Descubra cómo un minorista omnicanal utilizó las promociones integradas en la aplicación impulsadas por la inteligencia artificial para impulsar un crecimiento cuantificable. Al presentar ofertas de productos personalizadas a sus usuarios, la marca aumentó tanto la frecuencia de compra como el gasto promedio, sin cambiar el diseño de la aplicación ni los niveles de descuento.
Al combinar la lógica de recomendación con cupones móviles exclusivos, el Cliente entregó ofertas relevantes y oportunas que se ajustaban a los hábitos de compra individuales. En el período de evaluación de 2025, el grupo de prueba más eficaz obtuvo un aumento de ~9% en gasto medio y un aumento de ~20% en la frecuencia de compra en comparación con el período de evaluación correspondiente en 2024. Estos resultados se lograron sin aumentar los niveles de descuento ni cambiar el diseño de la aplicación, lo que demuestra que la relevancia por sí sola puede impulsar un crecimiento significativo.
A medida que el grupo de promociones se multiplicó por siete entre los períodos de evaluación de 2024 y 2025, el motor de recomendaciones de Synerise desempeñó un papel clave a la hora de aprovechar ese crecimiento, adaptando las ofertas de forma inteligente a las preferencias individuales y manteniendo un alto rendimiento a pesar de la creciente complejidad de la personalización. Al mismo tiempo, la proporción de descuentos en el valor total de las transacciones que incluían promociones personalizadas disminuyó del 1,3% en el período de evaluación de 2024 al 1,1% en el período de evaluación de 2025, lo que ayudó a proteger el margen y el valor de la marca.
Este rendimiento confirma que la personalización a gran escala no solo es posible sino que también es rentable.
Un minorista omnicanal con una sólida base de usuarios de aplicaciones móviles y un fuerte enfoque en la innovación en la participación de los clientes.
Los minoristas se enfrentan a un equilibrio delicado: ofrecer suficientes promociones para impulsar la participación sin sobrecargar las operaciones ni diluir el valor de la marca. En este caso, el cliente necesitaba una forma escalable de ofrecer promociones personalizadas que aumentaran los ingresos y la lealtad sin aumentar la complejidad. Al mismo tiempo, la solución tenía que proteger la percepción de la marca evitando la exposición excesiva a los descuentos y garantizando que las promociones siguieran siendo relevantes y específicas. En resumen: más impacto, menos ruido.
Desde el principio de la campaña, se adoptó un enfoque híbrido, que combinaba la lógica de recomendación basada en la IA con cupones móviles exclusivos. Cada usuario recibe un número fijo de promociones personalizadas, seleccionadas de entre un conjunto de productos en expansión dinámica, que se multiplicó por siete durante el último año de la campaña. Las ofertas se actualizan cada pocos días, lo que permite que el sistema se mantenga alineado con las cambiantes preferencias de los clientes gracias a una infraestructura de inteligencia artificial conductual que procesa los datos en tiempo real para optimizar la relevancia. Esta gama más amplia mejoró significativamente la capacidad del algoritmo para adaptar las ofertas relevantes a las necesidades individuales, lo que generó una mayor precisión y conversión, como lo confirman los avances en el rendimiento entre los períodos de evaluación de 2024 y 2025.
La eficacia de esta campaña se basa en un principio clave: la relevancia. Según el informe How to keep hold of your customers de dunnhumby (2025), El 69% de los compradores considera descuentos relevantes una parte fundamental de la propuesta de valor de un minorista, y El 49% valora activamente los cupones personalizados. Es más, El 23% de los compradores de toda Europa dijeron que las ofertas personalizadas les impulsaron a realizar una compra que no tenían previsto.
Esta campaña aprovechó esa dinámica de comportamiento al ofrecer una personalización a escala a nivel de producto. Si bien el valor del cupón permaneció fijo, la relevancia de la oferta, basada en las preferencias de compra individuales, hizo que pareciera oportuna y significativa. El resultado: más participación, visitas más frecuentes y más valor por interacción.
La campaña tuvo un buen desempeño en todos los indicadores clave:
Para validar el impacto de la personalización, los resultados también se compararon con los de un grupo de control que recibió ofertas aleatorias y no personalizadas. La personalización marcó la diferencia:
Todo esto se logró sin cambiar la ubicación, el tamaño o los niveles de descuento de las ofertas y sin una segmentación basada en reglas. La IA hizo el trabajo pesado.
Sobre la base del éxito de la campaña, la estrategia de personalización se puede mejorar aún más:
Estas mejoras tienen como objetivo profundizar las relaciones con los clientes, aumentar la conversión y mantener el impulso de la campaña como palanca de crecimiento a largo plazo.
Estos ejemplos de implementación muestran cómo poner en práctica la personalización de la IA. Puedes utilizarlos como punto de partida para crear tus propias campañas de alto impacto.
El documento técnico completo incluye métricas de rendimiento detalladas, comparaciones de grupos de prueba e información estratégica.
Una lectura obligada para cualquiera que optimice el rendimiento del comercio minorista a través de datos e inteligencia artificial.