En un escenario marcado por una alta competitividad, múltiples canales de venta y consumidores cada vez más exigentes, el uso estratégico de los datos en el retail en 2026 dejó de ser solo un diferencial para convertirse en un factor decisivo para el crecimiento sostenible de las empresas del sector.
Más que analizar el pasado, adoptar un enfoque holístico basado en datos permite prever la demanda, gestionar inventarios de manera más eficiente y personalizar ofertas tanto en el retail físico como en el digital.
Continúe leyendo y conozca más sobre la importancia de los datos en el retail en 2026 y cómo el uso de tecnologías emergentes puede ayudar a preparar su negocio para un nuevo año más eficiente, con decisiones más inteligentes y un enfoque total en la experiencia del cliente.
La Importancia de los Datos en el Retail 2026
En los últimos años, el sector retail ha consolidado su liderazgo en las operaciones de comercio electrónico. Según un estudio de PagSeguro , las transacciones de retail online en América Latina alcanzarán los USD 870 mil millones en 2026, con Brasil entre los líderes del ranking, llegando a mover hasta USD 435 mil millones en ese período.
Este elevado volumen de transacciones no solo refleja el crecimiento del sector, sino que también representa una fuente estratégica de datos. Estos permiten a los retailers comprender con mayor precisión los patrones de consumo, anticipar picos de demanda y reducir incertidumbres que antes dependían exclusivamente de la intuición y la experiencia de mercado.
Con una estrategia de procesamiento de datos bien estructurada, los retailers pueden:
- Mejorar la eficiencia operativa, optimizando procesos y la cadena de suministro, además de fortalecer la toma de decisiones
- Crear campañas publicitarias segmentadas y recomendaciones personalizadas que aumentan la satisfacción del cliente
- Desarrollar programas de fidelización basados en el historial de compras, impulsando la retención y lealtad
- Optimizar la gestión de inventarios y las estrategias de precios a partir del análisis del historial de ventas
Un estudio de IBM también reveló que el 62% de los retailers que utilizan datos e invierten en analytics logran una ventaja competitiva. Además, la publicidad en plataformas de retail basada en datos de compra (Retail Media) moverá miles de millones a nivel global hasta 2026 , reforzando el valor comercial de los datos del consumidor en el retail.
Para los retailers que buscan planificar de forma inteligente su próximo ciclo de crecimiento, enero se consolida como el período ideal para revisar bases de datos, integrar información de diferentes canales de venta y mejorar la experiencia del cliente, con foco en 2026. Esta preparación permite iniciar el año con modelos predictivos más precisos y decisiones estratégicas desde el primer trimestre.
Cómo la IA, el Big Data y el Analytics Mejoran las Previsiones y la Experiencia del Cliente
El avance de la digitalización ha acelerado significativamente la generación de datos en el retail a través de múltiples puntos de contacto con el cliente, como los puntos de venta físicos, las plataformas de comercio electrónico, las aplicaciones y los medios de pago.
Sin embargo, uno de los principales desafíos de los retailers es transformar este gran volumen de información en insights accionables, capaces de alinear oferta, precio y conveniencia con las expectativas del consumidor.
En este contexto, tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), el Big Data y el analytics avanzado cobran protagonismo, permitiendo análisis predictivos más precisos que ayudan a prever la demanda y ofrecer experiencias personalizadas a lo largo del customer journey.
Optimización de Inventarios y Reducción de Pérdidas
Equilibrar disponibilidad y costo es uno de los mayores desafíos para el retail. A través de la recopilación y el análisis preciso de datos impulsados por Big Data y analytics, es posible identificar niveles adecuados de reposición y rotación por producto, canal o tienda.
Modelos analíticos basados en IA, como el machine learning, permiten identificar productos con bajo desempeño, anticipar excedentes y orientar decisiones de markdown de forma más estratégica.
Como resultado, las empresas reducen quiebres de stock, optimizan la asignación de inventarios entre tiendas y centros de distribución, mejoran la operación tanto online como offline y aumentan los márgenes de rentabilidad. No es casualidad que una investigación de McKinsey indique que las empresas que adoptan analytics avanzados logran una mejora de hasta un 20% en el ROI de marketing , evidenciando el impacto directo en la rentabilidad.
Personalización de la Experiencia del Cliente
La integración de estas tecnologías permite analizar hábitos de compra, frecuencia, preferencias y ticket promedio. De este modo, los retailers pueden personalizar la comunicación, las ofertas y las recomendaciones de productos, optimizando la experiencia del cliente y la jornada de compra.
Los Datos de Pagos como Activo Estratégico
Los datos de pagos generados a partir de las transacciones representan un activo extremadamente valioso, aunque todavía poco aprovechado en el retail. Esta información revela patrones clave del comportamiento del consumidor, como horarios de compra, medios de pago preferidos, ubicación y recurrencia.
Cuando se analizan de forma inteligente y agregada, estos datos ayudan a los retailers a comprender mejor el perfil de sus clientes, permitiendo una fijación de precios más inteligente, diversificación del portafolio, prevención de fraudes y una experiencia de compra más fluida y segura.
Los líderes del retail que logren transformar los datos en acciones estratégicas estarán mejor preparados para crecer en 2026, yendo más allá de la eficiencia operativa y la rentabilidad. Sin embargo, esta transformación exige integración de sistemas, gobernanza de datos, capacitación de equipos y alineación entre tecnología y estrategia de negocio.
