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Índice

 

Prólogo 

El camino de esta revolución publicitaria lo he recorrido con entusiasmo desde mis escritos anteriores. Recuerdo que en marzo de 2020, al inicio de la pandemia, hablábamos de la urgencia de “surfear la ola” de una hiper aceleración digital imprevista, y en 2023 ya lo compartía en mi blog como “el auge del RMN” (1)

Entonces señalé que los activos digitales que construimos en las dos décadas previas nos permitirían atravesar mejor ese nuevo e-tsunami. Hoy les digo lo mismo: la ola del retail media está aquí, y quienes sepamos surfearla correctamente tendremos una enorme ventaja competitiva.

Al estilo de los tiempos narrados en mi colección Génesis de un futuro digital, les propongo un relato en primera persona: la invitación a navegar una nueva ola. 

En décadas pasadas, los pioneros iberoamericanos del Comercio Electrónico (miembros de las Cámaras de Comercio, expertos de VTEX, emprendedores de Mercado Libre, etc.) sabían que cada innovación tecnológica vendría acompañada de un “tsunami” de oportunidades y retos. 

Hoy no es distinto. Retail media es la promesa de una ola enorme que vincula, de modo orgánico, la publicidad con el acto mismo de la compra. Por eso, invito al lector a observar con asombro cómo el dato duro de cada transacción se transforma en la materia prima más valiosa: las marcas ahora capturan clics e impresiones, pero, además, unidades vendidas y tickets reales.

He sido testigo y partícipe de cómo cambió el Ecosistema Digital en nuestra región. En 2020 dije: «los “activos digitales” que construimos en los últimos 20 años… nos permiten surfear este nuevo e-tsunami en mejor forma». Lo digo nuevamente: estas infraestructuras (tiendas online robustas, Marketplaces consolidados, integraciones omnicanales) son la tabla de surf de las empresas. 

Sin embargo, cada ola requiere de viento propio: y este viento hoy sopla con el dato de compra real. Nada ilustra mejor este punto que la diferencia entre la fórmula del pasado y la de ahora. Antes, optimizar una campaña de marketing era enfocarse en métricas intermedias —vistas, clics, alcance—, sin que eso asegurara ventas. Ahora, en cambio, «optimizar hacia las transacciones es el eje central de las RMN (retail media networks); lo emocionante es correlacionar directamente una impresión con la venta de un SKU».

En pocas palabras: el retail media no es sólo otra plataforma; es la convergencia de medios y comercio. He visto cómo las marcas han aprendido a «hablar» con los clientes directamente en el “pasillo digital” de un retailer, personalizando ofertas al momento exacto de la compra. Y esa conversación se enriquece con información robusta: cada banner, producto destacado o vídeo publicitario en estos nuevos canales transmite no sólo un mensaje de marca, sino la promesa de un beneficio inmediato medible. Aquí reside la fortuna del retail media.

Con este libro busco guiarte por esta gran ola que inició hace muchos años atrás, pero que en el último tiempo ha desplegado picos que destacan cada vez más su relevancia. Te invito a examinar historias concretas (como la de Amazon Ads y su vertiginoso crecimiento), a entender los cimientos técnicos que lo hacen posible (plataformas de datos, inteligencia artificial, Omnicanalidad) y a descubrir cómo las experiencias que vivimos tras los primeros “tsunamis” digitales nos prepararon para ello. 

Así como en mis libros anteriores conté cómo la publicidad en motores de búsqueda o en Redes Sociales reconfiguró el mercado, ahora es el turno de surfear juntos esta ola de retail media. Prepárate para aprender cómo el dato de compra real puede transformar toda tu estrategia digital, y a reconocer el origen del retail media y su impacto actual.

Momentum

Introducción

En los últimos años, el retail media ha sido calificado como la tercera ola de la Publicidad Digital, tras la era del search (publicidad en buscadores) y la de las Redes Sociales. En el siguiente gráfico 一el mismo que usé cuando me referí a este asunto en mi saga de columnas de LinkedIn sobre retail media network一 se puede visualizar el crecimiento de los ingresos netos por publicidad en los mercados de search, social y retail media en Estados Unidos, así como el tiempo que le tomó a cada uno pasar de USD 1 mil millones a más de USD 30 mil millones.

 Fuente: Insider Intelligence / eMarketer (octubre 2022).

Esta analogía subraya el salto cuantitativo y cualitativo de este fenómeno: mientras la primera ola 一adwords en buscadores一 tardó unos 14 años en alcanzar los 30 mil millones de dólares anuales en ingresos  (2002‑2016), y la segunda 一social media一 sólo 11 años (2008‑2019), el retail media logró esa misma cifra en apenas 5 años (2016‑2021). 

Entre los formatos publicitarios analizados por eMarketer, además de search, social y retail media, se destacan otras categorías emergentes como el display no-retail, la publicidad en televisión conectada (CTV), los anuncios off-site y los formatos in-store. Estos últimos aún se encuentran en una etapa incipiente, con una facturación estimada de 370 millones de dólares en 2024, pero se proyecta que crecerán a una tasa anual compuesta del 30 % hasta 2028. 

Por su parte, el segmento display dentro del retail media está mostrando un avance sostenido, con previsiones que lo sitúan alcanzando el 40 % del total de este canal para el año 2027, en gran parte gracias al desarrollo de nuevas tecnologías de targeting y medición que permiten optimizar campañas fuera de las plataformas propias de los retailers.

En cuanto a las principales compañías que concentran la inversión publicitaria en estos formatos, Google sigue siendo la pionera y líder en el mercado de búsqueda paga. Sin embargo, su participación, que históricamente superaba el 55 %, ha comenzado a descender ligeramente a medida que el retail media gana protagonismo como nuevo canal de search dentro de los entornos cerrados de los retailers. Meta, a través de Facebook e Instagram, continúa dominando la inversión publicitaria en Redes Sociales, y consolida su liderazgo desde 2008 con formatos cada vez más integrados al Comercio Electrónico

Amazon, en cambio, se posiciona como el actor central del retail media: se estima que generará más de 60 mil millones de dólares en ingresos publicitarios en 2025, con el control de entre el 74 % y el 77 % del mercado de retail media en Estados Unidos, lo que lo convierte en un verdadero gigante en este terreno. Finalmente, Walmart Connect, aunque con una escala menor, muestra un crecimiento acelerado. Para 2024, se estima que alcanzará el 6,8 % de participación en el mercado estadounidense de retail media, con ingresos publicitarios cercanos a los 3.700 millones de dólares, consolidándose como uno de los principales competidores de Amazon en el sector (2)

Este nuevo modelo publicitario se apoya en una mezcla de plataformas tecnológicas, cambios en el comportamiento del consumidor y, sobre todo, datos de compra reales. En esencia, el retail media consiste en colocar anuncios publicitarios dentro de los canales digitales de los minoristas (sus tiendas en línea, apps y hasta espacios físicos equipados con pantallas), de modo similar a poner un “endcap” especial en el pasillo de una góndola para llamar la atención del comprador. Lo fundamental es que estas iniciativas aprovechan los datos de primer nivel (first-party data) del propio retailer, lo que permite conocer con exactitud qué productos se compran, cuándo y cómo, y cierra el círculo entre la impresión publicitaria y la transacción final.

Varios estudios y consultoras destacan la magnitud actual del fenómeno. Por ejemplo, según MMA India, hoy el gasto global en retail media ronda los 45 mil millones de dólares, una cifra que se proyecta a superar la inversión en TV lineal para 2028 (3). GrupoM estimó que en 2022, los ingresos globales de retail media alcanzaron los 101 mil millones de dólares, equivalentes al 18% de toda la Publicidad Digital en el mundo (4)

En Estados Unidos específicamente, se proyecta que para 2023 el presupuesto destinado a estas redes de minoristas llegará a 45 mil millones de dólares (5), con una expansión vertiginosa hacia 2027 (se anticipa que alcanzará entonces $106 mil millones). Estos números corroboran que el retail media no es una moda pasajera sino un motor de crecimiento imparable en el mix publicitario.

¿Por qué fue 2020 el punto de inflexión que aceleró esta ola? La respuesta principal es la pandemia de COVID-19. Los confinamientos y el temor al contagio provocaron un salto histórico en las Compras en Línea: en Estados Unidos, el Comercio Electrónico creció un 32,4% en 2020, alcanzando $791,7 mil millones (esto fue un extra de $105.5 mil millones impulsado por el COVID, y se estima que ese nivel de ventas se hubiera logrado apenas dos años más tarde sin la pandemia) (6)

En América Latina también se vivió un auge similar, con países como Argentina o Brasil redoblando esfuerzos en logística y canales digitales. De acuerdo con Kantar (7), casi el 80% del crecimiento en bienes de consumo masivo (FMCG) provino de compradores omnicanal, que combinan múltiples formatos y canales, incluidas las Compras en Línea.

Esta hiper aceleración del ecommerce trajo consigo mayores inversiones publicitarias en los propios sitios de venta. De hecho, durante 2020, la inversión en retail media se disparó, porque las marcas vieron en los minoristas digitales un lugar privilegiado para influir al consumidor justo en el punto de compra. En el segundo trimestre de 2020, por ejemplo, los ingresos publicitarios de Amazon aumentaron un 41% interanual, justo cuando Facebook registraba su menor crecimiento histórico y Google vio caer por primera vez sus ingresos por publicidad (8).

En otras palabras, el triopolio Google-Facebook-Amazon (que en 2019 controlaba ~68% de la publicidad online global) empezó a resquebrajarse, en parte porque los retailers digitales demostraron ofrecer un retorno de inversión más directo: llegan al cliente en modo de compra, con ofertas y contenidos relevantes cuando ya está en la tienda virtual.

Gráfico. Participación del triopolio digital Google–Meta–Amazon en el gasto publicitario total de EE. UU. (2025). Google concentra el 25 %; Meta, el 18 %; y Amazon, el 16 %, mientras que el 41 % restante corresponde a otros actores del ecosistema. Fuente: con datos de eMarketer, realizado por eContentLAB (9).

Las tendencias de búsqueda en Google reflejan el creciente interés en el retail media y las nuevas formas de compra digital. Según Think with Google (10), las búsquedas de ‘click and collect’ se multiplicaron por cuatro desde el inicio de la pandemia y continuaron creciendo un 65 % durante 2021, lo que demuestra cómo los hábitos de búsqueda se alinean con el auge del ecommerce global.

En resumen, la combinación de la pandemia (que cambió hábitos de compra) y la disponibilidad de datos reales de ventas definieron 2020 como el punto de inflexión decisivo para la tercera ola publicitaria. La relevancia del dato de compra real –antes, casi inaccesible en medios digitales– se convirtió en el combustible que alimenta esta revolución, como veremos a lo largo de esta obra.

El desarrollo del retail media network

La era del buscador y la publicidad de intención

La historia de la Publicidad Digital comienza con el buscador en Internet. A finales de los 90 y principios de los 2000, plataformas como Google (y antes Yahoo!) transformaron por completo la forma de anunciarse. Google AdWords (hoy Google Ads) revolucionó el mercado al ofrecer publicidad basada en palabras clave: los anunciantes podían pujar por aparecer junto a los resultados de búsqueda relevantes. 

Durante más de una década, este modelo creció sin cesar. Por ejemplo, eMarketer proyectó que tan solo en 2019, Google ingresaría más de 40 mil millones de dólares en anuncios de búsqueda en Estados Unidos, absorbiendo el 73% del mercado en ese país (11).

Cuadro. Participación en el mercado de anuncios de búsqueda en EE. UU. por empresa (2017–2021). Google mantuvo el liderazgo, aunque con una leve caída frente al crecimiento de Amazon, que pasó del 6,5 % al 15,9 % en cinco años. Fuente: eMarketer, octubre de 2019.

Las cifras ilustran el dominio del buscador: estudios sugerían que “la mayoría de las búsquedas de productos comienza ahora en Amazon”, pero aún así, Google mantenía el liderazgo con holgura. La presión de Amazon y otros minoristas sólo fue evidente a partir de 2019, cuando eMarketer notó que Amazon se situaba en segundo lugar en publicidad de búsqueda online, con cerca del 13% del mercado. 

De todos modos, en esa época, la búsqueda por sí sola era considerada la primera gran ola del marketing digital: tomar conciencia de una necesidad al buscar en Google era el acto clave que precedía a la compra.

En paralelo al crecimiento de search, surgieron formatos de display (publicidad gráfica en sitios web) y redes de anuncios (como el Google Display Network). En estas plataformas, los anunciantes pagaban por impresiones o clics en banners, videos o anuncios adaptativos en páginas temáticas. Aunque menos focalizada que la búsqueda, la publicidad display aprovechó la masividad de portales y páginas de contenido para crear conciencia de marca. Con el tiempo se desarrollaron sofisticaciones: el remarketing (volver a impactar a usuarios según su historial de navegación) y la publicidad basada en audiencias. Las Redes Sociales nacieron con un pie en el display: Facebook, por ejemplo, basó su esquema de anuncios en mostrarlos en la pantalla de los usuarios mientras interactúan con amigos.

La revolución de las Redes Sociales

Hacia mediados de la década de 2000 estalló la publicidad en social media. Plataformas como Facebook (2004), Twitter (2006), Instagram (2010) y más recientemente TikTok (2016) agregaron la dimensión de targeting sociocultural y comportamental. 

De ser espacios de encuentro, estos sites se convirtieron en gigantescos repositorios de datos demográficos y de interés, lo que permitió segmentar anuncios con un nivel de precisión sin precedentes. Por ejemplo, se podían mostrar promociones de productos específicos sólo a usuarios con ciertas afinidades o comportamientos de compra, e inclusive hacer campañas virales con hashtags patrocinados.

Este segundo “big bang” publicitario produjo volúmenes sorprendentes de inversión. El gasto global en ads sociales creció año tras año, hasta alcanzar la marca de 30 mil millones de dólares en ingresos anuales en el primer lustro de la década pasada -como observó MMA India, la Publicidad en Redes Sociales tardó aproximadamente 11 años en llegar a ese nivel de ingresos, un poco menos que la búsqueda- (MMA India & Amazon Ads, 2023). 

El modelo de social ads cambió también el concepto de alcance: las marcas ya no esperaban sólo que los consumidores las buscaran sino que las Redes Sociales las servían pasivamente en la pantalla del usuario, aprovechando momentos en que estaban atentos.

Sin embargo, la desventaja heredada fue que muchos usuarios venían de un mindset social antes que de compra. Allí es donde el retail media hará la diferencia más adelante: lleva la publicidad a donde el consumidor está por comprar, no sólo por entretenerse.

Del display y las cookies a la Omnicanalidad

A lo largo de estas dos primeras olas, la tecnología del ad-tech fue evolucionando. Surgieron las plataformas programáticas de compra de medios, el seguimiento por cookies de terceros, la atribución multitáctil y los modelos de atribución basados en el último clic. 

Por ejemplo, compañías como DoubleClick (luego adquirida por Google) dieron escala a la publicidad display, mientras que cookies y píxeles permitieron a los publicistas rastrear usuarios a lo largo de Internet. Estos avances facilitaban medir la efectividad de una campaña en términos de clics o conversiones en el sitio web del anunciante.

Empero, al mismo tiempo surgieron retos de privacidad y saturación. A medida que los usuarios usaban bloqueadores de anuncios o al endurecerse las regulaciones sobre el seguimiento (como GDPR en Europa o la eliminación de cookies de terceros en Chrome anunciada por Google), los viejos métodos perdían efectividad. 

Las marcas empezaron a buscar canales alternativos donde la experiencia del usuario fuera relevante y respetuosa. También cambiaron las expectativas: ahora los consumidores omnicanal compran desde múltiples dispositivos y canales, exigiendo experiencias de compra fluidas entre lo físico y lo digital. En ese entorno, los retailers podían ofrecer una propuesta más integrada: anuncios dirigidos basados en sus propios datos de venta y cobertura omnicanal (tienda online, app móvil, tiendas físicas con pantallas interactivas, etc.).

El nacimiento del retail media

En este contexto aparece el retail media: los minoristas deciden aprovechar lo mejor de todos los mundos anteriores (alcance digital, segmentación online, datos first-party) y crear sus propias plataformas publicitarias. 

Desde 2018 en adelante, Walmart, Target, Kroger, Best Buy y muchos otros comenzaron a ofrecer espacios publicitarios en sus sitios web y apps, a menudo apalancando sus enormes bases de datos de clientes. Incluso enseguida surgieron redes privadas virtuales y DSPs especializadas: por ejemplo, Walmart Connect (antes Walmart Media Group) o Target Roundel. En 2022, se estimaba que cada uno de los 10 principales minoristas de EE.UU. ya tenía su propia red de retail media (12).

Amazon, por su parte, había estado expandiendo silenciosamente su plataforma de anuncios (Amazon Advertising) desde 2017. La clave de Amazon fue integrar publicidad casi como parte nativa de la experiencia de compra: anuncios patrocinados aparecen junto a resultados de búsqueda de productos; banners, en páginas de categoría; y recomendaciones, dentro del carrito de compras. 

Gracias a ello, Amazon Ads se convirtió en un caso emblemático. Sus ingresos publicitarios saltaron de unos pocos miles de millones a casi $38 mil millones en 2022 (13). Esto hizo que todo minorista se interesara: como afirma Retail TouchPoints (2023), “existe un ‘efecto Amazon’: los retailers ven cuán lucrativo ha sido para el disruptor perenne (casi $38B en 2022) y quieren un trozo del pastel”.

Lejos de ser un fenómeno local, el retail media se desarrolló a nivel global. En Europa, cadenas como Carrefour y Tesco lanzaron sus plataformas (Carrefour Links, Tesco Ads). En Asia, gigantes como Alibaba y Rakuten tienen amplios ecosistemas de anuncios ligados a sus Marketplaces. Incluso no minoristas están entrando al juego de lo que Forrester llama commerce media: empresas de viajes, bancos y hasta apps de comida están creando redes publicitarias basadas en datos de transacciones. 

El término “comercio media” amplía el concepto original de retail media para incluir cualquier plataforma que aproveche datos de compra (incluyendo canales donde la venta se concreta fuera de la tienda del retailer). No obstante, aunque el vocabulario crece, la idea es la misma: el siguiente escalón del marketing digital consiste en publicitar donde el consumidor ya está comprando o listo para hacerlo, usando la moneda más valiosa posible: su propio historial de compras.

El caso Amazon Ads y la carrera de ingresos

Amazon Ads merece una mención aparte por la magnitud de su crecimiento. Tras un modesto inicio, los ingresos por publicidad de Amazon crecieron exponencialmente. En 2018 alcanzaron aproximadamente 10.100 millones de dólares, más que duplicando los 4.700 millones de 2017 y consolidando a Amazon como el tercer mayor actor publicitario en EE. UU. Luego, en 2019, sus ingresos por anuncios subieron a cerca de 14.000 millones de dólares, y para 2022 rozaron los 37.700 millones de dólares, representando alrededor del 8 % de los ingresos totales de la empresa (Amazon.com Inc., 2023).

Según eMarketer, en 2024 iba a rondar los $42 mil millones de dólares (14), con un crecimiento del 24,7% anual. De hecho, un informe de 2025 informa que en 2023 Amazon Ads alcanzó unos $47 mil millones, con tasas de expansión cercanas al 25% (15). Al ponerlo en perspectiva, vemos que Google y Meta están acostumbrados a ese tipo de ingresos, pero Amazon los logró en poco más de cinco años de publicidad activa. 

Esto se debe a varias razones: Amazon ya contaba con millones de usuarios comprando cada día, además de valiosos datos transaccionales y una sofisticada tecnología de recomendaciones y segmentación. Su plataforma publicitaria admite formatos de búsqueda (sponsored products), display nativo (product display ads), video (en Fire TV y Prime Video) y herramientas programáticas (DSP). Todo esto ha vuelto a Amazon Ads el actor dominante en retail media, con más de tres cuartas partes del mercado en EE.UU. y un tamaño de red fácilmente 12 veces mayor que el de su competidor más cercano.

A su vez, otros minoristas han obtenido resultados notables en menor escala. Walmart Connect ya genera ingresos de varios miles de millones: Walmart reportó $2.7 mil millones en Publicidad Digital en 2022 (16). Target ronda cifras similares (Roundel llegó a facturar cientos de millones de dólares anuales), y cadenas de retail europeo como Carrefour o británicas como Tesco ingresan cientos de millones vía sus redes. 

Fuera de Norteamérica, el caso más sobresaliente en Iberoamérica es Mercado Libre. Lanzó su unidad publicitaria Mercado Ads hace años y la reforzó en 2020. En 2024, el mercado latinoamericano de retail media se triplicará con respecto al 2021, y se espera que Mercado Libre abarque más del 50% del total regional (17). Ese crecimiento local se refleja en hechos: en el primer trimestre de 2025, los ingresos publicitarios de Mercado Libre saltaron un 50% interanual, y su red publicitaria podría alcanzar el 6.2% del gasto digital de toda América Latina ese año (18).

Tecnologías, datos y plataforma omnicanal

Detrás de este auge hay importantes transformaciones tecnológicas. Por un lado, la maduración de plataformas de datos y analítica avanzada permitió a los retailers procesar enormes volúmenes de transacciones y extraer segmentaciones inteligentes. El uso de Machine Learning en publicidad dentro del retailer ayuda a ajustar en tiempo real las pujas y creatividades según el comportamiento del comprador. 

Además, la conexión de tiendas físicas con sistemas digitales (puntos de venta conectados, beacons, QR codes) ha abierto oportunidades de medición omnicanal: un banner en línea puede asociarse con una compra en tienda si se sabe que el usuario usó la misma cuenta. Todo esto convierte el retail media en un entorno totalmente integrado, donde offline y online se retroalimentan.

Por otro lado, la preocupación por la privacidad ha empujado a los anunciantes hacia los datos de primer nivel que ofrecen las RMN. Con la desaparición de las cookies de terceros, los retailers poseen el activo más limpio: usuarios logueados que compran. Esto evita la dependencia de soluciones de identidad ajenas y mejora la precisión de la segmentación. Al hacer publicidad en su propio ecosistema, el minorista gestiona él mismo la cadena de datos, lo que garantiza mayor transparencia y exactitud en el retorno de inversión.

En el pasillo digital del minorista también proliferan formatos innovadores: pantallas interactivas en tienda que se activan con apps, anuncios en streaming (como en Amazon Prime Video o aplicaciones de TV conectada) e incluso interfaces de voz integradas en asistentes inteligentes. Estas opciones marcan el inicio de lo que algunos llaman retail media 2.0, donde ya no sólo se busca la última conversión sino maximizar el engagement multicanal, sin perder de vista la simplicidad: al final, el retail media es una extensión lógica del marketing de proximidad tradicional al mundo virtual.

Retos y oportunidades en el pasillo digital

Aunque el crecimiento es meteórico, este nuevo canal enfrenta desafíos. Un estudio de Forrester señala que muchos retailers todavía deben hacer sus redes más automatizadas y medir adecuadamente el performance (19)

A diferencia de Amazon, cuyos anunciantes gestionan campañas en una plataforma muy amigable, la mayoría de las redes minoristas aún opera manualmente y con métricas distintas (inventario disponible, rendimiento en tienda, etc.). Además, el nivel de competencia crece: ya existen centenas de redes de retail media luchando por la atención de los anunciantes (Karlovitch, 2025). En este mar de opciones, la fragmentación de datos puede ser un problema: cada retailer tiene sus propias métricas y puntos de contacto, lo que complica la visión unificada para un anunciante multicanal.

Gráfico. Evolución en el uso de redes de retail media (2022 vs. 2024).
En 2022, el 82 % de los marketers utilizaba entre 1 y 4 redes de retail media, mientras que en 2024, esa proporción bajó al 49 %, con un notable aumento en el uso de entre 5 y 9 redes (46 %).
Fuente: Forrester, citado por Sara Karlovitch. Gráfico creado con Datawrapper.

Sin embargo, la ventaja es clara: tres cuartos de los consumidores inician su búsqueda de productos en un sitio de retail (o en Google) y finalizan comprando allí mismo. Esto explica por qué las marcas destinan cada vez más presupuesto a las RMN. El dato de compra real, que antes era un simple KPI de ventas, ahora es el protagonista del marketing. Al optimizar campañas para generar transacciones y no sólo clics, los retailers ofrecen un modelo publicitario capaz de vincular directamente la impresión con la venta (Silberstein, 2025).

En definitiva, hemos transitado un largo viaje desde el buscador hasta el pasillo digital. Cada etapa –desde la publicidad de búsqueda, pasando por el banner social hasta la aparición de los Marketplaces– ha sido un paso que culmina en las actuales retail media networks. Con bases sólidas en tecnología y datos, y empujado por nuevas reglas de mercado (clientes omnicanal, cookies en retirada, caída de TV tradicional), este desarrollo es el siguiente escalón lógico del marketing. 

A continuación, exploraré en detalle cómo navegar estas aguas, aprender de casos de éxito y aplicar las lecciones de la «estrella» de esta ola: la publicidad integrada al ecosistema real de ventas.

 

Sobre los detonantes del retail media network

La aparición del retail media no sólo transformó la forma en que las marcas se conectan con sus audiencias dentro del entorno del retail, sino que también aceleró la conciencia sobre el verdadero activo silencioso de esta industria: los datos. 

Por décadas, el comercio tradicional operó en base a intuiciones, históricos de ventas y relaciones comerciales heredadas. Sin embargo, con la digitalización progresiva de la experiencia de compra, cada clic, cada búsqueda y cada decisión de consumo dejó una huella que —bien leída— podía revelar patrones, deseos y oportunidades. Lo que antes era un archivo de tickets físicos hoy se convierte en oro estructurado y en tiempo real: los llamados petrodatos.

Alberto Calvo, founder & socio de Avanzia (20), fue directo al grano con esta línea de pensamiento indicando que hay un tema que potencia todo esto y que rentabiliza ahora el retail y la marca: el petrodato.

“Para mí, eso empieza cuando tuvimos Google Analytics. Dejamos de tirar tiros al aire y empezamos a tener trazabilidad. Y eso le dio al digital la capacidad de impactar en lo físico para ejecutar la Personalización, la precificación, el perfilamiento. Ya no es post-checkout como en los supermercados o farmacias. Hoy tenés la posibilidad de hacer la gran Starbucks”.  

Acá queda expuesta la evolución de un modelo de retail que pasó de reaccionar después de la transacción a la opción de anticiparse a ella. Lo que en otros momentos se definía en la caja registradora, hoy se planifica en función de la data que se recolecta incluso antes de que el cliente entre al sitio o al local. La segmentación se empezó a hacer de forma comportamental antes que demográfica, lo que permite que el retail media sea un músculo predictivo de negocio.

Desde mi punto de vista, los petrodatos son ese nuevo petróleo del comercio digital: datos que emergen de cada interacción del usuario y que permiten construir audiencias, optimizar surtidos, personalizar ofertas y redefinir procesos. Pero, a diferencia del petróleo, los datos no se agotan; se enriquecen cada vez que los usamos con inteligencia. Esa es la gran oportunidad del retail hoy: dejar de mirar la venta como el final del proceso y empezar a verla como un nuevo comienzo. 

Esta visión nos invita a repensar el rol de la tecnología, no como fin sino como medio para responder a una demanda creciente en complejidad y velocidad.   

Por otro lado, para Ronny Groisman, Senior Sales Account Executive Latam en Topsort (21), el retail media es una evolución inevitable del Ecosistema Digital. Desde su experiencia en empresas de tecnología y su actual rol en Topsort, traza una línea clara entre los tres momentos que nos trajeron hasta aquí: la explosión de datos, el uso inteligente de esos datos y su monetización efectiva.

Yo siempre digo: el petrodato estaba debajo del metro cuadrado, ya sea físico o digital. El tema es que no teníamos la capacidad de destilarlo y transformarlo en algo de valor.

Groisman compara la actual etapa del retail media con la irrupción de la IA generativa:

“La inteligencia artificial existía hace tiempo, pero no la habíamos tangibilizado en las manos. Hoy pasa lo mismo con el retail media: tenemos muchos datos y se están utilizando”. 

Hoy tenemos el negocio sobre el negocio, que es el retail media. Pasa a ser más importante que el negocio principal si te descuidás. En este sentido, la mirada de Groisman va más allá del retail tradicional: anticipa una evolución hacia un retail media 4.0, interoperable y descentralizado, alimentado por tecnologías como Blockchain, open data y el cruce de first, second y third party data. Este nuevo estadio —más allá de la tienda, más allá del ecommerce— define el futuro del dato como activo principal del ecosistema comercial. 

Pero, si se quiere ir más allá de este fenómeno que marca el valor de los datos, el retail media se da gracias a una serie de consecuencias vinculadas: 

  • El fin de las cookies de terceros (que resaltó el valor del first-party data). 
  • Los nuevos hábitos de consumo tras la pandemia de COVID-19.
  • La encarnizada guerra por la atención de los consumidores en el ámbito digital.

Cada uno de estos hitos hizo que retailers y marcas adopten el retail media como una pieza central de sus estrategias, lo que marcó el comienzo de una transformación profunda en la Publicidad Digital. A continuación les propongo una mirada analítica de cada uno:

Fin de las cookies de terceros: el cambio de paradigma en los datos

Durante años, la Publicidad Digital se apoyó en cookies de terceros para rastrear comportamientos de usuarios en la web y dirigir anuncios personalizados. Sin embargo, estamos viviendo el ocaso de las cookies de terceros, impulsado por regulaciones de privacidad más estrictas y cambios en plataformas tecnológicas. 

Las recientes leyes de protección de datos y ajustes en sistemas operativos – por ejemplo, las políticas antitracking de Apple en iOS – han dificultado que los anunciantes sigan de cerca a sus audiencias a través de dispositivos, apps y plataformas. En otras palabras, el modelo tradicional de segmentación basada en cookies se está desmoronando. Google anunció la eliminación gradual de las cookies de terceros en Chrome, y navegadores como Safari y Firefox ya las bloquean por defecto. 

Este “fin de fiesta” para las cookies de terceros ha creado una brecha en la forma en que las marcas alcanzan a sus consumidores online. La industria necesitaba urgentemente alternativas para la segmentación y medición en un entorno sin cookies.

Aquí es donde entra en juego el activo más poderoso de los retailers: sus datos propios (first-party data). Con la desaparición de las cookies ajenas, los datos de primera mano que poseen los retailers sobre sus clientes (historial de compras, comportamientos de navegación en sus sitios, preferencias, etc.) se han vuelto el tesoro más codiciado del marketing digital

Como señala el experto Teemu Kurri, “a medida que Google y Apple eliminan las cookies, el mayor activo de los retailers – los datos 1st party de sus clientes – está cobrando un valor enorme para los anunciantes, al permitir alcanzar a las audiencias correctas en el momento y lugar adecuados(22)

En un mundo con crecientes limitaciones para el seguimiento de usuarios en la web abierta, las retail media networks ofrecen un refugio “conforme con la privacidad” donde las marcas pueden dirigirse a segmentos precisos basados en datos propios del retailer. Grandes anunciantes están reorientando sus presupuestos hacia estos medios seguros, donde la segmentación no depende de cookies de terceros sino de información suministrada voluntariamente por el consumidor al retailer (compras realizadas, membresías, visitas a la web autenticadas, etc.).

Esta transición ha tenido un efecto catalizador en el crecimiento de los retail media. Los retailers, antes meros canales de distribución, se dieron cuenta de que sentados sobre pilas de datos de clientes, tenían una mina de oro sin explotar. Como lo describe Raquel C. Pico en PuroMarketing, “el retail se ha convertido en un jugador más del mercado publicitario, usando la gran avalancha de datos que tiene sobre los consumidores y sus hábitos para segmentar anuncios y vender espacios”. La unidad de publicidad de Walmart, por ejemplo, creció vertiginosamente cuando la empresa decidió capitalizar sus datos: “subirá este año por encima del 300%, la muestra más clara de este tirón” (23). Pocos conocen al consumidor tan íntimamente como su retailer de confianza, y estas empresas han comprendido que esos datos son un activo valioso que pueden monetizar más allá de la venta de productos.

En síntesis, el fin de las cookies de terceros forzó a la industria a revalorizar el first-party data, y aceleró la adopción de modelos publicitarios sustentados en datos propios, como los retail media networks. Los retailers han encontrado en este cambio de paradigma una oportunidad para llenar el vacío dejado por las cookies: ahora ofrecen a las marcas audiencias segmentadas de alta calidad en entornos cerrados y trazables, donde es posible conectar impresiones publicitarias con ventas reales (el famoso “last click”). 

De hecho, el last click – ese último clic antes de la compra, plenamente trackeable dentro del ecosistema del retailer – es parte fundamental de la “fórmula del éxito” del retail media: algo impensado hace unos años, pero hoy realidad gracias a la riqueza de datos first-party y los entornos logueados. Esta capacidad de cerrar el loop (mostrar un anuncio y ver la venta concreta atribuida a ese anuncio) brinda a las marcas un nivel de medición y atribución mucho más claro y confiable que en la Publicidad Digital tradicional (24).

Como lo comento en mi columna de mayo de 2025, “la atención no se está midiendo correctamente; si no la medimos bien, no podemos mejorarla. Peor aún, si la medimos mal, vendemos a ciegas” (25). Frente a esta realidad, las retail media networks han surgido como la respuesta para medir menos ruido y más señal, y permitir a las marcas tomar decisiones basadas en datos propios y relaciones de valor, en lugar de depender de identificadores difusos como las cookies de terceros. La pérdida de las cookies actuó, así, como chispa para encender el motor del retail media, y reorientó los presupuestos hacia aquellos actores (los retailers) que sí cuentan con datos de calidad y consentimiento de sus clientes.

Valorización del first-party data: el nuevo oro del marketing

En estrecha relación con lo anterior, vale profundizar en por qué el first-party data es tan valioso y cómo su valorización impulsó el boom del retail media. Los retailers poseen información riquísima sobre el comportamiento de compra de millones de personas: qué productos buscan, con qué frecuencia compran, cuánto gastan, si usan cupones, qué canales prefieren (online u offline), etc. Este conocimiento granular del cliente – que sólo el retailer tiene de primera mano – se ha convertido en la piedra angular de las estrategias de retail media.

Recordemos que en las Redes Sociales, la segmentación se basaba principalmente en lo que las personas dicen de sí mismas (sus perfiles, intereses declarados, “me gusta”, etc.). En contraste, los medios minoristas se consideran aún más poderosos porque pueden dirigirse a los clientes en función de cómo realmente compran y lo que eligen hacer con su dinero.

Es decir, la data transaccional y de comportamiento real de compra ofrece una ventana mucho más reveladora hacia las preferencias del consumidor que los meros intereses en Redes Sociales. Saber lo que un cliente efectivamente puso en su carrito y pagó es un predictor de intención de compra infinitamente más sólido que saber que dio “like” a la página de una marca. Por ello, a medida que evoluciona el marketing digital, el retail media – basado en datos propios de retailers – se vuelve un componente cada vez más importante del media mix de las marcas.

Para los retailers, la monetización de esos datos representa además un nuevo modelo de negocio de alto margen. Los márgenes tradicionales de la venta al por menor suelen ser estrechos, pero vender audiencias y espacios publicitarios tiene una rentabilidad mucho mayor. Durante la pandemia y años recientes, muchos retailers enfrentaron presión en sus resultados; la publicidad les ofrece una fuente de ingresos adicional con márgenes significativamente superiores a los de la venta de productos físicos. 

En este sentido, el auge del retail media también se explica por una restructuración del modelo de beneficios del retail: ante la dificultad de mantener márgenes históricos sólo con la venta de mercancías, las cadenas minoristas descubrieron que monetizar sus audiencias existentes es una vía popular para obtener nuevos ingresos de alto margen. La data de sus clientes, bien explotada, paga dividendos.

Veamos algunos fundamentos específicos que vuelven indispensable al first-party data en el ecosistema actual de marketing, y cómo estos han incentivado a retailers y marcas a apostar por retail media:

  • Conocimiento profundo del cliente: Los retailers manejan datos propios abundantes sobre sus compradores – patrones de compra, preferencias de categorías, históricos –, lo que permite una segmentación hiperprecisa. En la era del marketing basado en datos, esta precisión es crucial. Una marca puede, por ejemplo, dirigir una campaña sólo a usuarios que compran productos orgánicos para mascotas, o a quienes adquirieron una TV en los últimos 6 meses. Este nivel de microsegmentación es posible gracias al first-party data del retailer y es mucho más afinado que las audiencias de terceros.
  • Intención de compra alta: Quien navega el sitio web o la app de un retailer suele estar en etapa avanzada del funnel, más cerca de la decisión de compra que alguien que sólo scrollea una red social por entretenimiento. Por eso, las tasas de conversión en retail media tienden a ser mayores que en otros canales digitales: el público ya está en “modo compra” cuando ve el anuncio. Este hecho no pasó desapercibido para las marcas, que entienden que un clic en un anuncio dentro de un ecommerce es mucho más propenso a terminar en venta que un clic en un banner genérico. El ROI de la publicidad puede ser más tangible.
  • Contexto y relevancia: Los anuncios dentro de las plataformas de retail se insertan en contextos altamente relevantes para la compra. Un anuncio aparece junto a productos o categorías relacionados, hablándole al consumidor en el momento justo. Esto mejora la experiencia del usuario (no siente la publicidad como intrusiva sino como parte de su proceso de compra) y aumenta la efectividad del mensaje. Por ejemplo, colocar un banner de una nueva salsa de tomate en la sección de pastas de un supermercado online tiene mucho más sentido que ese mismo banner apareciendo aleatoriamente en un sitio de noticias. La relevancia contextual eleva la probabilidad de que el anuncio sea visto, recordado y genere acción.
  • Medición robusta y de “bucle cerrado”: Las retail media platforms proporcionan a las marcas herramientas de seguimiento y analítica muy detalladas sobre el rendimiento de sus anuncios: impresiones, clics, tasa de conversión, ventas atribuídas, ROAS (retorno sobre gasto publicitario), etc. A diferencia de medios tradicionales donde parte de la atribución es difusa, aquí la marca puede ver claramente cuántas ventas en la tienda (online e incluso física mediante programas de lealtad) resultaron de una campaña. Esta trazabilidad da confianza para invertir más, ya que se puede optimizar casi en tiempo real lo que funciona y lo que no. Muchas marcas valoran enormemente esta capacidad de “cerrar el círculo” entre gasto publicitario y venta, especialmente en un contexto donde, por los cambios de privacidad, la medición en Meta o Google se ha vuelto más opaca.
  • Cumplimiento de privacidad y entorno seguro: Dado que los retail media se basan en datos propios obtenidos con consentimiento (por ejemplo, un usuario que creó su cuenta en el supermercado online y aceptó términos), son un canal publicitario más respetuoso de la privacidad y las normativas. En un entorno post-GDPR, post-iOS14 esto es vital. Las marcas encuentran en los datos de retailers una alternativa más segura y compatible con las reglas actuales, en comparación con tácticas de seguimiento masivo que hoy están bajo escrutinio. Por eso, muchos ven a los retail media networks como “un refugio” donde seguir haciendo publicidad segmentada, sin violar la confianza del consumidor ni las leyes.

En resumen, el first-party data se ha convertido en el nuevo petróleo del marketing digital: un insumo escaso y valioso que define qué actores pueden ofrecer publicidad efectiva. La puesta en valor de estos datos propios ha sido simultáneamente causa y consecuencia del auge del retail media: las marcas los demandan para apuntalar sus estrategias sin cookies, y los retailers capitalizan esta demanda creando sus propias redes publicitarias. 

De hecho, más de la mitad de los compradores de medios en Latinoamérica afirma que emplearán anuncios en retail media en los próximos 12 meses, señal de que esta tendencia llegó para quedarse (26). El first-party data ha encendido el motor; la gasolina del retail media está asegurada.

Nuevos hábitos POS-COVID: el salto digital en el consumo

La pandemia de COVID-19 actuó como un catalizador sin precedentes en la digitalización del comercio. En cuestión de meses, millones de personas que nunca o rara vez compraban en línea lo empezaron a hacer, forzadas por los confinamientos o motivadas por la comodidad y seguridad. 

Este boom imprimió una hiperaceleración al ecosistema que denominé como el a.C.d.C.² en aquel entonces, y que en una de mis columnas de LinkedIn, donde ya retomo el concepto de retail media network, lo presento como la tercera ola (Pueyrredon, 2023).  

Las cifras lo ilustran claramente: en América Latina, el Comercio Electrónico creció a tasas de doble dígito durante 2020-2021, y muchas de esas conductas se volvieron permanentes. Hoy, más de 300 millones de latinoamericanos compran online, una base de usuarios que sigue en expansión. Incluso tras reabrir las tiendas físicas, los consumidores adoptaron hábitos híbridos: compran online ciertos productos, hacen click & collect, comparan precios en la web antes de comprar en la tienda, etc.

Este cambio masivo en los hábitos de compra ha sido otro pilar en el surgimiento del retail media. Por un lado, con más gente realizando parte de su “grocery shopping” o compras varias en entornos digitales, la audiencia de los sitios y apps de retailers se disparó en tamaño y frecuencia. Hubo retailers de supermercados que vieron incrementos de tráfico de varios cientos por ciento durante picos pandémicos, lo que consolidó bases de usuarios online que antes tardarían años en construir. 

Por otro lado, la pandemia también cambió las expectativas de los consumidores, volviéndolos más abiertos a la conveniencia digital pero a la vez más difíciles de fidelizar. La competencia online está a un clic de distancia, y la infidelidad de marca aumentó cuando la falta de stock o demoras llevaron a clientes a probar nuevos proveedores. 

En este contexto, los retailers vieron en el retail media una forma de potenciar la lealtad y la experiencia omnicanal: usando sus datos para entender mejor al cliente y comunicarse con él de forma más pertinente. Un ejemplo claro es cómo, tras la pandemia, se consolidó el hábito de consumo híbrido en grocery: muchos usuarios alternan entre comprar en tienda física y online según conveniencia. 

Los retail media networks permiten que la comunicación publicitaria acompañe ese viaje híbrido: una misma persona puede ver una oferta de detergente en la app móvil, recibir un cupón personalizado por e-mail y luego en la tienda física observar una promoción relacionada en una pantalla digital en góndola. Esta integración unificada responde mejor al consumidor omnicanal POS-COVID.

Alberto Calvo, quien fue CEO & General Manager de Grupo Dabra (Dexter, StockCenter, Moov) entre 2019 y 2022, relató su experiencia con el canal digital en una provincia del norte argentino:

“En Jujuy teníamos la menor tasa de penetración de ecommerce entre todas las provincias. ¿Qué hice? Abrí un local físico. ¿Para qué? Para potenciar el ecommerce, para tener un punto de pick-up, para poder integrar la experiencia. Era un local más chico, no tenía que ser grande. Presencia de marca, te localiza porque te ven. ¿Y cómo funcionó? Muy bien. Las ventas online empezaron a subir”. 

Este testimonio ilustra cómo el retail media no siempre empieza con una DSP o una consola programática. A veces, empieza con una decisión estratégica: plantar una bandera física donde no había presencia para detonar la demanda digital. Y esa interdependencia entre lo físico y lo digital es una de las claves más subestimadas —pero más potentes— de esta disciplina en expansión.

Así como se construye first-party data con un click, también se construye con presencia, con marca, con proximidad. En territorios donde el canal digital parecía lejano, una activación física puede convertirse en el disparador de audiencias, datos, visitas a la app y oportunidades de monetización futura. No es casualidad que muchos retailers hoy estén rediseñando su red de tiendas con una mirada omnicanal, donde cada punto físico no sólo vende sino que también amplifica el alcance de sus estrategias de retail media.

Estrategia de activación digital en territorios de baja penetración: cómo una tienda física puede detonar el crecimiento del canal online y la implementación de campañas de retail media basadas en datos locales. Fuente: eContentLAB.

Por otro lado, y retomando lo que venía contando, hay que tener en cuenta que la aceleración digital vino de la mano con una proliferación de nuevos canales y formatos: Live Shopping, social commerce, apps de delivery y super apps, etc. Tras el COVID, el ecosistema de retail se volvió más complejo pero también con más oportunidades de contacto. Marcas y retailers entendieron que debían estar presentes en 360 grados, y el retail media ha servido como puente para conectar esos puntos. 

El desafío entonces fue unir las puntas para dar respuestas al consumidor omnicanal; es decir, integrar la experiencia digital con la física de manera coherente. El crecimiento del retail media encaja perfectamente en esta visión, porque habilita estrategias unificadas donde la publicidad alcanza al comprador, ya sea que esté navegando desde casa o recorriendo un pasillo en la tienda. La pandemia enseñó que el cliente es uno solo y transita múltiples entornos; el retail moderno busca entonces un marketing unificado que acompañe ese recorrido sin solución de continuidad.

No podemos dejar de mencionar que el enorme incremento del ecommerce durante la pandemia también atrajo la atención de las marcas hacia el punto de venta digital como nunca antes. Si antes el trade marketing se enfocaba principalmente en ganar espacios en las góndolas físicas, ahora ganar visibilidad en la “góndola digital” (la página de resultados de un ecommerce, la homepage de una app de delivery) es igualmente crítico. 

Empresas de bienes de consumo masivo que tradicionalmente invertían la mayor parte de su presupuesto promocional en tiendas comenzaron a redirigir partidas importantes a medios digitales de retailers. En 2020 y 2021, muchas marcas que eran rezagadas en digital tuvieron que aprender rápidamente las reglas del juego online. 

En este proceso, descubrieron en los retail media networks un aliado para lograr alcance y conversión en un entorno donde la tienda física estaba limitada. Por ejemplo, un fabricante de alimentos que antes dependía de exhibiciones en supermercados durante la pandemia invirtió en anuncios patrocinados en los sitios de esos establecimientos, para asegurar que sus productos aparecieran primeros en las búsquedas de la web y app, dado que la “estantería” se había trasladado al plano digital. 

Esa experiencia resultó exitosa y, aún con tiendas reabiertas, se ha mantenido como parte integral de la estrategia de marketing. En 2023, por caso, los anunciantes globales destinaron más de $100 mil millones a retail media (27) (que incluye Amazon Ads, Walmart Connect, Mercado Ads, etc.), lo que evidencia que tras la pandemia, este modelo se consolidó como “la forma preferida por las marcas para llegar a los consumidores” (Pueyrredon, 2023).

Por ende, los nuevos hábitos POS-COVID proporcionaron la masa crítica de consumidores digitales y la mentalidad omnicanal necesaria para que el retail media prendiera fuego. La hiperaceleración digital creó el escenario ideal: retailers con audiencias online masivas y marcas buscando vías efectivas de impacto en esos canales. La chispa de la pandemia encendió un motor que ya no se detiene. A medida que los patrones de compra siguen evolucionando (ej. shoppers híbridos, demanda de conveniencia, expectativas de Personalización en todos los canales), el retail media se posiciona como la respuesta natural para alcanzar al consumidor moderno en el momento y lugar adecuados. No es casual que se le llame “tercera ola”: es consecuencia directa de la ola de digitalización que vivimos, inicialmente impulsada por el COVID, pero que ahora continúa con vida propia gracias a la adopción generalizada de estos hábitos.

El impacto atribuible: de la inversión al ticket

Uno de los grandes diferenciales del retail media frente a otros canales es su capacidad para atribuir resultados con trazabilidad total, desde la exposición del anuncio hasta la conversión en punto de venta. En palabras de Jonatan Fasano, Head of Product de Walmart Connect México (28) :

“Modelo de atribución es la capacidad de decirle a una marca que por cada peso que invirtió en retail media, generó una venta de ese producto incremental a la que ya traía… y poder decirlo de una forma totalmente AC”. 

Ese “AC” al que se refiere no es un tecnicismo menor. Significa tener acceso hasta el último eslabón del proceso de compra, gracias a que el retail media se activa desde el punto de venta; no como una capa externa, sino como parte del journey real del consumidor. “La razón por la cual podés tener ese modelo de atribución es porque sos el canal de venta, ni más ni menos”, afirma Fassano.

Esta ventaja permite saber no sólo si una campaña impulsó una compra, sino también qué canal se activó, en qué punto se recogió el producto, si fue pickup o envío, y con qué variables se conectó el cliente. “Tenés geolocalización y una trazabilidad hiperpersonalizada… ver quién, cómo, qué compra, y cómo activo esa data para generar algún tipo de influencia sobre esa actividad de compra”, resume.

Pero la clave no está sólo en medir. Está en medir con evidencia empírica. Según Fasano, esta conjunción de capacidades —activación, influencia y trazabilidad— es lo que convierte al retail media en una verdadera ola de transformación:

“Poder medir ese impacto de una forma realista y empírica… esas dos cosas son lo que explican que sea una ola”. 

El retail media deja así de ser un canal más para convertirse en una infraestructura de valor que permite vincular inversión con retorno, con granularidad de datos y control desde el anunciante hasta la entrega.

La guerra por la atención: el nuevo campo de batalla

Vivimos en la economía de la atención, donde capturar unos segundos de foco del consumidor es cada vez más difícil. La saturación de estímulos y mensajes publicitarios ha derivado en lo que algunos llaman “colesterol informativo”: un exceso de contenidos que sobrecarga al público y diluye el impacto de cualquier mensaje (29).

En este contexto, se ha desatado una auténtica guerra por la atención del usuario. Todos los actores compiten: medios tradicionales, Plataformas Digitales, Redes Sociales, streaming services, videojuegos y, por supuesto, retailers y marcas. “Lo que permanece inmutable es la guerra por la atención… lograr visibilidad sigue siendo el ‘must’ del marketing”, señalan directivos en un coloquio reciente, enfatizando que aunque evolucionen los formatos, la lucha por sobresalir en medio del ruido es constante. El problema es que la atención del público es un recurso limitado: “Nadie lee nada. Hay más atención en un video de 7 segundos que en un reportaje de 7 minutos”, ilustran los expertos, refiriéndose a la drástica reducción en la disposición de los usuarios a consumir contenidos largos (Serrano, 2025).

En esta batalla feroz, los retail media networks han ganado relevancia como “plazas” privilegiadas para capturar la atención del consumidor justo en el momento oportuno. ¿Por qué? Porque sitúan el mensaje publicitario en el contexto de compra, cuando el cliente está activamente buscando productos o recorriendo categorías con intención de adquisición. A diferencia de un anuncio en Redes Sociales, que interrumpe a alguien que tal vez sólo está haciendo scroll por entretenimiento, un anuncio en la web de un retailer se presenta ante un usuario enfocado en comprar. 

Esto conlleva dos ventajas clave en la economía de la atención: 

  1. El consumidor está más receptivo: su mindset es de “quiero encontrar productos de mi interés”. 
  2. El mensaje es altamente relevante, al estar contextualizado con la tarea que realiza (comprar). Consecuencia: la probabilidad de que el usuario preste atención real al anuncio es mayor que en entornos de distracción.

Sin embargo, no debemos idealizar: incluso dentro de plataformas de retail media, la atención hay que ganársela. La competencia también existe in situ (múltiples marcas pujando por la misma posición destacada, por ejemplo). 

Por ello, una tendencia crítica – y un impulsor del crecimiento del retail media – es la necesidad de mejorar las métricas de atención y eficacia publicitaria. Las marcas exigen que sus inversiones capten verdaderamente la mirada del consumidor y generen impacto, no sólo impresiones vacías. Como mencioné antes, una de las reflexiones que hago al respecto es que la atención no se está midiendo correctamente… si la medimos mal, vendemos a ciegas

Esta conciencia de que hay que ir más allá de las métricas de vanidad (impresiones, clics) hacia métricas de atención real y resultado ha empujado a muchos hacia el retail media, donde es posible optimizar con más precisión. De hecho, en la columna Retail Media Revolution propongo “un nuevo pacto para ver, medir e invertir con ojos abiertos”, justamente orientado a que el foco esté en métricas significativas y no en volumetría sin sentido. La guerra por la atención no se gana mostrando más anuncios, sino mostrando anuncios más relevantes, medidos de forma más inteligente, y esa filosofía está en el corazón de los retail media exitosos.

Es útil observar cómo la lucha por la atención está llevando la publicidad a nuevos entornos insospechados, y cómo esto se relaciona con el retail media. Axios señaló recientemente que “ahora mismo todo el mundo quiere vender tu atención”: se venden espacios en smart TVs de hoteles, en pantallas de aeropuertos, en apps de transporte, etc., cualquier lugar donde el consumidor mire (30). Los retailers no se quedan atrás: supermercados en línea y tiendas físicas con pantallas se están convirtiendo en fuerzas publicitarias emergentes. 

Este afán universal por capturar atención valida la estrategia de los retailers de entrar al juego. Ellos cuentan con un activo crítico: audiencias cautivas y fieles. Pensemos en un hipermercado: tiene decenas de miles de clientes que visitan su web regularmente para hacer sus compras mensuales, y miles que entran a sus tiendas físicas cada día. Esa es una audiencia cautiva valiosísima en donde las marcas quieren estar presentes con sus mensajes, en medio de tanto ruido externo. 

Los retail media networks ofrecen un remanso de atención garantizada dentro del caos: si un comprador está navegando la sección de pañales de una tienda online, la marca de ese producto que coloque allí su anuncio sabe que tendrá la atención de ese comprador por unos instantes, más que si intenta alcanzarlo en Facebook a la hora de su almuerzo.

Además, en esta guerra por la atención, el contenido y la creatividad de los anuncios en retail media están evolucionando para ser más atractivos. Ya no se trata soóo de poner un banner estático; se busca generar experiencias que retengan al usuario. Por ejemplo, algunas tiendas en línea integran videos cortos de demostración de productos dentro de las páginas (formato inspirado en Redes Sociales pero insertado en el contexto de compra). 

Otras han probado con anuncios interactivos, realidad aumentada para “probar” cómo se vería un mueble en casa, etc. Todo con el fin de mantener la atención del cliente un poco más y diferenciarse del aluvión de mensajes exteriores. En las tiendas físicas, la “atención” se disputa ahora con pantallas digitales de alta resolución, kioskos interactivos y hasta displays 3D llamativos. Un caso concreto ocurrió en Chile: Cencosud Media realizó una campaña 360° para Unilever (desodorante AXE), que combinó pantallas in-store en los supermercados Jumbo, banners en el sitio Jumbo.cl, acciones en Redes Sociales y una espectacular pantalla 3D interactiva – la más grande de Latinoamérica – para lograr un enfoque omnicanal con alcance único. Ese tipo de ejecución creativa integral busca captar la atención del consumidor en múltiples frentes, para generar engagement más allá de un simple anuncio tradicional.

En definitiva, la guerra por la atención ha sido gasolina para el fuego del retail media. Los anunciantes, cansados de la fragmentación y de que sus mensajes se pierdan en timelines infinitos, están redescubriendo el valor de posicionarse donde la atención del consumidor es más intensa: en el momento de la decisión de compra. Y los números respaldan esta migración de enfoque. 

Según Insider Intelligence, el gasto global en retail media está creciendo incluso más rápido de lo previsto inicialmente, en buena medida por formatos externos (como Connected TV) ligados a retail media, que están expandiendo su alcance (31). Las proyecciones actualizadas indican que para 2027, la inversión en retail media estará prácticamente empatada con la de Publicidad en Redes Sociales, para convertirse en el segundo mayor canal digital, sólo por detrás de la búsqueda paga. 

Esto sugiere que las marcas están trasladando presupuestos hacia donde sienten (y miden) que obtienen atención de calidad. En resumen, el retail media no madura por cuánto gasta sino por cuánto transforma ese gasto en decisiones significativas y relaciones valiosas. Es decir, la victoria en la guerra por la atención no será de quien más invierta sino de quien sepa convertir inversión en engagement real y en vínculos duraderos con el cliente. Y esa es precisamente la promesa que encendió el crecimiento explosivo de los retail media networks.

La conjunción de estos factores – el nuevo entorno sin cookies, la exaltación del first-party data, los hábitos digitales pospandemia y la urgencia por capturar atención eficazmente – actuó como la chispa y el combustible para que el retail media despegara. Lo que hace pocos años era una idea experimental (que un retailer monetice su web como medio publicitario) hoy es un pilar central de la estrategia, tanto para retailers como para marcas. 

Tal es el impulso de esta “tercera ola” que, según datos presentados por Walmart Connect, en 2025, el retail media superará en inversión publicitaria a la televisión lineal, y para 2027, habrá sobrepasado a las Redes Sociales, para quedar sólo detrás de los buscadores (32). En otras palabras, en apenas un lustro, el retail media pasó de cero a disputar los primeros puestos de la publicidad mundial. La chispa encendió la llama, y ésta se ha propagado velozmente. A continuación, analizaré quiénes son los actores de esta revolución y cómo se estructuran los espacios en los que se desarrolla. El paisaje del marketing digital tiene nuevos protagonistas y dinámicas que vale la pena mapear para entender hacia dónde nos dirigimos.

Cartografía del ecosistema

El vertiginoso crecimiento del retail media network ha dado lugar a un nuevo ecosistema donde confluyen actores diversos y espacios emergentes. Para comprender plenamente esta transformación, es necesario trazar un mapa de quiénes participan y en qué ámbitos se desarrolla esta actividad. 

Gráfico. Cartografía visual del ecosistema retail media network, donde se representan los actores clave, los espacios publicitarios (onsite, offsite e in-store) y la transición del marketing 360 al marketing unificado. Diseño basado en la identidad visual de la colección Génesis de un futuro digital (eContentLAB).

Aquí visualizamos los principales actores – los retailers convertidos en medios, las marcas anunciantes, las agencias y socios tecnológicos – y los diferentes espacios o canales del retail media – desde lo onsite y offsite hasta el in-store digital. También analizaré en qué se diferencia esta tendencia de los Marketplaces tradicionales, aclarando conceptos que a veces se confunden. Estamos asistiendo a un cambio de paradigma “del marketing 360 al marketing unificado”, donde todos estos jugadores y canales deben integrarse en una estrategia cohesionada. Veamos entonces la “cartografía” de este nuevo mundo del retail media.

Retailers como nuevos medios: cuando el vendedor es también publisher

El primer gran protagonista de este ecosistema es, naturalmente, el retailer que se convierte en medio. Hablamos de cadenas minoristas de diversos rubros – supermercados, tiendas por departamento, farmacias, mejoramiento del hogar, Marketplaces online – que han lanzado sus propias unidades de negocio de retail media. Estos retailers, que tradicionalmente obtenían ingresos sólo de la venta de productos y servicios, ahora monetizan su activo digital (y físico) como espacios publicitarios.

Ejemplos emblemáticos abundan a nivel global: Amazon (pionero absoluto, que con Amazon Advertising generó más de 56 mil millones de dólares en ingresos publicitarios en 2024) (33); Walmart (con Walmart Connect en EE.UU., que alcanzó 4.400 millones de dólares en 2024 con un crecimiento del 27% anual) (34); Alibaba en China (donde la publicidad en sus plataformas es un componente clave de sus ingresos) (35); y en América Latina, Mercado Libre (cuyo negocio de publicidad – Mercado Ads – crece a ritmos del 50% anual, y ya capta más del 6% de toda la inversión publicitaria digital en la región) (Stambor, 2025). 

También retailers tradicionales de la región han dado pasos firmes: Cencosud, uno de los grandes retailers sudamericanos, creó en 2021 su unidad Cencosud Media, y en dos años, la expandió a cinco países (Chile, Colombia, Argentina, Perú y Brasil) (Cencosud, 2023), con la integración de espacios publicitarios en sus plataformas de ecommerce, en sus apps de lealtad y hasta en pantallas de sus centros comerciales. En Europa vemos a Carrefour, Tesco, Zalando; en Norteamérica, a Target (Roundel), Kroger (Precision Marketing), etc. Prácticamente todo retailer de tamaño relevante está desarrollando o ya operando una retail media network propia.

¿Qué implica que el retailer sea un “medio”? Significa que ahora ofrece a las marcas un portfolio de soluciones publicitarias usando sus canales: puede ser publicidad onsite (en su sitio web o app), offsite (audiencias del retailer aplicadas en anuncios fuera de su entorno) e incluso in-store (pantallas y experiencias en tiendas físicas). Este cambio de rol ha sido tan significativo que muchos se refieren a las grandes cadenas como “retailers-media”. 

Hoy, los retailers han asumido un nuevo rol en el ecosistema publicitario: no sólo venden productos sino también atención. Gracias al conocimiento detallado que poseen sobre sus consumidores, pueden ofrecer a las marcas espacios publicitarios segmentados dentro de sus propios entornos físicos y digitales. De este modo, alquilan tanto sus canales como su data para facilitar comunicaciones más efectivas entre las marcas y sus públicos.

Un caso ilustrativo es Walmart. El gigante de Bentonville lanzó Walmart Connect formalmente en 2021 (evolución de iniciativas previas) y rápidamente escaló su negocio publicitario. En su año fiscal 2024, Walmart reportó que su negocio global de advertising creció un 27%, alcanzando 4.4 mil millones de dólares

En los trimestres más recientes, su crecimiento interanual ronda el 30%, superando incluso el ritmo de Amazon en porcentaje (37). Walmart ofrece a las marcas anuncios patrocinados en Walmart.com (búsquedas, carruseles de productos), Publicidad Nativa en su app posibilidades de segmentación con sus datos de compra (p.ej., orientar una campaña sólo a compradores de cierto segmento) y también soluciones offsite: la empresa cerró acuerdos para llevar sus audiencias a espacios externos, como anuncios en sitios web a través de The Trade Desk, o incluso integraciones con TV conectada (CTV).

Un hecho notable: en 2023, Walmart adquirió la empresa de streaming Vizio, una movida estratégica para fusionar retail media con publicidad en televisores inteligentes. Esto le permitirá, por ejemplo, que una marca pueda comprar un paquete donde su anuncio salga en la app de Walmart y también en comerciales de la plataforma Vizio dirigidos a audiencias solapadas (basadas en datos Walmart). Este tipo de convergencia muestra hasta dónde están llegando los retailers en su faceta de medios: compiten ya no sólo con otros retailers; compiten con las grandes plataformas publicitarias tradicionales (Google, Meta) por los presupuestos de las marcas, ofreciendo alcance masivo y first-party data como valor diferencial.

Otro jugador fundamental es Mercado Libre, líder del ecommerce latinoamericano. Mercado Libre desde hace años monetiza su plataforma con publicidad, principalmente patrocinio de listados (Mercado Ads). Con la maduración del mercado, han potenciado esta área al punto de que en el primer trimestre de 2025, sus ingresos publicitarios subieron un 50% anual, representando ya ~2,4% del GMV (volumen bruto de mercancía) del marketplace (Stambor, 2025). 

Se espera que en 2025, Mercado Ads represente el 6,2% de toda la inversión publicitaria digital de Latam, frente al 5,1% de 2024 (Stambor, 2025). Esto es enorme: significa que de cada $100 dólares que se invierten en publicidad online en la región, más de $6 irán a parar a Mercado Libre. ¿Por qué? Porque cualquier marca que quiera visibilidad ante los 100+ millones de usuarios de Mercado Libre (ya sea que venda directamente allí o no) ve muy conveniente pautar en su ecosistema. 

Mercado Libre ofrece product ads en resultados de búsqueda, banners en la home y páginas de categorías, anuncios display dirigidos con sus datos dentro y fuera de su plataforma, y recientemente lanzó Mercado Play, una aplicación de streaming gratuita con publicidad que busca atraer presupuesto de video ads. 

Esta última iniciativa es interesante: con Mercado Play (integrada en sus TV box y app móvil), Mercado Libre entra en el terreno de la publicidad audiovisual para sus audiencias, sumando otro canal a su RMN. Dado que menos de la mitad de los latinoamericanos paga por streaming, Mercado Play ofrece a las marcas 70 millones de TVs donde pueden mostrar anuncios con orientación basada en los datos de ML (por ejemplo, alguien que buscó “zapatillas” en Mercado Libre podría ver un anuncio de Nike en Mercado Play). Es un ejemplo claro de cómo un retailer/marketplace expande su plataforma de medios más allá del ecommerce puro.

Por su parte, Cencosud Media nos muestra la estrategia de un retailer omnicanal tradicional en Latinoamérica. Cencosud (dueño de supermercados Jumbo, Wong, Disco, tiendas París, Easy, etc.) creó su unidad de retail media en 2021 para cerrar la brecha entre online y offline. Sus ejecutivos destacan que ser uno de los mayores retailers les da un conocimiento profundo de sus clientes, y que con Cencosud Media, “guían a las marcas a lograr estrategias de marketing efectivas de la mano del ecosistema 360° de Cencosud – físico y digital –, creando audiencias de alto valor”, según versa en un comunicado de prensa oficial (Cencosud, 2023). 

Cencosud Media permite a una marca combinar campañas en las páginas web de Jumbo.cl o Easy.com, segmentadas con datos de compra, con exhibiciones en tiendas físicas (por ejemplo, mostrar un video promocional en las pantallas de la sección de electrodomésticos) y con alcance en sus centros comerciales. Cuando lanzaron la unidad en Brasil en 2023, citaron datos de eMarketer: la inversión en retail media alcanzaría US$45 mil millones en 2023 globalmente, creciendo un 22,9% adicional en 2024, y que en Latam más de la mitad de los anunciantes planeaba usar retail media en el próximo año. Esto refuerza la tesis de que Cencosud no quería quedarse atrás en esta tendencia. 

Hoy, Cencosud Media opera en todos los países donde la compañía tiene presencia, ofreciendo a las marcas un enfoque omnicanal unificado. Un case study que presumieron fue el lanzamiento de un nuevo desodorante de Unilever (Axe) en Chile, donde aprovecharon todos sus activos: pantallas digitales en supermercados, banners en el ecommerce, Redes Sociales y hasta una pantalla 3D gigante en la vía pública, con lo que lograron una campaña 360° con resultados sobresalientes. Este caso ejemplifica cómo un retailer puede orquestar campañas integradas al estilo de una agencia media, gracias a tener bajo un mismo techo la conexión con el consumidor en múltiples ámbitos.

En resumen, los retailers se han transformado en actores centrales del nuevo ecosistema publicitario. Sus fortalezas incluyen: audiencias masivas y recurrentes (millones de compradores fieles), datos de primera mano sobre esas audiencias (lo que compra cada quien, con qué frecuencia, etc.), espacios propios donde servir publicidad (web, app, tienda física) y, muy importante, la transacción

Al cerrar el ciclo con la venta, ofrecen a las marcas la promesa de publicidad que no sólo genera branding sino ventas medibles. Esto los distingue de muchos medios tradicionales. Por supuesto, gestionar este negocio implica capacidades nuevas: tecnológicas (servidores de anuncios, algoritmos de subasta, analítica), comerciales (relaciones con marcas y agencias) y organizacionales (muchos retailers han creado equipos dedicados o incluso “media houses” internas). 

En la cartografía del retail media, los retailers-medio son las nuevas “ciudades” prósperas donde ocurre la acción, y atraen inversiones antes reservadas para Google o Meta. De ahí que algunos hablen de un “triopolio” emergente de la publicidad: Google, Meta y retail media networks compitiendo codo a codo por los dólares de los anunciantes.

Las marcas: anunciantes en busca de relevancia y rendimiento

El segundo actor fundamental del ecosistema son las marcas anunciantes, es decir, las empresas que pagan para colocar sus mensajes dentro (o a través) de las retail media networks. Aquí encontramos principalmente fabricantes de bienes de consumo (CPGs), marcas de electrónica,  moda y de belleza; servicios financieros y, en general, cualquier proveedor que venda productos a través de los retailers (anunciantes llamados endémicos). 

Pero también crece la presencia de anunciantes no endémicos: aquellos que, aunque no venden algo en el retailer, quieren alcanzar a su audiencia (por ejemplo, una empresa automotriz haciendo publicidad en la app de un supermercado, o un banco promocionando sus tarjetas en la web de un ecommerce). 

¿Qué motiva a las marcas a sumarse con entusiasmo al fenómeno retail media? En esencia, la promesa de unir marketing y ventas en un mismo lugar, para obtener más relevancia y mejor retorno de la inversión.

Para una marca, lograr relevancia significa que su publicidad no pase desapercibida entre la multitud de estímulos. Como vimos, los entornos retail media ofrecen contexto y atención propicia. Las marcas ven la oportunidad de destacar justo en el punto de decisión, algo invaluable. Piénsese en un fabricante de cereales: en el pasillo físico del súper, paga por un espacio en la estantería a la altura de la vista; en el mundo digital, paga por aparecer primero cuando alguien busca “cereal” en la tienda online. 

En ambos casos, la marca busca ser la opción elegida en el momento cero de la verdad. Datos recientes muestran cuán importante se ha vuelto esto para los anunciantes: el 65 % de los marketers globales afirma que las retail media networks jugarán un papel aún más relevante en su mix de medios durante el próximo año, según un estudio de Nielsen (38). Y en Latinoamérica, más del 50% de los media buyers ya incorpora retail media en sus planes anuales (39). Es decir, no es una táctica experimental, es un line item fijo en los presupuestos, tan importante como la pauta en buscadores o en redes.

Otro motor es el rendimiento medible. Históricamente, una queja de los anunciantes era: “la mitad de mi publicidad no sirve, pero no sé cuál mitad”. En retail media, gracias a la data integrada, esa incertidumbre se reduce. Las marcas pueden ver directamente cuánto vendieron tras una campaña, cuál fue el ROAS exacto, qué segmentos convirtieron mejor, etc. 

Este enfoque performance-driven atrae muchísimo a marcas orientadas a ventas (típicamente CPGs, electrónicos, etc.), que antes gastaban millones en televisión o vía pública sin poder asignar ventas precisas a esos impactos. Ahora, invierten en un retail media network y obtienen un informe detallado de resultados

Adicionalmente, las marcas buscan en retail media segmentos a los que otras plataformas ya no llegan tan bien. Por ejemplo, tras los cambios de iOS que limitaron la segmentación en Facebook/Instagram, muchos anunciantes vieron caer la efectividad de sus campañas en Redes Sociales (40). En respuesta, comenzaron a probar alternativas. Los targeted ads dentro de los retailers surgieron como un reemplazo natural: el retailer sabe quién eres sin necesidad de cookies de terceros porque te tiene logueado con tu cuenta de cliente; entonces la marca puede dirigir un mensaje con la seguridad de que alcanzará al perfil deseado. Es un safe haven

Como apuntaba Axios, en este momento, “todo el mundo quiere vender tu atención”, y especialmente quienes tienen datos propios llevan las de ganar (Pico, 2022). De allí que los anunciantes estén redistribuyendo su mezcla de medios, restándole peso a canales tradicionales saturados (incluso TV lineal o prensa) y aumentando en digital focalizado, dentro del cual retail media es el segmento de mayor crecimiento. No es casual que, según eMarketer, los presupuestos destinados a retail media crezcan al doble de ritmo que la inversión digital total. Para las marcas, no subirse a esta ola implicaría perder espacios privilegiados ante sus competidores.

Tomemos categorías concretas para ilustrar el papel de las marcas en este ecosistema:

  • En alimentos, bebidas y cuidado personal (CPG): Son quizás los mayores inversores en retail media hoy. Compañías como Unilever, P&G, Nestlé y Coca-Cola destinan sumas importantes a aparecer destacadas en supermercados online y apps de entrega, así como a ejecutar campañas omnicanal con retailers. ¿Por qué? Porque la lucha por el market share en góndola se trasladó a la góndola digital. Si Colgate no puja por aparecer primero en la búsqueda de “pasta dental” en la app del súper, quizá su competidor lo haga y se lleve la venta. Además, estas empresas valoran mucho la data: hoy negocian con los retailers no sólo el espacio publicitario sino también insights de los consumidores. Muchos retailers comparten con las marcas estadísticas de cómo los usuarios interactuaron con sus anuncios, qué perfil de clientes compró su producto (ej.: “mujeres 25-45 de nivel socioeconómico medio compraron tu nuevo champú a una tasa mayor al promedio”). Este feedback loop ayuda a las marcas a entender mejor a su consumidor final; algo que antes sólo sabían los retailers y no siempre compartían. En la nueva dinámica, hay más colaboración basada en datos entre retailers y proveedores. Desde mi punto de vista, sin ecosistema colaborativo, el modelo unificado no podría expandirse, lo que subraya que retailers y marcas han aprendido que compartir información y esfuerzos beneficia a ambos.
  • En electrónica de consumo y electrodomésticos: Fabricantes como Samsung, LG, Apple y Sony también invierten en retail media, aunque en su caso, combinan marketing propio con el apoyo de retailers. Un fabricante de TVs, por ejemplo, puede coordinar con una cadena minorista una campaña donde durante la “Black Week” aparezcan banners de su marca en la web, ofertas especiales destacadas en la app y señalización digital en tiendas, todo sincronizado. Estas marcas manejan ya estrategias omnicanal y usan retail media para amplificar lanzamientos o promociones clave en los puntos de venta. Notemos además que, a diferencia de CPG, donde suelen apoyarse en la inversión cooperativa con el retailer (los llamados co-op marketing funds), en electrónica, muchas veces la marca invierte de su propio bolsillo para empujar sus productos dentro de la cadena, porque la venta de un ítem de alto valor justifica el gasto publicitario directo.
  • En el sector automotriz, financiero y otros no endémicos: Aquí vemos un fenómeno interesante. Retail media inicialmente fue pensado para marcas que venden a través del retailer. Pero algunos retailers han abierto espacios a anunciantes externos: por ejemplo, la web de Mercado Libre muestra banners de marcas que quizás no venden algo en ML pero quieren la atención de su audiencia (han pautado empresas de telecomunicaciones, de turismo, etc., en espacios publicitarios de Mercado Libre). Otro caso: Amazon permite anuncios de películas o series en Fire TV (no endémico al retail). Los supermercados online han comenzado a vender paquetes publicitarios a marcas de servicios; por decir, un banco podría auspiciar la sección de “Ofertas del día” en la app del súper y promocionar su tarjeta de crédito. ¿Por qué haría eso una marca que no vende un bien físico ahí? Porque sabe que la audiencia es altamente valiosa (ej: compradores frecuentes del súper, buen target para productos financieros). Entonces los anunciantes ven en retail media no sólo un canal de ventas sino también un canal de branding y alcance. Sobre todo con la muerte de cookies, el retailer ofrece audiencias segmentadas difíciles de alcanzar en otros lados. Estamos, pues, ante un ecosistema donde no sólo compiten marcas por la venta inmediata, sino también otras industrias por la atención de ese público cautivo. Un reporte señalaba: “los supermercados online se han convertido en una emergente fuerza publicitaria”, atrayendo incluso anunciantes de hotelería, automoción, etc., porque ven ahí ojos que pueden captar.

En todos los casos, las marcas están reevaluando sus estrategias de marketing a la luz de las posibilidades del retail media. Ya no se trata sólo de “poner anuncios” sino de integrarse en el Customer Journey completo. Muchas están reorganizando sus equipos internos o sus agencias para tener especialistas en retail media. Por ejemplo, grandes anunciantes han creado posiciones como “Retail Media Manager” o han asignado a sus agencias de medios la tarea de desarrollar expertise en Amazon Ads, Walmart Connect, etc. Las agencias de publicidad (que veremos más adelante) también han respondido creando unidades dedicadas a este rubro. Todo esto indica que las marcas consideran al retail media como un pilar estratégico, no una moda pasajera.

Finalmente, hablemos de resultados. ¿Está dando frutos esta inversión para las marcas? La evidencia sugiere que sí, aunque con matices. En cuanto a ventas incrementales, muchos casos documentados muestran saltos significativos cuando se combina publicidad más presencia en retail. Por ejemplo, un estudio de Pacvue encontró que marcas que invierten consistentemente en retail media logran +20-30% en ventas atribuibles en esos retailers, comparado con las que no lo hacen. Y marcas líderes de CPG han reportado ROAS (retorno sobre inversión publicitaria) de 300% a 500% en campañas en Amazon o Walmart, números difíciles de lograr en banners tradicionales (41)

Otro beneficio es el aprendizaje: las campañas en retail media arrojan datos (qué creativos funcionan, qué mensajes convierten mejor) que luego la marca aplica a otras tácticas. Incluso hay impacto en tienda física: si una marca incrementa su visibilidad digital y ventas online, eso puede reforzar su relación con el retailer y asegurarle mejor ubicación física también (un win-win).

En conclusión, las marcas anunciantes han abrazado el retail media impulsadas por la búsqueda de mayor relevancia y mejor rendimiento en sus campañas. Ven en los retailers-media un socio indispensable para comunicarse con consumidores cada vez más esquivos. Al igual que en su momento ninguna marca podía ignorar Google o Facebook, hoy no pueden ignorar a Amazon, Walmart, Mercado Libre y compañía en sus planes de marketing. Esta convergencia está transformando la forma en que se conciben las estrategias: antes se pensaba en marketing 360° (cubrir todos los puntos de contacto), ahora el énfasis está en un marketing unificado, donde datos y canales trabajan al unísono para impulsar tanto branding como ventas. Y es justamente en retail media donde esa unificación se hace palpable, integrando medios pagados, datos propios del retailer y resultados en caja en un mismo ecosistema.

Agencias y socios tecnológicos: habilitadores del nuevo entorno

Ningún ecosistema estaría completo sin quienes brindan soporte, expertise y tecnología para que todo funcione. En el mapa del retail media, ocupan un lugar destacado las agencias de medios y marketing, así como los socios tecnológicos (plataformas, empresas de ad-tech, data partners). Estos actores facilitan la conexión entre las marcas y los retailers, y proveen las herramientas para operar campañas sofisticadas a escala.

Agencias de medios y marketing

Las grandes agencias (Grupo Publicis, WPP, Omnicom, IPG, Dentsu, etc., así como agencias independientes especializadas) han tenido que adaptarse rápidamente para incorporar el retail media en sus servicios. Tradicionalmente, las agencias planificaban inversiones en TV, prensa, vía pública, digital (buscadores, display, social). Ahora, el retail media es un canal que figura en prácticamente todos los media plans de categorías de consumo masivo

Muchas agencias han establecido divisiones o equipos especializados en Comercio Electrónico y retail media. Por ejemplo, Publicis adquirió la plataforma CitrusAd en 2021, al anticipar la demanda de capacidades en retail media, y lanzó Publicis Commerce para gestionar estas inversiones de sus clientes (Pico, 2022). 

Por su parte, GroupM (WPP) creó su unidad Commerce y desarrolló herramientas propietarias para optimizar campañas en Amazon/Walmart. En síntesis, las agencias están actuando como intermediarios clave entre las marcas y los múltiples retail media networks: ayudan a decidir cuánto invertir en cada una, cómo pujar por palabras clave, cómo calibrar la creatividad para cada retailer, y consolidan reportes de performance en un solo tablero para la marca (que, de lo contrario, tendría que revisar dashboard por dashboard de cada retailer).

Además, las agencias aportan estrategia omnicanal. Muchas marcas acuden a ellas para responder diversas preguntas: ¿Cómo equilibro mi gasto entre Google, Meta y Retail Media? ¿Qué rol cumple cada canal en el journey? Aquí las agencias están evangelizando sobre la necesidad de un enfoque unificado. Por ejemplo, recomiendan usar retail media para capturar a quien ya está en el fondo de embudo (decidiendo la compra), mientras se usa social para discovery y search para intención media. También están integrando las campañas de retail media con las generales: coordinando que un lanzamiento tenga coherencia en todos los puntos. Un desafío es la fragmentación – cada retail media network tiene su plataforma, sus métricas – y en eso, las agencias aportan valor al unificar criterios. Algunas han desarrollado o apoyado estándares comunes de medición de retail media para comparar efectividad entre retailers. Esto les da a las marcas mayor transparencia y confianza para invertir más.

Por otro lado, las agencias creativas también se ven involucradas. Crear anuncios efectivos para retail media requiere considerar el contexto: por ejemplo, diseñar una imagen que se vea bien en la miniatura de un sitio de ecommerce, o adaptar un video a una pantalla de carrito de compras. Algunos retailers proporcionan plantillas, pero las marcas buscan destacar. Las agencias creativas innovan con formatos: minivideos de 5 segundos para sites, gráficos interactivos, etc., siempre cuidando de no romper la experiencia de compra sino complementarla. Este es un terreno nuevo en el que se están estableciendo buenas prácticas, y las agencias experimentan para encontrar ese equilibrio entre publicidad llamativa y útil.

Socios tecnológicos

Paralelamente, un enjambre de empresas tecnológicas proporciona la infraestructura para que el retail media funcione. Podemos distinguir varias categorías de tech partners:

Tech Partners

En conjunto, agencias y tech partners cumplen un rol de enabler: habilitan que el ecosistema retail media sea sofisticado y escalable. Sin ellos, posiblemente las marcas no tendrían la expertise para aprovechar estos canales, ni los retailers tendrían las herramientas para administrarlos eficientemente. Como en cualquier ecosistema, la colaboración es clave. 

Un retailer grande suele trabajar con múltiples socios: por ejemplo, puede usar la plataforma CitrusAd para onsite ads, asociarse con The Trade Desk para offsite programmatic, y contratar a Nielsen para medición de resultados. A su vez, la marca que pauta en ese retailer quizás lo haga a través de su agencia de medios usando la plataforma de CitrusAd y midiendo con Nielsen, etc. Todo está interconectado.

Desde la perspectiva de ecosistema, se ha formado algo parecido a alianzas o “hubs” en torno a ciertas tecnologías. Ejemplo: Criteo, que trabaja con muchos retailers medianos y crea como un network cooperativo, donde marcas pueden comprar a través de ellos en múltiples retailers a la vez (42). Otro ejemplo: alianzas regionales, como la que anunciaron en México algunas empresas para crear un ID unificado de retail (uniendo datos de cadenas distintas de forma anónima) (43). Todo ello indica que el ecosistema aún está en evolución, con actores peleando por estandarizar o liderar.

Lo que está claro es que la sofisticación tecnológica diferencia a los jugadores. Retailers con fuerte apoyo de tech y agencias están monetizando muy bien (ej: Walmart con su arsenal técnico crece fuerte en ingresos). En cambio, aquellos que intentan hacerlo de manera artesanal quizá tarden más o ofrezcan menos valor a las marcas. Por eso, la mayoría opta por asociarse con expertos en vez de desarrollar 100% in-house.

Las agencias y socios tecnológicos son piezas imprescindibles en el mapa del retail media. Actúan como puentes, traductores y aceleradores entre las marcas (demandantes de publicidad) y los retailers (ofertantes de espacios). Su involucramiento profesionaliza la industria: aseguran que las campañas se ejecuten correctamente, que haya analytics fiables, que se compartan aprendizajes, que se innoven formatos. En última instancia, contribuyen a realizar la visión del “marketing unificado” donde los datos fluyen y conectan puntos de contacto múltiples para ofrecer experiencias consistentes, pero este tema lo abordaremos en otro libro.

La implementación de los modelos unified & collaborative commerce

Entendiendo los modelos colaborativos que están redefiniendo el comercio digital.

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Gracias a ellos, una marca puede, por ejemplo, planificar con su agencia una campaña donde un mismo cliente verá un anuncio en la app del súper y otro complementario en YouTube (usando datos del súper vía programática), y recibirá un email personalizado poscompra; todo orquestado con tecnología que integra retailer, agencia y sistemas de marketing cloud. La orquesta suena afinada cuando todos estos partners tocan en conjunto.

VTEX: del backbone transaccional al retail media inteligente

Una de las manifestaciones más interesantes del impacto que tienen las tendencias globales sobre nuestro ecosistema iberoamericano es la forma en que algunas plataformas regionales no sólo las adoptan sino que las reinventan desde su ADN. VTEX es un ejemplo emblemático que menciono dentro de este ecosistema de socios estratégicos. 

En el libro Tendencias globales y su influencia (44) , desarrollo cómo ciertas compañías supieron transformar su arquitectura para no limitarse a ser un canal de venta, sino convertirse en verdaderas infraestructuras habilitadoras del comercio digital omnicanal y, más recientemente, del retail media como nuevo pilar de rentabilidad. En este recorrido, VTEX ocupa un lugar central por su evolución de plataforma transaccional a motor de monetización integral impulsado por inteligencia artificial.

Como explico en mis charlas y entrevistas, VTEX no se define como una simple plataforma. Mi querido socio y amigo Mariano Gomide de Faría, su cofundador y Co-CEO, lo plantea con claridad: VTEX es el backbone del “connected commerce”, una infraestructura cloud que conecta de forma nativa los canales de venta, soporte, pagos y logística de manera end-to-end. Esta visión permite orquestar el comercio como un todo coherente, resiliente y automatizado, habilitado por APIs robustas y conexiones OOTB (out-of-the-box) (45).

Esta arquitectura permite a VTEX aplicar IA en distintos niveles de la operación: desde la recomendación de stock preventivo entre almacenes antes de eventos promocionales, hasta la detección de productos de lenta rotación. En pruebas realizadas con retailers en Brasil, la implementación de sus Algoritmos de Recomendación permitió reducir en un 30% los quiebres de stock en campañas de alto tráfico, al anticipar de forma más precisa la demanda entre el canal online y la tienda física (46).

En su módulo de Live Shopping, VTEX también lleva la IA a la experiencia de usuario. A través de transmisiones en vivo, las marcas pueden mostrar en pantalla talles disponibles en tiempo real o sugerir complementos como zapatos o carteras, según el historial de navegación del espectador. En test realizados, esta función aumentó un 28% el engagement (47) y un 16% la tasa de “añadir al carrito” (48).

Pero quizás lo más potente es la integración inteligente de tecnologías complementarias. La adquisición de Weni AI, una compañía especializada en atención conversacional potenciada por IA, y las inversiones en Synerise, enfocada en analítica predictiva y generativa, permitió a VTEX ofrecer un modelo integral de Personalización y automatización, tanto para marketing como para operaciones.

Un ejemplo concreto lo vimos en una marca brasileña de moda multicanal que, al integrar Synerise, logró construir perfiles dinámicos de comportamiento con datos unificados en tiempo real (first-party data). Esto le permitió personalizar cupones y catálogos en función de la probabilidad de compra, geolocalización y frecuencia de recompra. Al sumar la atención post venta automatizada con Weni por WhatsApp –en flujos enriquecidos con IA generativa–, la marca redujo en un 40% la carga del contact center, incrementó en un 18% la conversión de carritos abandonados y mejoró en +25 puntos su índice CSAT.

A esto se suma otro movimiento clave: la adquisición de Newtail, empresa especializada en retail media, que posicionó a VTEX como un actor que no sólo habilita la transacción, sino también la monetización del tráfico y los datos de sus clientes. Según declaraciones de VTEX en su informe trimestral, la adquisición de Newtail refuerza la visión de que el retail media no debe entenderse sólo como un canal publicitario, sino como un mecanismo estructural de monetización integrado a la arquitectura de comercio unificado (49)

La estrategia es clara: integrar, simplificar y potenciar. Con estas capas tecnológicas, VTEX permite que cualquier retailer de la región pueda competir con herramientas de clase mundial. Ya no se trata sólo de vender más, sino de hacerlo con más inteligencia, Personalización y rentabilidad.

Este caso ejemplifica cómo una empresa nacida en Iberoamérica logra expandirse globalmente sin perder su esencia: innovación con propósito, tecnología aplicada al negocio real y visión sistémica del comercio digital. En Tendencias globales y su influencia, lo analizo como un punto de inflexión donde las plataformas regionales dejan de imitar modelos foráneos para convertirse en referentes del nuevo estándar global.

Onsite, offsite y en la tienda: los espacios del retail media

Otra dimensión importante de la cartografía del retail media es entender los diferentes espacios o canales donde ocurre la comunicación publicitaria. A grandes rasgos, podemos dividirlos en tres categorías: onsite, offsite e in-store digital. Cada una representa un ámbito distinto en el que el retailer-media puede conectar marcas con consumidores. Veámoslos por separado:

Onsite

Es el territorio propio del retailer en línea, es decir, su sitio web de Comercio Electrónico, sus aplicaciones móviles y cualquier entorno digital que sea de su propiedad (incluyendo, por ejemplo, emails de marketing que envía a sus clientes, si contienen espacios patrocinados). El onsite retail media es la forma más tradicional y directa: incluye formatos como banners en la página principal, anuncios nativos en listas de productos (por ejemplo, resultados patrocinados cuando un usuario realiza una búsqueda dentro del ecommerce), páginas de marca o vitrinas destacadas, recomendaciones patrocinadas (“productos recomendados para ti” auspiciados por una marca), entre otros. En mobile apps puede tomar la forma de stories promocionadas o fichas destacadas. Lo clave es que todo sucede dentro de la plataforma del retailer mientras el usuario navega en ella.

Por ejemplo: En Walmart.com, si busco “champú”, los primeros resultados podrían ser anuncios patrocinados de la marca Pantene antes de los resultados orgánicos. O en la home de Amazon, veo un banner de Samsung promocionando una TV nueva. Todo eso es onsite retail media. La ventaja de este espacio es la relevancia inmediata (el anuncio está integrado a la experiencia de compra) y la medición precisa (el retailer puede rastrear del anuncio al carrito fácilmente). 

Según estudios, la mayor parte de la inversión en retail media hoy aún se concentra en anuncios onsite, representando aproximadamente el 80% del mercado total, ya que es el punto de partida natural para las marcas que buscan visibilidad dentro del retailer (50). Para los consumidores, estos anuncios onsite —como productos patrocinados o banners— a menudo se perciben como parte del catálogo o recomendaciones internas, especialmente cuando la etiqueta “sponsored” aparece de forma discreta, lo que contribuye a generar buenas tasas de clics. 

Esto se refleja en datos de Criteo, que muestran que los anuncios display onsite pueden aumentar las ventas por usuario en más del 160%, lo que indica una conversión significativamente mayor que la observada en banners estándar en otros sitios, donde la tasa suele ser inferior al 0,5% (51). Además, Amazon Web Services destaca que el retail media onsite ofrece un entorno contextual y personalizado que potencia la relevancia del anuncio para el consumidor, e incrementa el engagement y la efectividad comercial (52). Estos resultados evidencian el contexto comercial favorable que ofrece el retail media onsite para las marcas.

Offsite

Se refiere a la publicidad fuera de los dominios del retailer, pero utilizando los datos o inventory del retailer. En otras palabras, el retailer extiende su audiencia más allá de su sitio, para alcanzar al comprador cuando está en otros lugares de internet. ¿Cómo funciona? Típicamente, a través de integraciones programáticas: el retailer toma segmentos de su audiencia (por ej., “hombres 25-34 que compraron ropa deportiva en los últimos 3 meses”) y los sube – de forma anónima – a una plataforma de demanda (DSP). Luego, cuando esas personas navegan por otros sitios web o apps, se les pueden mostrar anuncios de la marca, pero direccionados por el criterio del retailer. Esto permite, por ejemplo, que un supermercado le ofrezca a una marca de cereales seguir impactando al usuario incluso cuando esté leyendo el diario online o usando YouTube, y reforzar así el mensaje fuera del entorno del súper.

Otro componente offsite es cuando el retailer tiene espacios en medios externos dedicados: por ejemplo, algunas cadenas arman alianzas con cadenas de televisión por cable o con revistas para insertar anuncios específicos para su audiencia (esto es menos común; lo prevalente es vía programática). 

Lo más innovador en offsite es la llegada a CTV (televisores conectados): retailers como Walmart y Kroger en EE.UU. están usando datos de compra para orientar anuncios en servicios de streaming gratuitos con publicidad (53) (imagina que estás viendo PlutoTV y ves un comercial de Coca-Cola; es posible que esté servido sabiendo que compraste Pepsi en Walmart recientemente, por ejemplo). Este es el concepto de retail media offsite, apuntando a la TV conectada, que se espera crezca mucho a futuro.

La ventaja del offsite es expandir el alcance: el retailer sólo tiene X cantidad de visitantes en su web, pero puede alcanzar a muchos más en la web abierta. También permite frecuencia y recordación fuera del momento de compra directa. Y sirve para atraer tráfico de vuelta al sitio: si te impacté afuera, quizás hagas clic y regreses a comprar. 

Para las marcas, offsite es atractivo porque combina lo mejor de los dos mundos: la orientación por datos de compra del retailer y el inventario variado de internet. Por ejemplo, una marca en Mercado Libre Ads puede comprar campaña offsite para que su audiencia vea anuncios en Meta o en un blog externo, pero al clicar, los lleve a Mercado Libre para concretar la compra. Es un funnel completo que empieza fuera y cierra dentro.

Tecnológicamente, el offsite requiere integración fina para respetar privacidad. Muchas implementaciones utilizan cripto de emails o device IDs compartidos en entornos de clean room para hacer correlación de datos de usuarios de retailers con usuarios en redes publicitarias. 

La desaparición de cookies hace más complejo esto en web, pero se sorteó con soluciones como Unified ID 2.0, etc. En mobile, las ID de publicidad aún ayudan. En CTV, suelen ser acuerdos directos (como Walmart con Paramount+). Pese a los desafíos, el crecimiento de offsite es notorio: un informe de eMarketer proyecta que en 2025, la inversión en publicidad offsite en retail media en Estados Unidos crecerá un 42,1%, más del doble que la tasa de crecimiento de la inversión onsite, que será del 15,3%. Además, se espera que para 2027, un cuarto de cada dólar gastado en retail media en EE. UU. se destine a activaciones offsite (54).

Gráfico. Proyección del crecimiento porcentual de la inversión en retail media off-site y on-site en Estados Unidos, 2023-2025. La inversión en retail media off-site crece a un ritmo más acelerado, en un reflejo de la tendencia de los retailers a monetizar sus datos más allá de sus propios sitios web. Fuente: eMarketer (2025).

In-store digital

Este es el ámbito físico, donde el retail media toma la forma de digital signage (señalización digital) y otras experiencias interactivas dentro de las tiendas. Tradicionalmente, la publicidad en tienda física era cartelería estática, degustaciones, folletos, etc. Ahora, con la digitalización, las tiendas se están llenando de pantallas LED, kioskos digitales, altavoces inteligentes e incluso experiencias aumentadas, que se integran a la estrategia de retail media. Por ejemplo: monitores en los pasillos que reproducen videos promocionales de marcas, displays electrónicos en las góndolas que pueden cambiar mensajes según hora del día, tótems táctiles donde un cliente puede escanear un producto y ver promociones relacionadas, e incluso la música ambiental de la tienda con anuncios radiales internos. Todo esto puede formar parte del inventario que el retailer ofrece a las marcas como parte de paquetes omnicanal.

El in-store retail media tiene sus propias particularidades. Primero, requiere hardware e infraestructura específica: no es trivial conectar todas las tiendas con sistemas centralizados que permitan servir anuncios en tiempo real. Muchos retailers están invirtiendo en renovar sus tiendas con pantallas y IoT para lograrlo (Kurri). Segundo, la segmentación en tienda se basa en datos distintos; por ejemplo, usar beacons o cámaras para inferir cuánta gente hay y de qué perfil, o conectar con la app del cliente en su celular para saber que “Juan está en la tienda, muéstrale tal oferta en pantalla”. 

Ciertamente, son métodos emergentes y a veces controversiales por cuestiones de privacidad. Sin embargo, algunos supermercados ya están pilotando carritos de compra con pantallas que muestran anuncios personalizados según los ítems que vas poniendo en el carro (detectados con sensores) (55)

Foto. Carrito inteligente con pantalla integrada que escanea productos y muestra precios en tiempo real, en una transformación de la experiencia de compra en el supermercado (fuente: La Tercera).

También las cajas registradoras digitales (self-checkout) pueden ser un lugar para mostrar publicidad contextual (p.ej., cuando pagas tu compra que aparezca: “¿Olvidaste tu pasta dental? 20% off si la llevas ahora”). Estas implementaciones ilustran cómo el in-store puede cerrar la brecha con el online: trayendo parte de la Personalización y dinamismo de internet al punto de venta físico.

Para las marcas, el in-store digital ofrece impacto de alto nivel en la última milla de la decisión. Ver un video de una bebida en una pantalla cerca de la góndola de bebidas puede influir en esa elección justo antes de tomarla. Además, suele ser un impacto de mayor formato (pantallas grandes) y menos efímero que un banner online. Por eso, muchas marcas destinan presupuesto de shopper marketing tradicional ahora a estas nuevas pantallas. 

Un dato interesante: en mercados desarrollados, ya se están vendiendo las impresiones en pantallas in-store programáticamente. Empresas como Kroger en EE.UU. permiten en su DSP comprar un slot de 10 segundos en todas las pantallas de congelados de sus supermercados a cierta hora, como si compraras un video pre-roll online. La plataforma se encarga de distribuirlo a las tiendas (56). Este nivel de automatización promete escalar la publicidad in-store con la misma facilidad que la online.

Sin embargo, hay retos: medir el impacto físico no es tan directo como el clic online. Se recurre a métricas proxy como uplift en ventas de la tienda, o reconocimiento visual de cuántas personas miraron la pantalla (tecnología de computer vision). También se hacen encuestas. 

En resumen:

Los tres espacios se complementan dentro de una estrategia de retail media unificada. Lo ideal – y hacia allá apunta la industria – es ofrecer a una marca un paquete omnicanal: por ejemplo, campaña X incluirá presencia onsite (cuando el cliente navega el sitio), offsite (lo impactamos en YouTube con anuncios de la promo) e in-store (al llegar a la tienda ve la promo en pantallas). Todo cohesionado en mensaje y segmentación, usando los datos integrados del retailer. Este enfoque 360° realmente encarna el marketing unificado: el cliente recibe impactos consistentes a lo largo de su viaje de compra, lo que aumenta la probabilidad de conversión y refuerza la recordación de marca.

De hecho, en una de mis columnas de LinkedIn que ya mencioné en este libro compartí, al hablar del auge del retail media, la campaña 360° de Cencosud-Unilever que cubrió onsite (banners Jumbo.cl), offsite (Redes Sociales y una pantalla 3D externa) e in-store (digital signage en supermercados) (57). Los resultados fueron sobresalientes y demostraron el poder de la sinergia de canales. Es un gran ejemplo de cómo un retailer-media bien orquestado puede ejecutar un enfoque omnicanal que logró un alcance único.

En cuanto a números generales, el espacio onsite sigue representando la mayor porción de ingresos de retail media actualmente (aprox. el 70% del total), pero el offsite está creciendo rápidamente y podría llegar al 30-40% en unos años según eMarketer (Marzano, 2025). El in-store digital aún es un porcentaje menor (<10% quizás, difícil de medir globalmente), pero conforme más tiendas se digitalicen, esa cuota aumentará (58). Al final del día, los retailers quieren monetizar cada punto de contacto, sea virtual o físico. Estamos encaminados a que la división entre “online” y “offline” se difumine, y simplemente hablemos de canales de retail media integrados.

Retail media vs. Marketplaces: diferencias y sinergias

Un punto de potencial confusión en este ecosistema es la relación entre retail media networks y los Marketplaces. Después de todo, los Marketplaces (como Amazon, Mercado Libre, eBay, Alibaba) fueron los primeros en introducir muchos de estos conceptos de publicidad interna para impulsar ventas. ¿No es Amazon Advertising un retail media network en la práctica? ¿En qué se diferencia entonces un retailer tradicional haciendo retail media de un marketplace puro?

La realidad es que la frontera es borrosa, pero vale señalar algunas diferencias conceptuales y de enfoque:

Modelo de negocio principal

Un marketplace puro es ante todo una plataforma de transacciones entre terceros (vendedores y compradores). Su negocio principal es comisionar ventas de otros. La publicidad en Marketplaces surgió orgánicamente para permitir a esos vendedores destacarse. En cambio, un retailer tradicional (no marketplace) obtiene la mayoría de sus ingresos de la venta directa de mercancías que compra y revende. Para este retailer, la publicidad es un negocio adicional, relativamente nuevo, y que no existía intrínsecamente en su modelo original. 

Por tanto, el objetivo inicial puede diferir: en un marketplace, la publicidad siempre estuvo orientada a aumentar las ventas dentro del marketplace (un medio para mejorar el GMV global del sitio y las comisiones); en un retailer, la motivación de lanzar retail media es tanto impulsar sus ventas propias como generar una nueva fuente de ingresos independiente (ingresos publicitarios). 

En términos simples, el retailer tradicional añade la “venta de atención” a su modelo de “venta de productos”, mientras que el marketplace ya vendía atención como parte de su propuesta a vendedores.

Relación con las marcas/sellers

En un marketplace tipo Amazon o Mercado Libre, los anunciantes son mayormente los mismos sellers que compiten en la plataforma. Ellos pagan para ganar visibilidad y vender más en ese canal. En cambio, en un retailer como Walmart o Cencosud, los anunciantes son típicamente proveedores cuyos productos el retailer vende. Esto genera una dinámica comercial ligeramente distinta: en un marketplace, la plataforma actúa como árbitro entre miles de sellers pujando; en un retailer, la empresa tiene relaciones de negocio bilaterales con cada proveedor (negocian compras de stock, espacios físicos, etc.), y ahora, además, les vende publicidad. 

Suele ocurrir que en retail media, los presupuestos se acuerdan en conjunto con acuerdos comerciales (ej: la marca X se compromete a invertir $Y en retail media para el retailer a cambio de ciertas condiciones). Es una negociación más directa, mientras que en Marketplaces, aunque hay ejecutivos de cuentas, la puja es más self-service muchas veces. Claro que Amazon y otros también tienen acuerdos “directos” con grandes marcas, pero a grandes rasgos, la publicidad en marketplace nació autoservicio; en retailers, nació negociada y ahora evoluciona a autoservicio.

Alcance de la oferta publicitaria

Un marketplace grande como Amazon abarca casi todas las categorías de producto, y su publicidad también. En cambio, un retailer tradicional suele estar enfocado en ciertas categorías (supermercado = CPG, tienda de moda = ropa, etc.)

Esto significa que el inventario publicitario de un retailer puede ser más especializado y su audiencia más segmentada demográficamente, mientras que un marketplace tiene audiencias muy diversas. Por ejemplo, Cencosud Media sabe que su audiencia principal son compradores de súper y tiendas por departamento; dificilmente una marca de software empresarial querría pautar allí. En cambio, en Amazon Ads, uno puede encontrar hasta anuncios de software o automóviles porque Amazon llega casi a todos con alguna de sus categorías. 

En la práctica, los retail media de retailers tradicionales se concentran en categorías endémicas. Esto diferencia un poco su propuesta de la de los Marketplaces, aunque con la diversificación, muchos retailers también cubren varias categorías.

Datos y ecosistema cerrado

Amazon y Mercado Libre poseen ecosistemas masivos 100% online, lo que les da una tonelada de datos de comportamiento in-platform. Un retailer tradicional puede tener menos datos online (tráfico web menor), pero complementa con datos de tiendas físicas y programas de fidelidad. En ese sentido, la diferencia es que los retailers omnicanal integran datos offline-online para su retail media (por eso hablan de unified commerce), mientras un marketplace puramente digital no tiene esa pata offline. Por ejemplo, Carrefour Media en Francia puede decirle a Coca-Cola: “te impacto online pero luego te mido las ventas incrementales en todas mis tiendas físicas con tu campaña”. 

Amazon no puede medir ventas físicas (salvo que use Whole Foods, etc., pero es menor). Entonces, los retailers omnicanal venden la ventaja de la Omnicanalidad: llegar al cliente en digital y tienda, mientras Marketplaces venden alcance digital global. Son selling points distintos.

Competencia vs colaboración

Algunas marcas ven a Marketplaces como Amazon casi competidores (por ejemplo, por marca propia, por control de datos) y dudan en darles todo su presupuesto, mientras que con retailers tradicionales tienen relaciones de décadas y confianza mutua. Esto hace que ciertos anunciantes que no están en Marketplaces igual inviertan en retail media de retailers donde sí venden. Por otro lado, hay marcas que nacieron digitales, ven a Amazon como su canal principal y gastan casi todo allí, sin interesarles los retailers físicos. Así, coexisten estrategias diferenciadas. 

Desde la perspectiva de las marcas, retail media no reemplaza a los Marketplaces sino que los complementa. De hecho, muchas empresas ya diferencian claramente entre el “budget Amazon” y el “budget retail media de otros retailers”. Esta segmentación refleja una estrategia más diversificada, donde plataformas como Walmart, Target o Kroger ganan relevancia y, en conjunto, pueden igualar o incluso superar los resultados obtenidos en Amazon para ciertas categorías. Esto sugiere que los retailers tradicionales se están consolidando como un contrapeso al duopolio Amazon/Google, ofreciendo alternativas sólidas de alcance segmentado.

Dicho esto, también hay mucha sinergia: tanto los Marketplaces como los retailers-media persiguen al mismo consumidor en distintos momentos. Muchos retailers tradicionales están híbridos: ellos mismos abren Marketplaces. Ejemplo, Walmart tiene sellers terceros en su web; Cencosud lanzó marketplace en Chile; Falabella en LatAm es retailer y marketplace a la vez. 

Entonces, la distinción se difumina: esos retailers aplican retail media tanto a productos que ellos venden directamente como a productos de sellers en su marketplace. En la práctica, retail media es un paraguas que abarca ambos modelos. Podemos verlo así: Amazon es un marketplace que fue pionero en retail media, mientras Walmart es un retailer tradicional que adoptó el modelo de retail media después. Pero ambos hoy operan con lógicas similares de comercialización publicitaria (autoservicio, subastas, DSP, etc.).

Un punto de diferenciación es la propiedad de la transacción: en un marketplace, la venta final la realiza un tercero y el marketplace comisiona; en un retailer, la venta la hace el retailer mismo. Para la marca anunciante, ¿qué cambia? Podría cambiar la forma de medir el ROI: en Amazon, tu ROI publicitario es directamente tus ventas en Amazon; en Walmart Connect, tu ROI puede incluir ventas en Walmart tiendas físicas (si integran), etc. Sin embargo, muchas marcas ya no distinguen tanto, sino que ven retail media en su conjunto: un canal para impulsar transacciones en cualquier punto de venta asociado.

Quizás la distinción más práctica es de nomenclatura: solemos referirnos a “retail media networks” en el contexto de retailers que no son puramente tech (aunque Amazon es retail también). Amazon a veces se separa porque su escala es descomunal. Pero a fin de cuentas, Amazon, Mercado Libre, Alibaba son ejemplos de retail media exitosos. Y su presencia ha inspirado a los demás retailers a entrar al juego. 

Lo que históricamente hizo Amazon, luego lo replicaron Falabella, PedidosYa, Rappi, Mercado Libre, Walmart y lo están haciendo tantos otros, diversificando sus modelos de negocio. Es decir, Amazon marcó la ruta y ahora todos, marketplace o no, la siguen.

En cuanto a diferencia de oferta para las marcas: Amazon y Mercado Libre ofrecen gigantescas escalas de audiencia, a cambio de ceder bastante control (son ecosistemas cerrados con sus reglas). Los retailers locales ofrecen quizá audiencias más pequeñas pero más nicho, y a veces tratos más personalizados. Una marca local puede negociar con Cencosud un paquete a medida, algo difícil de lograr con Amazon por ser tan estandarizado. 

En Latinoamérica, Mercado Libre es dominante online, pero muchos fabricantes valoran diversificar con retailers locales para no depender de un solo canal. Además, ciertos consumidores están en un retailer pero no en Mercado Libre (ej: personas mayores que hacen las compras online del supermercado de confianza pero no usan Mercado Libre). Así que para cobertura total, las marcas necesitan tanto Marketplaces como retail media de retailers.

La “cartografía” del ecosistema incluye a ambos: en el mapa, Amazon y Mercado Libre serían las metrópolis inmensas; y los Walmart, Cencosud, Carrefour, etc., serían ciudades en rápido crecimiento conectadas por autopistas de datos y tecnología (agencias, DSPs, etc.). Para las marcas navegantes en este mapa, lo importante es trazar rutas que pasen por todos los puntos relevantes para su negocio. No es “o Amazon, o los demás”, sino “Amazon y los demás”. De hecho, los pronósticos indican que hacia 2027, si bien Amazon seguirá liderando, el conjunto de retail media networks de retailers alcanzará colectivamente tamaños comparables al de social media en gasto (59). Es decir, habrá un ecosistema diverso donde ninguna sola plataforma acapare todo, sino muchas redes colaborando y compitiendo.

Esto es lo que denomino pasar “del marketing 360 al marketing unificado”. Antes se pensaba en 360 como cubrir todas las plataformas dispares (televisión, radio, punto de venta, digital) alrededor del consumidor. Ahora, unificado implica integrar datos y acciones en tiempo real a través de canales que antes estaban aislados. 

Los retail media networks – incluyendo Marketplaces y retailers – son catalizadores de esa unificación, porque unen el mundo del marketing con el de las ventas, el online con el offline, y a múltiples actores en un mismo sistema colaborativo. Hacer parte del comercio unificado es la llave; hoy el marketing unificado es transversal a todo el comercio. El ecosistema de retail media encarna esta filosofía: retailers, marcas, agencias, tech, Marketplaces; todos conectados para, en última instancia, servir mejor al consumidor omnicanal y maximizar el valor de cada interacción.

Otro aspecto a destacar es el que podrán apreciar a continuación en el gráfico basado en datos reunidos por BCG en 2022 (60). El mismo evidencia que el negocio publicitario de los retailers opera con márgenes que ningún otro rubro del retail alcanza: entre 70–90% en inventario onsite y 20–40% en offsite, frente al 19–38% de categorías como beauty, grocery o electronics. Esta brecha explica por qué los CFO abrazan el retail media: cada dólar invertido en construir audiencias, data clean rooms o equipos comerciales se recupera rápido y puede reinvertirse en precios más competitivos, mejoras de experiencia o en joint business plans que amplían el “profit pool” compartido con las marcas. 

Gráfico. Los márgenes del retail media superan ampliamente a los del retail tradicional: 70–90% onsite y 20–40% offsite vs. 19–38% en categorías como beauty, grocery o electronics. Fuente: BCG Commerce Media Survey 2022 / BCG CPG Retail Media Benchmarking Survey 2021.

En otras palabras, no es sólo un nuevo flujo de ingresos: es un acelerador financiero que sostiene la Transformación Digital del retailer y eleva la eficiencia publicitaria de las marcas.

Del marketing 360 al marketing unificado: hacia un ecosistema integrado

Durante años hablamos del marketing 360 como ese ideal de estar “en todos lados”: buscadores, redes, TV, tienda física, web, email, WhatsApp. Pero hoy sabemos que la Omnicanalidad no se trata sólo de presencia sino de orquestación. Y que un enfoque verdaderamente unificado no nace de sumar puntos de contacto sino de alinear experiencias, medios y mensajes en torno al nuevo journey del consumidor.

Ese journey ya no es lineal. Es aleatorio, fragmentado, móvil y dinámico. Según Salesforce, el 74% de los consumidores inicia y completa una compra usando múltiples canales (61). Y en este nuevo entorno, el gran reto no es estar presente sino ser coherente, relevante y accionable en cada punto del camino.

De esto hablé en mi columna de LinkedIn al referirme al omni marketing approach (62). No como una moda sino como la única manera sostenible de rentabilizar y escalar el comercio digital en esta nueva era. Y como muestro en este gráfico de IRi, que sintetiza visualmente el nuevo mapa de interacción, el consumidor pasa por múltiples estadios —descubrimiento, consideración, compra, servicio, fidelización—, cruzando canales físicos y digitales como si fueran uno solo:

Gráfico. El nuevo viaje del consumidor CPG combina puntos de contacto físicos y digitales en un recorrido no lineal que abarca descubrimiento, consideración, compra, servicio y fidelización. El retail media puede activarse en cada etapa para acompañar al shopper de forma relevante y accionable. Fuente: Circana, como se cita en Mars United Commerce (63).

Cada uno de estos momentos es una oportunidad para activar medios propios, recopilar datos, generar experiencias personalizadas y nutrir una relación de largo plazo. Pero eso sólo es posible si se cuenta con un ecosistema tecnológico que lo soporte, y con equipos de alta performance aumentados por inteligencia artificial que puedan responder a la complejidad con velocidad y precisión.

El omni marketing approach no es un canal más: es un modelo de pensamiento, un sistema operativo mental que nos obliga a diseñar estrategias interconectadas, donde cada mensaje, cada dato y cada experiencia están pensados como parte de un todo mayor.

Y ese todo, cuando se ejecuta con coherencia, no sólo mejora el ROAS o la conversión sino que transforma al retailer en un medio propio y confiable para las marcas.

Un retail media network maduro no nace de un banner sino de una operación omnicanal perfectamente engranada. Eso es lo que estamos construyendo en Iberoamérica: retailers que ya no sólo venden productos sino atención, confianza y data accionable.

El recorrido por la cartografía del retail media network nos muestra un paisaje dinámico y en plena construcción. Hemos identificado a los nuevos actores protagónicos – retailers convertidos en medios, marcas que ahora son también media planners, agencias y tech partners habilitando la conexión – y los espacios clave donde se desarrolla la acción – las propiedades digitales del retailer, los rincones externos alcanzados con datos propios y las tiendas físicas digitalizadas-. 

¿Hacia dónde converge todo esto? Hacia un modelo de marketing unificado, en el cual las fronteras entre canales se desdibujan y todos los esfuerzos se alinean alrededor del consumidor y sus datos.

Tradicionalmente se hablaba de marketing 360° para referirse a la presencia de marca en todos los puntos de contacto posibles (televisión, radio, prensa, punto de venta, digital, etc.), con garantía de consistencia en el mensaje. Sin embargo, ese enfoque muchas veces se implementaba en silos: diferentes equipos manejando cada canal, con poca interacción real. 

Hoy, gracias a la data y la tecnología, se puede aspirar a algo más ambicioso: un marketing verdaderamente unificado, donde cada punto de contacto se informa de los demás en tiempo real y la estrategia se orquesta de forma centralizada en torno al recorrido individual del cliente.

Esto es redefinir el marketing digital actual adjudicándole el título de marketing unificado o 360, lo que implica que ya no basta con estar en todos lados (360) sino que hay que estar de forma integrada (unificado). En el contexto de retail media, esto significa que un retailer y sus marcas colaboran para que la experiencia publicitaria sea coherente, personalizada y útil para el consumidor, sin importar si éste está mirando su smartphone, su computador o una góndola en la tienda.

Imaginemos el siguiente escenario unificado, posible gracias al ecosistema que describimos: 

Clara es cliente frecuente de una tienda departamental. Revisa Instagram en su hora de almuerzo y ve un anuncio (offsite) de la nueva colección de zapatos deportivos que le encanta, ofrecida por esa tienda. El anuncio aparece porque la tienda sabe (por sus datos) que Clara compró zapatos similares el año pasado. 

Al hacer clic, llega a la app de la tienda (onsite), donde navega la colección; en portada ve un banner de Nike patrocinado que resalta un modelo específico con descuento exclusivo para miembros. Agrega un par al carrito pero no finaliza la compra en ese momento. 

Más tarde, al volver a casa, pasa cerca de la tienda física de la cadena; recibe una notificación push: “¡Tus zapatos favoritos te esperan, pruebatelos en tienda! 10% off extra si compras hoy”. Entra a la tienda y allí, en la sección de calzado, una pantalla digital reconoce el interés (quizás vía su app al entrar) y reproduce un breve video de esos tenis en acción, con un código QR para obtener el descuento mencionado (in-store). Clara se prueba los zapatos, le gustan, y al pagar en caja automática, introduce su código y completa la transacción. Días después, recibe un email agradeciendo su compra, junto con recomendaciones de ropa deportiva a juego (alimentadas por IA usando sus datos).

Este viaje omnicanal unificado es la visión ideal hacia la cual apunta el marketing moderno. En él vemos cómo todos los actores jugaron su parte coordinada: la marca (Nike) pautó anuncios en los espacios adecuados (Instagram via retail media offsite, banner en app via onsite, video en pantalla en tienda); el retailer usó su data para segmentar y activar los toques (supo cuándo Clara estaba cerca de la tienda y qué mostrarle); la agencia probablemente orquestó la compra programática en IG y el diseño de creativos consistentes; la plataforma tecnológica conectó la app con la experiencia in-store, etc. 

Para Clara, la sensación no fue de bombardeo publicitario incoherente sino de asombrosa relevancia: sintió que la marca y la tienda realmente la acompañaron fluidamente desde la inspiración hasta la compra, casi anticipando sus deseos. Eso es marketing unificado.

Por supuesto, llevar esta teoría a la práctica tiene desafíos operativos y culturales. Requiere que los departamentos de marketing digital, trade marketing, ecommerce, TI y tiendas físicas de los retailers trabajen sincronizados y compartan objetivos comunes. Requiere que las marcas confíen más en los datos de los retailers y viceversa (ecosistema colaborativo). Y precisa inversiones en infraestructura y capacitación. 

Pero el rumbo ya está marcado. Los retailers líderes comunican internamente esta visión: equipos de retail media trabajando mano a mano con equipos de tienda, integrando catálogos, unificando métricas. Las marcas, por su lado, están derribando la pared entre “equipo de marketing” y “equipo de ventas/trade”: ahora ambos se unen en estrategias conjuntas de retail media, porque entienden que es a la vez marketing y punto de venta.

Sin un ecosistema colaborativo, este modelo no podría expandirse. Pero afortunadamente, la tendencia es hacia la colaboración. Un signo de ello es la proliferación de alianzas y acuerdos de interoperabilidad: retailers formando joint ventures para venta de publicidad conjunta, porque comprenden que hacer crecer el pastel beneficia a todos.

En la visión de un marketing unificado centrado en retail media, el consumidor se convierte en el verdadero foco (no el canal). Se trata de seguir al consumidor en todo su journey con mensajes pertinentes, en lugar de forzar al consumidor a adaptarse a compartimentos de canal. Esto refleja un cambio filosófico: de campañas separadas a experiencias conectadas. Y el retail nedia network, con su capacidad de tocar al cliente en el “momento de la verdad” de la compra, es la pieza que faltaba para cerrar ese círculo.

Si el marketing 360 de antes era un rompecabezas con piezas independientes alrededor del usuario, el marketing unificado de hoy es un círculo continuo donde usuario y marca interactúan en un diálogo permanente, habilitado por datos. Podríamos decir que pasamos de un marketing 360 circunferencial a un marketing unificado esférico, en el que los datos fluyen en todas direcciones. Y en ese nuevo esquema, los retail media networks funcionan como nodos centralizadores: conectan datos de compra, comportamientos, impresiones y conversiones, y proporcionan la inteligencia para que ese marketing unificado sea posible.

Para concluir esta cartografía: el ecosistema de retail media que hemos descrito es quizás el exponente más avanzado hasta la fecha de esa convergencia entre media y trade, entre marketing y ventas, que durante décadas se vislumbró pero no se concretaba. Hoy, gracias a la tecnología y a la voluntad de colaboración de los actores, estamos viendo emerger un sistema integrado donde el mensaje correcto llega a la persona correcta en el contexto correcto, y genera valor para todos: el consumidor recibe más relevancia y Personalización, la marca obtiene mejor ROI e insights, el retailer diversifica sus ingresos y fortalece la relación con sus proveedores, y las agencias/tech encuentran nuevos servicios que ofrecer.

Como toda revolución, trae desafíos: asegurar la privacidad y ética en el uso de datos, evitar la sobresaturación de publicidad (que no toda tienda parezca Time Square llena de pantallas), democratizar el acceso para marcas pequeñas, etc. Pero los beneficios parecen superar los obstáculos, y el impulso es fuerte.  

En definitiva, en este viaje “del marketing 360 al marketing unificado”, los retail media networks son tanto el vehículo como la carretera. Son el vehículo que transporta el mensaje de manera integrada a lo largo del recorrido del cliente, y a la vez, la carretera que conecta los distintos paisajes (online, offline) y permite transitar sin interrupciones. Y como hemos explorado en este libro, todos los actores del ecosistema tienen un rol en mantener esa vía despejada y en movimiento

Figura. Cartografía del retail media network: un sistema integrado donde confluyen retailers como medios, marcas como planners de audiencias, agencias como orquestadores y socios tecnológicos como conectores del ecosistema. La propuesta converge en un marketing unificado centrado en el recorrido del consumidor, que articula entornos onsite, offsite e in-store a través del uso inteligente de datos. Fuente: eContentLAB.

La cartografía del retail media no está escrita en piedra; se seguirá dibujando a medida que surjan nuevos jugadores, tecnologías y hábitos. Pero los contornos fundamentales ya están trazados: retailers como medios, marcas como socios de audiencia, agencias y tech uniendo puntos, y canales onsite/offsite/in-store convergiendo en una misma historia.

Modelos de negocio, formatos y métricas en el retail media

En mi experiencia liderando proyectos de comercio digital, he visto cómo el retail media ha dejado de ser sólo un canal publicitario para convertirse en una arquitectura de negocio. Cada retailer, con sus tiendas físicas y Plataformas Digitales, aprovecha sus activos –puntos de venta, sitio web, app móvil, datos de compradores, programas de lealtad– para crear fuentes de ingreso adicionales. El retail media permite a los minoristas monetizar sus espacios físicos y digitales ofreciendo a marcas la posibilidad de anunciarse directamente dentro de sus canales. De esta forma, un retailer convierte su tráfico en ingresos publicitarios sin competir externamente con los medios tradicionales, sino usando first-party data para segmentar audiencias con alta intención de compra.

“El retail media, acompañado del quick commerce, se está convirtiendo en uno de los assets más valiosos para que las empresas puedan evaluar y ajustar sus estrategias” (64).

En términos estratégicos, el retail media es el segundo formato de Publicidad Digital de más rápido crecimiento, solo detrás de la televisión conectada (65). Este boom no se debe al gasto en sí, sino a cómo ese gasto se transforma en decisiones. Como he escrito en LinkedIn, “el retail media no madura por cuánto se gasta sino por cuánto ese gasto se transforma en decisiones significativas y relaciones de valor”

Gráfico. La evolución del embudo tradicional al embudo
flywheel retail media funnel. Fuente: Pueyrredon, 2025

En otras palabras, las marcas buscan no sólo invertir en impresiones, sino conectar con el público adecuado en el momento clave del journey. Los retailers, por su parte, ofrecen a los anunciantes la promesa de un retorno medible (ROI) gracias a la trazabilidad directa entre inversión publicitaria y ventas concretadas. De hecho, el retail media facilita medir el ROI al vincular cada peso publicitario con una venta en el sistema del minorista, lo que proporciona una visión clara del impacto de las campañas a nivel de SKU.

En la práctica, los retailers estructuran sus plataformas con dos grandes tipos de oferta para las marcas, clásicos en retail media: el brand advertising y los sponsored ads/productos patrocinados. El primero busca visibilidad y posicionamiento de marca (con banners en home, videos o secciones destacadas del sitio), mientras que los sponsored products se centran en aumentar las ventas de SKUs específicos (anuncios en resultados de búsqueda interna o listados de productos). 

Por ejemplo, en la tienda online de un retailer medio se pueden rentar espacios en la cabecera (“top banners”), en las páginas de categoría o incluso en el propio carrito de compra, y ofrecer así fuerte visibilidad. Al mismo tiempo, se subastan puestos en los listados de búsqueda o en la buy-box para marcas que compiten producto por producto. Todo ello se apoya en un abanico de formatos digitales (banners, video en pre-roll, anuncios nativos, etc.) y en innovaciones offline (como pantallas digitales instore, publicidad sonora o activaciones en góndola).

Formatos del retail media

En la narrativa de cada campaña podemos identificar formatos estrella:

Al utilizar estos formatos, los anunciantes buscan métricas claves de rendimiento. Veamos las métricas más relevantes:

  • CPC (coste por clic): cuánto paga el anunciante por cada clic en su anuncio. Es clave en sponsored products.
  • CPM (coste por mil impresiones): precio por mil visualizaciones de un banner. Común en campañas de branding.
  • CPA (coste por adquisición): costo promedio por conversión (compra o lead) atribuida a la campaña.
  • ROAS (return on ad spend): retorno obtenido por cada peso gastado en publicidad (por ejemplo, un ROAS de 5x significa 5 veces más ventas que inversión). El retail media facilita calcular el ROAS real, ya que vincula clics y ventas internas.
  • iROAS (ROAS incremental): mide sólo las ventas incrementales que NO hubieran ocurrido sin la campaña publicitaria. Es el ROAS corregido por baseline. Al eliminar las compras que pasarían de todos modos, el iROAS muestra el verdadero efecto de la publicidad. Esta métrica es cada vez más importante –y más fiable– para entender qué anuncios verdaderamente generan demanda adicional (66). Mientras el ROAS tradicional puede inflar resultados por atribución al último clic, el retorno incremental (iROAS) revela con precisión el impacto extra de cada peso publicitario.
  • Ventas incrementales: aumento de unidades vendidas atribuible a la campaña. Se mide comparando contra un escenario sin campaña o periodos previos. 
  • N2B (new-to-brand o N2B): porcentaje o número de compradores que son nuevos en la marca gracias a la campaña. Esta métrica es crucial en categorías de FMCG, ya que indica cuánta base de clientes nueva se está ganando. Medir el N2B permite ver no sólo cuánto se vende, sino cuánto de esa venta proviene de nuevos clientes que ahora se han incorporado a la marca.

Para extender el conocimiento de los indicadores que debieras conocer, invito a descargar de forma gratuita el Handbook TOP100 KPIs DEL UNIFIED COMMERCE (67).

Más allá de estas métricas, la fortaleza del retail media radica en su Omnicanalidad real. No se trata sólo de tener una plataforma online sino de integrar todos los puntos de contacto. En Cencosud Media, por ejemplo, se destaca el enfoque 360° omnicanal: combinando inventario digital (banners, productos patrocinados, push en app) con inventario offline (pantallas digitales instore, audio en tiendas Paris/Disco/Jumbo, mupis, etc.), todo sustentado en los mismos datos de usuario. 

Como comenta Nicolás Valenzuela (Cencosud), nuestro objetivo es “acercar a las marcas y los consumidores reales” en cada punto del journey, físico o digital, “y dar ese momento de contacto” preciso para satisfacer necesidades (68). Para esto, se proyectan dashboards unificados donde se observa en tiempo real el tráfico web, la interacción en app, las ventas online y físicas, y se correlaciona todo contra el gasto publicitario. Sólo así podemos validar verdaderas estrategias omnicanal que reconozcan al cliente en cada ambiente.

La clave está en aprovechar los datos primero de usuario (visitas online, compras offline) para crear audiencias segmentadas y medir el impacto de una campaña de forma conjunta. En palabras de Valenzuela, “ellos dejaron espacios vacíos de recurrencia y contactabilidad que se podían explotar a través del retail media”. Conectamos así los medios físicos y digitales para que cada campaña retroalimenta la otra: un cliente ve un banner en app, va a tienda física y recibe cupones en góndola; o bien ve el producto en góndola y luego recibe un anuncio en redes vinculando a una oferta online.

Tecnología, datos y medición

Antes de concentrarnos de forma directa en lo que luego llamaremos la tech stack de un retail media network, quiero traer la voz de Leo Piccioli, Venture Partner de AndesVC (69), a quien entrevisté para Génesis de un Futuro Digital en febrero de 2025. 

Si bien no habló del tema de este libro de forma directa, sí dejó una reflexión poderosa que se conecta de manera indirecta y estratégica con el corazón de este fenómeno: la transformación acelerada de los modelos de negocio basados en datos, el valor incremental y la convergencia tecnológica.

Uno de los aportes más resonantes es su análisis sobre cómo la tecnología cambia la cadena de valor: 

“Cada vez que la tecnología se mete en un ámbito, lo convierte completamente, lo hace crecer a tasas exponenciales y transforma la cadena de valor hasta el consumidor final”. 

Esta afirmación cobra una relevancia particular en el contexto del retail media, donde la capacidad de monetizar el dato de primera mano, crear audiencias propias y construir ecosistemas publicitarios internos está alterando de raíz la lógica tradicional de la publicidad y el retail.

Además, Piccioli anticipa la evolución hacia modelos donde “el negocio principal no va a ser el negocio que tenés hoy”, refiriéndose a un futuro en el que productos físicos se convierten en servicios gracias a los datos del consumidor, el SKU y el metro cuadrado. Esta mirada estratégica conecta con el modelo de retail media networks como una de las vías más claras para alcanzar esa transformación: convertir cada punto de contacto con el cliente en una fuente de ingresos adicional, en un servicio de valor, y no simplemente en una venta.

Finalmente, destaca que la evolución no está sólo en la tecnología sino también en la mentalidad: “una de las claves para el éxito futuro es la curiosidad”. Esta curiosidad —por entender al consumidor, medir su comportamiento, innovar en los formatos— es el combustible que alimenta el crecimiento del retail media en su versión más avanzada.

Esta visión estratégica nos invita a mirar más allá de las herramientas aisladas. Veamos ahora cómo se materializa esta transformación en la arquitectura tecnológica que sostiene los retail media networks.

A sabiendas de ello, es preciso -ahora sí- comprender que la pila tecnológica (tech stack) de un retail media network es la columna vertebral que permite ejecutar las campañas y medir sus resultados. En su núcleo, la RMN integra herramientas similares a las del ecosistema publicitario programático, pero adaptadas a los minoristas. 

Entre los componentes críticos se destacan las DSP (Demand Side Platforms), SSP (Supply Side Platforms) y DMP/CDP:

  • Las DSP permiten a los minoristas –o a sus socios de agencia– comprar inventario publicitario de forma programática, y dirigir anuncios a los consumidores adecuados en el momento oportuno. 
  • Las SSP funcionan como plataformas que gestionan y venden el inventario publicitario del retailer (sus espacios en web o en pantalla física) en tiempo real, optimizando la oferta mediante subastas integradas. 
  • Las DMP (data management platforms) y CDP (customer data platforms) almacenan y analizan los datos de transacciones y comportamiento de los clientes, y ayudan a entender quién es cada comprador y qué le motiva. 

En conjunto, estos sistemas crean un flujo de información: por ejemplo, un cliente recibe un anuncio personalizado en el sitio web (gestionado por la DSP del retailer), luego esa interacción alimenta la CDP, que ajusta futuras recomendaciones en pantalla digital dentro de la tienda.

En el caso de retailers más grandes se integran, además, sistemas de gestión de contenidos (CMS) para señalización digital, ad servers propios y APIs que conectan todos los canales. El objetivo es coordinar anuncios en omnichannel: por ejemplo, una promoción iniciada en la app continúa en pantallas de in-store signage según la posición del cliente en la tienda. 

De hecho, no es necesario implementar esta pila completa de golpe: minoristas pequeños pueden empezar integrando unas pocas tecnologías básicas (p.ej. una DSP y una DMP) y expandirla gradualmente. Walmart, por ejemplo, ha convertido sus tiendas en una red de medios inteligentes: combina cámaras, beacons y pantallas digitales para «anunciar» productos relevantes dentro de la tienda usando su plataforma conectada.

Respecto a datos, el retail media se apoya masivamente en datos de primera fuente (first-party data) del propio retailer: historiales de compra, preferencias, visitas web, etc. Esta información permite segmentaciones avanzadas y medición precisa. 

La integración de datos online y offline es clave: a menudo se emplean data warehouses o clean rooms donde se fusiona la información omnicanal en un solo lugar. Al usar first-party data, se habilita la medición closed-loop: cada anuncio mostrado puede rastrearse hasta la compra resultante, ya sea en carrito online o transacción en caja. Esto facilita atribuir ventas a campañas específicas, un desafío tradicional en retail dado el carácter multisensorial del canal. En la práctica se combinan métricas digitales (clics, impresiones, CTR, tráfico web) con métricas comerciales (tasa de conversión, ventas netas, porcentaje incremental) para evaluar el impacto real.

En materia de medición y KPIs de venta, el RMN busca medir todo el espectro del desempeño. Más allá de indicadores clásicos como impresiones, clics, CTR o ROAS (return on ad spend), los retailers han incorporado métricas comerciales directas. Entre las más relevantes están las ventas incrementales, la participación de mercado (share of voice) y el new-to-brand (porcentaje de ventas a nuevos clientes). Por ejemplo, estudios y guías sectoriales proponen estandarizar el uso de métricas como ventas incrementales junto con impresiones y ROAS. 

En la práctica, una campaña de RMN se evalúa por cuánto “más” vendió la marca gracias al anuncio, descontando lo que vendería orgánicamente. Así, el incremental return on investment (iROI) es cada vez más popular en lugar del ROAS convencional. 

En resumen, los KPIs críticos suelen incluir: ROAS (valor de ventas / gasto publicitario), ventas incrementales (valor de ventas atribuido a la campaña), new-to-Brand (ventas a clientes nuevos), share of voice (porción de impresiones en el medio) y CVR (tasa de conversión).

La atribución en retail media ha evolucionado hacia enfoques más cerrados (closed-loop) y basados en datos de transacciones internas. En lugar de sólo contar clics, se utilizan modelos de atribución multi-touch y estudios de incrementalidad. Por ejemplo, gracias al seguimiento en tienda (beacons, geofencing) combinado con paneles de control, se puede medir cuántos usuarios que vieron un anuncio en app terminaron comprando en tienda o en línea. 

Empresas especializadas incluso usan algoritmos estadísticos y experimentación (test vs control) para estimar el lift incremental que cada formato generó. Esta atribución detallada refuerza la confianza: según un panel de expertos, vincular el gasto publicitario con las ventas permite medir el retorno de inversión (ROI) con precisión prácticamente a nivel de SKU. Sin embargo, aún existen desafíos en la estandarización: distintos retailers pueden usar modelos diferentes, por lo que iniciativas como las “Retail media Measurement Guidelines” del IAB buscan armonizar definiciones de métricas (impresiones, alcance, ROAS, ventas incremental) en la industria (70).

Finalmente, la era actual del retail media incorpora avances de inteligencia artificial y automatización que están redefiniendo la operativa:

Optimización predictiva de campañas

Algoritmos de Machine Learning analizan el historial de campañas y comportamiento del consumidor para predecir qué anuncios funcionarán mejor. Se construyen modelos de propensión a compra, lo que permite apuntar anuncios a usuarios con alta probabilidad de conversión. Esto ayuda a dirigir el gasto hacia segmentos “calientes” y maximizar la eficiencia. Igualmente, la IA ajusta automáticamente las pujas en programmatic bidding según el rendimiento en tiempo real (p.ej., aumentando la oferta cuando la probabilidad de venta es alta).

Segmentación dinámica

Con datos en tiempo real, la IA reagrupa audiencias sobre la marcha. Por ejemplo, puede crear nuevos segmentos basados en tendencias recientes (usuarios que acaban de visitar categorías específicas) y reorientar campañas instantáneamente. Esto mantiene las campañas relevantes ante cambios rápidos en el mercado.

Personalización de creatividades

Las tecnologías de IA generativa ahora permiten crear versiones múltiples de anuncios adaptadas a cada usuario. Según expertos, se pueden generar creativos a medida (imágenes, mensajes) basados en las preferencias individuales y la etapa del Customer Journey. Esto enriquece la experiencia del consumidor e incrementa las tasas de conversión.

Automatización de informes y experimentos 

Plataformas avanzadas ofrecen dash­boards y testing (A/B) integrados que automatizan el análisis de resultados. Por ejemplo, se pueden probar creativos alternativos en paralelo y dejar que la tecnología seleccione el más efectivo. Con ello se reducen tiempos de configuración y se aumenta el ROAS hasta un 21% al optimizar bids predictivamente (71).

 

Ventajas competitivas y creación de valor en retail media

Para dar comienzo a este capítulo, quiero compartir una anécdota reveladora. En una conversación con un alto ejecutivo de una cadena minorista latinoamericana, me confesó: “Nuestro mejor negocio hoy no es sólo vender productos sino vender publicidad”. Esa frase resume el fenómeno del retail media network: el “negocio arriba del negocio”, una nueva capa de valor que se apoya sobre la actividad minorista tradicional. 

En primera persona y a lo largo de estas páginas, exploraré cómo el retail media se ha convertido en una ventaja competitiva estratégica y en una poderosa herramienta de creación de valor para retailers, marcas y consumidores por igual.

El retail media como ventaja competitiva para el retailer

Cuando analizo la evolución del comercio digital, es evidente que los retailers que han abrazado el retail media disfrutan hoy de ventajas competitivas significativas. ¿Por qué? Fundamentalmente porque han descubierto una nueva fuente de ingresos de altísimo margen que complementa su negocio principal. 

Pensemos en el caso de Amazon. A primera vista, Amazon es conocido como un gigante de las ventas online, pero una parte enorme de su rentabilidad proviene de la publicidad. De hecho, en 2021, Amazon generó más de USD 31 mil millones en ingresos publicitarios (72), y esa cifra sigue creciendo aceleradamente. 

Para dimensionar la relevancia: en el tercer trimestre de 2022, los ingresos por publicidad de Amazon alcanzaron USD 9.550 millones, superando incluso a sus ganancias operativas de retail (73). Analistas estiman que cerca del 90% de esos ingresos publicitarios es pura ganancia (margen operativo) (Wiener et al., 2022). En otras palabras, sin su negocio de publicidad (y sin AWS), la operación minorista de Amazon habría arrojado pérdidas ese año. Este ejemplo extremo subraya cómo el retail media puede subvencionar y potenciar la rentabilidad del negocio principal. No es casual que Amazon Advertising se haya consolidado como la tercera mayor plataforma publicitaria digital en EE. UU., sólo por detrás de Google y Meta.

Evolución del gasto global en retail media (2019–2025). La inversión anual en este rubro pasó de unos USD 50 mil millones en 2019 a un estimado de USD 140 mil millones en 2024, con proyección de alcanzar USD 165,9 mil millones en 2025 (fuente: eMarketer) (74).

La tendencia trasciende a Amazon. Ya mencioné que Mercado Libre, el líder del Comercio Electrónico en Latinoamérica, es otro gran ejemplo de retail media como ventaja competitiva. Desde que relanzó su unidad de marketing como Mercado Ads en 2020, no ha parado de crecer, según datos de Mexico Business News. En 2023, Mercado Libre captó USD 716 millones en ingresos publicitarios, superando ampliamente a Amazon en participación de mercado regional. 

En 2024, su negocio de Publicidad Digital se proyectó con un crecimiento del 44,5%, para representar más de la mitad de toda la inversión en retail media de la región. Para dimensionar la ventaja: Amazon, aun con su peso global, alcanzaría alrededor de USD 326 millones en ingresos publicitarios en Latinoamérica este año, quedando muy por detrás de Mercado Libre en este territorio (75)

Brasil y México —los dos mayores mercados latinoamericanos— concentran más del 80 % de la inversión en retail media regional, lo cual ha favorecido a Mercado Libre dada su posición dominante en ambos.

Para 2026, se proyecta que los ingresos publicitarios digitales de Mercado Libre casi se dupliquen, alcanzando los USD 1.900 millones, lo que equivaldría al 6,7 % del mercado publicitario digital de la región (Ceurvels, 2024).

Estos números refuerzan una realidad: quienes desarrollan primero su retail media network obtienen un impulso competitivo enorme, monetizando su audiencia mejor que sus rivales.

Pero las ventajas no son sólo financieras. Incorporar retail media al modelo de negocio fortalece el ecosistema de datos del retailer y su propuesta de valor a proveedores. Un retailer con millones de visitas diarias y datos transaccionales posee un goldmine de información de primera mano (first-party data) sobre hábitos de compra. Al activar esos datos en una plataforma publicitaria propia, el retailer se vuelve indispensable para las marcas, que anhelan ese acceso privilegiado al consumidor justo en el punto de decisión

En la práctica, he visto cómo retailers que ofrecen estas soluciones se vuelven socios estratégicos de las marcas, más allá de la simple relación comprador-vendedor. Por ejemplo, Carrefour en Europa entendió temprano el potencial de sus datos: lanzó Carrefour Links, su plataforma de datos y retail media, e integró también su robusto programa de lealtad. 

En 2022 fue un paso más allá aliándose con Publicis Groupe para crear una empresa conjunta enfocada 100% en retail media, con la ambición de liderar este mercado en Europa y Latinoamérica (76). Este movimiento no sólo busca ingresos sino subir en la cadena de valor, y convierte a Carrefour en un actor tecnológico-publicitario además de minorista. Alexandre Bompard, CEO de Carrefour, resumió su estrategia así: “Los datos propios tienen un valor tremendo; fuimos de los primeros en lanzar retail media… Ahora, junto a Publicis, ponemos la tecnología en el centro y vamos a conquistar nuevos mercados con soluciones de retail media” (Carrefour, 2022). En efecto, la promesa de esta alianza es llevar el modelo a otros retailers y mercados, apalancando la escala y conectividad que ya se ve en EE.UU. Que un gigante tradicional como Carrefour tome tales pasos evidencia que el retail media se considera una estrategia de supervivencia y liderazgo en la era digital.

Desde la perspectiva de los números duros, el retail media se destaca por su margen de ganancia superior al del retail tradicional. Mientras que vender productos físics suele dejar márgenes estrechos (especialmente en rubros como electrónica o supermercados), vender espacios publicitarios o datos es mucho más rentable. 

Algunos analistas estiman que, en general, los negocios de retail media pueden manejar márgenes operativos del 70% o más (muy por encima del retail típico de un dígito). Esto se debe a que una vez cubierta la inversión tecnológica inicial (plataforma de anuncios, personal de ventas, etc.), los costos incrementales de servir una impresión publicitaria son mínimos. Cada dólar adicional en publicidad se traduce casi íntegramente en utilidad. Esta economía ha sido llamada por algunos “el sueño de cualquier minorista”, porque permite monetizar activos ya existentes (tráfico web, inventario de página, datos de clientes), sin incurrir en costos logísticos ni de inventario. En mis años en el sector, difícilmente encuentro otra iniciativa que aumente la rentabilidad del retailer de forma tan directa.

Por último, vale mencionar que desarrollar un retail media network robusto blinda al retailer ante cambios externos. En un entorno donde las cookies de terceros desaparecen y la privacidad limita la segmentación en medios abiertos, los datos propios de un retailer (y sus canales para activarlos) se vuelven un tesoro. Esto posiciona al retailer no sólo como vendedor de productos, sino como media owner (dueño de medios) en la nueva cadena de Publicidad Digital

Es una capa adicional de competitividad: quien tiene la relación directa con el consumidor (y su confianza para usar sus datos) posee una ventaja que ni Google ni Meta pueden igualar fácilmente, ya que las plataformas retail combinan contexto transaccional + identidad del cliente

Por eso, se suele afirmar que retail media es el tercer gran wave de la Publicidad Digital (después de la búsqueda en los 2000 y las Redes Sociales en los 2010). Y agrego que, en realidad, fue Alibaba el pionero que vislumbró esto, lanzando su plataforma Alimama en 2007, cinco años antes de que Amazon siquiera entrara al terreno publicitario (77). Alibaba monetizó su ecosistema ecommerce con publicidad contextual mucho antes, y sentó las bases de lo que hoy replican Occidente y nuestra región. Esta visión de adelantarse a la curva es, en sí misma, una ventaja competitiva de las primeras empresas en adoptar retail media.

Gráfico. Ecosistema de Alibaba y sus principales unidades de negocio (FY 2024). Fuente: Alibaba Group Holding Limited, Annual results announcement for the year ended march 31, 2024.

ROI y eficiencia: el valor para las marcas

Si del lado del retailer el valor se ve en ingresos y margen, desde la óptica de las marcas, el retail media aporta eficiencia, precisión y ROI como pocos canales pueden hacerlo. En conversaciones con colegas de la industria del marketing, a menudo surge la pregunta: ¿Realmente vale la pena desviar presupuesto de publicidad tradicional hacia retail media? Los datos y ejemplos actuales indican que sí, y con creces.

La métrica reina aquí es el ROAS (return on advertising spend), es decir, cuánto ingreso obtiene una marca por cada dólar invertido en publicidad. En retail media, este indicador tiende a ser muy saludable porque la publicidad está insertada en el embudo inferior de conversión: el cliente ya está comprando o a punto de hacerlo. 

Un estudio sobre Amazon en EE. UU. muestra que el ROAS promedio de las marcas en esa plataforma ronda los 4,8:1, es decir, cerca de $4,80 en ventas por cada $1 gastado en anuncios, y ha mantenido ese nivel incluso con el aumento de la competencia (78). Durante eventos como Prime Day, he visto picos aún mayores (en julio de 2023, el ROAS promedio llegó a 5,4:1 en Amazon US). 

Para muchas marcas, especialmente de consumo masivo, obtener este tipo de retorno es difícil en medios masivos como TV o incluso en Redes Sociales. De hecho, la eficacia es tal que en 2023, el 34% de los anunciantes dijo considerar los retail media networks más efectivos que otros medios digitales, un salto notable frente al 15% que opinaba lo mismo un año antes (79). Esta percepción viene de la capacidad de hyper-targeting y medición granular que ofrece el retail media.

Veamos un ejemplo concreto de eficiencia: una marca de lácteos que invierte en Mercado Ads puede dirigir anuncios de yogurt deslactosado sólo a usuarios que en su historial de compras hayan mostrado preferencia por productos sin lactosa, o a quienes buscaron “leche vegetal” en la última semana en la plataforma. Ese nivel de segmentación –basado en intenciones y comportamientos de compra reales– sencillamente no existía en la era de los medios tradicionales. El resultado son campañas más precisas, con tasas de conversión más altas. Las marcas reportan, por ejemplo, que campañas de búsqueda patrocinada (sponsored products) en ecommerce suelen convertir entre 3 y 5 veces más que anuncios display genéricos. De hecho, Amazon indica que su tasa de conversión promedio en anuncios patrocinados está alrededor del 10% (versus ~2-3% de la publicidad display estándar), y que un ROAS de 3 a 5 es común en muchas categorías (Jungle Scout, 2023) (80). Si bien cada caso varía, lo esencial es que el dinero invertido se traduce en ventas medibles de forma directa.

Otro aspecto clave es el impacto en el LTV (lifetime value) o valor de vida del cliente. Las marcas que se anuncian en retail media suelen buscar no sólo la venta puntual sino fidelizar al comprador. Y aquí entra en juego la integración con programas de lealtad del retailer, algo de lo que hablaré en detalle en la siguiente sección. Baste adelantar que, según datos del mercado, shoppers que enganchan con anuncios en retail media aumentan su frecuencia de compra y muestran mayor afinidad hacia la marca en el largo plazo (Criteo, 2023). 

La medición en retail media merece un párrafo aparte como creadora de valor. Estamos ante entornos closed-loop, donde la marca puede rastrear con precisión el recorrido: impresión – clic – carrito – venta, e incluso conectar si ese usuario luego va a la tienda física a retirar el producto o comprar algo más (gracias a la identificación por cuenta o programas de fidelidad). Esto resuelve un viejo dolor de cabeza del marketing tradicional: la atribución. 

En la publicidad clásica, uno podía suponer que un aumento de ventas se debía en parte a cierta campaña, pero no había certeza. Ahora, con retail media, las marcas obtienen reportes detallados y en tiempo real de qué creatividades y palabras clave generan conversiones, qué perfil de cliente responde mejor, etc. Algunas redes avanzadas permiten calcular el incremental ROAS (iROAS), aislando cuánto de las ventas es verdaderamente adicional por efecto del anuncio versus lo que se hubiera vendido orgánicamente. 

Estas mediciones incrementales se logran, por ejemplo, haciendo test A/B dentro de la plataforma (grupo expuesto al anuncio versus grupo de control no expuesto) y comparando resultados. Herramientas de marketing mix modeling también se están aplicando con datos de retail media para entender el aporte de cada canal al resultado final. Todo esto brinda a las marcas un nivel de accountability de sus inversiones que difícilmente obtienen en otros medios. No es de extrañar que más del 60% de los grandes anunciantes CPG planean redirigir presupuesto a retail media desde canales tradicionales, según estudios recientes (81). La promesa de “poner $1 y ver claramente cómo vuelve multiplicado en ventas” está seduciendo a los marketers más escépticos.

Por supuesto, para aprovechar al máximo esta oportunidad, las marcas enfrentan una curva de aprendizaje. No se trata sólo de volcar dinero en anuncios patrocinados y esperar milagros; se requiere afinar estrategias nuevas. Entre los aprendizajes que destaco están: la importancia de optimizar el contenido de producto (imágenes, descripciones, reseñas) para que los anuncios rindan mejor; la necesidad de coordinar stock y logística –de nada sirve un anuncio efectivo si el producto se agota o no llega a tiempo–; y el integrar los datos obtenidos de retail media a la estrategia global de la marca. Muchas marcas están usando los insights de campaña (p.ej., qué términos de búsqueda son más populares dentro del retailer, o qué combos de productos compra la gente junta) para retroalimentar su desarrollo de productos y sus mensajes de marketing en general. Vemos así que el valor creado trasciende la publicidad, al informar decisiones de negocio más amplias.

Sinergia con la lealtad y el beneficio al consumidor final

Uno de los aspectos más fascinantes del retail media es cómo cierra el triángulo de valor: retailer, marca y consumidor salen ganando cuando se integra correctamente con los programas de lealtad y se enfoca en aportar beneficios al comprador. Permítanme explicarlo desde mi experiencia personal impulsando iniciativas de fidelización en el Ecosistema Digital.

Imaginemos la escena desde la perspectiva del cliente: estás navegando por la app de tu supermercado de confianza, revisando tu lista de compras. En lugar de un anuncio genérico que interrumpe, te aparece una oferta personalizada: “Ahorra un 20% en la compra de tu cereal favorito, si también llevas la leche deslactosada que sueles comprar. Además, obtienes el doble de puntos en tu club de fidelidad”. Este mensaje no se siente como publicidad invasiva, se siente como una oferta útil –casi un consejo de un buen vendedor que te conoce–. Aquí, el retail media ha logrado lo que tradicionalmente parecía un oxímoron: una publicidad que agrega valor inmediato al consumidor.

La integración con los programas de lealtad es importante en este logro. Los programas  modernos (tarjetas de puntos, membership, cupones personalizados en la app) proporcionan dos cosas: datos unificados del cliente (historial de compras, preferencias, frecuencia) y canales de comunicación consentidos (emails, notificaciones, la misma app). 

El retail media aprovecha esto de doble manera. Primero, utiliza los datos de lealtad para hipersegmentar y gatillar campañas en el momento exacto: por ejemplo, una oferta de pañales justo cuando el algoritmo detecta que la frecuencia de compra de pañales del cliente indica que se le están acabando. Segundo, permite que las marcas financien recompensas dentro del programa de lealtad a cambio de visibilidad. En la práctica, muchas promociones de retail media hoy son brand-funded: la marca costea el descuento o los puntos extra, el retailer lo comunica a través de su plataforma al segmento adecuado, y el consumidor recibe el beneficio y efectúa la compra. Todos ganan: el shopper feliz por el ahorro, la marca consigue la venta (y datos de quién aprovechó la promo), y el retailer cobra a la marca por el espacio publicitario y, de paso, fideliza aún más al cliente al darle una oferta relevante.

Un dato ilustrativo: el 74% de los compradores afirma que descubre nuevos productos a través de promociones o cupones, muy por encima del 36% que lo hace mediante anuncios en Redes Sociales (82). Esto nos dice que la combinación de retail media + incentivos es muchísimo más efectiva para detonar compras que la publicidad tradicional sin contexto. 

La publicidad deja de ser sólo comunicación para convertirse también en promoción y servicio. Personalmente, he caído en la tentación más de una vez: he comprado ese helado de marca nueva en Carrefour porque la app me mostró un 2×1 sólo para socios del club, o he probado un limpiador ecológico en Mercado Libre porque me ofrecieron envío gratis + puntos si lo añadía al carrito. Estas iniciativas no serían posibles sin la coordinación entre las áreas de retail media y las de loyalty dentro del minorista.

Cabe destacar que esta sinergia también retroalimenta la propuesta de valor del programa de lealtad en sí. Tradicionalmente, los puntos o recompensas de un programa representaban un costo para el retailer (un porcentaje de cada venta que “devuelve” al cliente en beneficios). Pero con retail media, muchas recompensas pueden ser pagadas por las marcas. Por ejemplo, en un programa de farmacia, un laboratorio puede financiar que, durante cierto mes, los socios sumen triple puntos en la compra de sus vitaminas. 

El cliente percibe un gran valor extra por ser fiel (puntos triplicados), el retailer no asume ese costo (lo cubre la marca) pero sí disfruta del aumento en ventas y en engagement del cliente, y la marca obtiene visibilidad destacada más ventas de su producto. De hecho, algunos retailers señalan que la existencia de retail media les permite enriquecer su programa de lealtad sin erosionar márgenes, y hacerlo más atractivo que nunca. 

El resultado es un círculo virtuoso: 

Círculo virtuoso del loyalty y el retail media: mejores recompensas atraen más clientes, generan más datos y audiencia, e impulsan mayor inversión de marcas y nuevos ingresos que vuelven a potenciar las recompensas. Fuente: eContentLAB.

Por supuesto, el consumidor final es el centro de esta estrategia, y nunca debemos perder de vista su experiencia. Un retail media bien ejecutado no bombardea al cliente con anuncios irrelevantes sino que enriquece su recorrido

¿Qué significa esto en la práctica? Personalización, conveniencia y ahorro. Si el cliente siente que la comunicación que recibe “le habla directamente a él/ella”, con ofertas que realmente le interesan, esa publicidad deja de ser molestia para convertirse en parte del servicio. 

En un entorno tan competitivo, lograr esa percepción es fundamental para no espantar al público con publicidades intrusivas. Aquí, la ética y la relevancia van de la mano: usar los datos de forma responsable para ayudar al cliente en su compra, no para agobiarlo. Yo suelo decir que “el mejor anuncio es aquel que el cliente hubiera buscado por sí mismo si supiera que existía la oferta”. Cuando atinamos a eso, ganamos un cliente más leal.

Un ejemplo que me gusta compartir es el de Sephora, la cadena de cosméticos. Su programa Beauty Insider está totalmente integrado con su retail media: muchas promociones de marcas (regalos por compras, descuentos) sólo se muestran a miembros del programa al iniciar sesión, para asegurar que el cliente fiel tenga acceso privilegiado a beneficios que otros no ven. Estas ofertas son financiadas por las marcas de belleza que quieren conquistar a ese público segmentado. El cliente se siente especial (“sólo por ser miembro tengo este regalo”), las marcas consiguen llegar a compradores high-intent (fans de la categoría que valoran esos regalos) y Sephora tanto monetiza a las marcas como retiene a sus socias. De nuevo, todos ganan. Este tipo de estrategias demuestra que lealtad y retail media son mejores juntas: la lealtad aporta datos y canal, el retail media aporta ingresos y contenido atractivo, y el cliente percibe más valor y reconocimiento.

Finalmente, me gustaría subrayar cómo el retail media puede aportar valor social y contextual al consumidor. Pienso en los esfuerzos de algunas cadenas por incluir mensajes útiles junto con publicidad. Por ejemplo, Magalu en Brasil (Magazine Luiza) integró en su app contenidos educativos y recomendaciones personalizadas de productos financieros para sus clientes, patrocinados por los propios bancos. Al cliente le aportan educación financiera (valor), mientras las marcas posicionan sus servicios. 

Otro caso: en supermercados, algunas plataformas promueven recetas de cocina saludables donde los ingredientes se pueden comprar con un clic; muchas veces esas recetas son parte de campañas de marcas alimenticias. El cliente obtiene inspiración y consejos, y si decide comprar, ya tiene la lista armada con un descuento especial por la marca patrocinadora. Este tipo de content marketing apoyado en retail media crea una experiencia más rica que un simple banner, y construye engagement y confianza a largo plazo.

En síntesis, la integración con programas de lealtad y el enfoque en beneficios al consumidor hacen que el retail media trascienda la publicidad pura para convertirse en una herramienta de fidelización y satisfacción del cliente. Cuando veo a un consumidor feliz porque “la app me dio justo un cupón para eso que necesitaba”, sé que estamos en el camino correcto: el retail media habrá cumplido su promesa de crear valor para todos los involucrados.

loyalty, sostenibilidad y el nuevo KPI de la madurez en retail media

La capacidad de conectar inversión con recurrencia, rentabilidad y sostenibilidad a largo plazo es uno de los desafíos del RMN. En este sentido, Jonatan Fasano me comparte una de las reflexiones más potentes:

“Un gran momento que todavía no pasó y lo tenemos que construir es el de los programas de loyalty, de lealtad y de beneficios que tienen que proveer —más allá de su objetivo B2C— una posibilidad: yo tengo un dato y conozco un usuario”.

Ese conocimiento profundo del consumidor es el eslabón que conecta el mundo offline con el digital, el beneficio con la conversión, y la segmentación con la medición. Según Fasano, un programa de loyalty sólido debería permitirle al retailer medir la contribución a la venta de cada interacción, sin importar en qué canal se activó:

“No importa si activo publicitariamente en digital o en punto de venta físico. Voy a poder medir cuál fue la contribución de eso a la venta en cualquier canal y su impacto”. 

Esto apunta directamente a la evolución de las métricas que rigen el performance del retail. Así como la tasa de conversión fue el KPI central en la etapa de digitalización, hoy se empieza a hablar de uno nuevo: el DORO (direct organic reorder), que mide el impacto on y off de todos los clientes después de la primera compra. Es entonces cuando viene la recurrencia, la rentabilidad y la sustentabilidad en el negocio.

Y, en el contexto del retail media, eso se traduce en un giro estratégico donde se pasa de demostrar que se vende a mostrar que se vende más:

“El nombre del juego es incremental. No me importa que me digas cuánto vendí; decime cuánto más vendí a partir de qué estoy invirtiendo”.

Esta lógica de incremento, de rentabilidad postinversión, de medición empírica de largo plazo es la que distingue a los ecosistemas publicitarios más avanzados del mundo —como Estados Unidos o Reino Unido—, y marca el rumbo para el desarrollo de la región.

Del modelo tradicional al modelo retail media: un nuevo paradigma

Aunque el retail media no es una novedad —“existe hace 70 años, desde que se vende la punta de góndola”, como bien resume de forma exagerada Jonatan Fasano—, la transformación radical fue la conciencia del retailer sobre el valor que tiene ese espacio como medio propio. 

“Lo que cambió es que el retail se dio cuenta de que aquí había una oportunidad mucho más grande de monetizar el activo de la influencia que tiene, publicitariamente hablando”. 

Ese giro no es solo técnico ni operacional. Implica pasar de entender el retail media como un plus del merch a concebirlo como una unidad estratégica basada en data, audiencias y capacidades publicitarias. El retail deja de “regalar” visibilidad en góndola para comenzar a diseñar productos de medios que habilitan campañas medibles, integradas y escalables. El espacio físico y digital ya no son soportes: son propiedades que, cuando son bien gestionadas, se transforman en activos generadores de ingresos y fidelización.

En México, como señala Fasano, “el volumen de audiencia que pasa todos los días por la Omnicanalidad de un retail es más grande que el de muchos medios tradicionales”. Reconocer y capitalizar esa potencia no es un cambio incremental: es una disrupción en la lógica del negocio minorista, que, de hecho, voy a unir a una disertación que escuché en 2024, cuando un líder de Walmart comentó que más de 200 millones de estadounidenses visitan cada mes las propiedades omnicanal de Walmart (digitales y físicas). Esta cifra supera el rating combinado de cadenas de televisión tradicionales, como NBC o CBS (83).

Gráfico. El alcance mensual de Walmart como medio supera el de las principales cadenas de televisión en EE. UU., lo que consolida su posición como un actor central del ecosistema publicitario omnicanal. Fuente: eContentLAB basado en datos que aporta The Economist.

Llegados a este punto, conviene hacer una comparación explícita entre el modelo tradicional de inversión publicitaria y el modelo impulsado por retail media. Como alguien que vivió la era predigital y la actualidad, puedo afirmar que la transformación ha sido profunda, aunque no exenta de desafíos. Aquí presento algunos de ellos:

Audiencia y enfoque 

En el marketing tradicional, especialmente el trade marketing, las marcas invertían gran parte de su presupuesto hacia el canal, es decir, hacia el minorista: pagar por espacio en góndola, exhibiciones especiales, folletos impresos, etc. El target de esas inversiones era lograr la preferencia del retailer para que promocione el producto. Era un esfuerzo B2B2C: primero conquistar al tendero o cadena, para luego llegar al consumidor. 

En cambio, el retail media es un juego B2C directo (con mediación del retailer): la marca impacta directamente al comprador final dentro del entorno del retailer, saltándose pasos intermedios. Podemos decir que el trade marketing influía al retailer para que este impulsara el producto, mientras el retail media influencia al shopper apoyándose en las herramientas del retailer. Es un cambio de foco fundamental: del almacenero al consumidor, del convencimiento en sala de reuniones al mensaje personalizado en la pantalla del cliente.

Asignación de presupuesto

Tradicionalmente, los presupuestos de trade marketing venían del área de ventas o trade de las empresas, separados del presupuesto de marketing masivo. Se solía asignar un porcentaje fijo de las ventas a estas promociones en canal (por ej., “X% de mi facturación va a ofertas al retail, descuentos, etc.”). Con la llegada del retail media, inicialmente las marcas fondearon estas campañas desde esos mismos presupuestos de shopper marketing, viéndolas como “la versión digital de las góndolas”. 

De hecho, el 56% de las empresas indicaba hace un par de años que su inversión en retail media salía de partidas de trade/shopper (84). Sin embargo, a medida que el retail media demostró ser un canal publicitario estratégico, las marcas comenzaron a reasignar también presupuesto de marketing de marca (branding) hacia estos medios. Hoy vemos a directores de marketing recortando parte de lo que antes destinaban a Google, Meta o TV, para invertirlo en Amazon Ads, Mercado Ads, Walmart Connect, etc. (Gallagher, 2025).

Este cambio es importante porque implica que los equipos de marketing tradicional y de shopper marketing deben colaborar más estrechamente; ya no son esfuerzos aislados sino que confluyen en una estrategia unificada, donde el retail media ocupa un rol central. Para muchas organizaciones, esto ha requerido romper silos internos y redefinir la “autoridad” sobre el presupuesto publicitario. El resultado ideal es que se gestione de forma holística, priorizando donde el ROI es mayor.

Medición y atribución

Ya lo adelanté antes: la medición en el modelo tradicional era difusa. Por ejemplo, si una marca pagaba por una cabecera de góndola y aumentaba ventas ese mes, ¿cuánto se debió a la cabecera versus otras acciones? Difícil saberlo con exactitud. Lo mismo con un comercial de TV: sabíamos el rating, alguna encuesta de recuerdo de marca, pero conectar eso con ventas reales era arduo y normalmente requería estudios posteriores costosos. 

En retail media, la promesa es medición digital exacta en tiempo real, con posibilidad de cerrar el loop con la compra física vía datos de lealtad. Un ejemplo maravilloso es lo que mencionan en Boston Consulting Group (Wiener et al., 2022): gracias a los datos unificados, una marca puede ver cómo un anuncio visto online llevó a una venta offline cuando el cliente usó su cuenta o teléfono en caja. ¡El santo grial del marketing alcanzado! 

Esto pone al retail media en otro nivel comparado con las tácticas de trade tradicionales, y también frente a muchos medios digitales abiertos donde la atribución multi-touch es compleja. Con retail media, la marca puede atribuir ventas a anuncios con precisión casi de ecommerce puro, lo cual eleva la confianza y facilita justificar la inversión ante la alta gerencia con números sólidos.

Objetivos estratégicos

Tradicionalmente, el trade marketing tenía objetivos muy tácticos y de corto plazo: lograr volumen, cumplir cuotas de ventas con el canal, liquidar stock con ofertas. Por su parte, el marketing de medios masivos apuntaba a objetivos de branding a largo plazo (construir marca, preferencia, etc.). Retail media fusiona un poco ambos mundos. Inicialmente se le veía como un 100% táctico (ventas inmediatas, fondo del embudo), pero cada vez más se está usando también para objetivos de branding y mid-funnel

Muchas retail media networks ofrecen ya formatos de video, display y hasta televisión conectada (CTV) para llegar a audiencias más amplias con mensajes de marca. En contraste, en el modelo tradicional, se contrataba un estudio de mercado para ver Brand Awareness, otro proveedor para medir lift de ventas, y se cruzaba los dedos para que toda la orquesta estuviera afinada. 

Hoy, un solo retail media network robusto puede ofrecer soluciones para cada etapa (awareness -> consideración -> compra -> recompra), y reportes de cada una. Es un cambio de paradigma en cómo se conciben las campañas.

Colaboración y roles

Quizá uno de los cambios culturales más grandes que he notado es cómo el retailer y la marca colaboran más estrechamente en este modelo. En el pasado, muchas negociaciones trade eran casi adversariales: el retailer pidiendo más presupuesto al proveedor para promociones, el proveedor regateando mejores exhibiciones, etc. Con retail media, la relación tiende a ser más de partnership: se sientan juntos a analizar datos, planear campañas que beneficien a ambos, cocrear mensajes relevantes para el cliente. Por ejemplo, en Latinoamérica he visto casos donde el retailer comparte con la marca insights de categoría (vía su plataforma de datos), para que la marca entienda mejor al shopper local y juntos definan qué mensaje publicitario usar. 

Esta cocreación genera aprendizajes mutuos y refuerza la alianza. No es casual que varias redes de retail media ofrezcan a las marcas dashboards de autoservicio donde pueden ver sus métricas y realizar sus propias optimizaciones en tiempo real. Se pasa de una relación de “te pago y tú haz la promo” a “trabajemos codo a codo en la campaña”. En el libro de la evolución digital, este capítulo de colaboración es sumamente interesante, porque difumina la frontera entre fabricante y minorista a la hora de llegar al consumidor.

Por supuesto, el modelo no está exento de desafíos. Un punto de fricción actual es la saturación: tantas marcas quieren subirse al tren del retail media que existe el riesgo de sobrecargar las plataformas con anuncios y que el consumidor termine ignorándolos (la “fatiga del anuncio irrelevante”). Mantener la calidad y relevancia de la publicidad es un reto constante que debemos gestionar con data y empatía hacia el usuario. 

Otro desafío es el reparto del rendimiento: algunas marcas se preguntan si al invertir mucho en publicidad dentro de un retailer, no estarán de algún modo “financiando” al retailer a expensas de sus propios márgenes. Es un balance delicado; en general, las marcas topan un porcentaje de ventas que están dispuestas a reinvertir en retail media, asegurándose de que la ecuación económica siga siendo favorable para ellas. Como mencioné, al menos 60-70% de la inversión en retail media hoy proviene de reasignar otras partidas, no de aumentar el gasto total (85), lo cual indica que se busca eficiencia más que expansión descontrolada del presupuesto.

Recomendaciones prácticas y aprendizajes finales

Habiendo explorado la teoría y ejemplos reales, quiero cerrar compartiendo algunas recomendaciones prácticas, a modo de takeaways, para los distintos actores interesados en retail media. Estas recomendaciones nacen tanto de la evidencia presentada como de mi propia vivencia ejecutando estrategias digitales en la región.

Público objetivoRecomendaciones y estrategias  
Retailers (minoristas)

• Desarrolla tu retail media network con visión estratégica y por etapas.

• Comienza con anuncios patrocinados en tu web o app, apoyándote en socios tecnológicos si es necesario.

• Fortalece tu programa de lealtad para obtener datos valiosos y un canal directo para retail media.

• Forma un equipo dedicado o un squad multidisciplinario que combine conocimientos de retail y Publicidad Digital.

• Usa la data para mantener relevancia, limita la frecuencia y recoge feedback del usuario.

• Pon siempre la experiencia del cliente por encima de ingresos inmediatos.

• Capacita a tus proveedores para generar mejores resultados (flywheel positivo).

Marcas (anunciantes)

• Haz del retail media un componente esencial de tu estrategia de medios, con presupuestos y equipos dedicados.

• Negocia planes anuales de retail media con retailers estratégicos para mantener presencia sostenida.

• Aprovecha al máximo los informes y datos del retailer para conocer mejor a tus consumidores.

• Optimiza fichas de producto y contenido digital para mejorar la conversión.

• Experimenta diversos formatos más allá del search: videos cortos, banners, branding en newsletters, etc.

• Establece KPIs claros y realiza revisiones constantes con enfoque de prueba y aprendizaje.

• Comparte tus objetivos con el retailer para beneficiarte de segmentaciones especiales (p.ej., clientes de competidores).

Ambos (retailers y marcas)

• Priorizar siempre la experiencia del consumidor por encima de cualquier otra métrica.

• Equilibrar la creatividad publicitaria con la aportación real de valor al consumidor.

• Innovar con formatos nativos menos invasivos como contenido patrocinado educativo o entretenido, recomendaciones inteligentes y ofertas personalizadas.

• Respetar la privacidad, ser transparentes sobre el uso de los datos y ofrecer opciones claras al consumidor sobre la comunicación recibida.

• Escuchar y actuar ágilmente sobre el feedback del consumidor a través de Redes Sociales y canales de atención para ajustar rápidamente la estrategia.

Quiero enfatizar un último aprendizaje: el retail media no sustituye totalmente a la publicidad tradicional, pero la complementa y potencia de manera formidable. Las grandes marcas siguen necesitando construir su branding en medios masivos, pero ahora pueden cerrar el ciclo llevando a esos usuarios inspirados hacia la conversión en los entornos retail. Por otro lado, retailers que antes dependían exclusivamente de los márgenes de producto ahora tienen un colchón de ingresos para innovar y mejorar su propuesta al cliente. 

En Latinoamérica, en particular, veo una oportunidad enorme: nuestra región tiene una población joven, súper conectada móvilmente, pero a la vez muy sensible a precios y promociones. Es terreno fértil para que el retail media prospere, siempre y cuando lo hagamos con un enfoque didáctico y cercano, como el que intento darle en esta colección Génesis de un futuro digital.

Como reflexión final, los invito a desmitificar la palabra “publicidad” en este contexto y reemplazarla mentalmente por “servicio adicional”. Si logramos que cada anuncio en una plataforma de retail se sienta así –un servicio, una ayuda, una recomendación valiosa–, habremos ganado la partida. La rentabilidad aumentará, sí, y la eficiencia también, pero sobre todo habremos creado un ecosistema donde la innovación gira en torno al cliente. Y esa, estimados lectores, es la mayor ventaja competitiva y creación de valor que podemos aspirar a alcanzar.

Casos de Iberoamérica y aprendizajes replicables

Iberoamérica se posiciona a la vanguardia del retail media, con gigantes regionales que ya sirven de referentes globales. Como suelo decir, los gigantes de Iberoamérica ya nos brindan material sobrante para empezar a crear nuestros propios modelos. En este capítulo, analizamos casos icónicos 一algunos ya los mencioné anteriormente一 que ejemplifican el storytelling regional: iniciativas de Mercado Libre, Walmart México, Falabella y la alianza Cornershop–Uber en Chile, de los cuales extraeremos lecciones transferibles a cualquier mercado latino.

Mercado Libre Ads

Mercado Libre cuenta con una plataforma publicitaria consolidada, Mercado Ads, que abarca todo su ecosistema (marketplace, pagos, clasificados, etc.). Un estudio anual de Kantar (Media Reactions 2024) destaca el liderazgo de Mercado Libre en retail media en la región. Por segundo año consecutivo, sus anuncios fueron calificados como los más útiles y relevantes de Latinoamérica (86), lo que ubica a Mercado Libre en el primer lugar de ad equity (percepción positiva de la publicidad). 

Además, según la misma investigación, el retail media es uno de los canales preferidos por los consumidores para recibir publicidad (sólo por detrás de los Influencers), y posiciona a Mercado Libre en el top 3 de medios online preferidos y a Mercado Pago en el top 5.

La receptividad de la audiencia hacia los distintos canales publicitarios creció notablemente entre 2012 y 2024. Según datos de Kantar, la TV pasó del 51% al 57%; el video online, del 28% al 54%; las Redes Sociales, del 42% al 56%; y los videojuegos, del 25% al 54%. Fuente: Kantar. 

Estos datos reflejan, de acuerdo con el estudio de Kantar, dos dinámicas clave de Mercado Libre Ads: por un lado, el enorme tráfico y engagement (el 83% de los latinoamericanos usa Mercado Libre tanto para comprar como para comparar precios, y el 82% considera que los anuncios en la plataforma les ayuda a descubrir nuevas marcas); por otro, la eficacia percibida por las marcas (Mercado Ads escaló al cuarto lugar entre los medios más valorados por los anunciantes). De hecho, ocho de cada diez usuarios realizan búsquedas genéricas (sin marca definida) dentro de Mercado Libre, lo que convierte a la plataforma en un canal fundamental para la etapa de descubrimiento.

En términos prácticos, Mercado Ads ofrece formatos como sponsored products, banners y publicaciones patrocinadas en todas las etapas del embudo de compra. La alta relevancia contextual y la capa de datos (historial de compras, geolocalización, segmentación por intereses) permiten obtener altos ROAS: las marcas pueden medir cada clic hasta la conversión final dentro de la plataforma. Asimismo, la unidad de Mercado Ads se posiciona como socio estratégico de las empresas: según el comunicado oficial, provee “soluciones integrales que maximizan el impacto publicitario y potencian el crecimiento del comercio digital en la región”. En definitiva, el caso Mercado Libre demuestra cómo un marketplace regional puede transformar su escala y datos propios en una red publicitaria líder, única en alcance y pertinencia local.

Walmart Connect (México)

El brazo publicitario de Walmart en México –Walmart Connect– es otro ejemplo ilustrativo. A diferencia de otros retailers puramente digitales, Walmart conecta tiendas físicas, ecommerce y datos de tarjetas de lealtad. 

En 2024, se anunció una expansión clave: la integración de un DSP programático (plataforma de demanda) impulsado por tecnología de Infillion/MediaMath (87). Según Jonatan Fasano, Head de Producto en Walmart Connect México, esta solución ayudará a enfrentar la desaparición de las cookies: “Walmart DSP proveerá una solución a grandes desafíos que enfrentarán marcas y agencias con la desactivación de cookies… [Walmart Audiences] nos da grandes volúmenes de datos de compra, para entender nuevas audiencias y potenciales compradores”.

Esto ilustra dos estrategias: primero, ofrecer alcance omnicanal, al usar inventario en sitio, fuera de sitio y hasta en displays digitales dentro de tiendas. Segundo, reforzar el uso del first-party data de Walmart (compras en Sam’s, Aurrera, etc.) para segmentar audiencias con precisión. Como destaca el comunicado, la alianza busca “escalar la monetización de datos e inventario de Walmart, dando a los anunciantes acceso a las audiencias propias de Walmart”. Los objetivos son claros: mayor performance y eficiencia en las campañas, apoyado en inteligencia artificial para optimizar resultados.

Cabe señalar que, según el informe trimestral de resultados Q1 FY26 de Walmart, el negocio de publicidad global creció un 50 % interanual, mientras que Walmart Connect, la unidad de retail media en EE. UU., se expandió un 31 % en ese trimestre (88). Este dato significativo ilustra el impacto creciente del retail media dentro del negocio publicitario de esta organización.

Para marcas que distribuyen en Walmart México, el nuevo DSP representa una oportunidad de elevar su inversión publicitaria en un ecosistema que conjuga digital y físico, usando la data de lealtad como ventaja competitiva.

Falabella Ads

En Chile, la red de retail más grande (Falabella) también ha desarrollado su propio network: Falabella Media (Fmedia). Un informe institucional del grupo Falabella describe cómo en su evento Fmedia Day 2024 participaron más de 100 marcas (Apple, Samsung, L’Oréal, etc.), para alinear estrategias con la unidad de publicidad del retailer. Cristian Latorre, gerente de Falabella Media, destaca que esta área ha tenido un “crecimiento positivo” al ofrecer “la propuesta omnicanal más potente de la industria” (89).

Los puntos clave del modelo Falabella incluyen:

  • Visibilidad y transparencia: Gracias a sofisticadas métricas, las marcas saben quién compra sus productos y cómo rinden sus inversiones dentro de toda la red de Falabella (tiendas físicas + canales digitales). Esto facilita ajustar campañas para maximizar la conversión.
  • Alcance multicanal: En 2023, el plan de medios digital de Falabella atrajo a más de 25 millones de visitantes a falabella.com, y generó un “círculo virtuoso” que permite ofrecer campañas más efectivas y con mayor conversión (Falabella, 2024). 

El ecosistema de Falabella se articula en un círculo virtuoso que integra sus principales unidades de negocio: retail, ecommerce, servicios financieros, logística de última milla y programas de fidelización Fuente: Falabella Retail. 

Además, se han desplegado soluciones innovadoras: señalización en más de 200 pantallas en tienda, mensajería en tiempo real durante el proceso de compra, y experiencias interactivas (como una campaña navideña con inteligencia artificial).

  • Creatividad y engagement: Fmedia promueve la Gamificación y experiencias de marca. En 2023, más de 50.000 personas participaron en dinámicas dentro de tiendas (p.ej., interacción con el rostro del cantante Chayanne), lo que añadió entretenimiento al proceso de compra (Falabella, 2024). Esto refuerza la lealtad y genera Contenido Viral alrededor de las campañas.
  • Alianzas estratégicas: Falabella Media trabaja con más de 240 marcas, a las cuales les ofrece “un kit de opciones que les permiten llegar a los consumidores a través de distintos espacios publicitarios”. El enfoque colaborativo entre el equipo del retailer y las agencias de las marcas asegura que las campañas estén alineadas con los objetivos del negocio.

En síntesis, Falabella Ads muestra cómo un retailer tradicional puede convertirse en plataforma publicitaria. Su caso refleja que el valor del retail media no sólo está en los ingresos adicionales sino en la calidad de la experiencia: al integrar el mensaje publicitario con la oferta de compras (p.ej., promociones en el mismo check-out) se impulsa la eficiencia de marca y se fortalece la relación cliente-marca. La transparencia en los datos y la creatividad omnicanal se traducen en campañas altamente efectivas, un modelo replicable para otros retailers con tiendas físicas relevantes.

Chile – Cornershop by Uber

El caso Cornershop (Chile) ejemplifica la convergencia entre retail y delivery. Uber adquirió esta aplicación de abarrotes “on-demand” para integrar supermercados y tiendas de conveniencia en su ecosistema (90). Aunque la publicidad en Cornershop no está tan desarrollada como en los casos anteriores, la lección es clara: toda plataforma de retail o conveniencia (incluso no tradicional) puede aprovechar la data de ubicación y de compras de sus usuarios. En Cornershop se ha visto que, por ejemplo, las marcas pueden destacar promociones específicas en la app cuando el usuario está haciendo un pedido, o recomendar productos complementarios al carrito de compra. La sinergia con Uber (que acumula datos de movilidad y pagos) crea un canal de retail media contextualizado en el momento de entrega.

Este modelo es replicable: en mercados donde las apps de delivery de compras (grocery) tienen alta penetración, los retailers pueden asociarse con ellas para extender su retail media. La clave está en conjugar la conveniencia del delivery con publicidad útil: un usuario que pide una despensa puede recibir ofertas de marcas afines basadas en sus hábitos previos. 

Aunque no hay datos públicos detallados de los resultados de Cornershop Ads, la tendencia es evidente: el “quick commerce” se convierte en un nuevo front para publicidad de marcas de consumo masivo y supermercados, aprovechando algoritmos de segmentación geográfica y de preferencia.

Lecciones locales replicables

De estos casos regionales surgen aprendizajes comunes para cualquier retailer o marca de la región:

  • Pensar omnicanal: Los casos analizados integran tiendas físicas y digitales. Las campañas cruzan canales –por ejemplo, promocionando en la app y reflejándolo en señalética en tienda– para crear una experiencia uniforme. Este enfoque unificado es esencial en Latinoamérica, donde la convivencia de lo offline y online es muy alta.
  • Maximizar los datos propios: Tanto Mercado Libre como Walmart y Falabella utilizan en profundidad sus bases de datos (compra histórica, geolocalización, lealtad). Esto les permite segmentar audiencias de forma quirúrgica. En la práctica, los datos de programas de lealtad se convierten en audiencias premium para las campañas. El insight es: quien controla la data controla la publicidad.
  • Medición y transparencia: Todos los casos destacan la importancia de medir resultados en detalle. El modelo de atribución end-to-end (seguimiento del viaje del cliente) es una constante. Esto implica reportes claros para la marca (como enfatiza Falabella Media) y modelos de atribución más allá de los clics tradicionales, con la incorporación de analíticas avanzadas e IA para evaluar cada impresión.
  • Creatividad con propósito: Más allá de mostrar anuncios estáticos, las marcas latinoamericanas buscan experiencias. Algunos ejemplos son Ulta Beauty (EE.UU.) e iniciativas de Cencosud y Walmart LATAM, que fusionan IA y creatividad. La idea es que la publicidad en retail media debe sentirse nativa: por ejemplo, contenidos originales dentro de la app, dinámicas de Gamificación (sorteos o recompensas) o narrativas ligadas a la marca del retailer. Este enfoque humaniza la publicidad y refuerza la lealtad.
  • Colaboración marca–retailer: Los operadores exitosos involucran a las marcas desde el diseño de campañas. Mercado Libre Ads y Falabella Media actúan como aliados estratégicos, no meros proveedores de espacio. Coordinan en equipo objetivos de visibilidad, demografía y promociones. Esa cocreación asegura que la propuesta de valor sea única y adaptada al mercado local.
  • Anticiparse a la tecnología: Latam avanza rápido en IA y búsqueda conversacional. Por ejemplo, destaco cómo los “agentes de compra” basados en IA (como las funciones de Google) están cambiando el tablero de juego. En este contexto, las RMN deben prepararse para integrar tecnologías emergentes (búsqueda por voz, recomendaciones predictivas, etc.) y verlas como oportunidad: un canal propio con datos en tiempo real será cada vez más valioso frente a entornos de IA.
  • Adaptar la oferta publicitaria: Finalmente, las lecciones apuntan a ofrecer un mix de productos publicitarios. Los casos muestran formatos diversos: búsquedas patrocinadas, banners en página principal, notificaciones en apps, contenidos en Redes Sociales del retailer, stands digitales en punto de venta, etc. La flexibilidad en formatos (desde CPC hasta deals reservados) permite a cada marca encontrar la mejor manera de llegar a su público objetivo, dentro del ecosistema del retailer.

En suma, los ejemplos iberoamericanos enfatizan que el éxito en retail media proviene de convertir la data en valor real, apostar por la inteligencia colaborativa y ofrecer al consumidor experiencias útiles en cada punto de contacto. Las redes de retail media en la región son aún jóvenes, pero la combinación de grandes audiencias con innovación tecnológica promete replicar modelos globales adaptados al mercado latino. 

Al final, la publicidad se transformará en un juego conversacional y ético, donde la atención se gana con experiencias, más que con interrupciones. Mantener esta visión local/global será la clave para escalar y sostener la rentabilidad de las marcas y retailers en Latinoamérica.

 

Regulación, privacidad y estándares en retail media

La evolución de las retail media networks vino acompañada de un creciente escrutinio regulatorio y de debates intensos sobre privacidad y estándares. Desde mi perspectiva, habiendo participado en esta Transformación Digital, he visto cómo la industria pasó de un “lejano oeste” de los datos a un entorno más regulado y consciente. 

En este capítulo de este Momentum, relato en primera persona cómo hemos vivido estos cambios en el mundo del retail media. El camino no ha sido fácil: integrar la visión de legisladores, tecnólogos, anunciantes y retailers ha requerido diálogo constante, aprendizajes y, sobre todo, adaptabilidad. Exploraremos los aspectos clave: las regulaciones globales de privacidad, las herramientas tecnológicas para el cumplimiento, los marcos de estandarización, los riesgos de reputación y compliance, los debates entre estandarización vs. diferenciación, los casos y aprendizajes de Iberoamérica, y, finalmente, una visión de futuro desde mi experiencia.

Regulaciones globales de privacidad que impactan en retail media

A mediados de la década de 2010, muchos en la industria aún subestimaban cuánto cambiarían las reglas del juego las nuevas leyes de privacidad. La aprobación del Reglamento General de Protección de Datos en la Unión Europea (GDPR, por sus siglas en inglés) en 2016 (vigente desde 2018) fue un punto de inflexión (91). La GDPR no sólo estableció fuertes obligaciones en la UE sino que impuso estándares globales, ya que aplica a cualquier organización en el mundo que procese datos de personas europeas (92). Recuerdo debates con colegas sobre cómo algo ocurrido en Bruselas nos obligaba, en América Latina, a revisar nuestras prácticas de datos de inmediato. Y efectivamente, la GDPR inspiró una ola de regulaciones similares en distintas regiones.

En Estados Unidos, si bien no existe aún una ley federal de privacidad de datos, varios estados promulgaron sus propias normas. California fue pionera con la CCPA (California Consumer Privacy Act) de 2018 (vigente desde 2020), que otorgó a los consumidores derechos sobre sus datos (93). Esta ley fue reforzada por la CPRA (California Privacy Rights Act), efectiva desde 2023, que amplió las protecciones (por ejemplo, estableciendo categorías de datos sensibles, derechos de corrección y la creación de una agencia específica de privacidad en California) (94)

Un caso ilustrativo de aplicación de estas normas fue el de Sephora: en 2022, la Fiscalía de California multó con USD 1,2 millones a esta cadena por no respetar el derecho de los usuarios a excluirse de la venta de sus datos. En la práctica, Sephora permitía que terceros (cookies de seguimiento y pixels) recolectaran información de navegación para publicidad dirigida, sin informar correctamente ni honrar las preferencias de opt-out del consumidor (95). Este caso envió un mensaje claro a todo el retail: incluso en ausencia de ley federal, las autoridades estatales harían valer los nuevos derechos de los ciudadanos digitales.

Mientras tanto, otros países avanzaban sus propias agendas. Brasil aprobó la Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) (96), en vigor desde septiembre de 2020, que se asemeja mucho a la GDPR en principios (bases legales para tratamiento de datos, derechos de titulares, etc.). Al igual que en Europa, Brasil creó una autoridad de datos (ANPD) y, aunque al inicio hubo pedagogía, ya comenzaron las sanciones: en 2023 se aplicaron las primeras multas por violaciones a la LGPD, lo que inauguró la etapa de enforcement efectivo. Recuerdo discutir con colegas en Brasil cómo nos preparamos internamente en nuestras empresas para la LGPD: capacitación masiva de equipos, designación de encarregados de dados (DPOs), y revisión de políticas de consentimiento. 

También otros países de Iberoamérica actualizaron sus marcos: Chile aprobó en 2024 una nueva Ley de Protección de Datos Personales (97), después de siete años de debate legislativo. Aunque dio 24 meses de adaptación, quedó claro que las empresas –incluidos retailers– debían moverse rápido para cumplir con las nuevas exigencias (98)

Argentina, precursora con su ley de 2000 (99), trabaja en una reforma para alinearse con estándares internacionales (un proyecto de ley actualizado fue enviado al Congreso); y en mercados como Colombia, México o Perú, se observa una tendencia a reforzar las autoridades de datos y las sanciones por mal manejo de información personal.

En la Unión Europea, además de la GDPR, emergieron otras regulaciones que rozan al retail media. Por ejemplo, la Ley de Servicios Digitales (DSA) (100) impone transparencia en la publicidad en Plataformas Digitales (obligando a revelar por qué se muestra cierta publicidad dirigida, quién pagó por ella, etc.), lo cual afecta cómo las redes de retail muestran anuncios personalizados. Asimismo, se discute la Ley de Inteligencia Artificial de la UE (101), que podría clasificar ciertos sistemas de recomendación o segmentación publicitaria basados en IA con niveles de riesgo, y requerir evaluaciones de impacto y explicabilidad en los casos de profiling masivo. Estas iniciativas buscan proteger al consumidor digital, ya sea frente a abusos de datos personales o frente a decisiones algorítmicas opacas.

Todas estas regulaciones globales ejercen una influencia directa en el entorno retail media, porque esta actividad se basa en el manejo de datos de comportamiento de consumidores (datos de compra, navegación, fidelidad, etc.). Un efecto inmediato que vivenciamos fue la necesidad de replantear la recolección de datos en nuestros sitios y apps: los tradicionales trackers y cookies de terceros empezaron a desaparecer o a requerir consentimiento explícito. 

La famosa “pérdida de la señal” –es decir, la dificultad para rastrear usuarios a través de canales debido a bloqueos de cookies o restricciones legales– se convirtió en un tema diario para los equipos de marketing. En conversaciones con mis equipos, noté al inicio cierta resistencia: “¿Cómo haremos Retargeting si el usuario no acepta las cookies?”, preguntaban algunos. La respuesta implicó reinventar estrategias: enfocarnos en datos de primera parte (los que el retailer recopila directamente con el consentimiento adecuado), usar modelados agregados y fomentar registros voluntarios de clientes (loyalty programs robustos) para obtener información de valor.

Un punto importante aquí es que la privacidad pasó de ser un asunto de cumplimiento legal a ser un tema de confianza del cliente. Diversos estudios recientes muestran que la mayoría de los consumidores valora su privacidad y está dispuesta a tomar medidas al respecto. Por ejemplo, los resultados de una encuesta global de Cisco en 2024 confirman que más del 75% de las personas afirma que no comprará en una empresa en la que no confía en el manejo de sus datos (102).

De poco sirve tener la mejor segmentación si nuestros clientes sienten que invadimos su privacidad; perder su confianza sería un golpe al negocio y a la marca. Esto no es teoría: en la práctica, he visto cómo incidentes de datos o publicidades mal dirigidas generan reclamos en Redes Sociales y pueden erosionar la reputación construida durante años. La presión por cumplir con las normas ya no viene sólo de los reguladores; viene de nuestros propios usuarios, que exigen transparencia y control.

Además, el panorama legal sigue evolucionando. En Estados Unidos, el debate continúa en el Congreso: se propuso el American Data Privacy and Protection Act (ADPPA) (103), que, de aprobarse, crearía un marco federal unificado de privacidad (y aliviaría la actual fragmentación de 5 leyes estatales principales y más de 10 estatales adicionales). Aunque el ADPPA aún no se convierte en ley, su discusión bipartidista en 2022-2023 mostró un consenso en que se necesita una regulación nacional de alto estándar. 

Como profesional, estoy atento a esos movimientos, sabiendo que una ley federal en EE.UU. podría simplificar algunas operaciones pero también endurecer requisitos (por ejemplo, prohibiendo ciertas formas de segmentación consideradas intrusivas, o dando a los consumidores derechos de acción privada). 

En Europa, la GDPR está en proceso de refresh: en 2025, la Comisión Europea evaluará sus primeros 7 años de aplicación y posiblemente propondrá ajustes para mejorar la cooperación entre autoridades (ya se anunció un acuerdo provisional en junio 2025 para agilizar casos transfronterizos)(104). Y en paralelo, surgen regulaciones complementarias, como la Regulación ePrivacy (aún en discusión), centrada específicamente en cookies y comunicaciones electrónicas, que impactará directamente la forma en que obtenemos consentimientos para publicidad en web y apps (107).

En resumen, el contexto regulatorio global ha obligado al retail media a madurar rápidamente. Pasamos de una era en la que casi cualquier dato estaba disponible para targetear, a una donde su uso debe ser justificado, transparente y consentido. Lejos de ver esto como un freno, en el sector comenzamos a entender que respetar la privacidad es fundamental para la sostenibilidad del modelo: a largo plazo, sólo marcas y retailers que logren una relación de confianza con sus usuarios podrán seguir obteniendo datos valiosos. 

La privacidad no es únicamente “cumplir la ley para evitar multas”, sino un pilar de la propuesta de valor digital. Y como veremos a continuación, esta nueva realidad impulsó también el desarrollo de herramientas tecnológicas y estándares de la industria para cumplir con dichas expectativas.

Herramientas tecnológicas para cumplimiento de privacidad: PETs, clean rooms y más

Adaptarse a regulaciones estrictas ha requerido no sólo cambios de políticas sino innovación tecnológica. Durante estos años, he colaborado con equipos de tecnología y proveedores para implementar soluciones que nos permitan hacer marketing y medición “privacy-first”; es decir, priorizando la protección de datos. Aquí destacan las llamadas privacy enhancing technologies (PETs), un conjunto de tecnologías diseñadas precisamente para permitir el uso y análisis de datos personales, y minimizar la exposición de la identidad individual.

Una de las PETs más conocidas es la diferential privacy. En reuniones técnicas, recuerdo haber visto demostraciones de cómo añadiendo ruido estadístico a los conjuntos de datos, es posible obtener insights agregados (por ejemplo, el número de compradores en cierta categoría por franja de edad), sin revelar información exacta de cada persona. 

Grandes actores como Apple adoptaron differential privacy en sus análisis de uso, y en retail media estamos explorando su potencial para, por ejemplo, compartir datos de segmentación con anunciantes de forma agregada. IAB Tech Lab incluso publicó una guía sobre differential privacy en 2023 para educar a la industria (106), señal de que es una tecnología que gana tracción.

Otra familia de PETs vital son las técnicas criptográficas avanzadas. Aquí entran conceptos como la criptografía de clave dividida y los algoritmos de coincidencia de datos privados. Un ejemplo concreto que aplicamos es el uso de hashes y funciones de comparación encriptada para hacer matching de audiencias entre un retailer y un anunciante, sin intercambiar datos en claro. Imaginemos que un anunciante quiere llegar con publicidad a clientes de nuestra tienda que compraron cierto producto; tradicionalmente, se compartiría una lista de emails o IDs de clientes con la agencia. 

Hoy, en cambio, podemos usar private set intersection (PSI): ambos lados encriptan sus listas de identificadores y usan un protocolo criptográfico que encuentra las intersecciones (los IDs comunes), sin que ninguna parte vea los datos crudos de la otra. De hecho, en 2024, el IAB Tech Lab introdujo un estándar llamado PAIR (publisher advertiser identity reconciliation), que justamente define un protocolo para match seguro de datos de primera mano entre anunciantes y publishers (incluidos retailers), dentro de entornos controlados (107). PAIR reemplazó intentos anteriores como open private join & activation, y emplea criptografía moderna para garantizar que la unión de datos respete la privacidad. Esta clase de soluciones nos ha dado más confianza para colaborar con marcas: podemos demostrarles (e incluso auditar conjuntamente) que no estamos revelando información individual sin autorización, sino sólo permitiendo acciones sobre segmentos anonimizados.

Muy ligados a lo anterior están los data clean rooms (salas limpias de datos). Confieso que hace pocos años esto sonaba futurista, pero hoy se han vuelto una pieza central en retail media para trabajar con datos de clientes de forma segura. Un clean room de datos es básicamente un entorno seguro (típicamente en la nube), donde un retailer y un anunciante (o su agencia) pueden combinar datos bajo reglas estrictas: por ejemplo, sólo permitiendo consultas agregadas, ocultando identificadores personales y prohibiendo exportar datos fila a fila. 

En mi experiencia, hemos comenzado a usar clean rooms para medir el impacto de campañas: subimos los datos de impresiones de anuncios de la marca, los combinamos con nuestros datos de ventas de clientes, y obtenemos métricas de atribución (como cuántas ventas ocurrieron tras ver anuncios), sin que la marca se lleve datos sensibles de nuestros clientes

Tecnológicamente, algunos clean rooms incorporan PETs como las mencionadas (hash de IDs, algoritmos de privacidad diferencial en resultados agregados, entornos de ejecución confiables). Por ejemplo, protocolos de atribución con PETs permiten que midamos conversiones sin compartir identificadores exactos; el IAB Tech Lab lanzó en 2025 un nuevo protocolo denominado ADMaP (attribution data matching protocol), que usa PSI y entornos de ejecución confiables para medir conversiones de campañas publicitarias de manera segura. Nosotros mismos hemos evaluado soluciones de nube (como las de AWS clean rooms, Google Ads Data Hub, etc.), que prometen justamente eso: “une tus datos con los nuestros, pero de forma controlada y sin exponer individuos”.

Sin embargo, también aprendimos que un data clean room no es automáticamente una varita mágica de privacidad. La propia Comisión Federal de Comercio (FTC) de EE.UU. emitió un informe en 2024 en el qu advirtió que los clean rooms mal configurados pueden ser tan arriesgados como métodos tradicionales (110). Es decir, si las reglas de anonimización no se aplican bien, o si se permite extraer datos demasiado granulares, un clean room podría facilitar, en el peor caso, la venta encubierta de datos personales bajo la apariencia de análisis legítimo. 

Afortunadamente, la industria ha ido definiendo mejores prácticas; por ejemplo, se recomienda que haya revisiones independientes de la seguridad de los clean rooms, y que las empresas no los vean como un “truco” para saltarse la ley, porque las obligaciones legales (como no compartir datos sin consentimiento) siguen aplicando sin importar la herramienta usada. Es preciso, en este aspecto, concientizar a los equipos para que sepan que un clean room es una herramienta para cooperar con datos de forma responsable, no un escondite.

Otra pieza tecnológica clave para el cumplimiento en retail media es la gestión de consentimientos granulada. Actualmente, al ingresar a canales digitales de un retailer o medio, los usuarios se encuentran típicamente con un banner o centro de preferencias de privacidad, que permite configurar el uso de sus datos. Detrás de esa interfaz, se implementan plataformas de gestión de consentimiento (CMPs, por sus siglas en inglés) que registran de manera detallada las elecciones del usuario: qué tipos de cookies acepta, si consiente en publicidad personalizada o sólo básica, y con qué finalidades.

En Europa, esto se ha estandarizado mediante el Marco de Transparencia y Consentimiento (TCF) impulsado por IAB (111). Este estándar técnico permite codificar el consentimiento del usuario en una cadena (string) que las plataformas de tecnología publicitaria (adtech) pueden leer para determinar si pueden mostrar un anuncio personalizado o deben limitarse a opciones contextuales. La adopción del TCF se ha vuelto una práctica común para operar dentro del ecosistema europeo de Publicidad Digital cumpliendo con el RGPD, y cada vez más redes de retail media lo integran como base para sus flujos de datos.

Este nivel de granularidad –consentimiento por finalidad (como analytics, publicidad, Personalización) y por proveedor o socio tecnológico– ha elevado la complejidad operativa, pero también el estándar de transparencia. Lo que antes podía resolverse con una simple casilla de “Acepto los términos y condiciones”, hoy se traduce en múltiples opciones específicas: “¿Aceptás cookies de segmentación?”, “¿Querés compartir tus datos de navegación o de compra para recibir recomendaciones?”. Aunque esta fragmentación reduce, en muchos casos, la cantidad de datos recolectados (ya que los usuarios tienden a elegir lo mínimo necesario), también mejora la calidad de los datos obtenidos y refuerza su legitimidad.

Incluso en mercados donde no existe un marco legal tan estricto como el europeo –como en varias regiones de América Latina–, muchas empresas han optado por implementar interfaces de privacidad inspiradas en modelos como el TCF. Esta estrategia preventiva permite reducir riesgos regulatorios a futuro y, al mismo tiempo, mejora la percepción de marca ante usuarios cada vez más atentos a la protección de su información personal. La gestión ética y transparente del consentimiento ya no es sólo una obligación legal: se consolida como un diferencial competitivo en la era del retail media impulsado por datos.

Por último, vale destacar el avance de tecnologías emergentes aplicadas a la privacidad de los datos en entornos de retail media. Una de las prácticas más relevantes es la implementación de mecanismos robustos de anonimización y seudonimización. Esto implica, por ejemplo, utilizar identificadores irreversibles (como hashes combinados con sal robusta) para almacenar datos de clientes, con lo que minimiza el riesgo en caso de una posible brecha. También se ha consolidado la práctica de almacenar información sensible en entornos cifrados, y se ha abandonado definitivamente el uso de bases de datos en texto claro o con acceso abierto.

En el ámbito de la inteligencia artificial, gana terreno la aplicación del enfoque privacy by design desde el entrenamiento mismo de los algoritmos. Un ejemplo paradigmático es el aprendizaje federado (federated learning), en el cual los modelos de recomendación se entrenan localmente en los dispositivos de los usuarios. Esto evita que los datos personales crudos salgan del entorno del usuario, de manera que se envíen únicamente parámetros agregados para preservar la privacidad sin sacrificar Personalización.

La integración de estas tecnologías requiere una colaboración multidisciplinaria. No se trata de una responsabilidad exclusiva de los equipos legales o de compliance: involucra también a ingenieros, científicos de datos y áreas de negocio, todos alineados en la comprensión de los nuevos equilibrios entre utilidad y respeto por la privacidad. Este cambio cultural ha llevado a comprender que muchas veces el acceso a menos datos no es una limitación sino una oportunidad para innovar con mejores prácticas y generar confianza.

En ese sentido, se está consolidando una visión donde la privacidad deja de ser un obstáculo y comienza a funcionar como un verdadero impulsor de valor. Herramientas como los data clean rooms, la segmentación basada en datos propios o las propuestas de valor enfocadas en la confianza del consumidor (“comprá con tranquilidad, tus datos están protegidos”) ejemplifican este cambio de paradigma. Lejos de frenar el crecimiento del retail media, las tecnologías de mejora de privacidad (privacy enhancing technologies) están ayudando a redefinir sus fundamentos, haciendo que la seguridad y la ética en el tratamiento de datos pasen a formar parte estructural del modelo.

Marcos de estandarización: IAB, MRC, WFA, ANA – viewability, tráfico inválido y medición de ciclo cerrado

A medida que el retail media se convirtió en un canal masivo de inversión, surgió una pregunta inevitable en cada reunión con anunciantes: “¿Cómo medimos el éxito? ¿Bajo qué estándares?”. En los primeros años, cada retail media network ofrecía sus propios informes y métricas, a veces difíciles de comparar con otros medios o con otras redes. Esta falta de uniformidad generaba tensiones con las agencias y marcas: unos reportaban clics de una forma, otros medían impresiones con criterios distintos, y cada retailer se vanagloriaba de métricas propias (como el famoso “ROAS” – retorno sobre gasto publicitario – que sin una definición estándar, podía inflarse con metodologías a medida). La industria pronto reconoció que necesitábamos estandarización, tanto para dar confianza a los anunciantes como para legitimar el valor del retail media frente a medios tradicionales.

Aquí es donde entraron a tallar las organizaciones de referencia. IAB (Interactive Advertising Bureau), a través de su Tech Lab, y la MRC (Media Rating Council) tomaron la iniciativa para crear guías específicas. A inicios de 2024 vimos los frutos: el IAB Tech Lab y MRC lanzaron conjuntamente las “Retail Media Measurement Guidelines” (112), unas pautas de medición adaptadas a retail media. 

La estandarización de métricas y criterios de calidad se ha convertido en una condición esencial para el crecimiento sostenido del retail media. Desde distintos organismos internacionales, se han impulsado lineamientos que buscan profesionalizar la forma en que se mide, reporta y audita el rendimiento de las campañas en este entorno.  

Uno de los puntos más críticos abordados es la viewability. Mientras que en el Ecosistema Digital general existe una definición clara sobre qué constituye una impresión vista —por ejemplo, al menos el 50% del anuncio visible por un segundo—, en retail media (113), muchas redes aún contabilizaban impresiones servidas, aunque el usuario no hubiese llegado a ver el contenido. Los nuevos estándares promueven el uso de tecnologías como SDKs de medición o etiquetas de visibilidad que permitan verificar si el anuncio fue efectivamente visualizado. Esto implica integrar soluciones de terceros como IAS o DoubleVerify, lo que históricamente generaba resistencia en algunos entornos de retail. Sin embargo, disponer de métricas fiables y comparables con benchmarks del sector se vuelve clave para fortalecer la credibilidad ante anunciantes.

La lucha contra el tráfico inválido (invalid traffic o IVT) también se posiciona como prioridad. Bots, clics fraudulentos y automatismos maliciosos representan un riesgo creciente a medida que el retail media capta mayor presupuesto publicitario. Las normas de IAB/MRC recomiendan prácticas concretas: suscripción a listas de bots reconocidos, monitoreo de patrones sospechosos y auditorías independientes. 

Según datos de la Association of National Advertisers (ANA), más de la mitad de los anunciantes en Estados Unidos manifiesta preocupación por la falta de métricas confiables en retail media. La garantía de un inventario “libre de fraude verificado” se convierte así en un argumento competitivo.

Otro elemento central es la medición de ciclo cerrado (closed-loop measurement). La posibilidad de vincular directamente la exposición publicitaria con la venta —ya sea en ecommerce o en tienda física— constituye una de las mayores ventajas diferenciales de este canal. Sin embargo, la ausencia de metodologías estandarizadas entre plataformas dificultaba la comparación. Las guías actuales proponen unificar el cálculo de atribuciones mediante ventanas estándar (como el uso de 14 días para la mayoría de las categorías) y fomentar el uso de métricas incrementales como el iROAS (retorno incremental sobre la inversión), que exige pruebas controladas y modelos más sofisticados de análisis.

Dentro de este marco, IAB Europe presentó en 2024 un set de métricas clasificadas en tres áreas: métricas de medios (como viewability e IVT), métricas de atribución (ventanas y fórmulas de ROAS) e insights propios del retail media (como “new to brand”). Esta última categoría permite identificar qué proporción de compradores generados por la campaña no habían interactuado previamente con la marca, una métrica especialmente valorada en la industria. Se destaca la importancia de que incluso estas métricas diferenciales estén acompañadas de definiciones públicas, auditables y, en lo posible, homologadas.

Además de IAB Europe y MRC, otros organismos han contribuido a este proceso de alineamiento. La WFA (World Federation of Advertisers) conformó un task force global para promover buenas prácticas y enfrentar la fragmentación de estándares. En Reino Unido, la ISBA desarrolló un marco específico —el Responsible Retail Media Framework—, que identifica áreas críticas como visibilidad de datos, definición de impresiones y gobernanza de mediciones (114). En Estados Unidos, la ANA trabaja junto a MRC para desarrollar certificaciones de redes que garanticen el cumplimiento de estándares. En su informe “Retail media networks: Optimism tempered with caution”, se señala que el 55% de los marketers considera la falta de estandarización uno de los principales desafíos del canal (Association of National Advertisers, 2024).

El ámbito de la brand safety y la brand suitability también ha ganado relevancia. Aunque los entornos retail suelen ser más controlados que los medios abiertos, los nuevos lineamientos buscan prevenir la aparición de creatividades maliciosas, de baja calidad o de productos no autorizados. TAG (Trustworthy Accountability Group) (115), GARM (Global Alliance for Responsible Media) (116) y la Media Rating Council (117) han comenzado a extender sus recomendaciones al inventario de retail media, sumando protocolos de control de calidad y certificación de entornos seguros.

En cuanto a la medición omnicanal, la expansión del retail media hacia pantallas en góndolas, anuncios en tickets o radio in-store ha traído consigo el desafío de homologar definiciones. Las últimas guías de IAB e IAB Europe sugieren equiparar las impresiones en pantalla física a las del Ecosistema Digital, utilizando estándares como los del digital out-of-home (DOOH), y proponen que las ventas offline también sean integradas a los reportes de atribución bajo una misma metodología. El objetivo es consolidar una medición unificada que permita comprender el impacto total de la campaña sobre el comportamiento del consumidor, sin importar el canal.

El retail media está transitando un momento bisagra. La falta de estándares ya no es excusa: existen guías, métricas y organismos dispuestos a acompañar este proceso. Alinear definiciones y aceptar auditorías externas ya no es opcional sino una condición para consolidar la confianza en este canal. Y ese paso, aunque exigente, es el que marcará la diferencia entre una red más grande y una red relevante.

Riesgos de reputación y compliance: malas prácticas, sanciones y aprendizajes

Quiero ahora cambiar el foco a los riesgos y casos que han marcado la agenda, porque no todos han sido buenas intenciones. En el camino, ha habido tropiezos y escándalos que nos dejaron lecciones importantes sobre qué no hacer en retail media respecto a privacidad y cumplimiento.

Uno de los riesgos más evidentes es el de las sanciones regulatorias. Ya mencioné ejemplos como el caso Sephora bajo la CCPA o las multas en Europa (118)

Resumen de las sanciones impuestas a Sephora bajo la CCPA
Fuente: Forrester, 2022.
ÍtemDescripción
Organismo sancionadorOficina del Fiscal General de California (OAG)
Motivo de la sanción
  1. No informar a consumidores que vendían información personal. 
  2. No respetar la señal de Global Privacy Control para optar por no venta.
Multa impuestaUS $1,200,000 como parte de un acuerdo. Sephora no admitió culpa pero se obligó a pagar dicha cantidad. 
Obligaciones adicionales
  • Modificar su política de privacidad y prácticas de venta de datos.
  • Implementar mecanismos efectivos de opt‑out.
  • Revisar acuerdos con proveedores.
  • Informar avances al fiscal general.
Precedentes importantes
  1. Primera sanción bajo CCPA sin relación con brecha de seguridad.
  2. Redefinición amplia de “venta” como intercambio de datos por valor.
  3. Abre puertas a más sanciones similares.
Impacto en el sector
  • Establece un precedente para acciones regulatorias contra incumplimientos de privacidad sin brechas.
  • Anticipa cambios con la CPRA a partir de 2023.

Estas situaciones enviaron ondas de choque por toda la industria minorista. Cuando en 2023 la CNIL  (Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés) multó a Criteo –una empresa de adtech muy ligada a retail– con 40 millones de euros por violaciones al GDPR en su modelo de Retargeting (119), muchos retailers que usaban soluciones similares se apresuraron a reevaluar sus prácticas de consentimiento. Criteo fue sancionada por no obtener consentimiento válido para perfilar usuarios y hacer publicidad comportamental, según se detalló, lo cual fue un wake-up call: el Retargeting sin permiso expreso es ilegal en la UE. Recuerdo que tras esa noticia, en reuniones internas se planteó: “¿Podríamos nosotros estar en falta en algo parecido?”. Revisamos nuestras integraciones con terceros, nuestras políticas de opt-out, y reforzamos la documentación del consentimiento. La moraleja fue que no basta confiar en que el proveedor tenga todo resuelto; el retailer, como responsable de los datos, también debe asegurarse de que las tecnologías publicitarias que emplea cumplan las normas.

También han aflorado auditorías y reportes que señalan malas prácticas más sutiles. Por ejemplo, a finales de 2022 trascendió que algunas grandes cadenas minoristas en Estados Unidos estaban compartiendo datos de compras en tiendas con redes publicitarias sin informar claramente a los clientes, bajo la excusa de “mejora de la experiencia”. 

Esto roza la venta de datos encubierta y ha sido objeto de demandas colectivas e investigaciones estatales. Aquellas empresas sufrieron daño reputacional al ser expuestas en la prensa por “monetizar los datos de sus compradores sin su conocimiento”. En la era de las Redes Sociales, estos casos se amplifican rápidamente: vi trending topics criticando a retailers por ser demasiado intrusivos. Para mí, como líder en este espacio, es un recordatorio constante de que cada acción de monetización de datos debe pasar el filtro de la ética y la transparencia. Un ingreso publicitario rápido jamás justifica perder la confianza de nuestra clientela.

El tema de Ciberseguridad y brechas de datos también conecta con la reputación. Imaginemos una retail media network que acumula montañas de datos de navegación, historiales de compra, segmentaciones… si llegara a ocurrir una filtración de esos datos, el escándalo sería mayúsculo. Las autoridades de datos no dudarían en imponer multas, y los clientes podrían irse en masa. 

Existe otro riesgo menos tangible pero real: el riesgo de uso indebido de los datos internamente. Con esto me refiero a tentaciones de negocio que pueden cruzar líneas éticas o legales. Por ejemplo, tomar datos de ticket de farmacia (que pueden revelar información de salud) para segmentar anuncios de seguros médicos sin consentimiento explícito del cliente en ese contexto. O usar datos de localización de las apps del retail para dirigir publicidad geolocalizada invasiva. 

Estas situaciones bordean violaciones a la privacidad o incluso a regulaciones sectoriales (salud, financiera). Como práctica interna, instauramos comités de “data privacy” que revisan cualquier nueva iniciativa de monetización de datos. A veces toca decir: “no, no haremos esa campaña porque el uso de datos es demasiado sensible”. Y he aprendido que está bien frenar proyectos cuando no lo vemos claro; es preferible un retraso o una oportunidad menos, que enfrentarse luego a un escrutinio público o legal.

En términos de estadísticas de cumplimiento, hemos visto cifras que asustan: más de €2.100 millones en multas GDPR en la Unión Europea, solo en 2023 (120), un récord impulsado por casos contra gigantes tecnológicos, pero que marca una tendencia.

Y en California, el Fiscal General reportó docenas de acciones de cumplimiento de CCPA en sus primeros dos años, muchas relacionadas con retail y Comercio Electrónico. Estas cifras corren por los foros de la industria y tienen un efecto disciplinador. Se habla incluso de la necesidad de contratar chief privacy officers especializados en publicidad retail. Algunas cadenas ya lo han hecho, junto a equipos legales-tecnológicos que auditan las prácticas de su retail media network de forma continua.

Quiero destacar que la reputación no sólo se juega ante consumidores sino también ante socios de negocio. Un retailer que gestione mal los datos puede perder el apoyo de las marcas. He conocido casos donde grandes marcas retiraron presupuesto de ciertas plataformas porque sospechaban de la calidad de los datos o no querían verse asociadas a potenciales escándalos. La confianza es la moneda principal en las relaciones B2B de retail media: las marcas nos confían sus inversiones, nosotros les confiamos acceso (limitado) a nuestros clientes, y ambos confiamos en proveedores tecnológicos. Si uno de esos eslabones falla éticamente, la cadena se rompe.

Por suerte, también hay casos positivos que vale mencionar a modo de aprendizaje. Un ejemplo es el de Mercado Libre en América Latina, que, al convertirse en el líder de retail media regional -con más del 50% del mercado de retail media ads en Latam en 2024- (Ceurvels, 2024), ha tenido que ser muy cuidadoso en la privacidad. Si bien no todos los detalles son públicos, en su reporte a inversionistas destacaron que implementaron programas robustos de cumplimiento en cada país, adaptados tanto a la LGPD brasileña como a las leyes argentinas de datos (121). No han tenido (hasta donde sabemos) incidentes mayores de privacidad, lo cual es notable dado el volumen: Mercado Ads creció un 44% y superó US$1.000 millones en ingresos anuales, según emarketer, con lo cual manejan un caudal enorme de datos. Esto demuestra que es posible escalar retail media de forma responsable. Su enfoque proactivo –invirtiendo en tecnología (incluso Machine Learning generativa para optimizar anuncios) (122) y en cumplimiento regulatorio– les ha valido la confianza de miles de anunciantes.

Debates en la industria: estandarización vs. diferenciación propietaria

A pesar de todos los esfuerzos de estandarización que describí, existe una tensión latente en la industria: ¿hasta qué punto debemos unificar métricas y prácticas, versus permitir que cada retail media network tenga su toque único? He participado en debates acalorados sobre esto, casi filosóficos, entre colegas de distintos retailers y agencias.

Por un lado, los anunciantes y sus agencias claman por estandarización; lo entiendo perfectamente. Quieren poder planificar campañas omnicanal sin tener que aprender “50 dialectos diferentes”. Cuando hablo con directores de medios en marcas globales, me dicen: “Necesito comparar manzanas con manzanas: ver en qué retail media mi dólar rinde más bajo el mismo criterio”. Desde esta óptica, métricas universales y procesos similares en todas las plataformas facilitarían la vida y reducirían costos operativos (menos horas reconciliando reportes, menos confusión para optimizadores de campaña). De hecho, la ANA reportó en 2024 que muchos marketers están reduciendo la cantidad de retail media networks con las que trabajan precisamente porque manejar demasiadas y distintas genera ineficiencias (123). Notaron que el número de anunciantes que sumaban nuevos RMNs a sus planes se estancó, e incluso algunos redistribuyeron presupuesto quitándole a Amazon para probar otras, pero con cautela. Una posible interpretación es que prefieren concentrarse en las que les den mejor data y transparencia, en lugar de dispersarse en muchas sin estándares claros.

Del otro lado, los retailers y sus plataformas tecnológicas valoran la diferenciación. Cada retail media network surgió como una extensión natural del negocio del retailer, y tiende a promover sus fortalezas únicas: “Tenemos el dataset X exclusivo”, “ofrecemos integración con la tienda física de forma que otros no pueden”, “nuestro algoritmo de recomendación es propietario y mejor”, etc. 

Existe el temor de que una estandarización excesiva commoditice la oferta. Lo he escuchado así: “Si todos medimos igual y ofrecemos lo mismo, ¿por qué elegirían mi red vs la de al lado, aparte del volumen?”. Entonces, algunos abogan por mantener ciertas ventajas competitivas propietarias. Por ejemplo, Amazon desarrolló métricas avanzadas como el “new-to-brand” que ya mencioné (para indicar clientes nuevos para una marca) o “return on engagement” en Twitch, etc., y obviamente quieren que esas innovaciones destaquen. Otros retailers tienen insights únicos de sus clubes de fidelidad, que convierten en productos publicitarios sólo disponibles con ellos.

Otra tensión deriva del aspecto tecnológico y de datos. Algunos retailers (especialmente los gigantes) operan en jardines cerrados (walled gardens), es decir, no permiten que la medición de sus campañas se haga con herramientas externas del todo. Por ejemplo, Amazon tiene su propio ecosistema donde la data no sale; da informes agregados y algunas APIs, pero retiene mucho control.

Las agencias a veces se quejan de que es “una caja negra” y quisieran más visibilidad. Los retailers más pequeños, en cambio, suelen estar más abiertos a conectar con sistemas de terceros para ganar atractivo (p.ej., integrar con una plataforma de adserving estándar, o dejar que una herramienta independiente mida el alcance incremental). El debate aquí es entre apertura vs. control. Desde la óptica de estandarización, mayor apertura (por ejemplo, permitir que se use un DSP común para comprar en varias RMNs, o compartir data de impresión a nivel granular para unificar en un DMP) sería ideal. Pero muchos retailers temen que esa apertura erosione su ventaja competitiva y, peor aún, arriesgue sus datos de clientes. No es un dilema trivial: abrir la interconexión puede facilitar comparaciones (lo cual quieren los anunciantes), pero también puede exponer a que las RMNs se vuelvan intercambiables, presionando sus márgenes.

También se discute la idea de un “hub” o plataforma unificada, donde un anunciante pueda gestionar múltiples retail media buys a la vez con métricas uniformes. Ya hay startups intentando ser ese hub. Algunos retailers colaboran, otros no quieren saber de ello. Me recuerda a la época de los inicios del programmatic en 2010s: algunos publishers abrazaron los exchanges y la estandarización, otros resistieron para mantener venta directa premium. Al final hubo un mix. 

Intuyo que veremos algo similar: quizás coaliciones o grupos de retailers que se unan en estándares comunes para atraer más presupuesto conjunto (por ejemplo, un retail media alliance donde con una sola compra, se alcance audiencia de varios retailers, con medición consolidada). 

Las agencias, por su parte, están presionando creativamente. Algunas grandes agencias están desarrollando sus propias capas de estandarización: por ejemplo, crean modelos internos para normalizar el ROAS de distintas RMNs bajo supuestos comunes, o utilizan su propio píxel colocado en las páginas de retail (cuando es posible) para medir con su regla. Esto es un parche, obviamente, y a veces genera roces (pues el retailer puede decir que la medición de la agencia no refleja toda la realidad, etc.). Aun así, muestra que el mercado va hacia allá con o sin consenso: se buscará comparar resultados de forma transversal.

En resumen, el debate estandarización versus diferenciación es saludable y sigue abierto. Mi postura personal: la estandarización debe darse en todo aquello que implique confianza, transparencia y eficiencia básica (métricas, criterios de calidad, protección de datos), mientras que la diferenciación puede y debe darse en el valor añadido (insights únicos, formatos innovadores, integraciones especiales con la experiencia de compra). Le digo a mis colegas retailers: colaboremos en estándares donde todos ganamos (porque el pastel crece si generamos confianza colectiva), y competimos en quienes ejecutan mejor y tienen mejor relación con consumidores. Al final, el retailer que ofrezca mejor rendimiento a las marcas ganará presupuesto no porque midió distinto, sino porque su audiencia respondió mejor y sus datos permitieron mejor targeting dentro de un marco comparable. Ese debería ser el terreno de juego: ganar por resultados, no por confundir con métricas.

Es muy alentador ver que, poco a poco, esta visión permea. Cada vez que un retailer adopta las guías IAB/MRC o se une a una iniciativa cross-media de WFA, estamos cediendo en la “guerra de métodos” para competir en la “guerra de performance real”. Como participante de este sector, abogo porque sigamos por ese camino colaborativo, donde la confianza colectiva en retail media aumente. De lo contrario, si nos aferramos a silos propietarios opacos, corremos el riesgo de alienar a los anunciantes, que pondrían su dinero en otros canales más unificados. Y eso sí que no nos conviene a ninguno.

Casos y aprendizajes de Iberoamérica: regulaciones, frameworks e implementaciones en retail media

Llegando a nuestra región, Iberoamérica, cabe analizar cómo estos temas de regulación, privacidad y estándares se están viviendo localmente. La realidad es que si bien compartimos muchas tendencias globales, también hay particularidades y diferentes ritmos de adopción.

Un primer punto es el avance de las regulaciones locales de datos y su impacto. Ya mencionamos la LGPD en Brasil y la nueva ley chilena. Brasil, siendo el mayor mercado, fue de los primeros en alinear sus prácticas con GDPR. Mercado Libre, que opera en toda la región, tuvo que implementar el cumplimiento país por país: en Brasil se adecuó a LGPD; en México y Colombia, a sus leyes locales (más antiguas pero vigentes); y en Argentina, anticipándose a la reforma legal en camino. 

Otros grandes retailers brasileños, como GPA (Grupo Pão de Açúcar), Magalu o Via Varejo, reforzaron en estos años sus controles de datos. IAB Brasil incluso publicó guías específicas para retail media con recomendaciones de seguridad y privacidad (124), lo que reconoce que cada red debe cumplir estándares. Lo veo en la práctica: retailers brasileños exigen ahora contratos de datos muy estrictos a sus proveedores de tecnología publicitaria y han adoptado CMPs en sus sitios, algo que hace 5 años casi ninguno tenía.

En la Unión Europea, España es un mercado importante, y allí, El Corte Inglés destaca como un retailer tradicional que ha incursionado en retail media. Operando bajo GDPR, han sido cautos en cómo utilizan los datos. Por ejemplo, para lanzar su plataforma de publicidad segmentada, se enfocaron en datos de primera mano integrados en un CDP (customer data platform), que une información de tiendas físicas y online de forma anonimizada (125)

En América Latina de habla hispana, hemos visto en años recientes actualizaciones legales significativas: Chile, como mencioné, aprobó su ley moderna de datos en 2024, que obligará a muchas empresas a designar delegados de protección de datos y demostrar accountability. Los retailers chilenos, como Cencosud o Falabella, tendrán que implementar esos cambios (algunos ya venían adaptándose por operar en Perú o Colombia, donde hay regulaciones similares). Colombia fortaleció su autoridad de datos, la SIC, que ha impuesto sanciones a empresas que vulneraron datos de clientes (recuerdo un caso de un ecommerce multado en 2022 por spam sin consentimiento). México tiene desde 2010 la LFPDPPP (126), y si bien la autoridad (INAI) estaba menos activa, en 2023 (128) inició inspecciones sectoriales; las cadenas mexicanas (Walmart MX, Coppel, etc.) han debido actualizar avisos de privacidad y flujos de consentimiento en sus iniciativas de marketing. 

Argentina está en un momento interesante: al haber un proyecto de ley para una nueva LPD similar al GDPR, muchas empresas no esperaron y ya están aplicando medidas GDPR-like previendo la aprobación.  

Hablando de implementación de frameworks internacionales, destaco que varias subsidiarias latinoamericanas de empresas globales simplemente extendieron a la región las políticas madre. Por ejemplo, Walmart en Centroamérica y México aplica en su retail media los mismos lineamientos de Walmart US en cuanto a uso de data, limitaciones de targeting a menores, etc. Esto homogeniza bastante. Carrefour en Brasil y Argentina, al ser de matriz francesa, trajo consigo la cultura GDPR, y he notado que sus plataformas de anuncios locales reflejan ese cuidado (consentimientos explícitos en apps, etc.).

En términos de experiencias exitosas o desafiantes en redes de retail media iberoamericanas, hay varios casos interesantes:

Casos de implementación y evolución de retail media networks (RMN) en empresas de retail y ecosistemas publicitarios de Iberoamérica y España

Empresa / plataformaEstrategia y acciones destacadasRetos y aprendizajes
Mercado Libre (Mercado Ads)Caso de éxito regional. Integración de retail media en su ecosistema con subasta de posiciones destacadas. Formatos: display, search y video. Todo con first-party data.Manejar su posición dominante sin caer en prácticas anticompetitivas. Buen compliance en privacidad por regulación de NASDAQ.
Grupo Éxito (Colombia)Lanzamiento de “Éxito Media”. Uso de datos del programa Puntos e integración de data offline con online. Comunicación al cliente como beneficio.Lograron reposicionar la segmentación como algo útil para el usuario. No han enfrentado críticas públicas relevantes hasta ahora.
Cencosud (Chile, Argentina, etc.)Implementación de retail media en distintas unidades (Jumbo, Paris, etc.). Creación de un data lake regional. Campañas para renovar consentimientos legales.Sensibilidad social alta en Chile sobre privacidad. Trabajo conjunto con IAB Chile en buenas prácticas.
El Corte Inglés (España)Alianzas con ad techs europeas compatibles con GDPR. Retargeting con segmentos propios. Uso de hashing y mirroring.Demostraron efectividad con datos propios (x3 en conversión vs. segmentos Meta). Cumplimiento normativo como ventaja.
GPA (Brasil)Incursión indirecta vía alianza con Carrefour Media. Limitados por la reestructuración financiera del grupo Casino.Dificultad para invertir en nuevas áreas. Muestra que el retail media requiere apoyo estratégico más allá del entusiasmo.
Agencias locales (Iberoamérica)Adaptación rápida. Formación de equipos de trade marketing especializados. Ingreso de expertos globales.Aprendizaje técnico forzado. Auditoría activa a retailers. Se profesionalizó el canal, en beneficio del ecosistema.

Este cuadro reúne ejemplos que reflejan diferentes niveles de desarrollo, enfoques estratégicos y aprendizajes clave en torno a la creación y consolidación de estas redes. Estos casos pueden agruparse en tres grandes dimensiones:

  • Desarrollo y madurez de RMN: muestran cómo distintas compañías han incorporado el retail media a su operación, integrándolo con sus activos tecnológicos, comerciales y de datos. Algunos destacan por su nivel de sofisticación; otros, por su capacidad de adaptación local.
  • Aprendizaje organizacional y desafíos del ecosistema: permiten observar los principales retos que enfrentan los actores del sector al construir sus redes, como la gestión de datos propios (first-party data), la integración de información online y offline, el cumplimiento normativo (como el GDPR) o la necesidad de profesionalizar equipos internos y agencias.
  • Casos de referencia para el mercado: funcionan como benchmarks regionales. Su análisis aporta ideas y lecciones útiles para marcas y retailers que buscan diseñar, escalar o mejorar su propia estrategia de retail media en contextos similares.

No puedo dejar de mencionar que en Iberoamérica aún tenemos camino por recorrer en educación y cultura organizacional. Muchas veces me topo con que áreas comerciales de retailers quieren vender publicidad a toda costa, mientras áreas legales frenan por precaución, y falta un puente común de entendimiento. La colección “Génesis de un futuro digital” de la que este libro forma parte, me parece, cumple también ese rol: difundir conocimiento contextualizado a nuestra realidad.

Por último, reflexionar que Latinoamérica tiene la oportunidad de aprender de errores ajenos. Al ir un par de años atrás en algunas tendencias, podemos evitar repetir fallos. Por ejemplo, viendo las multas europeas, los retailers latinos pueden mejorar proactivamente su consentimiento de cookies. Evaluando las críticas a la opacidad en EE.UU., pueden optar por ser más transparentes desde ya. Y, algo importante, adaptar los estándares internacionales a nuestro contexto. Un ejemplo: el estándar de viewability MRC supone ciertos elementos de conexión a internet estables; en regiones con conexiones más lentas, tal vez haya que considerar alguna flexibilidad (p.ej., si un banner tarda más en cargar, ¿cómo contabilizarlo?). Estos detalles se discuten en capítulos locales de IAB y otras asociaciones, para tropicalizar sin diluir las buenas prácticas.

En síntesis, Iberoamérica está adoptando la regulación, privacidad y estándares en retail media de forma acelerada, con casos líderes (Mercado Libre, etc.) que demuestran que se puede innovar y cumplir a la vez. Pero también con retos de ejecución y concientización. Como alguien inmerso en este ecosistema regional, me siento optimista: veo mucho talento y ganas de hacer bien las cosas. Si continuamos colaborando –compartiendo aprendizajes entre países, participando en los foros globales–, estoy seguro de que nuestra región no sólo seguirá la corriente, sino que aportará sus propias innovaciones y visión al futuro del retail media responsable.

Tendencias emergentes y futuras en retail media network en Iberoamérica

Durante la National Retail Federation (NRF) de 2023 en Nueva York, uno de los ejecutivos de Walmart dijo: “Walmart ya no es sólo una tienda; somos uno de los mayores medios de comunicación en Estados Unidos”. Esta frase, respaldada por los números, sintetiza el auge del retail media network (RMN) como uno de los motores de crecimiento más importantes para los retailers y las marcas. 

De acuerdo con GroupM, se proyecta que las redes de retail media representen el 60% de la inversión publicitaria digital para 2027, un salto enorme desde el 18% en 2023. A nivel global, el mercado de retail media podría alcanzar los $179,5 mil millones en 2025 (23,3% de toda la inversión publicitaria) (129)

Sin duda, estamos ante la “tercera ola” del marketing digital, impulsada por la monetización de datos y plataformas de ecommerce. Ahora bien, ¿qué tendencias emergentes y futuras definirán este ecosistema, especialmente en Iberoamérica? A continuación, exploro algunas vertientes clave: desde la convergencia de lo físico y digital, el impacto de la inteligencia artificial, la colaboración competitiva y las cuestiones éticas de datos, hasta casos recientes de nuestra región.

Evolución del retail media hacia entornos físicos: Tiendas “inteligentes” y Omnicanalidad

Tradicionalmente, el retail media se concentró en los canales online (sitios web, apps, Marketplaces). Sin embargo, una tendencia emergente y muy poderosa es la extensión de las redes de medios retail al entorno físico de las tiendas. Esto es así porque, si exploramos los datos, alrededor del 80% de las compras minoristas globales todavía ocurre en tiendas físicas (130), lo que convierte al punto de venta en un entorno de altísimo impacto –y hasta ahora subutilizado– para la publicidad. 

Las tiendas modernas están evolucionando de simples espacios de transacción a medios digitales inmersivos: incorporan señalética digital inteligente, pantallas interactivas, smart shelves (estanterías electrónicas) y hasta carritos de compra conectados. Estas tecnologías permiten monetizar el tráfico peatonal del local y conectar con el shopper justo en el “último metro” de la decisión de compra.

Las ventajas de integrar digital signage y otros soportes inteligentes en el piso de venta son múltiples. Por un lado, se trae la precisión del targeting online al mundo físico, para mostrar contenido dinámico y contextualmente relevante en las góndolas o pantallas según el perfil del cliente, la hora del día o incluso las condiciones externas. Por ejemplo, un cliente recorriendo la sección de bebidas podría ver en pantalla una promoción personalizada de su marca favorita, o recomendaciones de productos complementarios en tiempo real. 

Esta capacidad de entregar el mensaje adecuado en el momento y lugar adecuados incrementa la probabilidad de conversión, sin invadir la experiencia de compra. De hecho, cuando la señalética digital está bien integrada, “apoya el recorrido del cliente, no lo interrumpe”, al ofrecer alertas de reposición, ofertas relevantes o contenido útil que enriquece la experiencia.

Por otro lado, los retailers pueden vender espacios publicitarios en sus pantallas in-store a marcas y convertir el flujo de visitantes en un nuevo ingreso de alto margen. Tal como se hace en la web con banners patrocinados, las marcas pagan por exhibir anuncios en pantallas de alta visibilidad dentro de la tienda (en cabeceras de góndola, kioscos digitales, cajas, etc.), segmentados por ubicación, horario o contexto. 

Esto abre un nuevo flujo de ingresos incremental para retailers de sectores como supermercados, tiendas de conveniencia, farmacias o mejora del hogar, que tradicionalmente operaban con márgenes ajustados. Un ejemplo regional es el de Cencosud Media: la cadena chilena implementó su propia plataforma para aprovechar datos de compra en campañas hipersegmentadas dentro de sus tiendas, con lo que ha logrado ingresos publicitarios adicionales y mayor lealtad de clientes.

La Omnicanalidad real se alcanza cuando estas iniciativas in-store no operan en silos sino conectadas con la red digital. Retailers visionarios están sincronizando las pantallas físicas con su ecosistema retail media online mediante software especializado, integrándolas a su stack de datos, workflows publicitarios y plataformas programáticas. Esto permite, por ejemplo, activar creatividades triggered por datos en tiempo real (inventario, clima, perfil de cliente), o incluso usar demanda programática para llenar inventario en tienda en momentos valle. De esta manera, la tienda física se convierte en un medio dinámico y medible, donde cada impacto puede ser registrado y conectado al resto del shopper journey. La integración de datos posibilita un closed-loop: vincular la exposición a un anuncio en tienda con un comportamiento posterior en línea (por ejemplo, el cliente ve una promoción en tienda y luego completa la compra desde la app), y cierra así la brecha entre mundos.

Los resultados son potentes. Con una medición unificada, las marcas obtienen atribución precisa de sus campañas omnicanal –saben cuántas ventas o interacciones generó un anuncio expuesto en tienda, algo que medios tradicionales no pueden ofrecer–. Un estudio reciente señalaba que existen ya más de 200 redes de retail media operando globalmente al 2025, cada una con sus formatos y métricas; esta fragmentación ha llevado a los anunciantes a pedir mayor estandarización (131). Incorporar la tienda física en una estrategia cohesiva ayuda a “cerrar el círculo”, y habilita una medición integral y consistentemente definida entre lo digital y lo físico. No es de extrañar que, si bien hoy la inversión publicitaria en retail media in-store es aún incipiente (menos del 1% del total de retail media en EE.UU.), se proyecta un crecimiento constante en los próximos años, a medida que más retailers apuesten por digitalizar sus puntos de venta.

Quienes ya lo están haciendo –Falabella en Chile, con la integración de data de comportamiento en sus tiendas para campañas personalizadas; o Farmacity en Argentina, con su recién lanzada plataforma Farmacity Connect, que une entorno digital y sus 270 sucursales físicas (132)– reportan no sólo aumentos de ventas sino mejoras en la experiencia del cliente.

En suma, la evolución del retail media pasa por convertir cada tienda en un nodo más de la red publicitaria omnicanal. Las pantallas inteligentes y demás señalética digital actúan como “extensiones físicas” del plan de medios digital, lo que permite que el mensaje acompañe al consumidor de la web al pasillo de tienda de forma consistente. Esto exige inversión en tecnología (pantallas, sensores, etiquetas electrónicas, software de gestión de contenido) y en integración de sistemas, sí –de hecho, el costo y complejidad han sido barreras para algunos retailers rezagados– pero los que cierran esta brecha obtienen una ventaja competitiva formidable. El éxito no es sólo “tener pantallas en puntos de impacto, sino poner el contenido correcto en el momento correcto”. Ese es el nuevo mantra que guía la convergencia de lo físico y digital en retail.

Inteligencia artificial en retail media: IA generativa y predictiva al servicio de la Personalización y la eficiencia

Si los datos son el corazón del retail media, la Inteligencia Artificial (IA) es el cerebro que les da sentido y potencia. En esta nueva etapa, estamos presenciando cómo las aplicaciones de IA generativa y predictiva revolucionan distintos frentes del retail media: desde la generación automatizada de creatividades publicitarias, la optimización de audiencias y pujas, y el pricing dinámico de productos, hasta la automatización de contenidos y recomendaciones en escala masiva.

IA generativa para creatividades y contenido: 

Uno de los campos más emocionantes es el uso de IA generativa (133) (redes generativas como GPT o modelos de imágenes tipo GAN) para producir de forma casi instantánea materiales publicitarios que antes tomaban días de trabajo creativo. Hoy es posible que un retailer o marca genere banners publicitarios atractivos en segundos a partir de la URL de un producto

Por ejemplo, Microsoft Advertising lanzó a inicios de 2024 su Retail Media Creative Studio con tecnología de IA generativa, capaz de crear variaciones de anuncios display automáticamente, respetando el look & feel del retailer (134). Una simple foto de catálogo puede transformarse, con un prompt, en una imagen contextual de estilo de vida (p. ej., “poner este sofá en una sala de estar acogedora”), para hacer el anuncio más atractivo visualmente. 

Del mismo modo, la IA puede proponer titulares o copies optimizados con sólo indicarle algunas palabras clave, recortar fondos no deseados de imágenes o escalar formatos al tamaño adecuado. Estas capacidades democratizan la creatividad, y permiten que incluso pequeños anunciantes sin grandes equipos de diseño produzcan anuncios de calidad profesional. De hecho, con estas herramientas, un retailer puede brindar a sus vendors más pequeños un apoyo creativo automatizado, al eliminar barreras para que participen en su RMN. 

La IA generativa no sólo agiliza la creación sino que también alimenta la Personalización a escala. Avances en generative AI permiten personalizar anuncios en tiempo real; por ejemplo, adaptando automáticamente el contenido según las tendencias de búsqueda del momento. Imaginemos una campaña donde, si repentinamente se vuelve tendencia un cierto personaje o meme, las creatividades se ajustan sobre la marcha para aprovechar ese gancho cultural. O pensemos en anuncios de productos que dinámicamente incorporan en su diseño la condición meteorológica local (imagen de un café humeante si está lloviendo en esa ciudad). Estas posibilidades de hiperpersonalización creativa eran inimaginables hace pocos años y ahora comienzan a ser realidad.

IA predictiva para segmentación, pujas y automatización

Junto a la creatividad, la IA está optimizando el backend de las campañas. Los algoritmos de Machine Learning analizan los vastos volúmenes de datos transaccionales y de comportamiento de los shoppers, para identificar patrones y segmentos de audiencia imposibles de detectar manualmente. Los retailers poseen una ventaja única: montañas de datos first-party de compras en sus tiendas físicas y digitales. 

Con IA, pueden construir perfiles 360° de sus clientes y agruparlos en microsegmentos accionables –“padres primerizos ecologistas”, “millennials sibaritas de tecnología”, etc.– para entregarles anuncios altamente relevantes. Así, la IA ayuda a “poner el producto indicado frente al consumidor indicado en el momento indicado”, que en definitiva es la promesa máxima de la Personalización en retail media. Estudios recientes muestran que los retailers ya están viendo mejoras sustanciales en ROAS incremental, uplift de visitas y ventas gracias a media potenciado por IA, y se espera que continúen mejorando la entrega personalizada mediante mejor análisis de datos y segmentación.

Otro frente es la optimización automática de las campañas y pujas (bidding). La IA puede ajustar en tiempo real cuánto ofertar por una impresión publicitaria o qué creativo servir, en función de la probabilidad de conversión calculada para cada contexto. Microsoft, por ejemplo, incorpora algoritmos que seleccionan y muestran automáticamente el banner más efectivo según CTR y tasa de ventas, por medio de una especie de multivariate testing constante que aprende qué funciona mejor. Esto elimina el trial-and-error manual y maximiza el desempeño sin intervención humana, automatizando la gestión y rotación de creativos para mejorar resultados. 

Asimismo, la asignación presupuestaria dinámica con IA puede redistribuir inversión hacia campañas o segmentos más rentables sobre la marcha, algo que la IAB y expertos recomiendan para lidiar con la complejidad de múltiples RMNs (135). En resumen, la IA actúa como un piloto automático inteligente que conduce las campañas hacia los objetivos fijados (ya sea performance o branding) con una fineza imposible de lograr manualmente, ajustando cientos de parámetros en tiempo real.

Pricing dinámico y optimización de inventario

Un capítulo aparte merece la IA aplicada a precios. Si bien el pricing dinámico trasciende el ámbito publicitario, está íntimamente ligado a la propuesta de valor al shopper y, por ende, al contenido promocional que se le muestra. Algoritmos de Machine Learning pueden analizar variables de demanda, competencia, stock y sensibilidad al precio para recomendar (o implementar automáticamente) ajustes de precios en tiempo real en productos. 

En rubros como supermercados o tiendas de conveniencia –donde los márgenes son estrechos y la elasticidad de precio es alta–, 2025 está siendo un año crucial para adoptar estas prácticas y “no quedar atrás frente a competidores” que ya lo hacen (136). Por ejemplo, electronic shelf labels (ESLs) conectadas permiten que un retailer, mediante IA, rebaje progresivamente el precio de productos próximos a vencer para minimizar merma, o que reaccione a un cambio de precios del competidor en cuestión de minutos. 

Grandes jugadores como Walmart o Aldi ya implementan ESLs con esta lógica, con lo que han logrado no sólo eficiencia operativa sino también mejor experiencia para el cliente (que encuentra descuentos relevantes a tiempo). La clave, eso sí, es hacerlo de forma transparente y sin cambios tan bruscos que erosionen la confianza del comprador fiel. Con IA, se pueden calibrar esas decisiones para mantener el balance entre competitividad y percepción de valor, y evitar alienar a los consumidores. Visto desde retail media, el pricing dinámico se complementa con la publicidad personalizada: si la IA detecta que cierto cliente es muy sensible al precio, puede tanto ajustar la oferta para ese segmento como mostrarle creativos destacando descuentos. Así convergen las estrategias comerciales y de comunicación en tiempo real.

Automatización de contenido y recomendaciones

Finalmente, la IA también potencia la automatización de la gestión de contenido en sentido amplio. Pienso en la escala de catálogos con cientos de miles de SKUs: hoy ya existen herramientas de IA generativa que pueden redactar descripciones de producto optimizadas para SEO, crear variantes de texto enfocadas en distintos atributos según el público (una versión técnica para entusiastas, otra emocional para regalo, etc.), o incluso generar videos breves demostrativos a partir de las fotos del producto. 

Por otro lado, los motores de recomendación basados en IA analizan comportamiento en todos los canales para sugerir productos de forma personalizada (“clientes que compraron esto también se interesaron en…”), con lo que alimentan módulos de cross-selling tanto en la web como en kioscos in-store. Y con la generativa, no es descabellado imaginar recomendaciones en formato conversacional: asistentes virtuales en la tienda (vía app móvil o tótem) que, con IA tipo ChatGPT, interactúan con el cliente en lenguaje natural para ayudarle a encontrar el producto ideal, en una combinación de inteligencia de datos con una interfaz amigable.

En síntesis, la IA –tanto la predictiva como la generativa– se está convirtiendo en el gran aliado silencioso detrás de las redes de retail media. Su aporte se traduce en creatividades más impactantes creadas al instante, segmentación y targeting ultraafinados, operaciones automatizadas con eficiencia milimétrica y decisiones de pricing y contenido optimizadas continuamente. Todo ello redunda en un retail media más personalizado, ágil y efectivo, donde las marcas “hacen más con menos” (maximizan cada euro invertido gracias a la inteligencia automatizada). Para los profesionales de ecommerce y marketing, abrazar estas herramientas de IA ya no es opcional sino necesario: los que antes adoptan y experimentan obtienen ventajas de rendimiento sustanciales, mientras que quedarse de brazos cruzados puede significar perder relevancia en un ecosistema en acelerada evolución.

Modelos colaborativos y “coopetencia” en retail media: clean rooms, redes federadas y data sharing entre competidores

Un aspecto fascinante del boom de retail media es cómo está forzando nuevas formas de colaboración en una industria históricamente competitiva. Hablamos de modelos colaborativos y hasta de “coopetencia” (cooperación entre competidores), donde el dato compartido de forma segura se convierte en el activo más valioso. En un mundo post-cookie de terceros, los retailers poseen la llave (sus datos first-party), y las marcas anhelan acceder a esos insights para mejorar sus campañas. Esto ha dado pie al auge de entornos como las data clean rooms y acuerdos de data sharing que trascienden fronteras organizacionales, a veces incluso entre verticales complementarios o empresas competidoras, bajo la promesa de beneficio mutuo.

Data clean rooms: el punto de encuentro seguro para los datos 

Un data clean room es esencialmente un entorno neutral, blindado por controles de privacidad, donde dos o más partes pueden compartir datos de manera anonimizada y agregada para análisis conjuntos. En el contexto de retail media, esto típicamente involucra a un retailer y una marca (proveedor) que “unen” sus datos –por ejemplo, historiales de compra del retailer con la segmentación de clientes de la marca– para mejorar la segmentación, la medición y las estrategias conjuntas. Lo crucial es que ninguna parte expone datos personales individuales del cliente a la otra; la clean room actúa como intermediaria que sólo libera insights agregados y cumplidores de la regulación.

Gráfico. Imagen creada con inteligencia artificial por eContentLAB, especialmente diseñada para la colección de libros vivos Génesis de un Futuro Digital.

Los usos prácticos de las clean rooms en RMN ya se están viendo claramente:

  • Targeting colaborativo: Retailer y marca combinan sus datos para identificar y crear segmentos de audiencia de alto valor. Por ejemplo, un retailer puede aportar datos de compras frecuentes, y una marca, su base de suscriptores, y encontrar juntos quiénes son los “heavy users” que compran cierta categoría en la tienda pero no la marca X, para dirigirles una campaña específica. Un caso ilustrativo: mediante clean rooms se detectan perfiles como “shoppers conscientes del valor” o “leales a cierta marca”, fusionando patrones de navegación con historiales de compra. Esto permite publicidad más relevante y personalizada codiseñada por ambas partes, lo que aumenta la eficacia de las campañas conjuntas.
  • Atribución y medición cross-partner: Las clean rooms posibilitan medir el impacto de las campañas con datos integrados de ventas. Un retailer puede compartir (de forma anonimizada) datos de transacciones para que una marca atribuya qué ventas en tiendas se dieron en clientes expuestos a su campaña digital. Así, la marca obtiene el ansiado closed-loop: sabe cuántas conversiones reales generó su inversión en el RMN del retailer –información que normalmente plataformas como Google o Meta no pueden proporcionar sin ese intercambio de datos–. Incluso se puede ir más allá: una marca con canal directo D2C podría, vía clean room con el retailer, comprender cómo sus anuncios en el sitio del retailer influyeron en ventas en su propia web. Esta clase de insight, antes inaccesible, permite optimizar la asignación de presupuesto entre canales (retail media vs directo, por ejemplo) de manera informada.
  • Planificación de inventario y category management integrados: Otro caso de uso emergente es compartir datos de inventarios y tendencias de venta. Una marca de cerveza, por decir algo, mediante la clean room accede a datos agregados del retailer sobre rotación de stock y compras en su categoría, lo que le permite ajustar su forecast de producción o identificar tiendas donde su producto se agota rápido. Carrefour, por ejemplo, a través de su partnership con LiveRamp utiliza una clean room para analizar patrones de compra (como migración de clientes entre marcas de pañales a medida que el bebé crece) sin exponer datos sensibles. Esto les abre la puerta a mejorar la gestión de categoría junto con sus proveedores: afinar surtidos, timing de promociones, etc., todo con base en insights antes dispersos en silos. Así, la colaboración en datos se traduce en decisiones comerciales más inteligentes.

En definitiva, las data clean rooms ofrecen un terreno común neutral donde retailers y marcas pueden “poner en común sus piezas del rompecabezas” de datos para lograr una visión más completa del consumidor. Según Lori Johnshoy, Global Head of Retail, CPG, Media Network Data Solutions en LiveRamp, a medida que maduran los RMNs, esta colaboración de datos con proveedores es la clave para desbloquear mejor rendimiento e insights, siempre y cuando se base en privacidad y seguridad desde el diseño (137) (lo cual es fundamental para generar confianza). 

Los beneficios son atractivos: mejores targeting (audiencias enriquecidas con datos combinados), más insights de cliente (al juntar perspectivas de venta de ambos lados) y más ventas mediante campañas más efectivas y personalizadas. Además, para el retailer, significa monetizar aún más su dato como producto: “empaquetar” su data (respetando privacidad) junto con su inventario media aumenta el valor de ambos para las marcas y genera un ingreso incremental de alta rentabilidad. No es exagerado decir que las clean rooms están “democratizando” el acceso a datos bajo nuevas reglas: en vez de walled gardens herméticos, se abre paso una colaboración controlada donde todos ganan.

Más allá de la interacción retailer-proveedor, también vemos indicios de “redes federadas” o alianzas entre múltiples retailers para potenciar sus RMNs. En mercados fragmentados, varios retailers pueden unirse (directa o indirectamente a través de plataformas compartidas) para ofrecer a los anunciantes un alcance mayor y datos combinados, sin renunciar completamente a su independencia. 

Europa ha sido pionera en intentos de este tipo: por ejemplo, en Francia, algunos grandes minoristas exploraron alianzas de datos para competir con Amazon en igualdad de condiciones. La tecnología de clean rooms y las integraciones con demand-side platforms (DSP) lo facilitan: The Trade Desk, por citar, permite a retailers inyectar sus datos de primera mano en su plataforma de compra programática de forma segura, de modo que un anunciante pueda activar segmentos minoristas a escala en el open web. Así, un retailer podría, vía clean room, compartir segmentos a una DSP, y una marca de bebidas puede buscar allí consumidores que compran la categoría pero no su marca, alcanzarlos en medios abiertos y luego medir en la clean room las ventas logradas en tienda. 

Este tipo de integración difumina las fronteras entre redes publicitarias de distintos retailers y el ecosistema publicitario mayor, e impulsa un modelo más federado. Incluso, competidores directos podrían, en teoría, colaborar en entornos seguros para ofrecer a ciertos clientes B2B (grandes marcas) soluciones conjuntas –lo vimos antes en medios tradicionales: consorcios de TV o diarios uniéndose para ventas unificadas–. En retail media, la coopetencia puede darse si todos reconocen que unificarse trae escala y datos más ricos que benefician a todos frente a los gigantes globales.

Por supuesto, estos modelos requieren un alto grado de gobernanza y confianza. Las reglas de participación, los permisos sobre qué datos se comparten y para qué, y los controles de uso deben estar clarísimos (ej., limitar que ninguna parte pueda deducir la identidad de la otra parte). Además, se necesita tecnología robusta (partners de clean rooms como LiveRamp, InfoSum, Snowflake, etc.) y personal especializado en privacidad y análisis de datos para implementarlo correctamente. 

Es un reto organizacional, pero los que lo logran están derribando silos históricos. Un ejemplo regional de mentalidad colaborativa lo vemos en Intercorp (Perú): este conglomerado con más de 450 millones de transacciones anuales unió datos de múltiples negocios (retail, banca, farmacias) para crear su propia red de retail media, que permite a las marcas acceder a audiencias altamente específicas a través de todo su ecosistema. En la práctica, Intercorp brinda a sus partners una visión unificada del consumidor que abarca desde el supermercado hasta el cine, algo sólo posible por la cooperación interna entre sus verticales. Y abre oportunidades incluso a pymes locales, que mediante la data compartida, pueden llegar a segmentos bien definidos sin tener que invertir fortunas en publicidad masiva.

En síntesis, la tendencia es hacia un retail media más colaborativo e interconectado, donde la rivalidad comercial cede terreno cuando se trata de sumar valor conjuntamente a anunciantes y consumidores. La famosa frase “los datos son el nuevo petróleo” aquí aplica pero con matiz: el petróleo rinde más cuando se refina en conjunto. Aquellos retailers y marcas que establezcan alianzas de datos sólidas (respetando la privacidad) obtendrán una visión privilegiada del mercado y del cliente, difícil de igualar de forma aislada. Y en un entorno donde los walled gardens tradicionales (Google, Meta) pierden capacidades de segmentación por las restricciones de privacidad, los retailers –cooperando entre sí– pueden llenar ese vacío con un ecosistema rico en datos propios. La coopetencia en retail media, apoyada en clean rooms y federaciones, promete redes más robustas, eficientes y centradas en el consumidor, un ejemplo claro de cómo la Transformación Digital está reescribiendo las reglas competitivas.

Tendencias regulatorias, éticas y de gobernanza de datos en retail media

Con gran poder viene gran responsabilidad, reza el dicho. El meteórico ascenso de retail media sustentado en datos de consumidores ha encendido alertas y reflexiones en torno a la privacidad, la ética en el uso de datos y la gobernanza adecuada de esta nueva mina de oro. Nos encontramos en un punto de inflexión: el cumplimiento normativo y las prácticas responsables no son sólo obligaciones legales sino pilares estratégicos para sostener la confianza del consumidor y el éxito a largo plazo de las RMNs.

Privacidad por diseño y marco regulatorio

En los últimos años, la evolución de las leyes de datos ha sido intensa –desde GDPR en Europa y la Ley LGPD en Brasil, hasta CCPA en California, por nombrar algunas–. Este endurecimiento regulatorio ha ido de la mano con un cambio cultural: la privacidad se ha convertido en un atributo básico que la gente espera de las experiencias digitales (138).

Para los retailers, significa que sus iniciativas de retail media deben nacer con “privacy by design”; es decir, incorporar la protección de datos desde la concepción, y no como un parche posterior. Implementar principios de privacy by design trae beneficios tangibles: reduce costos de cumplimiento, mitiga riesgos de filtraciones y –crucialmente– fortalece la confianza del consumidor. En el ámbito de RMNs, donde se manejan enormes volúmenes de información de compra y comportamiento, adoptar un enfoque proactivo en privacidad puede ser incluso un ventaja competitiva

Las compañías que invierten en tecnologías de mejora de privacidad (PETs, por sus siglas en inglés) –como anonimización avanzada, compartición segura tipo clean rooms, medición agregada, etc.– y alinean sus estrategias de datos con las expectativas de los usuarios ganarán un edge competitivo en el paisaje digital que viene. No se trata sólo de evitar multas, sino de diferenciarse como marca respetuosa y confiable.

Es revelador que hablemos de “la gran reconfiguración de los datos” en marketing: el fin de las cookies de terceros y las restricciones de tracking han llevado a los anunciantes a repensar completamente cómo llegar a sus audiencias. En este contexto, los retail media networks ofrecen un marco alternativo basado en datos propios recopilados con consentimiento dentro de entornos autenticados (cuentas de fidelización, apps, etc.), lo que encaja mucho mejor con las demandas regulatorias actuales. De hecho, muchos ven a los RMNs como la respuesta privacy-friendly a la segmentación publicitaria en la era post-cookie: en lugar de rastreo indiscriminado en todo internet, los retailers permiten impactos dentro de sus walled gardens de datos propios, mientras mantienen el control y la transparencia. Esta transición “de lo abierto a lo propio” obliga a recalibrar la colaboración en datos –justamente por eso despuntan las clean rooms– y a reevaluar los límites éticos: ¿qué uso de los datos es aceptable para el consumidor?

Balance entre Personalización y respeto

El mantra en retail media es la relevancia: ofrecer mensajes y ofertas tailored al individuo. Pero la línea que separa lo relevante de lo intrusivo es delgada. Un estudio citado por Flipflow reveló que el 76% de los consumidores se siente incómodo con que herramientas de IA utilicen su información personal para mejorar su experiencia de compra (139). Esto indica que aunque la gente valora la Personalización (un 30% en EE.UU. y Europa dice apreciar ofertas adaptadas que “parecen hechas a la medida”), también exige transparencia y control sobre sus datos. Para los profesionales del retail media, el desafío ético es “personalizar sin invadir”. Esto implica prácticas claras de consentimiento (asegurarse de tener permiso explícito para usar datos con fines publicitarios), brindar opciones de preferencia y opt-out, y comunicar de forma sencilla el valor que el cliente recibe a cambio de sus datos (por ejemplo, ahorros o recomendaciones útiles).

La ética en IA también entra en juego. Con algoritmos tomando decisiones (a quién mostrar qué anuncio, a qué precio ofrecer un producto, etc.), debemos vigilar que no introduzcan sesgos injustos o discriminatorios. Por ejemplo, un sistema de segmentación podría inadvertidamente excluir a ciertos grupos o sobreexponer a otros si fue entrenado con datos sesgados. Es fundamental que los equipos de data revisen y prueben continuamente sus modelos para detectar sesgos y corregirlos, a fin de garantizar un trato justo. Asimismo, en la generación de contenido por IA generativa, hay que cuidar la veracidad y adecuación: asegurarse de que las descripciones o imágenes generadas no induzcan a error al consumidor, cumplir regulaciones de publicidad veraz y que respeten propiedad intelectual (p.ej., no generar imágenes que parezcan endorsers reales sin permiso, etc.). Estas son consideraciones nuevas que están entrando en los códigos de buenas prácticas de la industria.

Por último, la seguridad se convierte en pilar: con tanto intercambio y valor en juego, las RMNs serán objetivo de ciberataques. La inversión en Ciberseguridad y en protocolos estrictos de acceso a datos (tanto internos como de partners) es ineludible. Una brecha de datos en este contexto no sólo conlleva sanciones legales, sino un golpe reputacional enorme, que puede socavar la confianza de shoppers y marcas en la plataforma.

Resumiendo, las tendencias regulatorias y de gobernanza apuntan a un retail media más responsable, transparente y centrado en el usuario. Las empresas de Iberoamérica deben anticiparse a estas exigencias: adoptar desde ya las mejores prácticas globales en privacidad y ética, en lugar de esperar a que lleguen sanciones. En mi visión, esto no es un freno a la innovación, al contrario: es condición para la sustentabilidad de esta revolución. Aquellos que logren hacer de la privacidad un valor añadido –comunicando claramente cómo usan los datos para beneficio del cliente y protegiéndolos celosamente– fidelizarán más a sus audiencias y atraerán a más partners anunciantes en el tiempo. Porque, en definitiva, en la economía de los datos, la confianza es la moneda más valiosa.

Casos de referencia (2023-2025) en Iberoamérica y aprendizajes para la región

La explosión del retail media no es un fenómeno aislado de América del Norte o Europa; en Iberoamérica, ya tenemos casos pioneros dignos de análisis, que ofrecen valiosas lecciones para la región. Repasemos algunos ejemplos recientes (2023-2025) de cómo retailers iberoamericanos –desde grandes cadenas hasta jugadores digitales– están adoptando el retail media, y qué aprendizajes emergen de sus experiencias.

Ripley y el antes y después del retail media

Hago una mención por separado para el caso Ripley que destacó Rodrigo Guajardo, CEO-Country Manager Retail de Ripley Perú, cuando lo entrevisté justamente para este libro. Desde su experiencia, el retail media ha sido una verdadera transformación estructural en el negocio del retail. “Hoy día lo que está revolucionando el negocio es retail media. Es realmente revolucionario lo que está ocurriendo” (140), afirma con convicción.

El cambio tiene dos dimensiones fundamentales, asegura. La primera es el potencial de monetización de los activos físicos, algo que retailers con alta presencia en calle como Ripley pueden capitalizar de forma estratégica:

“Nosotros estamos por lejos dentro de los mejores metros cuadrados de Chile y también de Perú. Tenemos un tráfico que de algún modo tenemos que rentabilizar, dándole la oportunidad a las marcas —pero también a los sellers— de darle visibilidad a sus productos frente a millones de personas que nos visitan todos los días”.

La segunda dimensión es la proximidad al cliente y el conocimiento del comportamiento de compra, tanto en el entorno físico como en el digital. Ripley no sólo está más cerca del cliente, sino que puede traducir esa cercanía en datos accionables y experiencias compartidas:

“Estamos encima [haciendo referencia a la atención que ponen en el journey completo del cliente]. Sabemos lo que toca, lo que mira, lo que compró, lo que va a comprar. Y esa oportunidad de compartir ese conocimiento con millones de sellers y vendors es algo que también estamos aprovechando con mucha fuerza”.

Con equipos dedicados exclusivamente al desarrollo del retail media, Guajardo considera que no se trata de una fase más, sino de una nueva era: “Hay un antes y un después”.

El reto —y la oportunidad— está en rentabilizar cada visita, cada impresión, cada dato. Ya no se trata sólo de vender productos sino de activar una red de valor que beneficia a todos los actores del ecosistema. Y en ese camino, el retail media se posiciona como la infraestructura publicitaria de los próximos tres años en el comercio iberoamericano.

Por casos como este es que pienso que el futuro del retail media network en Iberoamérica es brillante pero desafiante en igual medida. Nos plantea a los profesionales un panorama apasionante donde convergen tecnología, datos, colaboración y nuevas formas de interactuar con el consumidor. 

Valeria Bazzi, Corporate Communication Senior Director de Mercado Libre (141), me compartió una perspectiva reveladora sobre el surgimiento del retail media como evolución natural del comercio digital, en donde identifica este momento como un nuevo acelerador del ecosistema, en línea con los grandes hitos que marcaron a Mercado Libre: la democratización del comercio, la expansión hacia las finanzas y la consolidación de la logística. Ahora, con el retail media, se cierra un nuevo ciclo:

“Yo sí veo que otro granito fue el surgimiento de retail media. Como esto que termina de cerrar el circuito, o empieza a cerrarlo, a nivel de entender que hoy los Marketplaces representan un lugar donde la gente recibe publicidad y transacciona con un montón de marcas de una manera que por ahí hace unos años no lo hacía”. 

Lo más potente de su mirada es cómo conecta este fenómeno con una visión de negocio expandida. Para ella, el retail media permite a las marcas acceder a datos de comportamiento y activarlos para potenciar la relación con sus consumidores en un entorno omnicanal.

En ese tren, lo que destaca es el cambio de mentalidad de las grandes marcas, que hasta hace poco invertían toda su pauta en medios tradicionales, y ahora comprenden que los Marketplaces como Mercado Libre son espacios publicitarios de alto impacto, con formatos diversos y datos ricos para construir marca.

La visión de Valeria Bazzi resume una transformación clave: el retail media no es sólo una nueva fuente de ingresos para los retailers, sino una herramienta estratégica de conexión, relevancia y escalabilidad para todo el ecosistema. Como lo plantea en su reflexión final, surfear esta nueva ola no es distinto a lo que hicieron antes con los Marketplaces o los medios de pago. Se trata, nuevamente, de emprender tomando riesgos.

Desde mi perspectiva, vivida en primera persona a lo largo de estas dos décadas de Comercio Electrónico, puedo decir que pocas veces se abre una ventana tan clara para que retailers y marcas reinventen su relación. 

Estamos presenciando la génesis de un futuro digital donde el shopper es omnicanal y omnipresente, y donde el que sepa estar en el lugar correcto, en el momento indicado, con el mensaje adecuado –tal como lo permite el retail media– será el gran ganador de la próxima década. Aquellos en la región que actúen con visión estratégica, inviertan en sus capacidades de datos, cultiven la confianza del cliente y fomenten la innovación constante no solo capturarán nuevas fuentes de ingresos, sino que potenciarán toda su cadena de valor hacia el consumidor final. 

Como pioneros del ecommerce latinoamericano, aprendimos antes que la Transformación Digital no espera por nadie; ahora, con el advenimiento del retail media, esa lección cobra más vigencia que nunca. ¡El momento de ser protagonistas de esta revolución es ahora!

Operating Model & P&L

En este capítulo quiero mostrar cómo el modelo operativo del retail media y su impacto en el P&L no pueden entenderse como piezas sueltas. Cuando logramos integrar la inteligencia artificial de manera unificada, pasamos de manejar silos de datos a tener una orquesta afinada que conecta audiencias, inventarios y performance. Esa es la verdadera magia: convertir la información en decisiones rápidas que mueven la aguja del negocio y nos permiten ver en tiempo real dónde está el valor.

También aprendí que el flywheel del retail no se trata solo de generar ventas, sino de cómo ese movimiento constante entre marcas, retailers y consumidores crea un círculo virtuoso. Cuando el comercio es realmente colaborativo, la ecuación cambia: se multiplica la eficiencia del modelo, se consolida la innovación y se abre la posibilidad de una rentabilidad sostenible que beneficia a todo el ecosistema. Ahí está la diferencia entre operar para el corto plazo y construir un futuro digital sólido.

¿Por qué un Operating Model dedicado?

Es preciso partir con este entendimiento: el retail media es infraestructura de negocio, con la misma relevancia que un ERP, un CRM o una torre logística. Cuando lo tratamos como accesorio, el flywheel se traba: el equipo comercial promete formatos que ad-ops no logra servir, los datos no alcanzan para medir incrementalidad y el CFO sólo ve ingresos brutos sin claridad sobre el margen real. Esa fricción erosiona la confianza del anunciante y convierte la promesa de la “tercera ola” en un mar de ruido. Por eso sostengo que el retail media necesita un Operating Model explícito, un sistema operativo que articule procesos, métricas, roles y tecnología bajo un mismo marco. No es opcional: es el combustible que mantiene girando el motor del marketing unificado.

En mi saga Mood Senna suelo hablar de la diferencia entre velocidad y control: podés tener un auto que acelere, pero sin dirección y frenos adecuados, la curva te saca de pista. El retail media está en esa curva crítica. Su crecimiento exponencial exige pasar de la improvisación a la disciplina operativa. Un RMN sin modelo es como un piloto sin tablero: sabe que corre rápido, pero no mide temperatura, presión ni combustible. El Operating Model es ese tablero, donde cada luz y cada indicador nos permite tomar decisiones en tiempo real para no romper el motor.

Pensemos en los tres frentes donde este modelo se vuelve indispensable. Primero, el frente comercial: necesitamos rate cards claros, acuerdos de servicio (SLAs) y procesos de yield management que eviten la canibalización de ventas orgánicas. Segundo, el frente de datos: la incrementalidad no puede ser un apéndice, tiene que ser “by design”, con test de control, métricas como iROAS y DORO, y reportes que hablen el idioma del CFO. Y tercero, el frente organizacional: si ventas, ad-ops, data y finanzas no comparten un mismo marco RACI, cada campaña se vuelve un partido de tenis donde la pelota queda picando en medio de la cancha. El Operating Model fija reglas, distribuye roles y orquesta la ejecución.

En mis columnas sobre IA-Unificada lo remarqué: no se trata de tener algoritmos más inteligentes, sino de integrarlos en un proceso que permita escalar. La IA puede optimizar pujas, generar creatividades dinámicas y predecir stock, pero sin un modelo operativo que defina cuándo y cómo aplicar esas capacidades, el resultado es anárquico. El modelo operativo es lo que traduce el potencial de la IA en valor económico concreto: más ventas incrementales, más clientes new-to-brand, mejores márgenes publicitarios.

Además, el Operating Model es lo que permite conectar esta nueva capa de monetización con el omni marketing approach que vengo defendiendo desde hace años. El cliente no distingue entre onsite, offsite o in-store; espera consistencia. El modelo operativo garantiza que la campaña que arranca en una búsqueda patrocinada continúe con coherencia en un anuncio de CTV y se cierre con un cupón en el programa de lealtad. Sin esa orquestación, la experiencia se rompe y el consumidor percibe spam en lugar de relevancia.

Lo mismo vale para las finanzas. Muchos retailers celebran cifras de ingresos brutos, pero sin un waterfall claro de costos —tech fees, ad-ops, revenue share, OPEX— el margen real queda oculto. Un Operating Model bien diseñado es el puente entre la promesa de “márgenes de 70-90% en onsite” y la realidad de la cuenta de resultados. Es el lenguaje que convence al CFO de que retail media no es moda sino unidad de negocio rentable y sostenible.

En la práctica, este capítulo sobre Operating Model debería colocarse después de “Tecnología, datos y medición” y antes de “Ventajas competitivas y creación de valor”. Allí, el lector ya entendió el contexto técnico y los fundamentos de medición, pero aún necesita ver cómo se opera, se monetiza y se gobierna esta nueva infraestructura. El lugar perfecto para mostrar que el retail media no es un juguete táctico sino una disciplina estratégica con modelo propio.

Porque, como repito en mis charlas: un retailer que encara el retail media sin Operating Model es como un equipo de Fórmula 1 que se lanza a la pista con motor nuevo, pero sin boxes, sin telemetría y sin estrategia de carrera. Puede brillar unos minutos, pero no gana campeonatos. Y en esta tercera ola del marketing, la verdadera victoria es sostener el ritmo, multiplicar la rentabilidad y convertir cada contacto en una relación de valor.

Unified Retail Media Stack (URMS): el esqueleto invisible del retail media

Para que un retail media network deje de ser una suma de ocurrencias y se convierta en un negocio escalable, necesitamos una arquitectura que lo ordene. Ese marco es el URMS (Unified Retail Media Stack): siete capas que funcionan como el sistema nervioso del RMN, conectando identidad, datos, superficies, tecnología y gobernanza en un flujo coherente. Es, en esencia, el manual de operaciones que asegura que la promesa de la tercera ola se traduzca en valor real para retailers, marcas y consumidores.

  1. Identidad & Consentimiento. El punto de partida es saber quién es el cliente y con qué permiso se usan sus datos. Programas de lealtad, cuentas logueadas y CMPs (Consent Management Platforms) garantizan trazabilidad y confianza. Sin consentimiento explícito, no hay sostenibilidad posible.
  2. Datos & Audiencias. Aquí se destila el “petrodato”. CDPs (Customer Data Platforms) y clean rooms permiten segmentar con precisión, crear look-alikes o excluir audiencias sin violar privacidad. Es la capa que da sentido al mantra: “sin datos propios, no hay retail media viable”.
  3. Superficies & Inventario. Son los espacios donde vive la publicidad: onsite (búsquedas patrocinadas, banners nativos), offsite (DSPs, CTV) e in-store digital (pantallas, self-checkout, audio). Esta capa define qué tan ancho es el pasillo digital y físico que podemos monetizar.
  4. Ad Serving & Bidding. El motor que decide qué anuncio se muestra, a quién y en qué condiciones. Incluye algoritmos de relevancia, pacing, frequency capping y controles de brand suitability. Aquí la eficiencia técnica se traduce directamente en retorno.
  5. Medición & Incrementalidad. La diferencia entre humo y evidencia. iROAS, N2B, estudios test vs. control y geo-experiments permiten demostrar no sólo ventas totales, sino ventas adicionales. Es la capa que convence al CFO y sostiene la inversión continua.
  6. Gobernanza & Seguridad. El blindaje del sistema. Privacy by design, controles de tráfico inválido, auditorías de brand safety y procesos de change management aseguran confianza en marcas, usuarios y reguladores. Sin esta capa, todo se desmorona.
  7. IA Operativa. El copiloto que escala. Desde optimización automática de pujas hasta generación dinámica de creatividades y detección de anomalías. Esta capa conecta la velocidad de la IA con la disciplina de un modelo operativo maduro.

El URMS no es teoría, es un mapa de capacidades priorizadas. Permite definir dónde invertir primero, qué métricas monitorear y cómo fijar SLAs entre áreas. En la práctica, es la brújula que evita que un retailer corra detrás de Amazon sin saber por qué, y lo coloca en condiciones de competir desde sus fortalezas locales.

Maturity Model: la brújula de evolución de un RMN

Cuando hablamos de Maturity Model en retail media, nos referimos a un marco que describe los distintos estadios de evolución de una red, desde su fase más básica hasta un nivel de autonomía avanzada. Es una herramienta estratégica que permite al retailer, a las marcas y al ecosistema medir con honestidad dónde están hoy y hacia dónde deben avanzar. No es un checklist técnico: es un mapa de madurez que combina capacidades tecnológicas, procesos, métricas y cultura organizacional.

El modelo que propongo se estructura en cinco niveles (N0 a N4). En N0 Exploratorio, la red opera de forma artesanal: inventario manual, reporting limitado y ausencia de CDP. El objetivo es validar quick wins con formatos básicos como sponsored products. En N1 Fundacional, aparece la primera capa de gobernanza: CMP activa para consentimiento, un CDP mínimo y rate card unificada. Es la etapa donde se formalizan los procesos. En N2 Escalable, el retailer ya habilita self-service para marcas, ofrece audiencias 1P robustas, integra clean rooms piloto y logra latencia de reporting <24h. Aquí se consolida el negocio. El N3 Omnicanal integra DOOH y CTV con audiencias 1P, incorpora incrementalidad “by design” y revisiones de negocio con marcas (QBRs). Finalmente, el N4 Autónomo es el estadio de IA avanzada: pujas y creatividades optimizadas en tiempo real, yield management omnicanal, modelos MMM y un consejo de gobernanza de datos.

Los triggers de avance son claros: % de tráfico logueado, % de inventario medible bajo estándares MRC, adopción de self-service por más del 60% de los anunciantes, iROAS superior al ROAS clásico y cobertura omnicanal real. El valor de este modelo es que convierte la visión en un camino trazable: permite identificar cuellos de botella, asignar prioridades de inversión y, sobre todo, comunicar a la organización y a las marcas qué significa “madurar” en retail media.

En definitiva, el Maturity Model es el GPS que evita perderse en la euforia del crecimiento. Marca el ritmo de evolución y ayuda a que cada retailer construya no sólo una red rentable, sino un ecosistema resiliente y competitivo a largo plazo.

P&L Waterfall: qué entra y qué sale en un RMN

Si el URMS es el esqueleto del retail media, el P&L Waterfall es su sistema circulatorio: muestra cómo fluye cada dólar desde que entra por publicidad hasta que se transforma en margen neto. No es un cuadro contable más, es la herramienta que permite al CMO hablar el mismo idioma que el CFO y demostrar que esta tercera ola no solo genera alcance, sino caja y rentabilidad sostenible.

En la parte alta de la cascada se encuentran los ingresos. Aquí distinguimos varias fuentes:

  • Onsite: búsqueda patrocinada (CPC) y formatos display/video (CPM/vCPM). Son los cimientos, con márgenes altos y trazabilidad directa.
  • Offsite: campañas programáticas o en CTV activadas con audiencias 1P del retailer. Amplían alcance, pero con márgenes menores.
  • In-store digital: pantallas DOOH, self-checkout, audio interno. Una mina subutilizada que se monetiza a medida que las tiendas se digitalizan.
  • Data products y managed services: fees por clean rooms, reportes avanzados, insights packs y servicios gestionados (setup, creatividades, JBPs). Aquí aparece el margen más alto: data convertida en negocio.

La segunda capa son los descuentos o contra-revenue, donde se restan make-goods, promos de lanzamiento o descuentos por volumen. No es lo que más pesa, pero si no se gestiona con disciplina erosiona los ingresos netos.

Luego aparecen los costos variables. Aquí se ubican los tech fees (ad server, DSP, CDP, clean room), la verificación de viewability/IVT, los revenue shares con socios DOOH/CTV y hasta costos financieros de pagos y cobranzas. La regla de oro es que esta capa no supere el 20% del net revenue; si se dispara, el modelo pierde atractivo para finanzas.

Más abajo, el OPEX. Este es el músculo humano y operativo: equipos de ventas y partner success, ad-ops, data science, creative studios, control de brand safety, áreas legales/privacidad y finanzas (FP&A). No es un gasto a minimizar, sino a optimizar, porque sin talento que entienda la dualidad retail + medios, la red no escala.

La foto final se resume en indicadores de salud:

  • Gross Margin por línea: onsite 70–90%, offsite 20–40%, in-store 30–50%, data 80–90%.
  • EBITDA esperado en madurez N3–N4: 30–45% si el mix prioriza onsite y data.
  • Time-to-Cash: menos de 45 días; DSO controlado.
  • Capex en DOOH: payback menor a 24 meses.

Un mini-escenario lo ilustra mejor: ingresos compuestos por onsite 40%, offsite 20%, in-store 15%, data 10% y servicios 15%. Tech + verificación consumen 12%, revenue share 8% y OPEX 20%. Resultado: un EBITDA del 35%. Si ajustamos el mix hacia data/onsite y aplicamos IA de yield management, se pueden ganar 3–5 puntos adicionales.

El valor del P&L Waterfall es que convierte la conversación de marketing en conversación financiera. El retailer deja de decir “tenemos impresiones” para decir “tenemos margen incremental”. El CFO ve que no es un gasto disfrazado de moda, sino un motor de rentabilidad comparable al negocio principal. Y las marcas perciben transparencia: saben qué pagan, dónde se invierte y qué retorno reciben.

En definitiva, este esquema es la radiografía que distingue a una red seria de un experimento táctico. Quien domine el P&L Waterfall no solo sabrá surfear la ola del retail media: podrá financiar con ella la Transformación Digital completa de su negocio.

In-store 2.0: cuando la tienda física se convierte en superficie publicitaria inteligente

El retail media nació en el mundo digital, pero su verdadera potencia aparece cuando aterriza en la tienda física. Hablamos de In-store 2.0, un estadio en el que la publicidad no se limita a cartelería estática o promociones improvisadas, sino que se convierte en una plataforma viva, medible y orquestada en tiempo real. La tienda pasa de ser un simple punto de venta a transformarse en un canal de comunicación tan sofisticado como un DSP, con reglas, métricas y contenido dinámico.

La instrumentación es el primer paso. Aquí destacan tecnologías como:

  • ESL (Electronic Shelf Labels): etiquetas electrónicas que permiten no solo cambiar precios en segundos, sino también activar mensajes promocionales sincronizados con campañas digitales. El pasillo se convierte en un espacio vivo que respira junto con el inventario y el shopper.
  • Kioscos y terminales de autoservicio: más que puntos de consulta, se convierten en superficies interactivas donde desplegar recomendaciones patrocinadas, cross-selling y promociones personalizadas.
  • Carros inteligentes (Smart Carts): dispositivos capaces de identificar al cliente, sugerir productos y mostrar anuncios en función del recorrido y del historial de compra. El carrito deja de ser un objeto pasivo y se convierte en un “medio en movimiento”.

Pero el despliegue tecnológico no alcanza sin resolver la latencia operacional. En el entorno físico no hay segundas oportunidades: un anuncio mal servido, una etiqueta que no actualiza o una pantalla congelada en pleno evento masivo erosionan la experiencia y la confianza. Por eso, la tienda conectada requiere tiempos de respuesta de segundos, procesos de monitoring 24/7 y equipos preparados para resolver incidentes en caliente. El SLA aquí no es un lujo, es supervivencia: cada minuto de error es pérdida de venta y de credibilidad.

De ahí surge la necesidad de una capa robusta de content ops. El contenido in-store debe gestionarse con la misma disciplina que una campaña digital: catálogos actualizados, creatividades validadas, traducciones coherentes, flujos de aprobación claros. Es lo que asegura que la experiencia sea consistente en todas las tiendas y que cada promoción esté alineada con el inventario real. Un error frecuente es anunciar un producto en pantalla cuando el stock ya se agotó; el content ops evita esas incoherencias que generan frustración en el shopper.

Y porque ninguna operación es infalible, es crítico diseñar fallbacks inteligentes. Si falla la red, la pantalla debe mostrar contenido de respaldo; si se cae la sincronización de ESL, el precio por defecto debe proteger tanto al consumidor como al retailer. Estos planes de contingencia son el equivalente a los airbags de un coche: esperamos no usarlos, pero son los que salvan la operación en momentos de crisis.

Un caso que sirve de blueprint en la región es el de Cencosud 360 con la campaña AXE. Allí se integraron activaciones omnicanal que conectaron pantallas in-store con campañas digitales, logrando consistencia de mensajes, trazabilidad de impactos y un modelo de monetización compartida con la marca. Más allá de los resultados puntuales, lo relevante es la arquitectura: demostraron que el retail media físico no es improvisación, sino disciplina, coordinación y valor agregado para todos los actores.

En síntesis, el In-store 2.0 es la última frontera del retail media: convertir cada metro cuadrado de la tienda en una superficie programable, conectada y medible. No es un simple despliegue tecnológico, es la unión de instrumentación, latencia, content ops y controles que garantizan experiencia, confianza y margen. Cuando se integra al URMS, al P&L Waterfall y a la cadencia operativa, la tienda deja de ser un canal aislado y se convierte en el punto donde lo digital y lo físico se funden en un único flywheel.

Rate Cards y empaquetado comercial: la partitura del negocio

En todo retail media network llega un momento en que la improvisación debe dar paso a la música orquestada. Ese momento se llama Rate Card. Un rate card es, en esencia, la partitura donde se fijan los precios, condiciones y reglas de juego para cada formato publicitario. Es el puente que conecta lo comercial con lo financiero y lo operativo: traduce audiencias y espacios en tarifas claras, y habilita que las marcas puedan planificar sus inversiones con certeza. Sin esta transparencia, el retail media corre el riesgo de parecer un bazar caótico donde cada negociación es ad hoc y el valor de la publicidad depende del humor del día.

Un buen rate card no es sólo una lista de precios. Es una arquitectura de monetización que equilibra tres variables: la escasez del inventario (no hay infinitos slots en resultados patrocinados o pantallas en tienda), el valor de los datos (first-party data y segmentaciones premium) y la elasticidad de cada categoría. Por eso vemos diferencias: un clic en la categoría de pañales puede costar distinto a uno en televisores, porque el contexto, la competencia y el ROI potencial no son iguales.

Pero el rate card por sí solo no basta. El verdadero salto está en el empaquetado comercial. Los retailers que escalan convierten los espacios publicitarios en paquetes modulares y comprensibles para las marcas. Ejemplos:

  • Always-on anual: un compromiso de 12 meses con descuentos en GRPs internos, diseñado para asegurar continuidad y previsibilidad.
  • Launch sprints: campañas de 6–8 semanas con garantía de iROAS mínimo cuando se trabaja con test de control.
  • Bundles omnicanal: un mix de onsite (sponsored search), offsite (audiencias en DSP/CTV) e in-store (pantallas digitales), vendido como un solo producto integrado.

¿Por qué esto es tan importante? Porque profesionaliza la oferta y la hace comparable con otros medios. El anunciante puede decidir entre invertir en TV, en social o en retail media sabiendo que cada canal tiene un pricing definido, métricas claras y paquetes alineados con objetivos de awareness, conversión o fidelización. Además, permite al retailer gestionar su inventario como lo haría un publisher serio: fijando floors de CPC o CPM, ofreciendo add-ons (exclusiones de marca, share of voice garantizado) y ajustando tarifas en picos de demanda (Hot Sale, Black Friday).

En mis columnas lo repito: sin estandarización y empaquetado, no hay escalabilidad. Los rate cards y paquetes son el lenguaje común que ordena la relación retailer–marca, evita canibalización de ingresos y convierte la venta de espacios publicitarios en un negocio repetible, auditable y atractivo para el CFO. En definitiva, son la gramática que convierte la música del retail media en sinfonía.


RACI: quién hace qué y por qué importa en un RMN

Una red de retail media no se sostiene sólo con tecnología o con un buen rate card. Se sostiene con claridad organizacional. Y ahí entra el RACI, un marco simple pero poderoso que define quién es Responsable (R), quién es Aprobador (A), quién debe ser Consultado (C) y quién sólo Informado (I) en cada proceso clave. Dicho de otro modo: el RACI es el mapa de responsabilidades que evita que una campaña se pierda en un laberinto de mails y silos internos.

El valor de esta herramienta está en que elimina la ambigüedad. En estructuras híbridas —donde conviven equipos de retail, marketing, data, ad-tech y finanzas—, el riesgo de solapamientos y vacíos de responsabilidad es altísimo. Sin RACI, cada campaña se convierte en una partida de tenis donde la pelota (la decisión) rebota sin dueño. Con RACI, cada jugada tiene nombre y apellido.

Este esquema simple se convierte en un seguro contra el caos. Permite velocidad (sabemos quién decide), accountability (sabemos quién responde) y gobernanza (nadie queda afuera de las conversaciones críticas).

 Ejemplo práctico en un RMN

Imaginemos que un retailer lanza una campaña omnicanal para el “Hot Sale”: un paquete que incluye sponsored search onsite, banners offsite vía DSP y pantallas in-store:

En paralelo, stakeholders como Marketing corporativo o Comercial de categorías pueden figurar como Consultados (C) para asegurar coherencia de marca, mientras que Comunicaciones internas o Agencias externas quedan como Informados (I).

¿Por qué es clave?

Un RACI bien diseñado no sólo ordena procesos, sino que refuerza la cultura colaborativa. Permite que cada equipo entienda su rol en el flywheel de retail media: ventas generan demanda, ad-ops la activa, data la mide, finanzas la valida, y todos reportan bajo un marco común. El resultado es una red capaz de escalar sin fricciones, donde cada campaña fluye con disciplina y velocidad.

En definitiva, el RACI es el manual de orquesta de un RMN: asegura que cada instrumento entre en el momento justo, con la nota correcta, evitando cacofonías. Y como en toda sinfonía, no basta con talento individual; hace falta coordinación colectiva.

SLAs de reporting & compliance: el contrato invisible que da confianza

Un retail media network puede tener un stack tecnológico impecable, un rate card bien armado y un RACI claro… pero si no define SLAs (Service Level Agreements) de reporting y compliance, todo se convierte en terreno movedizo. Los SLAs son el contrato invisible que garantiza a las marcas, agencias y CFOs que las métricas no son humo, sino compromisos medibles y auditables. Son el puente de confianza entre el retailer convertido en medio y los anunciantes que ponen su dinero.

¿Por qué son tan importantes? Porque en un entorno fragmentado, donde cada red tiene sus propios dashboards y definiciones, la credibilidad se construye con estándares. Un anunciante puede tolerar que un retailer tenga menos audiencia que Amazon, pero no que sus métricas sean opacas o irreconciliables con las de la industria. Los SLAs fijan reglas del juego y aseguran que todos hablen el mismo idioma.

Los pilares de los SLAs en retail media

Viewability (MRC). No basta con servir impresiones; deben ser vistas. El estándar de la Media Rating Council establece ≥50% del display visible por 1s y ≥50% del video por 2s. En CTV y DOOH, se aplican métricas equivalentes. Esto evita inflar reportes con anuncios que nadie vio realmente.

Tráfico inválido (IVT). El compromiso debe ser auditable: filtrado GIVT (general) y SIVT (sofisticado) con proveedores acreditados. Objetivo: invalid rate <1,5%. Si un retailer no controla fraude, el anunciante pierde confianza en la calidad del inventario.

Brand safety y suitability. No todo vale. Las redes deben aplicar la taxonomía GARM, listas de bloqueo y protocolos de escalation path. Así se garantiza que una marca de alimentos no termine junto a contenido sensible o inapropiado, en digital o en tienda.

Latencia de reporting. La velocidad importa. Un SLA robusto establece dashboards operativos <6h, facturación conciliada en D+3 y estudios de lift en 10–15 días post-vuelo. Esta cadencia permite optimizar campañas en tiempo real y reportar con agilidad al CFO.

Exactitud y reconciliación. El acuerdo debe incluir una tolerancia explícita (≤1% en reconciliación mensual). Esto significa que lo que se factura y lo que se mide coinciden casi al centavo, eliminando disputas por diferencias de inventario.

Incrementalidad “by design. El SLA no se limita a medir clics: exige que cada campaña tenga grupos control, hipótesis pre-registradas y read-outs compartidos. Así se asegura que el anunciante no pague por ventas que hubieran ocurrido igual.

Privacidad y compliance. Un SLA moderno integra privacy by design: uso de clean rooms, registros de consentimiento auditables y mecanismos para demostrar cumplimiento con GDPR, LGPD o CCPA. Es la garantía de que la monetización de datos no erosiona la confianza del shopper.

Glosario unificado. Finalmente, un SLA debe establecer un lenguaje común: ROAS, iROAS, N2B, SoV, Fill. Sin definiciones claras, cada dashboard es una torre de Babel. Con un glosario compartido, el anunciante sabe exactamente qué está comprando y cómo se mide.

En mi experiencia, los SLAs son el seguro de gobernanza que permite que el retail media sea tomado en serio en la mesa del CMO y del CFO. Sin ellos, las redes quedan atrapadas en la percepción de ser “inventarios secundarios” o “espacios improvisados”. Con SLAs claros, se convierten en medios premium, comparables y auditables al nivel de Google o Meta.

Además, estos acuerdos son la base para escalar relaciones de largo plazo. Una marca que confía en la transparencia de un retailer invierte no sólo en campañas puntuales, sino en paquetes anuales y JBPs estratégicos. Y esa confianza se construye, ladrillo a ladrillo, con métricas sólidas respaldadas por SLAs de reporting y compliance.

En definitiva, los SLAs no son burocracia: son el lenguaje de la confianza. Son lo que transforma un inventario en un activo estratégico y lo que permite que la tercera ola del marketing no se estrelle contra la orilla de la desconfianza.

Medición avanzada: de la atención a la transacción

Uno de los mayores desafíos del retail media es separar el ruido del valor real. Medir impresiones o clics puede inflar dashboards, pero no convence ni al CFO ni al anunciante. La respuesta es una medición avanzada, que trace un camino claro desde la atención captada hasta la venta incremental, con metodologías estandarizadas y transparentes.

El ladder de atención → venta

El primer escalón es la atención activa: métricas como viewability (MRC), dwell time, scroll-depth o share of screen. El segundo es la intención: búsquedas patrocinadas, add-to-cart o visitas a PDPs. El tercero es la conversión: ventas atribuibles online. Y el cuarto, la venta incremental total (incluyendo offline), que se mide con diseños experimentales. Esta escalera es lo que conecta métricas intermedias con la métrica final que importa: dinero adicional generado por cada dólar invertido.

Ventanas estándar

La consistencia temporal es clave. Un marco de ventanas de 14–30 días es óptimo para retail media: suficiente para capturar compras diferidas sin inflar atribución tardía. Para bienes de consumo masivo, la ventana puede acotarse a 7–14 días; para electrónica o categorías de alto ticket, ampliarse hasta 45 días. Definir estas ventanas de forma estandarizada evita disputas y hace comparables los resultados entre campañas, retailers y agencias.

Diseño de experimentos

La incrementalidad no se puede asumir, debe diseñarse desde el inicio. El estándar es usar grupos de test y control con segmentación aleatoria o geo-experimentos. Ejemplo: en 50 tiendas se activa la campaña, en 50 se mantiene apagada, y se mide la diferencia en ventas netas ajustadas por estacionalidad. Otra metodología es el ghost ads (subasta controlada donde anuncios “fantasma” sirven como placebo). Estos diseños blindan la credibilidad de la medición.

Ejemplos de tablas lift y N2B por cohortes

Un reporte avanzado debe incluir tablas que muestren:

Aquí el foco no es solo mostrar conversiones brutas, sino qué parte fue realmente incremental y cuánto de eso vino de clientes new-to-brand (N2B). Esta mirada por cohortes permite optimizar estrategia: invertir más en segmentos donde el lift es alto y evitar gastar en audiencias saturadas.

La medición avanzada no es un lujo metodológico, es el estándar que diferencia a un RMN serio de un experimento táctico. Permite que todos —retailers, marcas, agencias y CFOs— hablen el mismo idioma: el de la venta incremental demostrada. Además, fortalece la legitimidad del retail media frente a otros medios, mostrando que puede medir con precisión no solo alcance, sino impacto directo en la caja.

Cadencia operativa: el metrónomo del retail media

El retail media no sólo se diseña, se ejecuta en ciclos. Y esa disciplina rítmica se llama cadencia operativa. Es el metrónomo que marca cómo se revisa el pipeline, cómo se miden los resultados y cómo se responde en momentos críticos. Sin cadencia, todo queda librado a la buena voluntad de los equipos; con cadencia, la red se mueve como una orquesta sincronizada.

En el día a día, la cadencia se materializa en cuatro rituales:

  • WBR (Weekly Business Review): la revisión semanal del pipeline de campañas, el fill rate y yield, incidentes críticos y anomalías detectadas. Permite ajustar rápido y evita que pequeños errores se acumulen.
  • MBR/QBR (Monthly/Quarterly Business Review): encuentros con las marcas para compartir aprendizajes, revisar iROAS, discutir next best actions. Aquí el retailer se gana la confianza del anunciante con datos y transparencia.
  • S&OP del inventario publicitario: igual que en supply chain, se proyecta la demanda de espacios publicitarios, se fijan caps por categoría y se aplican prácticas de surge pricing ético en picos de demanda. Es lo que conecta el Rate Card con la realidad dinámica.
  • Runbooks de picos (Hot Sale, BFCM): manuales predefinidos para congelar cambios críticos, ejecutar rollback y montar un war room operativo. Son la diferencia entre surfear la ola o naufragar en pleno evento masivo.

¿Cómo se articula con el resto del modelo?

La cadencia operativa es el engranaje que conecta todas las piezas:

  • Toma el URMS como mapa de capacidades y asegura que cada capa se revise en ciclos consistentes.
  • Se alimenta del Maturity Model, ya que cada nivel (N1 a N4) exige rituales más sofisticados de control.
  • Impacta directo en el P&L Waterfall, porque un buen ritmo operativo reduce costos ocultos, acelera time-to-cash y mejora márgenes.
  • Se apoya en los Rate Cards para planificar demanda y en el RACI para definir quién habla en cada review.
  • Y se valida con los SLAs de reporting & compliance, que fijan la barra mínima de calidad y latencia en cada ciclo.

En definitiva, la cadencia operativa es la coreografía que hace posible que todo lo demás funcione. Sin ella, el retail media es un cúmulo de intenciones. Con ella, se convierte en una máquina que combina velocidad, control y confianza: el ritmo necesario para que la tercera ola no sea un chapuzón pasajero, sino un maratón sostenible.

KPIs de salud del negocio: el pulso vital de un RMN

En un retail media network no basta con medir clics o impresiones. Para saber si el negocio respira, progresa y escala de forma sostenible necesitamos un set de KPIs de salud, que actúan como los signos vitales de la red. Son los que permiten a un GM, a un CFO o a un partner ver de un vistazo si el RMN está creciendo, si la calidad del inventario es confiable, si la eficiencia se sostiene y si las finanzas cierran.

Crecimiento. La primera señal es la expansión de ingresos publicitarios y la evolución del mix por línea (onsite, offsite, in-store, data). Aquí importa también la tasa de adopción del self-service: mientras más marcas gestionan directamente sus campañas, más madura y escalable es la red.

Calidad. Un RMN serio no se mide por volumen bruto, sino por limpieza y confianza. Métricas como el vCPM (viewable CPM), el porcentaje de tráfico inválido (IVT%), la cantidad de incidentes de brand safety y el NPS de la marca anunciante son la brújula de la credibilidad. Si estos indicadores flaquean, ningún crecimiento es sostenible.

Eficiencia. El corazón del negocio está en métricas como el iROAS (retorno incremental), las ventas incrementales por SKU, el time-to-launch de campañas y la velocidad de resolución de tickets (<24h). Un RMN que tarda semanas en activar o corregir campañas se condena a la irrelevancia.

Finanzas. Finalmente, el cierre está en márgenes por producto, EBITDA de la unidad, DSO (días de cobranza) y la proporción de tech fees sobre ingresos netos. Aquí se mide la verdadera rentabilidad y disciplina financiera.

En conjunto, estos KPIs forman la “historia clínica” del retail media. Sin ellos, se puede aparentar salud mientras se incuban fallas graves; con ellos, se gestionan decisiones con datos, se ajusta el rumbo y se garantiza que la tercera ola sea un negocio robusto, no un espejismo pasajero.

Riesgos y controles: mantener el pasillo digital en línea de carrera

Un RMN que escala rápido puede parecer imparable, pero sin un marco de riesgos y controles corre el peligro de volverse insostenible. El desafío no es solo monetizar, sino hacerlo con disciplina, ética y resiliencia. Aquí es donde el mood Senna cobra sentido: correr al límite, pero sin perder la trazada.

Saturación del pasillo digital. El riesgo más visible es la sobreexposición. Demasiados banners o sponsored products terminan canibalizando la experiencia y reduciendo la confianza del consumidor. El control está en establecer caps de impresiones por usuario/categoría, y en diseñar reglas de frecuencia que protejan la relevancia. Menos es más: mejor un anuncio útil que diez irrelevantes.

Conflictos de trade. Cuando marketing y comercial no están alineados, surgen tensiones: ¿quién prioriza inventario publicitario frente al orgánico? ¿hasta dónde empujar al proveedor con inversión en medios? La respuesta está en comités conjuntos de categorías y RMN, donde se revisan objetivos, márgenes y balance entre promoción y visibilidad orgánica. Transparencia y reglas compartidas evitan erosión de relaciones históricas con proveedores.

Bias algorítmico. Los motores de bidding y recomendación pueden reforzar inequidades si no se auditan. Marcas grandes, con más presupuesto, terminan dominando el espacio, dejando fuera a challengers o pymes. El control es auditorías trimestrales de algoritmos, revisiones de fairness y reglas de participación que aseguren diversidad en el pasillo digital.

Shadow IT y accesos. En redes donde múltiples áreas manejan datos sensibles, los accesos sin control se vuelven un riesgo operativo y reputacional. El control es aplicar principio de mínimo privilegio, accesos temporales, logs auditables y monitoreo de anomalías. Mejor perder un minuto habilitando permisos que arriesgarse a una fuga de datos.

Dependencia de un vendor. Otro riesgo es construir la red sobre un único proveedor tecnológico (DSP, SSP, clean room). Si esa pieza falla, el negocio entero se paraliza. Aquí el control es planes B y arquitecturas modulares, con contratos que aseguren portabilidad de datos y flexibilidad de salida. La resiliencia tecnológica no es lujo, es requisito para sostener márgenes y confianza.

En síntesis, los riesgos son inevitables, pero los controles son la diferencia entre un piloto temerario y uno campeón. Un RMN maduro reconoce que escalar no es solo vender más impresiones, sino proteger al shopper, al proveedor, al anunciante y al propio retailer. Esa disciplina es la que asegura que la tercera ola del marketing digital no sea un sprint caótico, sino una carrera de resistencia ganada con foco, control y velocidad inteligente.

Coopetencia y federación: del dato aislado a la red colaborativa

El retail media nació como esfuerzo individual: cada retailer monetizando sus propios espacios y datos. Pero el verdadero salto de escala ocurre cuando hablamos de coopetencia y federación, es decir, cuando competidores naturales deciden colaborar en la gestión y activación de audiencias sin perder independencia. Esto no es teoría: es la evolución lógica de un mercado donde ninguna red, por más grande que sea, puede competir sola contra la escala de Amazon o Google.

El mecanismo que lo habilita son los clean rooms multi-retailer. Estos entornos seguros permiten que distintos actores —supermercados, farmacias, cadenas de moda— compartan y activen audiencias de manera federada sin exponer datos sensibles. Cada retailer mantiene el control de su “petrodato”, pero lo hace interoperable bajo reglas de privacidad y compliance. El resultado: las marcas acceden a universos más amplios, con segmentaciones consistentes, mientras los retailers multiplican el valor de su inventario sin sacrificar soberanía.

Imaginemos un flujo simplificado:

  1. Federación de datos. Cada retailer sube sus audiencias a un clean room común bajo encriptación.
  2. Normalización. Se aplican taxonomías estandarizadas de categorías y atributos para que las audiencias sean compatibles.
  3. Match seguro. Las marcas cargan sus datos propios, que se cruzan con los de la federación sin exponer identidades.
  4. Activación omnicanal. Las campañas pueden correr en las superficies onsite de cada retailer, en offsite programático o en CTV, respetando siempre la segmentación definida.
  5. Medición compartida. Cada parte recibe reportes de incrementalidad y iROAS, con vistas parciales según el nivel de acceso acordado.

Este patrón abre la puerta a casos como el de Intercorp en Perú, donde la lógica de ecosistema ya existe: supermercados, farmacias, financieras y entretenimiento conviven bajo un mismo paraguas. Al articular un modelo federado, pueden ofrecer a las marcas una escala inigualable en el mercado andino, con cobertura de distintos momentos de consumo y la posibilidad de orquestar campañas que van de la góndola a la tarjeta de crédito, pasando por entretenimiento y salud. Es un blueprint regional de cómo la coopetencia puede transformarse en ventaja competitiva sostenible.

Los beneficios son múltiples:

  • Para retailers: amplían alcance, monetizan datos de forma ética y comparten costos de infraestructura.
  • Para marcas: acceden a audiencias más grandes y diversas, con reglas comunes y métricas consistentes.
  • Para el ecosistema: se crean estándares regionales de reporting, privacidad y atribución que elevan la credibilidad de todo el mercado.

El riesgo es claro: sin gobernanza, la federación se vuelve torre de Babel. Por eso son críticos los contratos de data governance, los SLAs de reporting compartido y la definición de métricas comunes como iROAS o N2B. Solo así la federación deja de ser un acuerdo de papel para convertirse en motor real de inversión.

En definitiva, la coopetencia y federación es el paso siguiente en la madurez del retail media en Iberoamérica. Nos mueve de silos aislados a redes interconectadas, donde la escala no se logra por concentración, sino por colaboración inteligente.

Del plano al motor en marcha

El recorrido de este capítulo deja claro que el retail media ya no puede vivirse como un accesorio táctico, sino como una infraestructura estratégica que exige disciplina operativa, métricas financieras y gobernanza transversal. Lo que hemos desglosado —desde el URMS como esqueleto, el Maturity Model como GPS, el P&L Waterfall como sistema circulatorio, los Rate Cards como partitura comercial, el RACI como manual de orquesta, los SLAs como contrato de confianza, la cadencia operativa como metrónomo, los KPIs como pulso vital y los riesgos y controles como cinturón de seguridad— compone un sistema vivo, diseñado para sostener la tercera ola del marketing sin naufragar en la improvisación.

La conclusión es contundente: un retail media network no se improvisa, se opera como una unidad de negocio completa, con las mismas exigencias que un marketplace, una Fintech o una operación logística. El retailer que entienda esto antes que su competencia será quien capture el diferencial de márgenes, consolide la confianza de las marcas y logre que cada interacción del shopper sea una oportunidad de valor, no de fricción.

Lo que distingue a un RMN maduro no es la cantidad de inventario, sino su capacidad de articular tecnología, procesos y cultura bajo un modelo operativo coherente. Aquí la IA-Unificada deja de ser promesa y se convierte en copiloto, optimizando creatividades, bids y segmentaciones, pero siempre dentro de un marco gobernado por reglas claras. Aquí el Flywheel Retail demuestra que la monetización publicitaria puede alimentar la lealtad y la experiencia del cliente, en lugar de erosionarlas. Y aquí el Comercio Colaborativo encuentra un nuevo terreno: redes federadas, clean rooms y métricas comunes que permiten competir en escala sin sacrificar la confianza.

En definitiva, el Operating Model & P&L es la pieza que transforma el retail media en un negocio sostenible, auditado y capaz de financiar la Transformación Digital del propio retailer. No se trata de correr rápido, sino de correr con dirección, tablero y boxes. La verdadera victoria en esta carrera no será quién levante más ingresos brutos, sino quién logre sostener márgenes sanos, relaciones de confianza con las marcas y experiencias consistentes para el cliente final. Porque, como en la Fórmula 1, el campeonato no se gana con una vuelta rápida: se gana con un equipo disciplinado, un motor calibrado y la capacidad de llegar primero a la bandera a cuadros, una y otra vez.

Conclusión

Estamos siendo testigos de una transformación silenciosa pero profunda en la manera en que se conectan las marcas con sus consumidores. En este libro, recorrimos los fundamentos, casos, desafíos y proyecciones de lo que ya no es sólo una tendencia emergente, sino una nueva infraestructura comercial y publicitaria para el Ecosistema Digital: el retail media network.

Como dije, esto comenzó como un diferencial de los gigantes del ecommerce —como Amazon o Alibaba—, y hoy se consolida como una oportunidad concreta para retailers de todos los tamaños, categorías y geografías. Pero en particular, en Iberoamérica, el desarrollo del retail media network adquiere un carácter estratégico: es una vía para aumentar márgenes en mercados de alta competencia, para monetizar los datos propios en contextos de inflación e inestabilidad, y para construir ecosistemas colaborativos donde antes había silos.

Este libro deja claro que la región ya no está viendo el fenómeno desde afuera sino que hoy lo protagoniza. Cencosud, Intercorp, Farmacity, Falabella, Mercado Libre, Walmart Connect… no son sólo casos de implementación; son señales de maduración. Cada uno, con sus particularidades, nos deja una lección:

  • Que los datos no son oro hasta que se activan.
  • Que la Omnicanalidad se vuelve rentable cuando también es medible.
  • Que incluso un retailer especializado, como una cadena de farmacias, puede convertirse en un medio de alto valor si conoce bien a su audiencia.
  • Que los Marketplaces nativos de la región pueden competir codo a codo con los jugadores globales, si desarrollan capacidades adtech propias.

El retail media no reemplaza los modelos anteriores. Los complementa. Los redefine. Nos lleva a una nueva etapa en la madurez digital del retail y del marketing, donde el dato se convierte en moneda de cambio; la experiencia, en diferencial competitivo; y el inventario de medios, en activo estratégico.

Pero este desarrollo no es automático ni garantizado. Implica decisiones. Exige una mentalidad abierta a nuevas métricas, nuevos partners, nuevos modelos de atribución. Requiere colaboración —incluso entre competidores—, como lo muestran los ejemplos de clean rooms, redes federadas o alianzas regionales que están comenzando a emerger en mercados fragmentados de América Latina.

Este fenómeno también redefine el rol de las marcas. Ya no se trata sólo de negociar exhibición en góndola o ubicación en banner. Las marcas están llamadas a cocrear experiencias publicitarias que agreguen valor real al cliente final, a usar las RMNs no sólo como canal de performance sino como puente para construir lealtad, confianza y relevancia; y a exigir transparencia, estandarización y reportes que les permitan medir y optimizar sin depender de métricas heredadas del display tradicional.

En este camino, la inteligencia artificial es el gran catalizador. La automatización del targeting, la generación creativa a escala, el Análisis Predictivo del comportamiento y la planificación de campañas cross-channel están impulsando una nueva era de eficiencia y precisión. En contextos donde cada peso cuenta —como ocurre en muchas economías de Iberoamérica—, esto marca la diferencia entre sobrevivir o escalar.

Pero el dato más relevante no está en los dashboards sino en el mindset: los retailers que logran avanzar en esta dirección comparten algo en común: Dejaron de pensar sólo como puntos de venta para pensarse como plataformas de conexión. Esa es la verdadera disrupción del retail media. No es sólo una nueva fuente de ingresos. Es un nuevo modelo de negocio.

Hoy, gracias al desarrollo de estas redes, los retailers tienen la posibilidad de ofrecer un paquete completo a las marcas: visibilidad, data, conversión y fidelización. Y al mismo tiempo, pueden abrir nuevas unidades de negocio de altísima rentabilidad, como lo muestra el ejemplo de Amazon, cuyo 10% de ingresos ya proviene de publicidad, con márgenes superiores al retail mismo.

¿Podemos lograrlo en Iberoamérica? Sí, pero no será con recetas importadas. Será con creatividad, con entendimiento profundo del comportamiento local y con tecnología adaptada a nuestras realidades; con talento que entienda tanto de retail como de medios; con modelos híbridos, colaborativos, regulados con responsabilidad y potenciados con IA; con estrategias donde la privacidad y la utilidad no estén enfrentadas, sino integradas.

Este libro no es un punto final, es un hito. Es una invitación a actuar. A quienes lideran retailers, marcas, agencias, tecnologías, medios: el retail media network no es el futuro. Es el presente. Y quien no se suba hoy mañana no tendrá espacio en la conversación digital.

Es tiempo de monetizar lo que antes era invisible, de integrar lo que estaba disperso, alinear objetivos comerciales y publicitarios en un solo flujo de valor.

Es tiempo de construir juntos un nuevo ecosistema de medios —regional, innovador y más justo—, que represente los intereses de nuestra industria y, sobre todo, de nuestros consumidores.

Nos toca escribir esta nueva etapa del comercio digital con visión, colaboración y coraje. Y lo más importante: con conocimiento.

El momento de actuar es ahora.

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  138. Kuijt, Emily (n.d.). The Great Data Reset: Why retail media will force advertisers to rethink privacy, not fight it. Advertising Week. https://advertisingweek.com/the-great-data-reset-why-retail-media-will-force-advertisers-to-re
  139. Bonafont, Alba (n.d.). 6 retail media trends in 2025 you can’t ignore. Flipflow Blog. https://www.flipflow.io/en/blog-en/retail-media-trends-2025/
  140. eLíderes Podcast x25 (2025, 06 de febrero). Rodrigo GuajardoRipley: la historia del primer marketplace de Chile [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=9mno8c65eY0 
  141. eLíderes Podcast x25. (2025, 17 de julio). Valeria Bazzi: Las historias de impacto detrás de la gran plataforma de Mercado Libre [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=9NumIgo16oA

Podcast y entrevistas

No te pierdas las entrevistas con algunos de los eLíderes más influyentes del comercio digital de Iberoamérica: visionarios, pioneros y artistas que comparten sus historias y secretos. Prepárate para disfrutar de conversaciones inspiradoras con quienes están definiendo el futuro digital de nuestra región.

  • Alberto Calvo
  • Ronny Groisman Sobocki
  • Jonatan Fasano
  • Leo Piccioli
  • Rodrigo Guajardo
  • Valeria Bazzi

Agradecimientos

Este libro no sería posible sin las voces de quienes se animaron a anticipar el futuro, de quienes abrieron sus agendas, compartieron sus aprendizajes y permitieron que este testimonio colectivo vea la luz. A cada entrevistado, mi más profundo agradecimiento por la generosidad de su tiempo, su mirada crítica y su compromiso con la construcción de un ecosistema más maduro y sofisticado.

Sumo al equipo de eContent Lab y a todos los profesionales que hacen posible esta obra viva, quienes sostienen con excelencia cada etapa del proceso: desde la conceptualización hasta la edición, el diseño, la curaduría de contenidos y la integración de formatos multimedia. Ustedes son los verdaderos arquitectos invisibles de esta colección, y su talento queda impreso en cada página, en cada gráfico, en cada decisión editorial.

A Roxana “Tanita Miguel”, por su agudeza editorial y su capacidad para capturar el espíritu de cada Momentum; al equipo de diseño, por transformar ideas complejas en piezas visuales claras e inspiradoras; y a quienes integran el eCommerce Institute, por seguir creyendo en el poder del contenido como motor de cambio.

También quiero reconocer a mi familia, que me acompaña con paciencia y amor incondicional en cada una de estas aventuras editoriales. Y a mi dre@m te@m, que comparte conmigo esta pasión por desafiar los límites, por observar tendencias con mirada estratégica y por hacer de cada libro una herramienta de valor para toda la comunidad.

Este libro es un nuevo eslabón en una cadena de conocimiento que no deja de crecer. Es, también, una brújula para quienes buscan entender cómo la publicidad, el dato y la tecnología convergen en un nuevo paradigma. Que esta obra sirva para inspirar, para aprender, pero sobre todo para actuar. Porque el futuro del retail media se construye hoy, con cada decisión, con cada innovación y con cada alianza que seamos capaces de imaginar.

Con gratitud y entusiasmo renovado,
Marcos Pueyrredon

Declaimer: 

Nuestros conceptos se sustentan en análisis recientes y testimonios de expertos que fueron entrevistados para esta edición y reservados en una playlist en YouTube y en Spotify que se puede consultar dentro de la web oficial de Génesis de un Futuro Digital o en nuestros canales, dentro de cada plataforma. También se han rescatado testimonios de expertos que se publicaron en otros medios, en cuyo caso, se cita debidamente la fuente. También recuperamos estudios de mercado latinoamericanos de diversas fuentes de autoridad, previamente curados por el área eContentLAB del eCommerce Institute. Cada sección de este libro viviente integra estas evidencias para ofrecer un panorama riguroso y reflexivo, en primera persona, que cumple las normas APA al final de cada obra de la colección.

El desarrollo del retail media

En este libro les propongo realizar un recorrido analítico por la “tercera ola” de la Publicidad Digital: aquella que fusiona medios y comercio dentro del ecosistema del retail. Parto de mis experiencias como pionero y de la rápida transformación que vivimos tras la pandemia de COVID-19, cuando las compras online crecieron un 32 % en Estados Unidos en 2020 y los retailers vieron en sus propias plataformas una mina de datos valiosísimos.

En la primera parte, relato la evolución desde la publicidad en buscadores y Redes Sociales hacia la aparición de las retail media networks. Describo cómo Google tardó 14 años y Facebook 11 en pasar de 1.000 M USD a 30.000 M USD en ingresos, y cómo Amazon Ads lo logró en apenas cinco años (2016-2021) para generar casi 38.000 M USD en 2022. Este “efecto Amazon” marcó el inicio de una carrera que hoy lideran también Walmart Connect, Mercado Ads, Cencosud Media y numerosos actores globales y locales.

Luego, analizo los detonantes clave, como el fin de las cookies de terceros y la valorización del first-party data como nuevo oro del marketing, el salto digital post-COVID y los hábitos híbridos que consolidaron audiencias online masivas y, finalmente, la “guerra por la atención” en un mundo saturado de estímulos, donde el retail media ofrece al anunciante un contexto de compra con altos índices de conversión.

También ofrezco una cartografía del ecosistema, mapeando a los retailers convertidos en publishers (Amazon, Walmart, Carrefour, Mercado Libre, etc.), a las marcas endémicas y no endémicas, y el papel de agencias y tech partners (DSP, SSP, DMP/CDP, clean rooms). Distingo los espacios onsite (banners y productos patrocinados), offsite (programático con datos de compra) e in-store digital (señalización, kioscos, carritos inteligentes), y muestro cómo, juntos, conforman un marketing verdaderamente unificado.

Finalmente, describo los modelos de negocio y formatos —desde sponsored products y display hasta video en CTV y audio instore— y las métricas esenciales (CPC, CPM, ROAS e iROAS, ventas incrementales, N2B). Propongo un viaje ideal: imaginar al shopper recibiendo un primer impacto offsite en Instagram, continuando onsite en la app del retailer, y cerrando la compra en tienda física con señalización digital, todo orquestado por datos en tiempo real.

Este libro es una invitación a surfear la ola del retail media con la tabla de surf de nuestros activos digitales y el viento impulsor de los datos propios. Les propongo explorar casos, tecnologías e historias de éxito para entender cómo convertir cada impresión en una venta medible y, en última instancia, cómo reinventar el marketing hacia un futuro digital colaborativo y unificado. 

Pero la mejor parte de todo esto es que esta aventura no la hago solo, sino de la mano de quienes iniciaron esta tercera ola en Iberoamérica, que relatan las anécdotas que hicieron posible la formación del retail media network en la región.

Próximos títulos

Sobre el autor 


Como pionero en la transformación del Comercio Electrónico en Iberoamérica, me enorgullece haber contribuido al desarrollo y consolidación del Ecosistema Digital en la región. A lo largo de mi carrera, he adquirido una formación especializada con un fuerte componente de gestión y ocupado diversos cargos de liderazgo en la industria, trabajando incansablemente para desarrollar e impulsar el crecimiento del ecosistema y la innovación en el comercio digital.

Sobre su formación:

  • Especialización en Gestión de Negocios Electrónicos de la Universidad del Salvador USAL, con doble titulación con la Georgetown University.
  • MBA con orientación en Dirección de Proyectos Digitales de la USAL y The State University of New York SUNY.
  • Certificación en programas de prestigio como: Global Leading Businesses Program & el Global Management Excellence Program de Harvard Business School, y el Commerce Management Certification CMX & Commerce Architecture Certification CAC del European Institute for Commerce Management EICOM.

Sobre sus responsabilidades, cargos y contribuciones actuales: 

  • Co-fundador y Global Executive SVP de VTEX (NYSE: VTEX), líder en la transformación del comercio digital en retailers y marcas en América Latina y a nivel global.
  • Presidente Honorario y miembro de la Comisión Directiva y Ejecutiva de la Cámara Argentina de Comercio Electrónico (CACE).
  • Fundador, director y presidente del Instituto Latinoamericano de Comercio Electrónico (eCommerce Institute).
  • Miembro de la comisión directiva de la Data & Marketing Association Chapter Argentina (DMA).
  • Miembro de la comisión directiva de Entrepreneur Organization Chapter Argentina (EOs)
  • Director y profesor en la Maestría en Gestión Estratégica de Marketing Digital y Negocios por Internet en la Universidad de Buenos Aires (UBA).
  • Profesor en la Maestría de Administración de Negocios MBA de la Universidad de Buenos Aires (UBA).

Con una sólida base educativa y una amplia experiencia en la industria, estoy comprometido a seguir impulsando el crecimiento y la innovación en el comercio digital en Iberoamérica.

La realización de este Libro vivo que reúne la historia y relatos que reconstruyen los 25 años de transformaciones, desde el origen del Comercio Electrónico, su modelo online y digital, es una iniciativa más que busca reunir al ecosistema en una acción colaborativa que nos permita reconocer los diferentes momentums que nos llevaron hasta hoy y que, de alguna manera, este documento ayude a dar visibilidad del impacto positivo que el Ecosistema Digital genera en la economía en general de cada uno de nuestros países, de la región y del mundo,  y a construir un futuro digital próspero y sostenible, donde las oportunidades sean accesibles para todos, destacando siempre todo el potencial que hace que Iberoamérica sea un referente global en el ámbito del digital commerce.

Sobre el dream team

Este Libro vivo es el resultado del esfuerzo y la colaboración de un equipo multidisciplinario y multifacético, cuyo compromiso es llevar la experiencia del Ecosistema Digital en Iberoamérica a nuevas alturas. Conoce a continuación al gran dre@m te@m detrás de Génesis de un Futuro Digital.

Este equipo es un ejemplo práctico de trabajo moderno usando en forma intensiva las tecnologías disponibles en colaboración para ofrecerte una experiencia única de aprendizaje y descubrimiento en el fascinante mundo del digital commerce en Iberoamérica.

Cada miembro del equipo aporta su experiencia y pasión en áreas clave que van desde el diseño hasta la producción de contenido, pasando por la aplicación de tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial aumentada. Juntos, están transformando la manera en que interactuamos con el conocimiento y la información en el mundo digital.

Fichas técnicas

Pueyrredon, Marcos Cesar
Desarrollo del retail media network : navegando la tercera ola del marketing unificado / Marcos Cesar Pueyrredon. – 1a ed. edición multilingüe. – Ciudad Autónoma de Buenos Aires : Marcos Cesar Pueyrredon, 2025.
208 p. + micrositio con material multimedial e inteligencia ; 21 x 15 cm. – (Génesis de un Futuro Digital / Marcos Cesar Pueyrredon ; 2025 ; 1)

ISBN 978-631-01-1163-6

1. Comercio Electrónico. 2. Comercio. 3. Comercio Exterior. I. Título.
CDD 354.74