Por: Miguel de la Roca
¿Conoces esa incomodidad de abrir el reporte de campañas y sentir alivio porque el ROAS se ve lindo, mientras en tienda nadie sabe qué fue lo que realmente movió la caja? Hay una confesión que tenemos que hacer los marketeros: no tenemos claro cuánto de nuestra inversión termina influyendo en la compra de la tienda física. Medimos alcance, clicks, interacciones y nos inventamos algunos ratios para sentirnos que estamos haciendo un buen trabajo, pero cuando la compra sucede frente a un POS o terminal de pago, el rastro se corta.
El primer paso para arreglarlo es simple pero al mismo tiempo imposible para algunos: admitirlo. A partir de ahí, la tecnología y la IA comienzan a ser parte esencial del cambio. En este artículo te propongo 12 pasos claros para conectar lo digital con lo físico y tomar decisiones con menos fe y más evidencia.
12 pasos para que tu marketing deje de adivinar
Antes de empezar, hay que definir el problema que estamos resolviendo. Creo que durante todos estos años trabajando con startups he podido aprender que, a veces, lo más difícil para los negocios es entender este primer punto. En retail están sucediendo dos cosas en paralelo: lo primero es que lo digital mueve las ventas gracias a los anuncios, contenido en redes, Google, emails, WhatsApp, influencers, etc.; lo segundo es que la compra que ocurre en la tienda es porque el cliente aparece, elige su producto o servicio, paga y se va. Punto.
El problema es que la mayoría de mediciones se queda “encerrada” en digital, en ese reporte que tienes en alguna carpeta de tu computadora o drive. Entonces se optimiza para lo que se ve fácil (clicks, ROAS, conversiones online), pero no necesariamente para lo que mueve la caja en tienda.
Omnicanal no es un slogan. Necesitamos poder responder preguntas como estas:
- ¿Qué canal realmente trae gente a tienda?
- ¿Qué campaña genera compras y cuál solo “genera engagement” o se ve bonita?
- ¿Estoy invirtiendo en anuncios que venden… o en anuncios que se ven bien en el reporte?
Pero adivina qué. La IA llegó como tu nuevo salvador para ahorrarte el tiempo de uno o dos analistas. No para reemplazarlos, ojo a eso. Para salvar valiosas horas que podrías usarlo para ejecutar nuevas campañas. Esta nueva tecnología es capaz de unir señales, limpiar datos y estimar impacto donde no hay conexión directa.
Vamos con los doce pasos que estoy seguro estás ansioso de comenzar a cambiar esa realidad.
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Paso 1: Acepta el “agujero negro” (sin vergüenza)
¿Parece sencillo no? Pues no lo es. Ataca tu ego y tus varios años de profesionalismo, pero sin eso no podemos comenzar. Mientras más rápido lo hagas será más rápido también el cambio. No te aferres defendiendo métricas que no son las que mueven la aguja.
Si quieres saber si estás en esta etapa para comenzar con este paso, entonces revisa esta afirmación:
“Hoy no sabemos con certeza cuánto de nuestro presupuesto digital termina vendiendo en tienda.”
Si te sientes identificado, estamos por buen camino para seguir con este proceso de cambio, casi espiritual. No lo tomes como fracaso que ya te iré contando cómo vamos a salir de esta. Recuerda algo importante: no eres el único.
Paso 2: Define para qué quieres medir
Antes de hablar de datos, decide qué decisiones vas a tomar con esto. Te voy a dejar unos ejemplos concretos que podrían ayudarte a tener una idea:
- Mover presupuesto entre Meta y Google según ventas totales (no solo online)
- Medir si una promo trajo gente nueva
- Activar retención solo cuando el cliente realmente se está yendo
- Hacer campañas por tienda o zona según stock disponible
Si no hay decisiones que esperas tomar, vas a quedarte con varios reportes en tus carpetas pero sin una acción lista para ejecutar.
Paso 3: Elige 3 o 4 métricas “norte” (las que mandan)
Para omnicanal, estas suelen ser las más estándar:
- Ventas totales (online + tienda)
- Margen (porque puedes vender un millón de dólares pero solo ganar mil. No es una buena idea no fijarse en el margen de ganancia)
- Tráfico a tienda (si puedes medirlo o aproximarlo)
- % de tickets identificados por cada cliente (por fidelidad o teléfono)
Ojo: En temas de marketing y liderando agencias de marketing, siempre vemos métricas como CTR, CPM o CPL. El problema es que estas métricas no pueden mandar a la hora de medir eficiencia en ventas.
Paso 4: Ordena el caos de campañas (naming + UTM’s)
Esto parece aburrido, pero es la base. Porque si tus campañas están etiquetadas como “Campaña enero final 2 / creativo 5 / versión corregida”, después nadie puede comparar resultados… y la IA tampoco puede hacer magia.
Primero: ¿qué es un UTM?
Un UTM es un “apellido” que le pones a un enlace para saber de dónde vino una visita y qué campaña la generó. Es decir: un link con UTMs te permite responder preguntas como:
- ¿Esta persona llegó desde Instagram o desde Google?
- ¿Fue un anuncio pagado o un correo?
- ¿Qué campaña específica la trajo?
- ¿Qué creativo o formato funcionó mejor?
Piensa en UTMs como una etiqueta de envío.
Sin esa etiqueta, sabes que llegó un paquete (una visita), pero no sabes quién lo mandó (canal), ni de qué campaña venía, ni cuál anuncio lo originó. Con UTMs, cada visita llega con su “rastreo”.
Ahora sí: ¿qué debe incluir un buen naming + UTM?
Necesitas algo simple y consistente, por ejemplo:
- Objetivo (tráfico / ventas / leads)
- Canal (Meta / Google / TikTok / Email)
- Zona o cluster (Lima Norte / Miraflores / Tienda 12)
- Tipo de promo (2×1 / descuento / lanzamiento)
Con esto, después puedes comparar peras con peras. Y lo más importante: puedes descubrir qué campañas no solo se ven bien en un reporte, sino cuáles realmente empujan tráfico y ventas.
Paso 5: Construye un identificador de cliente viable
Para conectar digital con tienda física, necesitas alguna forma de reconocer compras repetidas.
Lo más realista en retail suele ser:
- ID de fidelidad
- Número de teléfono
- Email (menos común en caja, pero útil)
La meta NO es identificar al 100% porque te volverías loco. La meta es siempre buscar la mejora. Si hoy identificas 10% de tickets, subir a 25–35% ya te permite ver patrones reales.
Paso 6: Crea “puentes” entre tienda y digital (señales puente)
Esta es la parte práctica que muchos retails subestiman. Si no creas puentes, todo queda separado.
Puentes típicos (fáciles de ejecutar):
- Cupones únicos por canal (uno para Meta, otro para Google, otro para influencers)
- QR en tienda (vitrina, caja, recibo, empaque)
- “Cómo llegar” / Store locator con tracking
- Consulta de stock por tienda desde web/app
- Promos por tienda (código por local)
Realmente esto no es tan difícil, pero es bastante trabajo operativo y de orden del equipo que ejecutará esto. Pero es necesario para generar un cambio real en lo que hacen en digital.
Paso 7: Integra POS con CRM (aunque sea versión “mínimo viable”)
No necesitas una infraestructura de multinacional. Necesitas un dataset mínimo con:
- Fecha y hora
- Tienda
- Ticket (monto y categorías, idealmente SKUs)
- Medio de pago (opcional)
- Identificador del cliente (si existe)
- Promo/cupón aplicado (si existe)
Con eso ya puedes empezar a relacionar campañas con ventas en tienda.
Paso 8: Limpia y deduplica (porque datos sucios te hacen tomar decisiones falsas)
Acá la IA sí ayuda: detecta registros duplicados, formatos distintos, errores comunes.
Ejemplos clásicos:
- “+51 999…” vs “999…” vs “0999…”
- Clientes duplicados por cambios de correo
Tiendas con nombres distintos (“Jockey” vs “Jockey Plaza”)
Si no limpias, tu modelo aprende basura. Pero justamente para eso cualquier herramienta de IA como ChatGPT puede ayudarte con algo como esto.
Paso 9: Separa dos mundos: medición determinística y probabilística
En omnicanal hay dos formas de conectar marketing con ventas en tienda: la determinística y la probabilística. La determinística es cuando tienes una “prueba directa” de que una compra viene de una campaña, por ejemplo porque el cliente canjeó en caja un cupón exclusivo de Instagram o escaneó un QR específico: ahí puedes decir con bastante seguridad “esta venta vino de aquí”. La probabilística es cuando no puedes unir la compra con nombre y apellido, pero sí puedes estimar el impacto mirando patrones: por ejemplo, haces una campaña fuerte para una zona y, sin cupones, ves que suben las búsquedas de “cómo llegar”, las visitas a la web de esas tiendas y las ventas en esos locales más que en zonas similares; no puedes afirmar “Juan compró por el anuncio”, pero sí que “la campaña probablemente empujó ventas”. En la vida real del retail, lo serio es usar una mezcla: pruebas directas cuando existen y estimaciones cuidadas cuando no.
Paso 10: Mide incrementalidad (no te quedes en “parece que funcionó”)
La incrementalidad es una forma simple de hacerte una pregunta incómoda: “¿vendimos más gracias a la campaña o igual íbamos a vender eso?” Porque si solo ves que subieron las ventas durante la campaña, puedes estar confundiendo una coincidencia (quincena, clima, temporada, stock, feriado) con un efecto real. Para aproximarlo sin complicarte, haces comparaciones “justas”: por ejemplo, tests por zonas (activas la campaña fuerte en una zona y la dejas apagada en otra parecida), holdout (a un pequeño porcentaje de clientes no les muestras la campaña y comparas contra los que sí la vieron), o clusters (agrupas tiendas parecidas por tamaño, tráfico, ticket promedio y categoría, y comparas resultados). ¿Dónde entra la IA? La IA te ayuda a que esas comparaciones sean más limpias: puede elegir zonas o tiendas “gemelas” que realmente se parecen, ajustar por variables que distorsionan (estacionalidad, quiebres de stock, promociones simultáneas) y estimar el “extra” atribuible a la campaña con un rango de confianza; y sí, herramientas como ChatGPT pueden ayudarte a diseñar el experimento, armar la lógica de segmentación, definir qué datos necesitas, y hasta generar el análisis si le pasas la data (por ejemplo en un Excel), pero no puede hacer magia sin datos: lo valioso es que te guía para que el test sea honesto.
Paso 11: Usa IA para decidir mejor, pero con límites de negocio
La IA no solo sirve para medir, también sirve para operar mejor el marketing: puede sugerirte a qué segmento hablarle, en qué canal poner más presupuesto, cuándo un anuncio ya se quemó y qué promoción empuja volumen sin destruir margen. Pero acá viene el problema: si la dejas “optimizar libre”, va a irse por el camino fácil, que suele ser perseguir a los que ya compran o empujar descuentos que inflan ventas pero te quitan ganancia. Por eso necesitas “guardrails” (reglas de negocio) que la IA no puede romper: no promover productos sin stock, limitar la frecuencia de impactos por persona para no saturar, mantener un margen mínimo por categoría, y priorizar objetivos reales como margen y ventas totales en vez de métricas bonitas.
Paso 12: Cierra el loop semanal (si no, esto se vuelve un reporte más)
La medición omnicanal solo sirve si termina en acciones reales, por ejemplo cada semana:
- subir 10% presupuesto en el canal que mostró ventas incrementales
- pausar promos que se están canibalizando
- reforzar campañas en tiendas con stock y alta conversión
- ajustar mensajes del CRM según compras recientes en tienda
Si no hay rutina, no hay sistema.
Checklist rápido para saber si estás “listo” para omnicanal
Si respondes “sí” a 4 de estas 6, ya puedes empezar a implementar medición y averiguar qué campañas están conectadas a las ventas en tienda:
- ¿Tu POS puede exportar ventas por tienda y fecha?¿Tienes fidelidad o capturas teléfono/email en caja?
- ¿Tus campañas tienen UTMs y naming consistentes?
- ¿Puedes usar cupones distintos por canal?
- ¿Tienes store locator o algún evento puente medible?
- ¿Puedes hacer al menos un test por zonas?
Si respondes “no” a casi todas, no te preocupes. Este artículo ya te dice por dónde empezar y sobre todo, siempre puedes volver aquí para poder reevaluar tu estrategia y someterte a estos 12 pasos.
