y atracción de talento en analítica, IA y gestión de datos debe ser una prioridad. Además, es clave fomentar una cultura de experimentación y colaboración entre áreas, donde la toma de decisiones basada en datos sea la norma.
  3. Pensar más allá del marketing: Los datos pueden y deben usarse para optimizar operaciones, mejorar la logística, prever la demanda y diseñar experiencias omnicanal verdaderamente integradas. El valor de la analítica va mucho más allá de la segmentación de campañas.
  4. Medir el retorno y escalar lo que funciona: Aunque la coordinación y la inversión pueden ser complejas, los retailers que logran consolidar sus datos y medir el impacto de la experiencia del cliente reportan retornos de inversión superiores al 30% en iniciativas de customer experience.
  5. Prepararse para la IA generativa y la automatización: La próxima ola de valor vendrá de la mano de la IA generativa y la automatización de procesos, desde la atención al cliente hasta la gestión de inventarios. Los retailers que se preparen hoy para integrar estas tecnologías estarán mejor posicionados para competir en el futuro.

Conclusión: El momento de actuar es ahora

El retail latinoamericano está en una posición única para dar el salto hacia una gestión de datos avanzada que realmente transforme la experiencia del cliente y la eficiencia operativa. La clave está en dejar de ver los datos solo como un insumo para el marketing y comenzar a gestionarlos como un activo estratégico transversal a toda la organización. La competencia en la región se intensificará, y quienes logren conectar, democratizar y accionar sus datos serán los que conquisten la lealtad del consumidor latinoamericano en la próxima década.

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