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En el dinámico sector retail, la mayor parte de los esfuerzos publicitarios suelen concentrarse en una única misión: atraer al comprador y cerrar la venta. La IA se ha convertido en una aliada indispensable en esta tarea, ayudando a optimizar campañas para alcanzar al público perfecto con una precisión nunca antes vista.
Pero atraer a los potenciales compradores es solo la mitad del camino. En el proceso pueden surgir imprevistos que hagan que no finalice su compra. Ese fue el reto al que se enfrentó Décimas, el retailer español de ropa deportiva.
Imagina la escena: un corredor aficionado ve un anuncio que le ha llegado a través de una campaña de Máximo rendimiento de las nuevas zapatillas de running Tenth “Marathon”. El anuncio es dinámico e inspirador y relevante para él, por lo que hace clic. La web carga rápido, el diseño es atractivo. Elige su talla, la 43, pero el botón de compra aparece desactivado: “Sin stock”. Frustrado, cierra la pestaña. Acaba de contribuir a agrandar la estadística del “carrito abandonado”, como si se lo hubiese pensado mejor. Pero la realidad es que nunca tuvo la oportunidad de comprar.
“El problema del carrito abandonado es algo recurrente en cualquier ecommerce retail” explica Yolanda Bayón de Diego, directora de marketing & ecommerce de Décimas. “Pero más aún cuando hablamos del sector textil donde muchos usuarios utilizan el carrito como almacén de productos en los que están interesados”.
Ante este reto, Décimas junto a su partner digital SIDN, decidió enfocarse en diagnosticar por qué perdía clientes en lugar de solo atraerlos. Así fue como convirtieron un problema invisible en una oportunidad de crecimiento.
Esta estrategia nos ha permitido asegurarnos de que cada euro invertido tuviera una oportunidad real de convertirse en una venta.
Falta de stock: Cuando el mejor anuncio lleva a una estantería vacía
El equipo de Décimas se enfrentaba a una paradoja que muchos especialistas en marketing pueden reconocer. A pesar de que sus campañas de Máximo rendimiento impulsadas por IA les ayudaban a atraer un volumen constante de usuarios cualificados a su ecommerce, las ventas online no parecían crecer al mismo ritmo que años anteriores.
Para entender qué estaba ocurriendo, el equipo de Décimas con la ayuda de Google realizó un análisis en profundidad del comportamiento del consumidor en el sector de la moda deportiva. El estudio arrojó una luz reveladora: existía una tendencia creciente a realizar la fase de consideración online para finalizar la compra en la tienda física. De hecho, la búsqueda de establecimientos físicos en la categoría había aumentado más del 50 % en España el último año.1
Con este contexto, el análisis de sus propias métricas internas fue concluyente. El problema de fondo era una desconexión entre la demanda generada por los anuncios y la disponibilidad real de los productos. Siguiendo con el ejemplo, el anuncio de las zapatillas “Victory” seguía activo y generando clics (y costes publicitarios), aunque las tallas más populares, como la 43, estuvieran agotadas. Se estaba invirtiendo en atraer a un cliente al que no se le podía vender, lo que afectaba al retorno de la inversión publicitaria (ROAS).
Esta falta de stock en variantes clave generaba una experiencia frustrante que impulsaba a los usuarios a buscar el producto en una tienda física o, peor aún, a abandonar la compra.
“Cuando trabajas con una cantidad de productos muy elevada puedes perder una gran cantidad de información a la hora de determinar cuáles son los nichos de producto de mayor rendimiento para optimizar los costes publicitarios”, explica Bayón de Diego. La solución requería ir más allá del marketing y conectar los anuncios con la logística en tiempo real.
Conectar los anuncios con la logística en tiempo real gracias a la IA
Gestionar manualmente un catálogo con miles de referencias para evitar esta desconexión era inviable. Por ello, junto a su partner digital SIDN, desarrollaron una solución integrada en BigQuery de Google Cloud, que utiliza la IA para procesar y analizar enormes volúmenes de datos de producto y de rendimiento en tiempo real.
Esta solución integral contaba con dos funciones principales:
- Análisis inteligente del stock: A través de Google Tag Manager, el sistema analiza en tiempo real las variantes de cada producto (tallas, colores). Si detecta que un artículo tiene un stock limitado en las opciones más demandadas, lo etiqueta automáticamente como “insuficiente”. Esta señal viaja directamente a su perfil de vendedor en Merchant Center, pausando o disminuyendo la visibilidad de ese producto en las campañas y evitando así invertir en clics que difícilmente convertirán.
- Clasificación por rentabilidad: De forma paralela, el sistema clasifica los productos no por su categoría, sino por su rentabilidad real (ROAS). Esto permite a las campañas de Máximo rendimiento impulsadas por IA agrupar los artículos en función de su verdadero rendimiento y optimizar las pujas, asignando el presupuesto a los productos que realmente impulsan el negocio.
Ambas funciones potenciadas por IA trabajan en sintonía para asegurar que las campañas se optimicen de forma continua y automatizada, basándose siempre en datos reales de inventario y rendimiento.
“Teníamos que conseguir que los datos de logística y de marketing hablaran el mismo idioma, y lo hicieran en tiempo real”, explica Cristian Betancort Head of Production and Operations de SIDN. “Lograrlo no solo mejoró la disponibilidad de productos clave, sino también la experiencia del cliente.”
“Gracias a la segmentación inteligente, pudimos ajustar audiencias y mensajes en tiempo real, lo que mejoró la conversión y redujo el abandono de carritos”, dice Jaime Carrillo, Digital Advertising Team Lead. “Hemos conseguido que la inversión publicitaria sea más eficiente y responda mejor al comportamiento cambiante del consumidor. Esto nos ha permitido asegurarnos de que cada euro invertido tuviera una oportunidad real de convertirse en una venta.”
El verdadero significado de la optimización: escuchar al cliente
“El mayor aprendizaje ha sido a nivel de tratamiento de la información y el poder hacerlo en tiempo real”, reflexiona Bayón de Diego de Décimas. “Damos la importancia necesaria a la gestión del dato y el hacerlo en tiempo real nos permite ofrecer de forma relevante en el momento relevante aquello que necesitan nuestros clientes”.
Esta es la clave. En esta ocasión Décimas no utilizó la IA para encontrar nuevos clientes, sino para no decepcionar a los que ya habían mostrado interés en sus productos. Al asegurarse de que los productos promocionados contaban con el stock suficiente, Décimas transformó una potencial experiencia frustrante en una compra satisfactoria.
Los resultados son la prueba de que esta estrategia, centrada en la experiencia del cliente, fue la correcta:
- La tasa de conversión de las campañas de Máximo rendimiento y Shopping aumentó casi un 50 % en el trimestre posterior a la implementación. Esto demuestra que los clientes que hacían clic, compraban.
- El coste publicitario de las ventas (ACOS) se redujo en un 23 %, lo que indica que dejó de gastarse presupuesto en clics que no podían convertir.
- Como consecuencia directa, el crecimiento de las ventas interanuales superó el 11%.
El éxito de esta estrategia no solo ha fortalecido su posición en el mercado nacional, sino que su naturaleza escalable ha sido fundamental para expandir su presencia en nuevos mercados, obteniendo resultados muy positivos.
El caso de Décimas demuestra que, en la era de la IA, la herramienta más poderosa sigue siendo la capacidad de escuchar. Escuchar lo que dicen los clics, lo que revelan las métricas y, sobre todo, lo que un cliente frustrado no dice cuando cierra una pestaña porque no encuentra su talla.
