Cómo la integración de IA, Customer Data Platform y automatización omnicanal permitió a Intermarché transformar el comportamiento del cliente en crecimiento medible. Intermarché incrementó un 7% las ventas de categorías estratégicas mediante una estrategia basada en First-Party Data, IA, CDP y automatización omnicanal desarrollada junto a E-goi. Intermarché logró incrementar un 7% las ventas de las categorías incluidas en un proyecto de transformación digital al integrar datos provenientes de tiendas físicas y canales digitales mediante una estrategia basada en First-Party Data, Customer Data Platform (CDP), Inteligencia Artificial y automatización omnicanal desarrollada junto con E-goi. Mientras el comercio electrónico ha perfeccionado durante años el análisis del comportamiento del consumidor, las tiendas físicas aún enfrentan el desafío de comprender cómo interactúan realmente sus clientes dentro del establecimiento. El caso de Intermarché demuestra que integrar datos físicos y digitales mediante una estrategia de First-Party Data puede traducirse en mejores decisiones comerciales, campañas más personalizadas y un crecimiento medible de las ventas.

Claves de la noticia

• Intermarché incrementó un 7% las ventas de las categorías participantes.
• Los clientes identificados crecieron más del 280%.
• La estrategia integró IA, CDP y automatización omnicanal.
• El proyecto se implementó en más de 255 tiendas.
• El caso refleja el creciente valor estratégico del First-Party Data.

Lisboa, Portugal, 18 de julio de 2026.— La transformación digital del retail ya no depende únicamente del comercio electrónico. Cada vez más organizaciones buscan comprender lo que ocurre dentro de sus tiendas físicas para convertir miles de interacciones diarias en información útil para el negocio. Ese fue el objetivo de Intermarché al implementar una estrategia basada en First-Party Data, Inteligencia Artificial y automatización omnicanal junto con E-goi, cuyos primeros resultados muestran un incremento del 7% en las ventas de las categorías participantes y un crecimiento superior al 280% en la identificación de clientes.

El desafío que enfrenta el retail moderno

Durante los últimos veinte años, el comercio electrónico ha desarrollado sofisticadas herramientas para analizar prácticamente cada interacción de los consumidores. Las empresas conocen qué productos consulta un usuario, cuánto tiempo permanece en una página, qué artículos abandona en el carrito y cuáles son los puntos donde se interrumpe el proceso de compra.

Sin embargo, la realidad dentro de las tiendas físicas ha sido muy distinta. Miles de personas recorren diariamente supermercados, tiendas por departamento y establecimientos especializados sin dejar un rastro suficientemente estructurado que permita comprender sus hábitos de compra con el mismo nivel de detalle disponible en el entorno digital. Esta diferencia ha generado una importante brecha de conocimiento para el sector retail. Mientras el e-commerce evoluciona impulsado por datos, gran parte de la experiencia presencial continúa dependiendo de indicadores agregados y no del comportamiento individual de cada cliente. En un mercado donde la personalización comienza a convertirse en un factor competitivo, esa limitación representa una oportunidad de transformación.

Caso de Éxito

El desafío

Intermarché buscaba responder una pregunta cada vez más relevante para el comercio minorista: ¿Cómo comprender el comportamiento real de los clientes que visitan diariamente las tiendas físicas?. La organización necesitaba integrar información procedente de diferentes puntos de contacto para construir una visión unificada del consumidor. Hasta entonces, los datos permanecían distribuidos entre diversos sistemas y canales, dificultando la creación de experiencias verdaderamente personalizadas.

La estrategia

Para afrontar este desafío, la compañía implementó una estrategia basada en cuatro pilares tecnológicos:

• Customer Data Platform (CDP)
• Inteligencia Artificial
• Hipersegmentación
• Automatización omnicanal

El objetivo no consistía únicamente en recopilar información. La verdadera meta era convertir datos dispersos en decisiones comerciales capaces de incrementar la fidelización y las ventas.

La tecnología detrás de la iniciativa

La solución permitió integrar información procedente de múltiples fuentes:

• Tarjeta Intermarché.
• Red Wi-Fi de las tiendas.
• Información generada dentro de los establecimientos físicos.
• Interacciones digitales.
• Campañas de marketing.

Al consolidar estos datos dentro de una Customer Data Platform fue posible construir una visión de 360 grados del cliente. Este enfoque permite identificar comportamientos que anteriormente permanecían ocultos cuando cada canal era analizado de forma independiente.

Cómo funciona la Inteligencia Artificial dentro del proyecto

Una vez consolidada la información, los modelos de Inteligencia Artificial comenzaron a identificar patrones de comportamiento imposibles de detectar mediante análisis tradicionales. Entre ellos:

• Frecuencia de visita.
• Preferencias de compra.
• Afinidad entre categorías.
• Probabilidad de respuesta a promociones.
• Oportunidades de venta cruzada.
• Recomendaciones personalizadas.

En lugar de ejecutar campañas masivas, la organización pudo dirigir mensajes específicos hacia segmentos con mayor probabilidad de conversión. Este cambio refleja una de las principales tendencias del marketing moderno: sustituir el volumen de comunicaciones por la relevancia de cada interacción.

Del dato aislado al conocimiento accionable

Uno de los principales aprendizajes del proyecto consiste en comprender que los datos, por sí solos, generan poco valor. Su verdadero potencial aparece cuando pueden relacionarse entre sí para responder preguntas de negocio. Por ejemplo:

• ¿Qué clientes visitan regularmente la tienda, pero compran poco?
• ¿Qué categorías suelen adquirirse conjuntamente?
• ¿Qué promociones generan una mayor recurrencia?
• ¿Qué consumidores presentan mayor riesgo de abandono?

Responder estas preguntas permite transformar la información en acciones concretas orientadas a incrementar la rentabilidad. Como resultado, el comportamiento deja de ser únicamente un registro estadístico para convertirse en un activo estratégico.

Un mercado que avanza hacia el First-Party Data

El caso de Intermarché coincide con una transformación más amplia dentro del ecosistema digital. La progresiva desaparición de las cookies de terceros, el fortalecimiento de las regulaciones sobre privacidad y la necesidad de construir relaciones directas con los consumidores han incrementado el valor del First-Party Data. A diferencia de la información obtenida mediante terceros, los datos propios proceden directamente de la interacción entre las organizaciones y sus clientes. Esto permite desarrollar estrategias más sostenibles, mejorar la precisión de la segmentación y reducir la dependencia de plataformas externas. Para numerosas organizaciones, el First-Party Data comienza a consolidarse como uno de los activos más importantes para competir en los próximos años.

Los resultados obtenidos

Los indicadores presentados por el proyecto muestran resultados relevantes para la operación comercial. Entre ellos destacan:

• Incremento del 7% en las ventas de las categorías incluidas en la iniciativa.
• Más de 280% de crecimiento en clientes identificados mediante la Tarjeta Intermarché y el registro Wi-Fi.
• Implementación en más de 255 establecimientos.
• Automatización integral de las campañas de comunicación asociadas al proyecto.
• Mayor capacidad para personalizar promociones y recomendaciones.

Más allá de las cifras, estos resultados evidencian cómo una estrategia centrada en datos propios puede generar beneficios medibles tanto para la experiencia del cliente como para los indicadores comerciales.

Lecciones para el mercado

El caso ofrece aprendizajes relevantes para cualquier organización del sector retail: La omnicanalidad comienza con los datos.

No basta con disponer de múltiples canales de atención si la información permanece fragmentada. La Inteligencia Artificial necesita datos de calidad. Los modelos predictivos solo generan valor cuando trabajan sobre información integrada y actualizada. El First-Party Data gana protagonismo. Las organizaciones que construyen relaciones directas con sus clientes desarrollan una ventaja competitiva más sostenible. La personalización mejora la rentabilidad. Comprender mejor a cada consumidor permite optimizar campañas y reducir esfuerzos comerciales innecesarios.

Lo que cambia para el mercado

Durante muchos años, la transformación digital del retail estuvo asociada principalmente al comercio electrónico. Hoy el escenario comienza a cambiar. La diferenciación ya no depende únicamente del canal de venta, sino de la capacidad para integrar la información procedente de todos los puntos de contacto y convertirla en conocimiento útil para el negocio. Las organizaciones que logren construir una visión unificada de sus clientes estarán en mejores condiciones para responder a cambios en el comportamiento del consumidor, optimizar sus estrategias comerciales y fortalecer la fidelización.

Relación con el clúster: Customer Experience, Inteligencia Artificial y Retail

Este caso se integra dentro del creciente ecosistema de tecnologías orientadas a la gestión inteligente de clientes, donde convergen plataformas CDP, Inteligencia Artificial, automatización del marketing, analítica avanzada y estrategias de First-Party Data.

Su importancia trasciende el sector retail y resulta aplicable a industrias como banca, telecomunicaciones, salud, turismo y servicios, donde la personalización y la integración de datos se han convertido en factores clave para mejorar la experiencia del cliente y generar crecimiento sostenible.

¿Por qué importa?

La creciente digitalización del comercio está desplazando el foco desde la captación masiva hacia un conocimiento más profundo del cliente. En un contexto de mayores exigencias en materia de privacidad y eficiencia comercial, las organizaciones que logren integrar datos físicos y digitales podrán desarrollar estrategias de fidelización más precisas, optimizar sus inversiones en marketing y construir relaciones de largo plazo basadas en información propia.

Visión Estratégica

El caso de Intermarché refleja una evolución que comienza a extenderse en el retail global: el dato deja de ser un subproducto de la operación para convertirse en un activo estratégico del negocio. La combinación de Customer Data Platform, Inteligencia Artificial y automatización omnicanal permite conectar experiencias antes aisladas y generar una comprensión más completa del consumidor. Para los mercados de América Latina, donde muchas organizaciones aún avanzan en sus procesos de transformación digital, este enfoque ofrece una oportunidad para modernizar la relación con los clientes sin depender exclusivamente del crecimiento del comercio electrónico. La capacidad de aprovechar el First-Party Data será cada vez más determinante para competir en un entorno donde la personalización, la privacidad y la eficiencia comercial marcarán la diferencia.

Datos citables

• Intermarché registró un incremento del 7% en las ventas de las categorías incluidas en el proyecto.
• La identificación de clientes mediante la Tarjeta Intermarché y el registro Wi-Fi creció más de un 280%.
• La iniciativa se desplegó en más de 255 tiendas físicas.
• La estrategia integró Customer Data Platform (CDP), Inteligencia Artificial, hipersegmentación y automatización omnicanal.
• La plataforma consolidó información procedente de tiendas físicas, canales digitales, la red Wi-Fi y el programa de fidelización.
• Los modelos de IA permitieron identificar patrones de comportamiento y personalizar campañas con mayor precisión.
• El proyecto automatizó las comunicaciones de marketing asociadas a la iniciativa.
• El caso demuestra el valor estratégico del First-Party Data para mejorar la experiencia del cliente y aumentar la eficiencia comercial.

Knowledge Layer

First-Party Data

Información recopilada directamente por una organización a partir de las interacciones de sus propios clientes mediante canales físicos y digitales.

Customer Data Platform (CDP)

Plataforma que integra datos procedentes de múltiples fuentes para construir una visión unificada del cliente y facilitar acciones comerciales basadas en información consolidada.

Inteligencia Artificial (IA)

Conjunto de tecnologías capaces de identificar patrones, realizar predicciones y automatizar decisiones utilizando grandes volúmenes de datos.

Hipersegmentación

Estrategia que divide la audiencia en segmentos altamente específicos utilizando variables demográficas, transaccionales y de comportamiento para personalizar las comunicaciones.

Automatización omnicanal

Coordinación automática de campañas y mensajes a través de múltiples canales de comunicación, manteniendo una experiencia consistente para el cliente.

Retail omnicanal

Modelo comercial que integra la experiencia de compra física y digital, permitiendo una interacción continua entre ambos entornos.

Customer Journey

Recorrido completo que realiza un cliente durante su relación con una empresa, desde el descubrimiento de una marca hasta la compra y la fidelización.

Fidelización

Conjunto de estrategias orientadas a fortalecer la relación con los clientes existentes para incrementar su permanencia, recurrencia de compra y valor a largo plazo.

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La transformación digital del retail avanza hacia modelos donde los datos propios, la Inteligencia Artificial y la automatización permiten comprender mejor a cada consumidor.

¿Crees que el First-Party Data será el principal diferenciador competitivo del comercio minorista durante los próximos años?

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