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¿Tu ticket medio te engaña? Cuando una media te lleva a priorizar mal productos, clientes y campañas

El ticket medio de tu ecommerce es de 300 €.

Perfecto.

Ahora viene la pregunta importante: ¿cuántos pedidos tienes realmente alrededor de 300 €?

Porque puede que la respuesta sea: casi ninguno.

Y ahí empieza el problema.

No porque el ticket medio esté mal calculado. Matemáticamente puede ser impecable.

El problema aparece cuando tienes un catálogo con productos de precios muy distintos —por ejemplo, referencias de 80, 150 o 200 € junto a otras de 2.000 o 3.000 €— y utilizas esa media para tomar decisiones sobre qué productos priorizar, qué enseñar, qué comunicar o a qué tipo de cliente dirigirte.

En ese contexto, el ticket medio puede darte una imagen del negocio que sencillamente no existe.

Un ejemplo muy sencillo

Imagina este mes:

Has hecho 20 pedidos y has facturado 5.850 €.

Pero 19 de tus 20 pedidos son de 150 €.

Solo uno es de 3.000 €.

La media es correcta.

Lo que no sería correcto es empezar a comportarte como si tu cliente habitual comprara por casi 300 €.

Porque no es verdad.

Y si partes de una lectura equivocada, es muy fácil que las decisiones que vengan después también lo sean.

El problema no es la media. Es lo que haces con ella

El ticket medio es un dato agregado.

Sirve para saber cuánto factura, de media, cada pedido.

Lo que no te dice es cómo se distribuyen realmente esos pedidos.

Y cuando tienes extremos importantes de precio, esa diferencia importa mucho.

Porque puedes acabar tomando decisiones comerciales, de marketing o de catálogo sobre un cliente medio que en realidad no existe.

Puedes priorizar los productos equivocados

Volvamos al ejemplo.

Tienes un producto de 3.000 € que pesa mucho en facturación. Es lógico prestarle atención.

Pero una cosa es que pese mucho en facturación y otra que represente cómo compra la mayoría de tus clientes.

Si ese producto condiciona demasiado la lectura del negocio, puedes acabar dedicando más esfuerzo del necesario a:

• su visibilidad;
• sus campañas;
• su contenido;
• su ficha de producto;
• sus fotografías;
• sus atributos;
• su argumentario;
• su presencia en newsletters.

Mientras tanto, quizá tienes veinte productos de 100 o 150 € que generan muchas más compras, mucho más contacto con el cliente y mucha más recurrencia.

Y esos siguen teniendo fichas mediocres, pocos atributos, poca visibilidad o una presentación que nadie ha revisado desde hace años.

No porque sean menos importantes.

Porque el dato agregado ha hecho que parezcan menos importantes.

Puedes construir campañas con el producto equivocado

Este punto me parece especialmente importante.

No todas las campañas persiguen lo mismo.

Una campaña puede estar pensada para:

• captar clientes nuevos;
• generar recurrencia;
• aumentar el valor del pedido;
• mover una categoría;
• dar salida a determinadas referencias;
• vender un producto estratégico;
• recuperar clientes inactivos.

Y la selección de productos debería responder a ese objetivo.

Pero si partes de la idea de que tu ticket medio es 300, 400 o 500 €, puedes acabar metiendo en campañas productos que no se corresponden con la realidad de compra de la mayoría de tus clientes.

Quizá el producto de 3.000 € es importantísimo.

Pero no tiene por qué ser tu mejor producto para captar.

Quizá el producto de 120 € es el que abre la relación.

El de 250 € es el que genera recurrencia.

Y el de 3.000 € llega después, cuando el cliente ya confía en ti.

Si miras solo el ticket medio, todo eso desaparece.

Puedes enseñar mal el catálogo

Lo mismo ocurre en la web.

Home.

Categorías.

Productos destacados.

Orden de los listados.

Recomendaciones.

Cross-selling.

Bundles.

Promociones.

La animación comercial de un ecommerce no debería construirse alrededor de una media. Debería construirse alrededor de cómo compra realmente el cliente y qué papel juega cada producto dentro de esa compra.

Porque un producto puede representar mucho dinero y, aun así, no ser el que debería ocupar la primera posición.

Otro puede representar menos facturación, pero ser mucho más importante para captar, para generar frecuencia o para abrir la puerta a otras categorías.

Eso no lo ves mirando únicamente el ticket medio.

También puedes comunicar al cliente equivocado

Aquí pasa algo parecido con newsletters, automatizaciones y promociones.

Si das por hecho que tienes un cliente de 400 €, puedes empezar a construir mensajes para ese cliente.

Pero quizá la mayoría compra por 120 €.

O entra por una gama concreta.

O compra productos pequeños durante meses antes de hacer una operación grande.

Entonces el problema no es solo qué producto estás promocionando.

También es qué historia estás contando sobre tu propia oferta.

Puedes estar hablando constantemente del producto de alto valor porque pesa mucho en facturación, mientras el grueso de tu base está entrando por otra parte del catálogo.

Y cuando el mensaje no coincide con la realidad de compra, se nota.

En campañas.

En aperturas.

En clics.

En conversión.

Y, sobre todo, en la capacidad de hacer crecer unas categorías frente a otras.

Incluso puedes interpretar mal una caída del ticket medio

Hay otro escenario muy frecuente.

Durante varios meses vendes una o dos unidades al mes de ese producto de 3.000 €.

De repente te quedas sin stock.

El resto del comportamiento apenas cambia.

Los mismos clientes siguen comprando.

Los productos de 100, 150 o 200 € siguen funcionando igual.

Pero el ticket medio cae.

Mucho.

¿Ha empeorado tu cliente?

No necesariamente.

¿Ha cambiado el mercado?

No necesariamente.

¿Funcionan peor las campañas?

Tampoco necesariamente.

Simplemente ha desaparecido temporalmente del mix un producto que tenía un peso enorme sobre la media.

Si no entiendes eso, puedes empezar a buscar explicaciones donde no las hay.

Y a tocar cosas que funcionaban perfectamente.

Entonces, ¿qué hay que mirar?

No necesitas sustituir el ticket medio por otra cifra mágica.

Necesitas dejar de mirar una sola cifra.

En negocios con mucha dispersión de precio, yo empezaría por cuatro cosas.

Ahora sí tienes información útil.

Sabes dónde está el volumen de compra.

Sabes dónde está el valor.

Y puedes empezar a decidir qué papel juega cada tipo de producto.

La pregunta no es cuánto vale tu pedido medio

La pregunta es qué está construyendo realmente ese promedio.

Porque si tienes productos de 100 € y productos de 3.000 €, la media puede ocultar más de lo que enseña.

Y eso afecta directamente a decisiones bastante concretas:

• qué producto merece visibilidad;
• qué producto necesita mejor contenido;
• qué categoría utilizar para captar;
• qué referencias promocionar;
• qué cliente priorizar;
• qué mensaje utilizar en una newsletter;
• qué productos meter en una campaña;
• qué parte del catálogo está generando recurrencia;
• y qué parte está aportando facturación de forma puntual.

Consultor de marketing digital en Barcelona: cuándo necesitas marketing y cuándo el problema está en otro sitio

Las ventas se han estancado. O te estás planteando una expansión.

La web tiene unos años y ya no convence, o técnicamente no es conectable.

El ecommerce podría funcionar mejor.

El SEO no acaba de despegar.

Las campañas cada vez cuestan más.

El CRM está infrautilizado.

Y ahora, además, hay que empezar a pensar qué hacer con la IA.

La conclusión parece bastante lógica: necesitamos un consultor de marketing digital.

Puede ser. O puede que no.

Porque cuando una empresa empieza a notar que el crecimiento se frena, muchas veces el problema se hace visible en digital. Y entonces parece razonable buscar también allí la solución.

Cambiar la web. Hacer más SEO. Revisar Google Ads. Automatizar el CRM. Implantar un PIM. Incorporar IA. Cambiar de agencia.

Pero antes de decidir qué herramienta, canal o proveedor necesitas, hay una pregunta bastante más importante:

La diferencia no es menor. Porque puedes ejecutar perfectamente la solución equivocada.

Antes de cambiar la web, conviene entender qué tiene que arreglar esa web

Imagina una empresa B2B con varios miles de referencias.

Lleva años creciendo gracias al equipo comercial y a una cartera de clientes bastante estable. Tiene una web que funciona, pero está anticuada. El ecommerce genera poco negocio nuevo y dirección decide que ha llegado el momento de tomarse en serio la transformación digital.

La necesidad parece clara: “Tenemos que rehacer la web.”

Empiezan a pedir propuestas. Una agencia recomienda nueva arquitectura, diseño, SEO y campañas. Otra propone incorporar IA al buscador y a la generación de contenidos. Otra dice que antes hay que implantar un PIM para ordenar el catálogo.

Todo puede tener sentido. Hasta que empiezas a mirar cómo funciona realmente el negocio. Y encuentras esto.

Entonces, ¿hay que cambiar la web? Probablemente sí.

Pero ya no estamos ante un simple proyecto de web.

Porque puedes construir una web nueva encima de esa misma estructura. Será más rápida. Más bonita. Tendrá mejor tecnología. Y seguirá teniendo el mismo problema. Solo que mejor diseñado.

Lo digital no siempre crea el problema. Muchas veces lo hace visible

Hay negocios que han funcionado durante años gracias a cosas que no aparecen en ningún sistema.

El comercial sabe qué producto recomendar. Compras sabe qué referencias son realmente importantes. Producto conoce las diferencias entre dos artículos aparentemente idénticos. Atención al cliente sabe qué preguntas hacer antes de recomendar una solución. Y dirección sabe, por experiencia, qué cliente interesa y cuál no.

Mientras la relación comercial es directa, todo ese conocimiento puede compensar bastante desorden.

Pero intentas digitalizarlo y empiezan a aparecer las grietas.

El ecommerce necesita categorías. El buscador necesita atributos. Google necesita información comprensible. Las campañas necesitan una propuesta clara. El CRM necesita criterios de segmentación. Las automatizaciones necesitan reglas. Y la IA necesita datos con los que trabajar.

De repente tienes que convertir en sistema todo aquello que antes funcionaba porque alguien lo sabía.

Ahí es donde muchas supuestas necesidades de marketing digital dejan de ser exclusivamente problemas de marketing.

Cuándo sí necesitas un consultor de marketing digital

Por supuesto que hay situaciones en las que el problema está claramente en marketing.

Si tienes una propuesta comercial bien definida, sabes qué productos quieres vender, a qué cliente quieres llegar y el negocio puede responder correctamente a la demanda, entonces tiene todo el sentido trabajar sobre captación, conversión o retención.

Puede que necesites un especialista porque:

• el SEO no está captando búsquedas relevantes;
• las campañas de pago tienen margen claro de mejora;
• el ecommerce tiene problemas concretos de conversión;
• tienes una base de clientes que no estás trabajando mediante CRM;
• la analítica no permite entender qué canales generan negocio;
• hay una oportunidad clara de crecimiento mediante contenidos, publicidad o automatización.

En esos casos, una consultoría de marketing digital en Barcelona, una agencia especializada o un buen perfil interno pueden aportar muchísimo.

El problema aparece cuando entramos directamente en la solución sin comprobar antes si la base permite que esa solución funcione.

“Necesitamos más tráfico”

Bien. ¿A qué?

Si todavía no está claro qué producto quieres priorizar, qué tipo de cliente quieres captar o por qué debería comprarte a ti y no a otro, aumentar tráfico puede conseguir básicamente una cosa: que más gente vea el problema.

No siempre falta tráfico. A veces falta decidir qué quieres hacer con él.

“Necesitamos mejorar las campañas”

También puede ser. Pero antes conviene comprobar qué pasa después del clic.

Si el cliente llega a una web donde no entiende el catálogo, encuentra poca información, no puede comparar productos o se encuentra con una propuesta pensada solo para quien ya conoce la empresa, el problema no se resuelve bajando el CPC.

Puedes mejorar la campaña. Y empeorar muy poco el resultado. Porque el cuello de botella está después.

“Necesitamos un CRM”

Probablemente pueda ser útil. Pero primero preguntaría cómo vas a segmentar.

¿Por facturación? ¿Por categorías compradas? ¿Por frecuencia? ¿Por potencial? ¿Por tipo de empresa? ¿Por margen? ¿Por antigüedad?

Si nadie ha decidido qué diferencias entre clientes son realmente importantes para el negocio, puedes implantar un CRM magnífico y seguir enviando comunicaciones bastante irrelevantes.

La herramienta ordena. No decide por ti qué merece la pena ordenar.

“Necesitamos un PIM”

Puede ser una muy buena decisión. Pero un PIM tampoco decide cuál tiene que ser la lógica del catálogo.

Si no sabes qué atributos importan al cliente, qué categorías deberían existir, qué información es común entre canales o qué productos necesitan una estructura distinta, el riesgo es convertir el PIM en otro almacén.

Más organizado. Pero almacén.

“Tenemos que hacer algo con IA”

Sí. Pero ¿sobre qué?

La IA puede ayudarte a generar fichas, contenidos, respuestas, clasificaciones, recomendaciones o automatizaciones mucho más rápido.

También puede generar errores muchísimo más rápido.

Si el dato de origen está mal estructurado, la IA no corrige mágicamente la base. La amplifica.

Por eso antes de preguntarte qué puedes hacer con IA, conviene preguntarte qué conocimiento del negocio está preparado para utilizarla.

Un ejemplo: la empresa que pide SEO y necesita ordenar su catálogo

Pongamos un caso sencillo.

Una empresa tiene 8.000 referencias y quiere aumentar la captación de clientes nuevos. Su tráfico orgánico apenas crece.

La primera lectura es bastante inmediata: necesitamos una consultoría SEO.

Ahora miramos un poco más.

Descubrimos que muchas categorías responden a la lógica del ERP y no a cómo busca el cliente. Que varios productos prácticamente idénticos se diferencian por atributos que no están estructurados en la web. Que las fichas tienen poco contenido porque la información técnica está dispersa entre proveedores, PDFs y personas. Que nadie ha decidido qué parte de esas 8.000 referencias merece realmente un esfuerzo comercial mayor. Y que el cliente histórico encuentra el producto porque ya sabe lo que busca, pero el cliente nuevo tiene bastantes dificultades para entender la oferta.

¿Hace falta SEO? Seguramente sí.

Pero la decisión ya no es: “Contratemos SEO para posicionar 8.000 productos.”

La decisión pasa a ser: “Primero ordenemos qué vendemos, cómo lo agrupamos y qué información necesita un cliente nuevo para entenderlo. Después construimos el SEO sobre esa estructura.”

Parece un matiz. No lo es.

En un caso ejecutas. En el otro diagnosticas primero qué necesitas ejecutar.

Marketing, ecommerce y negocio no son compartimentos separados

Este es uno de los problemas que más aparecen cuando una empresa entra en un proceso de transformación digital.

Marketing trabaja el tráfico. Ecommerce trabaja la web. IT trabaja las herramientas. Producto mantiene el catálogo. Comercial conoce al cliente. Operaciones resuelve lo que luego no encaja.

Y cada departamento puede estar haciendo razonablemente bien su trabajo.

El problema es que el cliente no compra departamentos. Ve una sola empresa.

Por eso una consultoría ecommerce en Barcelona o una consultoría de estrategia digital no debería empezar necesariamente mirando solo el ecommerce o los canales. Hay que entender qué estructura tiene que sostenerlos.

Qué quieres vender. A quién. Con qué propuesta. Con qué catálogo. Con qué información. Con qué procesos. Con qué datos. Y quién puede tomar las decisiones necesarias cuando aparecen contradicciones.

Muchas veces no falta estrategia digital. Faltan decisiones previas de negocio.

Cómo elegir la mejor consultora o consultor de marketing digital para tu empresa

Si estás buscando la mejor consultora de marketing digital en Barcelona, yo no empezaría comparando listas de servicios.

Y tampoco por quién utiliza más herramientas.

Empezaría intentando saber qué tipo de problema tienes.

Si el problema está claramente en captación, busca especialistas en captación. Si tienes un problema SEO concreto, busca un buen especialista SEO. Si necesitas gestionar campañas importantes de forma continuada, probablemente una agencia con capacidad operativa tenga mucho más sentido que un consultor individual. Si tienes que reconstruir el ecommerce, necesitarás perfiles capaces de diseñarlo y desarrollarlo.

Pero si todavía no sabes exactamente qué está fallando, buscar directamente una especialidad concreta puede ser empezar por el final.

Que pregunte por el negocio antes que por los canales

Yo esperaría preguntas sobre: clientes; facturación; catálogo; margen; recurrencia; concentración; modelo comercial; procesos; objetivos.

Si la conversación empieza directamente por SEO, Ads, automatización o IA sin entender antes cómo funciona el negocio, puede que estemos entrando demasiado rápido en la solución.

Que sea capaz de decirte que el problema no está en marketing

Para mí, esta es una señal importante.

Un consultor no debería necesitar que todos tus problemas puedan solucionarse con aquello que vende.

A veces la conclusión correcta será invertir más en marketing. Y otras será no hacerlo todavía.

Puede que primero haya que ordenar el catálogo. Aclarar la propuesta. Resolver un problema de datos. Cambiar un proceso. O decidir qué línea de negocio debe tener prioridad.

Que diferencie diagnóstico de ejecución

Son trabajos distintos.

Una cosa es determinar qué conviene hacer. Otra es hacerlo.

No hay ningún problema en que una misma compañía pueda encargarse de ambas cosas. Pero conviene saber cuándo termina una y empieza la otra.

Sobre todo porque un buen diagnóstico puede terminar concluyendo que no necesitas ejecutar aquello que pensabas contratar.

Que conecte marketing con el resto del negocio

Un buen consultor ecommerce en Barcelona no debería mirar exclusivamente la web.

Precio, catálogo, stock, propuesta, logística, comercial, datos y atención al cliente terminan apareciendo en la experiencia digital.

Por eso la pregunta no siempre es: “¿Cómo conseguimos vender más a través de la web?”

A veces la pregunta correcta es: “¿Qué tiene que cambiar en el negocio para que la web pueda vender mejor?”

Y que no pretenda ser especialista en todo

El ecosistema digital se ha vuelto demasiado amplio y cambia demasiado rápido como para esperar que una sola persona tenga un conocimiento profundo de absolutamente todo.

SEO. Paid media. CRM. CRO. Analítica. Ecommerce. Automatización. Arquitectura de datos. IA.

Cada una de estas áreas ya tiene suficiente complejidad como para necesitar especialistas cuando el problema exige profundidad.

Eso no significa que tengas que trabajar con diez proveedores distintos. Significa que conviene separar dos funciones: quién entiende el sistema completo y quién tiene que ejecutar cada especialidad.

Una agencia grande puede disponer de todos esos perfiles dentro. Perfecto. La pregunta entonces es otra: ¿Quién va a trabajar realmente en tu proyecto? Qué especialista intervendrá. Cuándo. Con qué profundidad. Y qué peso tendrás como cliente dentro de esa estructura.

En una consultora o una agencia pequeña, tampoco tiene demasiado sentido esperar que una misma persona sea excelente en SEO técnico, Google Ads, CRM, CRO, analítica e IA. No hace falta.

Una cosa es tener criterio suficiente para detectar dónde está el problema. Otra completamente distinta es ser el mejor especialista para resolver cada una de sus partes.

Muchas veces, el modelo más sólido consiste precisamente en esto: una visión global que mantiene el criterio y especialistas que entran cuando el problema ya está bien definido.

Porque contratar al especialista equivocado no suele ser culpa del especialista. El problema fue haber decidido demasiado pronto qué especialidad necesitabas.

Que termine en decisiones, no solo en recomendaciones

“Mejorar el SEO.” “Optimizar campañas.” “Trabajar el CRM.” “Generar más contenido.” “Aplicar IA.”

No son decisiones. Son áreas de trabajo.

Una recomendación empieza a ser útil cuando concreta: qué hay que cambiar; por qué; qué problema está resolviendo; qué tiene que ocurrir antes; y quién tiene que decidirlo.

Ahí ya podemos empezar a avanzar.

Quizá antes de contratar marketing necesitas un diagnóstico

No todas las empresas necesitan hacer un diagnóstico estratégico antes de contratar marketing. Sería absurdo decirlo.

Hay problemas perfectamente identificados que necesitan simplemente un buen especialista y una buena ejecución.

Pero si llevas tiempo probando cosas y ninguna termina de cambiar demasiado el resultado, merece la pena cuestionar el diagnóstico inicial.

Especialmente si te reconoces en varias de estas situaciones:

• Has cambiado varias veces de agencia.
• Has invertido en web, campañas o herramientas y sigues teniendo la sensación de que todo cuesta demasiado.
• Hay muchas iniciativas digitales abiertas y pocas prioridades claras.
• Cada departamento explica de manera distinta cuál es el problema.
• Los datos existen, pero las mismas discusiones se repiten cada mes.
• Una parte importante del conocimiento depende de personas concretas.
• Queréis crecer, pero cada nueva iniciativa añade todavía más complejidad.

En esos casos yo no empezaría preguntando: ¿Qué acción de marketing nos falta?

Empezaría por otra pregunta: ¿Qué está impidiendo realmente que lo que ya hacemos funcione mejor?

Porque puede que la respuesta sea marketing. Pero también puede estar en el catálogo. En la propuesta comercial. En la estructura de los datos. En cómo están diseñados determinados procesos. En quién decide. O, como suele ocurrir, en varias cosas a la vez.

Ese es precisamente el tipo de lectura transversal que hay detrás de un diagnóstico de arquitectura y gobierno: no aislar canal, catálogo, datos, propuesta comercial y organización cuando se están condicionando entre ellos.

Un consultor de marketing digital no siempre es lo primero que necesitas

Buscar un consultor de marketing digital en Barcelona porque quieres profesionalizar tu ecommerce, renovar la web o acelerar una transformación digital tiene todo el sentido.

Lo que tiene menos sentido es decidir de antemano cuál es la solución sin haber entendido exactamente qué problema intentas resolver.

A veces necesitas SEO. A veces Ads. A veces CRM. A veces una nueva web. A veces necesitas especialistas diferentes para cada una de esas cosas.

Y otras veces necesitas parar antes de encargar nada de eso y mirar el sistema completo.

Porque si el bloqueo está en la propuesta, el catálogo, los datos, los procesos o la forma de decidir, el marketing digital no va a solucionarlo por sí solo.

Lo hará visible. Y probablemente bastante rápido.

La estructura de tu catálogo puede estar frenando el crecimiento. Y la IA no lo va a arreglar

Hay empresas con 5.000, 20.000 o 50.000 referencias que siguen gestionando buena parte del conocimiento de producto prácticamente igual que cuando tenían 500.

Una parte está en el ERP.

Otra en el PIM.

Otra en el ecommerce.

Otra en Excel.

Otra en los PDFs que manda el proveedor.

Y la información que realmente permite distinguir dos productos aparentemente iguales sigue estando, demasiadas veces, en la cabeza de alguien.

Entonces llega la IA.

Y la pregunta pasa a ser:

¿Cómo podemos utilizarla para generar las fichas de producto?

Bien.

Pero antes hay otra pregunta bastante más importante:

¿Qué información le vas a dar para que las genere?

Porque la IA puede generar contenido más rápido.

También puede generar basura más rápido si el dato de origen es malo.

Tu catálogo no es una lista de productos

Un catálogo no es simplemente el conjunto de referencias que vendes.

Es una estructura de conocimiento.

Tiene que explicar qué es cada producto, qué características tiene, para qué sirve, en qué se diferencia de otro, con qué otros productos se relaciona y cómo debería encontrarlo alguien que todavía no conoce tu nomenclatura interna.

Eso obliga a tomar decisiones.

Cómo se organizan las familias.

Qué atributos son realmente relevantes.

Qué diferencias entre dos productos merece la pena explicar.

Qué información debe ser obligatoria.

Cómo se gestionan las variantes.

Qué denominación utilizas.

Qué productos deberían poder compararse.

Y qué necesita saber un cliente para poder decidir.

Cuando esa estructura no existe, el problema no está en que falte una descripción bonita.

Está bastante más abajo.

Un catálogo puede funcionar internamente y estar mal preparado para vender

Esto ocurre mucho en negocios que llevan años creciendo.

El catálogo se ha ido construyendo por acumulación.

Entra un proveedor nuevo y se crea una familia.

Se incorpora una línea y se abre otra categoría.

Aparece una gama nueva y alguien decide dónde colocarla.

Durante años se van añadiendo productos sobre una estructura que nadie ha revisado de verdad.

Y llega un momento en el que el árbol de categorías explica perfectamente la historia de la empresa.

Lo que ya no está tan claro es si explica cómo compra el cliente.

Puedes tener familias organizadas por fabricantes, divisiones internas, tecnologías o nomenclaturas históricas que tienen todo el sentido dentro de la compañía y muy poco para alguien que llega desde fuera.

Mientras exista un comercial entre el producto y el cliente, parte del problema se compensa.

El comercial traduce.

Pregunta.

Filtra.

Compara.

Recomienda.

En digital, esa capa desaparece.

Y el catálogo tiene que empezar a hacer parte del trabajo que antes hacía una persona.

Un ejemplo: 6.000 referencias y tres versiones de la realidad

Imaginemos una empresa B2B con 6.000 SKU.

Trabaja con varios fabricantes, tiene años de histórico y quiere renovar su ecommerce. Aprovechando el proyecto, decide utilizar IA para acelerar la creación y mejora de las fichas de producto.

Antes de empezar encontramos esto:

Ahora podemos conectar una IA y pedirle que genere 6.000 fichas.

Y seguramente lo hará.

Ese no es el problema.

El problema es qué va a generar a partir de una estructura así.

Puede utilizar nombres inconsistentes.

Puede reproducir diferencias que existen solo porque cada proveedor redacta de una manera.

Puede omitir atributos porque no están disponibles.

Puede presentar como equivalentes productos que no lo son.

Puede tratar como distintos productos que deberían relacionarse.

Puede generar descripciones perfectamente correctas desde el punto de vista gramatical y bastante inútiles para ayudar al cliente a decidir.

Antes tenías datos desordenados.

Ahora tienes datos desordenados con textos mejor redactados.

No es exactamente lo mismo que haber solucionado el catálogo.

Cada SKU debería poder explicarse por sí mismo

Hay una idea que resume bastante bien la base del problema: cada SKU debería funcionar como una unidad de información suficientemente completa y comprensible.

Nombre preciso.

Descripción sin ambigüedad.

Atributos identificados.

Precio actualizado.

Disponibilidad.

Categoría coherente.

Sin depender continuamente de información que vive fuera de la ficha o del conocimiento de la persona que lleva veinte años trabajando con ese producto.

Es también una de las ideas que plantea Marketing4eCommerce al hablar de catálogos preparados para IA: datos de producto limpios y completos, atributos etiquetados, información actualizada y jerarquías coherentes. (Marketing4eCommerce)

Pero yo iría un poco más allá.

No deberíamos ordenar el catálogo porque ahora exista la IA.

Deberíamos ordenarlo porque esa es la base para que el catálogo funcione bien con clientes, buscadores, ecommerce, marketplaces, comerciales, nuevos mercados y cualquier tecnología que pongamos después.

La IA simplemente hace más evidente la necesidad.

El primer problema suele estar en los atributos

Los atributos parecen un asunto técnico hasta que intentas utilizarlos de verdad.

Material.

Potencia.

Medida.

Compatibilidad.

Capacidad.

Acabado.

Aplicación.

Normativa.

O cualquier otra característica relevante en tu sector.

Si están bien estructurados, permiten buscar, filtrar, comparar, recomendar y automatizar.

Si no lo están, cada canal acaba interpretándolos a su manera.

Un proveedor escribe “acero inoxidable”.

Otro “inox”.

Otro “stainless steel”.

Otro no rellena el atributo y lo incluye en mitad de una descripción.

Para la persona que lleva años trabajando con ese producto quizá sea evidente que hablan de lo mismo.

Para un sistema, no necesariamente.

Y cuando multiplicas el problema por miles de referencias y decenas de atributos, deja de ser un detalle.

Empieza a condicionar cómo se vende.

El segundo problema es organizar el catálogo desde dentro

Hay otra situación muy habitual.

Las familias se han creado pensando en cómo gestiona la empresa los productos.

No en cómo los busca el cliente.

Puede tener muchísimo sentido internamente que una gama dependa del proveedor A y otra del proveedor B.

Pero al cliente probablemente le dé igual.

El cliente quiere resolver algo.

Encontrar una alternativa.

Comparar.

Entender la diferencia.

Saber qué producto encaja con su necesidad.

Cuando el catálogo sigue exclusivamente la lógica interna, la consecuencia termina apareciendo en la web.

Menús enormes.

Categorías difíciles de entender.

Filtros que aportan poco.

Productos imposibles de comparar.

Buscadores que solo funcionan si el usuario escribe exactamente el término correcto.

Y equipos de marketing intentando solucionar con SEO o contenidos un problema que en realidad está en la arquitectura del catálogo.

El tercer problema es el conocimiento que sigue viviendo en personas

Este, para mí, es uno de los más importantes.

Pregunta a alguien de producto por la diferencia entre dos referencias prácticamente idénticas.

Te la explica en treinta segundos.

Pregunta al comercial cuál recomendaría en cada caso.

También lo sabe.

Ahora intenta encontrar esa diferencia en los sistemas.

A veces no está.

La empresa posee el conocimiento.

El sistema no.

Eso puede funcionar durante años.

Hasta que quieres escalar.

Abrir un mercado nuevo.

Incorporar comerciales.

Lanzar otro ecommerce.

Vender en marketplaces.

Automatizar atención al cliente.

Crear recomendaciones.

O utilizar IA para ayudar a encontrar el producto adecuado.

En ese momento necesitas convertir parte de ese conocimiento tácito en una estructura que pueda utilizar alguien que no lleva quince años dentro de la empresa.

No se trata de sustituir a la persona experta.

Se trata de dejar de obligarla a explicar mil veces lo mismo porque el sistema nunca lo aprendió.

Y la IA puede añadir otro problema: que cada producto hable con una voz distinta

Hasta aquí hemos hablado de la calidad y estructura del dato.

Pero hay otra capa.

Cómo habla el catálogo.

Imagina una empresa que distribuye varias marcas.

Una tiene un tono muy técnico.

Otra es mucho más aspiracional.

Otra habla de forma directa y sencilla.

Otra entrega unas descripciones completamente corporativas.

Y otra tiene textos que probablemente escribió alguien hace diez años y nadie ha vuelto a tocar.

Todo eso termina dentro de tu ecommerce.

Ahora le pedimos a la IA que genere contenido.

¿Qué tono debe utilizar?

¿El de tu empresa?

¿El del fabricante?

¿El de cada marca?

¿Una mezcla de todos?

Si no está decidido, puede ocurrir prácticamente cualquier cosa.

Una ficha suena técnica.

La siguiente parece una campaña publicitaria.

Otra reproduce casi literalmente al fabricante.

Y otra utiliza ese tono genérico de IA que podría pertenecer a cualquier empresa.

No hay errores graves.

Todo está razonablemente bien escrito.

Y, aun así, el catálogo se ha convertido en un batiburrillo.

“Escribe con nuestro tono de voz” no resuelve el problema

Para que una IA pueda seguir una voz, primero esa voz tiene que existir.

Tiene que estar definida.

Qué vocabulario utilizas.

Qué términos evitas.

Cuánto peso tiene la parte técnica.

Cómo explicas los beneficios.

Cómo nombras determinadas categorías.

Qué estructura siguen las fichas.

Qué cambia cuando hablas de una marca y qué debe permanecer siempre igual.

Porque si trabajas con distintas marcas, además hay una decisión previa bastante importante:

¿Quién debe hablar en tu ecommerce: tu empresa o cada una de las marcas que vendes?

No hay una única respuesta.

Pero tiene que haber una.

Quizá necesitas preservar ciertos códigos de cada fabricante.

Quizá quieres que toda la experiencia esté claramente bajo la voz de tu propia marca.

Quizá haya una capa común y determinados elementos específicos por fabricante.

Perfecto.

Pero eso hay que diseñarlo.

La IA puede ayudarte muchísimo a mantener una voz consistente una vez definida.

Lo que no puede hacer es decidir por ti cuál debería ser esa voz.

Y si no existe un criterio, también puede escalar la inconsistencia.

Un PIM tampoco arregla por sí solo una mala estructura de catálogo

Aquí aparece otra solución aparentemente evidente.

“Necesitamos un PIM.”

Puede que sí.

En un catálogo complejo puede ser una herramienta fundamental.

Pero el PIM gestiona información.

No toma las decisiones de negocio necesarias para estructurarla.

No decide qué atributos importan de verdad.

No decide cómo debería agruparse el catálogo.

No sabe qué diferencia necesita entender el cliente.

No establece por sí mismo qué información debe mantenerse igual entre canales y cuál debe adaptarse.

Tampoco decide cómo tiene que hablar tu marca.

Puedes implantar un PIM sin resolver nada de eso.

Tendrás el desorden mucho mejor centralizado.

Pero seguirá siendo desorden.

La IA necesita contexto. Y tu catálogo es parte de ese contexto

Ahora queremos pedir a sistemas automáticos que encuentren productos, generen contenidos, respondan preguntas, recomienden alternativas, traduzcan, clasifiquen o ayuden al cliente a decidir.

Para hacerlo bien necesitan contexto.

Y tu catálogo es una parte esencial de ese contexto.

Cuanto más estructurada, específica y consistente sea la información, más posibilidades tienes de obtener algo realmente útil.

Por eso me parece peligroso empezar una conversación sobre IA preguntando:

“¿Qué herramienta deberíamos utilizar?”

Yo empezaría bastante antes:

“¿Está preparado nuestro conocimiento de producto para que una herramienta pueda utilizarlo?”

Y añadiría otra:

“¿Está suficientemente claro cómo queremos comunicar ese conocimiento?”

Porque tener datos correctos pero una voz completamente incoherente tampoco es tener el problema resuelto.

La estructura del catálogo afecta a mucho más que la IA

Aunque mañana desapareciera toda la conversación alrededor de la inteligencia artificial, seguiría teniendo sentido hacer este trabajo.

Porque la arquitectura del catálogo condiciona cómo encuentra el cliente un producto, cómo lo compara, cómo trabaja el equipo comercial, cómo construyes una campaña, cómo lanzas otra categoría, cómo formas a alguien nuevo, cómo abres otro país y cuánto dependes de personas concretas para que todo funcione.

Por eso no considero la estructura de catálogo una cuestión meramente técnica.

Ni siquiera una cuestión de ecommerce.

Es una cuestión de negocio.

Y cuanto más amplio, técnico o complejo sea el catálogo, más evidente se vuelve.

Antes de aplicar IA al catálogo, hay unas cuantas decisiones que tomar

No creo que una empresa tenga que reconstruir todo su catálogo antes de hacer cualquier prueba con inteligencia artificial.

Sería absurdo.

Puedes experimentar.

Automatizar una parte.

Probar con una categoría.

Aprender.

Pero si quieres utilizar la IA como una verdadera palanca de escala, tarde o temprano tendrás que decidir qué productos tienes, cómo se relacionan, cómo los agrupas, qué atributos los definen, qué información es obligatoria, qué diferencias importan, dónde vive el conocimiento, quién es responsable de mantenerlo y cómo tiene que expresarse cada marca.

Eso no lo decide una herramienta.

Es arquitectura.

La IA no arregla un catálogo mal estructurado. Lo escala

Esta es probablemente la parte más incómoda.

Cuanto más potente sea la tecnología que coloques encima, más importante se vuelve lo que hay debajo.

Si la base es buena, la IA puede ayudarte a hacer muchísimo más.

Generar.

Enriquecer.

Clasificar.

Traducir.

Relacionar.

Recomendar.

Automatizar.

Mantener una voz consistente.

Pero si la estructura es mala, la velocidad tampoco juega necesariamente a tu favor.

Puedes crear más contenido.

Más fichas.

Más respuestas.

Más recomendaciones.

Más deprisa.

Y seguir sin haber solucionado cómo está organizado el conocimiento del producto.

O peor: puedes multiplicar información inconsistente con suficiente velocidad como para que luego arreglarla sea todavía más difícil.

Por eso, antes de preguntarte qué puede hacer la IA con tu catálogo, yo respondería primero a otra pregunta:

Si mañana quitáramos la IA de la ecuación, ¿tu catálogo estaría suficientemente bien estructurado como para crecer?

Si la respuesta es no, empezaría por ahí.

Porque la IA puede escalar una buena estructura de catálogo.

También puede escalar datos pobres, categorías incoherentes, conocimiento que nadie ha sistematizado y una voz de marca que nadie ha definido.

Lo que no puede hacer es tomar por ti las decisiones que nunca tomaste al construirlo.