La inteligencia artificial lleva años posicionándose como una de las grandes palancas de transformación del sector retail. Pero más allá del hype, lo que de verdad importa es entender cómo la IA puede generar valor real en las decisiones de negocio del día a día: desde mejorar la planificación de medios hasta anticipar la demanda o afinar una estrategia comercial.
En esa línea se enmarca la ponencia que nuestro CEO, Joan Miró, presentó en el eRetail Congress 2025, uno de los eventos de referencia del sector. Bajo el título “Cinco casos de uso de IA en Retail”, Joan compartió algunas de las implementaciones más potentes que hemos liderado desde Kraz junto a grandes marcas del sector. El objetivo: mostrar de forma clara y práctica cómo la IA puede ayudar a los equipos de marketing y ventas a tomar decisiones más inteligentes, eficientes y escalables.
Este artículo resume los principales aprendizajes de esa sesión para ayudarte a entender cómo aplicar la inteligencia artificial en el entorno retail con impacto real en negocio.
Cinco casos de uso de IA en el sector Retail
1) Marketing Mix Modeling (MMM)
Durante años, gran parte de la medición de performance en marketing digital se ha apoyado en modelos de atribución basados en el «last clic». Pero ese enfoque está cada vez más obsoleto: simplifica la realidad, ignora el peso de canales no digitales (como televisión o radio), y tiende a sobrevalorar las plataformas de activación frente a las de branding o awareness. En un contexto donde las decisiones se toman en ecosistemas multicanal, necesitamos una forma más precisa de entender qué funciona y qué no.
Ahí entra en juego el Marketing Mix Modeling (MMM), una metodología que permite analizar la contribución real de cada palanca (medios pagados, canales propios, contexto, promociones…) sobre los resultados de negocio. A través de modelos econométricos y de machine learning, simulamos la curva de ventas y la descomponemos para identificar qué factores han tenido mayor impacto. Esto no solo mejora la medición, también permite optimizar el mix de inversión de forma predictiva.
En Kraz hemos trabajado esta metodología con múltiples clientes del sector retail, como Kave Home, donde descubrimos que Pinterest generaba un impacto en ventas mayor del que se percibía a través de la analítica tradicional. Para otro de nuestros clientes, medimos el efecto concreto de apariciones televisivas en programas como El Hormiguero o, en el caso de Uriach, evaluamos cómo una campaña digital impulsó las ventas físicas en canal retail. Por último, para Ysabel Mora, logramos identificar qué porcentaje de las búsquedas de marca respondían a estímulos publicitarios frente a tráfico orgánico.
2) AI-powered Voice of the Customer
El segundo caso que presentamos se centra en cómo estructurar y analizar de forma automatizada la voz del cliente. Para ello, en Kraz desarrollamos Lyra, nuestra herramienta propia de IA diseñada para integrar y analizar input proveniente de múltiples canales, tanto públicos (como redes sociales y blogs) como privados (como llamadas a call centers, encuestas, emails de clientes o tickets de soporte).
Lyra permite traducir comentarios, categorizarlos temáticamente, analizar sentimientos y generar reportes estructurados. Esto convierte conversaciones desordenadas en inteligencia accionable para producto, marketing o experiencia de cliente.
Desde Kraz hemos aplicado esta solución con marcas como SEAT, Camper e Imagin (CaixaBank), ayudándoles a identificar puntos críticos, oportunidades de mejora y tendencias emergentes. En todos ellos, el impacto no fue solo técnico, sino estratégico: Lyra permitió trasladar a los equipos de negocio el feedback de clientes y reducir significativamente los tiempos de análisis y respuesta.
3) AI Marketing Intelligence Assistants
La tercera aplicación que compartimos responde a otra necesidad creciente: ayudar a los equipos de marketing a navegar y activar su conocimiento interno. Para ello desarrollamos Atria, un asistente inteligente entrenado con información privada y específica de cada organización. No es un chatbot genérico, es un asistente IA para toma de decisiones, diseñado a medida para cada marca.
Atria se alimenta de investigaciones, focus groups, encuestas, entrevistas, blogs internos y mucha data más. Nuestra herramienta permite a los equipos de marketing explorar insights complejos como si hablaran con un analista senior, pero sin depender de procesos largos o recursos externos. Por ejemplo, se puede consultar por qué una marca pierde emocionalidad frente a sus competidores, cuáles son los nuevos hábitos de compra detectados o cómo segmentar a los consumidores por motivaciones profundas.
Ya lo hemos implementado con clientes como GB Foods, SEAT o Affinity Petcare. En cada caso, Atria ha sido una forma de escalar el conocimiento interno, acelerar el acceso a insights relevantes y profesionalizar aún más la toma de decisiones basada en datos.
4) Predicción de demanda a nivel SKU
Anticipar la demanda es crítico en retail, donde el exceso o falta de stock impacta directamente en los resultados. En este cuarto caso, nuestro CEO explica cómo desde Kraz aplicamos modelos de IA que aprenden de la historia de ventas y las características de cada producto (formato, categoría, canal, etc.) para hacer predicciones precisas por SKU.
El modelo se entrena con distintos algoritmos y selecciona el más adecuado para cada SKU, o combina varios para maximizar la precisión. Un caso de éxito a destacar sería Vinoselección, con quien hemos trabajado en la predicción la demanda de más de 2.000 referencias de vino, ajustando progresivamente los modelos hasta mejorar significativamente la precisión en cada iteración. También colaboramos con Ferrer en el modelado de más de 700 SKUs, lo que les permitió optimizar su planificación logística y reducir roturas de stock.
5) Segmentación sobre BBDD propias
El último caso presentado aborda la segmentación avanzada a partir de datos propios. No todos los clientes se comportan igual. Ni compran igual. Ni esperan lo mismo. Pero para personalizar con sentido, primero hay que entenderlos de forma profunda. Para eso, en Kraz construimos lo que llamamos el «genoma del cliente»: una representación enriquecida que integra datos demográficos, transaccionales, comportamiento digital y de respuesta a comunicaciones.
A partir de esa base, aplicamos clustering para identificar segmentos con sentido estratégico: compradores recurrentes, exploradores de categoría, sensibles a promociones, propensos a la devolución, o incluso perfiles latentes con alto potencial. Estos modelos permiten activar campañas hiperpersonalizadas, ajustar el tono y contenido por segmento y aumentar la eficiencia en captación y fidelización.
De la teoría a la acción con la IA
En definitiva, estos cinco casos reflejan cómo la inteligencia artificial, adecuadamente aplicada, puede convertirse en una ventaja competitiva real. No se trata de hablar de IA, sino de usarla para transformar decisiones, activar oportunidades y mejorar resultados. Como dijo nuestro CEO, Joan Miró, al cerrar su ponencia: «esto no va de algoritmos, va de decisiones más inteligentes, tomadas con datos y con impacto real en el negocio».
Si tú también quieres hacer crecer tu negocio de la mano de la IA, no lo dudes y contacta con nosotros. ¡Tu marca podría ser nuestro próximo caso de éxito!