En la feria Groceryshop de este año, el papel de la inteligencia artificial en la revolución del sector de la alimentación fue uno de los temas clave.
En concreto, hemos aprendido cómo la IA no solo sigue transformando el recorrido del comprador, sino también cómo las marcas se adaptan a ello. Las marcas compiten ahora por el espacio y la atención en cuatro «estanterías»: la física, la digital, la social y la de los agentes. Y, desde el escenario principal hasta las fiestas de networking posteriores, la rápida adopción (¡ya supera el 50 %!) de las compras basadas en la IA fue un tema recurrente de debate, lo que pone de relieve la urgencia que muchas marcas sienten por adaptarse a esta nueva frontera impulsada por los modelos de lenguaje grande (LLM).
Pero cada reto conlleva también una oportunidad, y las compras basadas en la inteligencia artificial ofrecen un gran potencial para las marcas inteligentes que estén dispuestas a sacar partido de este apasionante avance.
Datos clave: Adopción de la IA en el sector del comercio electrónico
| 60% | de los consumidores utilizan la IA para comprar, al menos de vez en cuando |
| 77% | Las redes de medios minoristas están invirtiendo en formatos publicitarios «agentic». |
| 96% | de los compradores que utilizan la IA tienen previsto mantener o aumentar su uso con el tiempo |
| 50% | Cestas más grandes para los compradores que utilizan el asistente de IA de Instacart |
Cómo destacar en el estante de Agentic
Una lista de candidatos preseleccionados generada por IA sustituye al espacio tradicional en las estanterías
Con las compras «agentes», ahora se muestran a los clientes solo entre 3 y 5 artículos recomendados, en lugar de miles de opciones en las estanterías físicas o digitales. Al acortar el camino desde la inspiración hasta la conversión, la inteligencia artificial está haciendo que las compras sean más rápidas y meditadas, transformando no solo qué y dónde compran los clientes, sino también cómo llenan sus cestas.
Los datos de entrenamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM) generan lagunas de visibilidad
Los datos de Euromonitor y Bain muestran que varias marcas y minoristas de productos para el cuidado de la piel tienen una baja cuota de voz en los modelos de lenguaje grande (LLM), pero una sólida cuota de mercado. Los LLM extraen abundantemente información de Reddit, Wikipedia, YouTube y contenidos sociales similares; si los mensajes de las marcas no se ajustan a la opinión de la comunidad, la visibilidad de la IA disminuirá.
Requisitos de la marca para AI Discovery
Para tener éxito en las compras basadas en la inteligencia artificial, las marcas deben:
- Se puede encontrar para misiones relevantes
- Legible por máquina gracias a datos estructurados y estandarizados
- Seleccionado para una lista de candidatos preseleccionados generada por IA
- Se puede realizar a través de un proceso de compra claro y con existencias disponibles
Recuerda: la información sobre los productos debe redactarse siempre en un lenguaje natural, relacionando los datos con los beneficios para el comprador y mostrando datos precisos sobre la disponibilidad.
Pacvue recomienda:
- Utiliza datos de productos completos, coherentes y legibles por máquina en todos tus canales.
- Integrarse con los protocolos de agente más habituales (por ejemplo, ACP para ChatGPT y UCP para Google).
- Cumplir con las normas de cumplimiento de datos específicas de cada minorista.
- Crea procesos repetibles para garantizar la exactitud de los datos sobre productos, precios e inventario en todas las plataformas.
- Utilízalo Pacvue Prism para determinar qué canales de los agentes generan conversiones e ingresos rentables
Comprueba en qué medida tu marca está preparada para la IA con nuestra ficha de evaluación de preparación para la «agentic commerce ».
Mantenerse a la vanguardia del sector de la alimentación
Los resultados son las nuevas categorías
Los consumidores eligen cada vez más productos que les proporcionan el resultado deseado, y no solo la mejor opción dentro de una categoría concreta. Los grupos de productos competidores se extienden ahora más allá de los pasillos, lo que crea oportunidades para que marcas como Purely Elizabeth compitan simultáneamente en las categorías de cereales, avena, aperitivos y galletas.
La ventaja de la búsqueda sin marca
Si solo apareces cuando los consumidores buscan explícitamente tu marca, ya es demasiado tarde. Para seguir siendo competitivas, las marcas deben aparecer en los resultados relacionados con categorías y problemas en las primeras fases del embudo de conversión, llegando a los consumidores en cuanto les surge la idea.
La transparencia en los precios y los programas de fidelización intensifican la competencia en el sector de la alimentación
A medida que las herramientas de inteligencia artificial permiten a los compradores comparar los precios de cestas completas entre distintos comercios, los supermercados recurrirán cada vez más a los programas de fidelización y a los descuentos para captar y retener a los clientes. Según un informe de « Instacart », los supermercados que aplican los mismos precios que en la tienda física registraron un crecimiento un 10 % más rápido, ya que el aumento de los precios del combustible hace que las compras por Internet resulten aún más atractivas.
La brecha en la medición de los medios minoristas
Solo el 31 % de los responsables de retail media network considera que sus redes son competitivas frente a las de sus homólogos, lo que supone un descenso del 14 % respecto al año anterior, mientras que apenas el 28 % confía en su metodología de estimación del tamaño del mercado y nada menos que 7 de cada 10 sienten que les cuesta mantener el ritmo en cuanto a precios y capacidades. Las hipótesis en las que se basa el crecimiento se cuestionan ahora más que nunca.
Pacvue recomienda:
- Target a los consumidores en función de los resultados que desean obtener (por ejemplo, «comida rica en proteínas»), y no según las categorías que consultan.
- Destina entre el 20 % y el 30 % de tu presupuesto publicitario a campañas de la parte superior del embudo de conversión, centrándote en búsquedas por categoría, búsquedas basadas en problemas y plataformas sociales (comercio de descubrimiento).
- Deja de analizar los datos de forma aislada y empieza a comprobar el rendimiento de las ubicaciones publicitarias cuando se combinan con ofertas de fidelización, descuentos o nuevos contenidos creativos y mensajes.
- Mide el « incrementality » a diario, no trimestralmente, y modifica el presupuesto o ajusta la estrategia publicitaria en cuanto el rendimiento empiece a bajar.
- Elimina la brecha entre la medición y la activación pasando de la acción al análisis en un único flujo de trabajo con el agente « Pacvue ».
Éxito en el sector de la alimentación en el cuarto trimestre y más allá
Está claro que la adopción de la IA en el ámbito de las compras solo puede ir en una dirección: al alza.
Y en este mundo cada vez más alejado del modelo de embudo, en el que los compradores suelen descubrir, valorar y comprar en una sola sesión, los canales ya no encajan perfectamente en las etapas del embudo. Para recabar información y aplicarla a gran escala en múltiples plataformas, es necesario optimizar desde una única interfaz, en lugar de tener que iniciar sesión en docenas de plataformas diferentes. Se necesita una plataforma nativa de comercio que vincule los canales de comunicación con resultados empresariales concretos.
Más información sobre « Pacvue » (Prism ) y la red « Agentic Commerce ».
