El e-retail vive un momento de transformación constante. La irrupción del retail media, el papel cada vez más relevante de los datos y la integración de la inteligencia artificial están redefiniendo la forma en la que las marcas venden y se relacionan con los consumidores en entornos digitales. En este contexto, entender cómo optimizar la presencia en marketplaces, activar correctamente la data o construir estrategias coherentes se ha convertido en una prioridad para cualquier negocio que quiera ser competitivo.
Para profundizar en estos retos y en cómo están evolucionando las estrategias de eCommerce, hablamos con Jonathan García, e-Retail Director en Artefact, una compañía especializada en marketing data-driven que trabaja con grandes marcas a nivel internacional. Con una amplia experiencia en retail media, marketplaces y activación de datos, Jonathan comparte su visión sobre hacia dónde se dirige el sector y qué deberían tener en cuenta las empresas para mejorar su rendimiento en un entorno cada vez más complejo.
Jonathan, para empezar, ¿cómo definirías hoy el concepto de e-retail y qué ha cambiado en los últimos años?
El e-retail ha dejado de ser un canal más para convertirse en el campo de batalla principal de las marcas. Hace cinco años hablábamos de “presencia en marketplaces”; hoy hablamos de ecosistemas de venta donde el contenido, la publicidad, los datos y la experiencia del consumidor son inseparables. Lo que ha cambiado fundamentalmente es la complejidad: antes ganabas en Amazon pujando por keywords y precio competitivo. Hoy tienes que gestionar simultáneamente la visibilidad orgánica, la activación publicitaria full-funnel, la medición de incrementalidad y, cada vez más, cómo aparece tu marca cuando un consumidor le pregunta a un asistente de IA. El tablero es mucho más grande, y las marcas que siguen jugando con las reglas de 2020 están perdiendo cuota sin saberlo.
Artefact se define como una consultora de datos e IA. ¿Cómo se traduce eso en el día a día del retail?
Se traduce en que no somos gestores de plataforma. Un gestor de plataforma optimiza dentro de Amazon. Nosotros optimizamos el negocio del cliente usando Amazon como uno de los canales de activación. En la práctica eso significa que cuando gestionamos una cuenta no solo miramos el ROAS de campaña, miramos qué palanca del negocio hay que mover. Si el problema es visibilidad, trabajamos el contenido y el SEO orgánico; si es eficiencia publicitaria, activamos Amazon Marketing Cloud para entender la incrementalidad real; si es escala, conectamos Amazon DSP con los datos que tenga disponibles el cliente para llegar a audiencias que las campañas ordinarias no alcanzan. La diferencia con una agencia tradicional es que todas esas decisiones las toma el dato, no la intuición.
Desde tu experiencia, ¿cuáles son los errores más comunes que siguen cometiendo las marcas cuando venden en marketplaces?
Tres errores que veo de forma recurrente. El primero es tratar el marketplace como un canal aislado: optimizan Amazon sin conectarlo con su estrategia de Google o Meta. Pierden sinergias evidentes y no entienden cómo cada canal contribuye al customer journey real. El segundo es confundir actividad con estrategia: tienen campañas activas, invierten en Sponsored Products, pero sin una hipótesis clara de a qué audiencia quieren impactar en qué momento del funnel. El tercero, y quizá el más costoso, es descuidar el contenido. Las marcas invierten en publicidad sobre listings que no convierten, imágenes de baja calidad, bullets que no responden a las preguntas del comprador, A+ Content genérico. La publicidad amplifica lo que ya tienes: si el listing es ineficiente, la inversión en ads solo acelera el desperdicio de presupuesto.
Se habla mucho de data, pero poco de cómo usarla bien. ¿Qué significa realmente “activar la data” en eCommerce?
En e-retail, por ejemplo, significa usar Amazon Marketing Cloud para saber qué porcentaje de tus compradores son nuevos para la marca porque el ROAS de campaña no te lo dice y a partir de ahí rediseñar cómo inviertes entre prospecting y retención. O significa cruzar los datos del CRM con las audiencias de Amazon DSP para llegar a tus mejores clientes dentro del ecosistema Amazon. O también usar los datos de búsqueda de tu categoría para detectar tendencias antes de que se conviertan en keywords competidas. La activación real tiene siempre una decisión de negocio al final del proceso, no solo un informe más bonito.
¿Hasta qué punto los datos propios de los retailers son hoy una ventaja competitiva frente a los datos de terceros?
Son la ventaja competitiva más consistente que existe en este momento. Los datos de terceros se están evaporando; la depreciación de cookies, las restricciones de privacidad, los cambios de política de plataformas, etc. Los retailers como Amazon, Carrefour o El Corte Inglés tienen algo que nadie puede comprar: datos de intención de compra real, no de navegación. Saben que alguien compró tu producto hace tres meses y que esta semana está buscando en tu categoría de nuevo. Esa señal vale infinitamente más que cualquier audiencia de terceros. Las marcas que están ganando son las que han aprendido a combinar sus datos propios de CRM con los datos del retailer a través de entornos clean room como Amazon Marketing Cloud (AMC), porque esa combinación genera insights que ninguno de los dos tiene por separado.
En un entorno cada vez más saturado, ¿qué pesa más: la inversión publicitaria o la optimización del contenido y catálogo?
El contenido y el catálogo son la base, el suelo sobre el que construyes todo lo demás. Si tu tasa de conversión es del 8% y la media de tu categoría es del 14%, ninguna inversión publicitaria te salvará: estás pagando para traer tráfico a una página que no convierte. Primero hay que resolver el contenido; títulos optimizados para búsqueda y para el comprador, imágenes que resuelven necesidades, A+ Content que aporte valor, reviews que generan confianza y después escalar con inversión publicitaria. La secuencia correcta es: optimizar para convertir, luego invertir para escalar. Hacerlo al revés es el error más caro del sector.
Has trabajado mucho con Amazon y marketplaces. ¿Cómo ha evolucionado el papel de Amazon Advertising dentro de la estrategia global de las marcas?
Ha pasado de ser una palanca táctica de visibilidad a ser un canal estratégico de negocio. Hace cuatro años, Amazon Ads era básicamente Sponsored Products, gestión de keywords, pujas y campañas. Hoy el ecosistema incluye Amazon DSP para activación programática fuera y dentro de Amazon, Prime Video Ads para campañas de upper-funnel, Amazon Marketing Cloud para medir el impacto real a través del funnel y RUFUS como nueva capa de visibilidad basada en IA que está cambiando cómo los consumidores descubren productos. Las marcas más avanzadas ya no piensan en “cuánto invierto en Amazon Ads”, piensan en cómo conectan Amazon con su estrategia global de medios. Y aquí hay algo que parece un detalle técnico pero que te puede costar caro si no lo tienes claro desde el principio: el seat de Amazon DSP tiene que ser tuyo. No de la agencia. Igual que la cuenta de Google Ads o Meta es tuya — y nadie lo discute — aunque sea la agencia quien gestiona, opera y aporta estrategia. Con Amazon DSP tiene que ser exactamente igual. Si el seat es de la agencia, el día que decides cambiar te vas sin nada: sin audiencias, sin historial, sin el aprendizaje que has ido construyendo. Ese dato vale dinero real.
En Artefact somos una de las 23 agencias en el mundo con el estatus de Amazon AdTech Activation Partner junto al de Advanced Partner, precisamente porque creemos que la propuesta de valor real está en esa visión integrada, no en la gestión operativa de campañas. Además, somos Amazon Marketing Cloud (AMC) Service Provider y uno de los principales resellers de Amazon DSP en Europa, con capacidad para activar, formar y gestionar anunciantes DSP bajo los estándares propios de Amazon.
Antes de invertir en retail media, ¿qué debería tener claro una marca para no desperdiciar presupuesto?
Cuatro cosas fundamentales. Primero, tener claro el objetivo: ¿buscas eficiencia en ventas o crecimiento en nuevos compradores? La respuesta cambia radicalmente la estrategia. Segundo, tener los básicos trabajados: si el contenido no convierte, si el precio no es competitivo o si hay problemas de stock, la inversión en retail media amplifica el problema, no lo resuelve. Tercero, tener una forma de medir que vaya más allá del ROAS atribuido: el ROAS de Amazon es un proxy imperfecto que sobreestima el impacto real. Sin analítica avanzada no sabes qué parte de las ventas habrías conseguido de todas formas, por ejemplo, la canibalización de sobre inversión en marca. Y cuarto, tener una estrategia de audiencias clara, saber a quién quieres llegar, en qué momento del funnel y con qué mensaje.
En términos de conversión, ¿qué pequeños cambios suelen generar grandes impactos que muchas empresas pasan por alto?
Los que más sorprenden a los clientes cuando los medimos. El primero son las imágenes secundarias: las marcas cuidan la imagen principal pero descuidan las que responden las preguntas reales del comprador, cómo se usa el producto, qué tamaño tiene en contexto real, qué incluye el packaging. El segundo son los bullets: la gran mayoría son características técnicas cuando deberían ser respuestas a las preguntas que el comprador tiene antes de comprar. El tercero es la gestión activa de las reviews negativas: analizar a fondo la mala experiencia permite identificar y eliminar los fallos estructurales que realmente impactan en la venta. Y el cuarto, que cada vez importa más, es la optimización para Rufus y los asistentes de IA: el contenido estructurado que responde preguntas conversacionales tiene un impacto creciente en cómo estos sistemas recomiendan productos.
Con tantos canales, datos y herramientas, ¿cómo se construye una estrategia realmente coherente hoy?
La coherencia viene de tener claro el objetivo y customer journey antes de elegir los canales. El error habitual es el inverso: elegir canales primero y luego intentar conectarlos. Una estrategia coherente empieza por entender cómo el consumidor descubre, evalúa y decide en tu categoría y después asignar cada canal al momento del journey donde aporta más. En la práctica, lo que nosotros llamamos el New Performance Model parte de esa lógica: Amazon no es un canal aislado, es el punto de conversión de un journey que puede empezar en Google, pasar por un contenido en TikTok, continuar con una comparativa en ChatGPT y terminar en una búsqueda en Amazon. Si cada canal optimiza por separado sin hablar con los demás, estás midiendo silos, no negocio.
¿Qué papel juega la inteligencia artificial en el e-retail hoy? ¿Estamos ante una revolución real o más bien una evolución?
Ambas cosas, dependiendo de dónde mires. En la operativa, optimización de pujas, generación de copies, reporting automatizado, etc ya es una evolución real: los algoritmos llevan años tomando decisiones que antes tomaban personas, y eso no es nuevo. La revolución real está en distintos lugares. El primero es la búsqueda: Rufus, ChatGPT, Perplexity y Gemini están cambiando estructuralmente cómo los consumidores descubren y evalúan productos. Una marca que no está optimizando para aparecer en esas respuestas está perdiendo visibilidad en el momento más crítico del proceso de compra y aquí trabajar en una estrategia GEO es urgente para muchas marcas. El segundo es el ecosistema “agentic”: la capacidad de construir sistemas donde los agentes de IA orquestan campañas, generan contenido, monitorizan competidores y realizan análisis de forma autónoma.
Si hablamos de internacionalización, ¿cuáles son las principales diferencias que debe tener en cuenta una marca al vender fuera de España?
La tentación es pensar que internacionalizar en Amazon es copiar la cuenta española y traducirla. Es el error que más veces hemos visto. Cada marketplace de Amazon es un mercado diferente: los comportamientos de búsqueda cambian, los competidores son distintos, la estrategia de precios que funciona en España no funciona en Alemania o en Francia y las categorías tienen dinámicas de reviews muy distintas. Más allá de lo operativo, lo que cambia fundamentalmente es la posición competitiva de partida: puedes ser el líder en España y un desconocido absoluto en Italia, con lo que toda la lógica de inversión y de construcción de autoridad de marca tiene que ser diferente. Las marcas que internacionalizan bien lo hacen con una estrategia de entrada específica por mercado, no con un proyecto copiado.
Desde tu posición como e-Retail Director, ¿cómo ha cambiado la relación entre agencias y clientes en los últimos años?
Ha cambiado en la dirección esperada. El modelo de agencia como ejecutor de tareas “gestiona mis campañas” está bajo presión porque las herramientas y la automatización están haciendo esa parte cada vez más eficiente y accesible. Lo que el cliente necesita hoy no es ejecución, es criterio: alguien que entienda su negocio, que conecte los datos de distintos canales en una estrategia coherente, que tome decisiones “humanas” y que le diga no cuando la propuesta no tiene sentido. Las relaciones que funcionan son las que están estructuradas en torno a la confianza y al negocio, no en torno a un ROAS de plataforma. Y eso requiere un tipo de agencia diferente: con un equipo experto que piensa en términos de negocio, no solo en términos de campañas.
¿Qué habilidades crees que necesita hoy un profesional de eCommerce para aportar valor de verdad?
La combinación que más escasea es la de pensamiento estratégico con capacidades analíticas avanzadas. Hay muchos perfiles que son buenos ejecutores; saben manejar plataformas, conocen las reglas de Amazon o Meta, etc pero tienen dificultades para pasar del dato a la decisión de negocio. Y hay perfiles estratégicos que entienden el mercado pero que no saben qué hacer con los datos. Los perfiles más valiosos son los que pueden leer un informe de Amazon Marketing Cloud o de Marketing Mix Modeling (MMM), sacar una hipótesis de negocio y traducirla en una recomendación al cliente. A eso se suma, cada vez más, la capacidad de trabajar con IA, no como herramienta puntual, sino como capa de orquestación. El profesional de eCommerce de 2026 que dirige agentes, diseña flujos automatizados e interpreta outputs de IA tiene un perfil radicalmente más valioso que el que optimiza campañas manualmente.
Si una marca tuviera que priorizar solo tres acciones para mejorar su rendimiento en marketplaces, ¿cuáles serían?
Primera, activa Amazon Marketing Cloud y analiza el dato de new-to-brand. La mayoría de las marcas no saben(o no analizan en detalle) si sus campañas están captando compradores nuevos o reactivando a gente que ya les iba a comprar. Su métrica principal es el ROAS y es una trampa peligrosa. Si el 90% de tus ventas viene de compradores existentes y recurrentes, tienes un problema de captación importante. Sin ese dato, estás optimizando una ilusión.
Segunda, haz la auditoría detallada de cuenta y de conversión antes de pensar en inversión en publicidad. Entender por qué la gente llega y no compra es fundamental. Revisa el search term report, compara tu tasa de conversión con la categoría, identifica qué preguntas o necesidades no resuelve el contenido de tu producto.
Tercera, empieza a trabajar GEO ahora. Rufus, ChatGPT, Gemini y Perplexity ya están influyendo en decisiones de compra antes de que el consumidor llegue a la barra de búsqueda de Amazon. Las marcas que no optimizan para aparecer en esas respuestas están cediendo visibilidad en el momento más crítico del proceso de compra. Y la ventana para hacerlo antes que la competencia se está cerrando.
Desde Artefact podemos realizar una auditoría gratuita de vuestra cuenta de Amazon para identificar oportunidades de crecimiento y optimización que permitan aumentar vuestra facturación y rentabilidad. También analizamos el posicionamiento de la marca en buscadores y en motores de respuesta basados en inteligencia artificial (Google AI, ChatGPT, etc), que nosotros trabajamos bajo un mismo paraguas: GEO (Generative Engine Optimization).
Para terminar, ¿qué tendencias crees que van a marcar el futuro del e-retail en los próximos años?
Tres tendencias que ya están pasando y que van a acelerar.
La primera es la consolidación del retail media como el canal de referencia para la activación publicitaria. No hablo solo de marcas de gran consumo vendiendo en Amazon. Lo está ya está pasando, y va a acelerar, es la entrada de no endémicos: banca, seguros, turismo, etc. Categorías que nunca habían puesto un euro en Amazon Ads pero que están descubriendo que los datos de compra del retailer son el mejor indicador de intención que existe. Cuando un banco entiende que puede llegar a alguien que acaba de comprar una casa a través de Amazon, la conversación cambia completamente.
La segunda es la búsqueda con IA. Rufus, ChatGPT, Perplexity ya están respondiendo preguntas de compra antes de que el consumidor llegue a ningún buscador. El problema es que muchas marcas todavía no lo han interiorizado como un riesgo real. Siguen optimizando para la barra de búsqueda clásica de Amazon mientras sus competidores empiezan a aparecer en las respuestas de los asistentes. Esa brecha se va a notar, y cuando se note va a ser tarde para reaccionar.
La tercera es el ecosistema agéntico y aquí hay un ejemplo muy concreto que me parece revelador: el MCP Server de Amazon Ads. Básicamente permite que agentes de IA se conecten directamente a la plataforma y operen campañas de forma autónoma. Eso no es ciencia ficción, ya está disponible. Lo que viene es un modelo donde los equipos no ejecutan tareas, diseñan sistemas. Las agencias y/o marcas que entiendan eso antes van a tener una ventaja que no es fácil de copiar. Las que sigan haciendo lo mismo de siempre, cada vez más deprisa y más barato, van a tener un problema serio.
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