Un mismo comprador, recorridos cada vez más fragmentados
Hace 11 años, un comprador mexicano visitaba en promedio 16 formatos de tienda antes de decidir una compra. Hoy esa cifra llegó a 27, impulsada por el comercio electrónico, los pure players y las plataformas de entrega, según David Cabrera, Vicepresidente de Ventas de Unilever de México [1].
Ese salto no es un dato aislado de comportamiento del consumidor: es la razón por la que Unilever de México decidió rediseñar su operación comercial completa.
La compañía ya no mide el negocio canal por canal, sino que intenta leer el recorrido completo de un mismo comprador que busca en una plataforma, compara en otra y termina la compra en una tercera:
Agentes de inteligencia artificial, no solo tableros de reporte, son la pieza que sostiene ese cambio. Para cualquier empresa de consumo masivo que vende a través de tiendas de esquina, autoservicio, clubes de precio y marketplaces al mismo tiempo, el caso de Unilever ofrece una hoja de ruta concreta: qué datos usar, qué agentes construir y qué indicadores cambiar primero.
| Indicador | Dato |
|---|---|
| Formatos de tienda visitados hace 11 años | 16 [1] |
| Formatos de tienda visitados hoy | 27 [1] |
| Compradores que investigan antes de comprar en autoservicio | 85% [1] |
| Compradores que combinan canales físicos y digitales (AMVO) | 71% [3] |
| Compradores que usan medios digitales para informarse (AMVO) | 91% [3] |
| Valor del e-commerce minorista en México en 2025 (AMVO) | 941 mil millones de pesos (+19,2% anual) [3] |
| Compradores digitales en México en 2025 (AMVO) | 77,2 millones [3] |
- El consumidor no abandonó la tienda física para migrar al comercio digital: amplió el número de espacios donde busca, compara y compra [1].
- Cabrera señaló que 85% de las personas que compran en autoservicio o retail realiza primero una búsqueda en alguna plataforma antes de decidirse [1].
- La AMVO respalda esa tendencia a escala nacional en su Estudio de Venta Online 2026 [3].
Cada canal necesita su propio portafolio, no una réplica
Unilever evita ofrecer un portafolio idéntico en todos los puntos de venta porque las necesidades de quien compra en una tienda de esquina son distintas a las de quien acude a un club de precios o navega en un marketplace [1]. La compañía usa información específica de cada canal para definir qué productos, presentaciones y códigos tienen sentido en cada espacio.
Cabrera estimó que México cuenta con alrededor de un millón de tiendas de esquina, un canal que convive con el autoservicio, los clubes de precio y el comercio electrónico dentro de la misma estrategia comercial [1].
En el canal digital, Unilever analiza búsquedas y conversión por categoría y marca, incluida Dove, y encontró que más de 70% de los usuarios permanece en la primera línea de resultados [1].
Esa diferencia de comportamiento, entre un anaquel físico con espacio limitado y una pantalla que exige captar atención en segundos, es la que define cómo se arma el surtido de cada canal.
Los agentes de IA anticipan la demanda antes de que llegue a la caja
Unilever de México usa agentes de inteligencia artificial que combinan variables como clima, temperatura, promociones y elasticidad de las categorías para construir pronósticos de demanda por formato y ubicación, antes de que esas variables se reflejen por completo en las ventas [1].
“La conversión se hace en el punto de venta, pero para llegar a ella tenemos que entender cada vez más a profundidad al consumidor.”
Para Cabrera, el valor de la inteligencia artificial no está en sustituir el criterio de los equipos comerciales, sino en fortalecer su capacidad de decisión para que se concentren en tareas de mayor valor, mientras los agentes procesan las señales rutinarias [1].
Como parte del mismo rediseño, Unilever de México integró de forma más estrecha a ventas, marketing y trade marketing, buscando que las tres áreas desarrollen campañas y soluciones específicas para cada cadena comercial en lugar de planes genéricos replicados en todos los clientes [1].
La omnicanalidad obliga a cambiar los indicadores del negocio
Avanzar en omnicanalidad implica ajustar los indicadores con los que se evalúa el negocio, preparar a los equipos para interpretar nuevas fuentes de información y afinar la comunicación comercial, no solo instalar más herramientas tecnológicas, según Cabrera [1]. El reto que queda pendiente para Unilever es conectar la generación de demanda con la disponibilidad real del producto.
Una campaña puede despertar el interés de un consumidor, pero la ejecución debe garantizar que encuentre el producto, tenga información clara y pueda completar la compra y la entrega sin fricciones [1]. Ese cierre del círculo, entre marketing que genera demanda y una cadena comercial que la puede surtir, es el punto donde Unilever concentra ahora buena parte de su trabajo conjunto.
Unilever combina el rediseño comercial en México con una apuesta global por la IA
Este movimiento en México coincide con una estrategia global de Unilever para ganar visibilidad en los asistentes de inteligencia artificial que los consumidores usan para investigar productos antes de comprar. La compañía comenzó a adaptar más de 20 marcas, entre ellas Dove, Rexona, Vaseline, Hellmann's, Knorr, Sunsilk y TRESemmé, en más de 20 mercados, para mejorar su posicionamiento en herramientas como ChatGPT, Gemini y Copilot [2].
Fernando Fernández, CEO de Unilever, explicó durante la presentación de resultados del segundo trimestre de 2026 que la compañía ya trabaja para mejorar cómo sus marcas aparecen en las respuestas generadas por modelos de lenguaje [2].
Esa inversión avanza en paralelo al trabajo que Unilever México hace puertas adentro con agentes de pronóstico de demanda: una misma lógica de IA aplicada tanto al descubrimiento de marca como a la operación comercial.
¿Qué significa este movimiento para otras marcas de consumo masivo en América Latina?
Significa que competir en tantos canales de compra ya no se resuelve replicando el mismo portafolio y la misma campaña en todos lados, sino construyendo señales específicas por canal y usando agentes de IA para traducirlas en decisiones antes de que el dato llegue tarde.
El caso de Unilever de México deja tres movimientos replicables para otras compañías de consumo que operan tienda de esquina, autoservicio, clubes de precio y comercio electrónico al mismo tiempo:
Con la mayoría de los compradores mexicanos ya combinando canales de forma rutinaria según la AMVO, la pregunta para el resto de las marcas de consumo masivo no es si conviene rediseñar la operación comercial alrededor del dato, sino qué tan rápido pueden hacerlo [3].
- 1Definir portafolio, presentaciones y códigos distintos para cada canal, en lugar de un catálogo único.
- 2Construir agentes de IA que crucen variables externas, como clima y elasticidad de categoría, con datos internos de inventario y promociones.
- 3Integrar ventas, marketing y trade marketing en un mismo proceso, para que la demanda generada tenga producto disponible al otro lado.
Fuentes
- [1]Merca2.0, Unilever México acelera su estrategia omnicanal con IA — merca20.com
- [2]Merca2.0, La estrategia de Unilever: adaptó más de 20 marcas a las búsquedas con IA para ganar visibilidad frente a los consumidores — merca20.com
- [3]T21, Comercio electrónico impulsa el retail en México: AMVO — t21.com.mx
