La IA está cambiando la forma en que la gente compra
El recorrido del cliente nunca ha sido lineal ni sencillo. Pero, a medida que más gente usa la IA para descubrir productos, lo que antes solía empezar con una simple búsqueda ahora comienza como una conversación con un LLM.
El 60 % de los consumidores globales interactúan con la IA al menos una vez a la semana, según el Informe de tendencias de consumo de IA 2026 de Klaviyo. Tanto si toman decisiones personales como si buscan inspiración o planifican actividades, al menos 1 de cada 5 consumidores empiezan su investigación con LLM.
Pero el recorrido del cliente con IA va más allá del descubrimiento de productos. La IA también está cambiando lo que los consumidores saben antes de llegar a tu sitio web y lo que esperan de la experiencia del cliente cuando llegan.
El recorrido del cliente tiene nuevos puntos de fricción y nuevos momentos «ajá», y eso significa nuevas oportunidades para que tu marca adquiera nuevos clientes y retenga a los existentes que llegaron a tu sitio web a través de la IA.
Esto es lo que necesitas saber sobre el recorrido del cliente con IA para que tu marca pueda ver los beneficios de comprar con IA.
En esta guía:
- Descubrimiento e investigación condensados
- Fase de consideración prolongada
- Respuestas en tiempo real para la conversión
- Señales de confianza de Personalization
- IA deficiente y confianza en la marca
- Ingresos del servicio de atención al cliente
Turno 1: la IA ha colapsado las fases de descubrimiento e investigación
Antes de las compras con IA, la mayor parte del descubrimiento de productos B2C se producía a través de la búsqueda orgánica tradicional o las redes sociales. Cuando el cliente entraba en la fase de investigación, lo más probable es que visitara varias páginas web o cuentas en redes sociales para comparar productos.
Ahora, la IA está condensando este proceso. Con las conversaciones con IA, los consumidores están descubriendo y comparando nuevos productos en la misma interfaz de chat. En algunos casos, incluso pueden comprar un producto sin salir de la conversación con IA.
Según nuestra investigación de tendencias de consumidores sobre IA, el 43 % de los consumidores ha usado IA al comprar productos no esenciales en los últimos 6 meses. El 39 % también ha comprado un producto recomendado por IA durante ese periodo.
Al buscar con IA, los consumidores también usan indicaciones más largas y detalladas para encontrar lo que buscan. Según nuestro informe de tendencias de consumidores sobre IA, el 30 % de los consumidores utiliza más de 8 palabras clave en una consulta de búsqueda con IA, y el 78 % afirma que incluye contexto emocional o personal al menos algunas veces.
Con este contexto, los LLM pueden recomendar listados de productos, generar comparaciones y resumir reseñas de clientes, en lugar de mostrar una lista de sitios web de marcas. Eso significa que el consumidor no necesita abrir otra pestaña para pasar a la fase de investigación de su recorrido del cliente.
Los LLM también pueden hacer preguntas de aclaración, como: «¿Quieres que comparta opciones de envío gratuito o recogida en tienda?» o «¿Hay algún color o estilo en particular que prefieras?» Esto es lo que hace posible que el cliente descubra e investigue productos en la misma conversación.
Cómo adaptarse
- Estructura el contenido para que se ajuste a los hábitos de búsqueda con IA. El texto del producto optimizado para palabras clave por sí solo no dará lugar a que se descubra el producto mediante IA. Organiza las descripciones de los productos y los metadatos en torno a casos de uso, comparaciones, escenarios y resultados, no solo categorías y especificaciones.
- Recopila reseñas de clientes más detalladas. Según una investigación de Search Atlas, los LLM están empezando a citar sitios web de reseñas de clientes de terceros como fuentes de información principales al mostrar recomendaciones de productos. Desarrolla una estrategia más reflexiva para recopilar e incentivar una gran cantidad de nuevas reseñas detalladas, para que los rastreadores de IA siempre tengan reseñas actuales de las que extraer información.
Cambio 2: la fase de consideración es más larga
La IA puede seleccionar recomendaciones de productos y crear tablas comparativas en cuestión de segundos. La ironía es que, con tanta información disponible al instante, los consumidores dedican más tiempo a sopesar sus opciones.
2025 fue el año del «boom de navegación [EN]» para las marcas de comercio electrónico. Las visualizaciones de productos en los sitios de comercio electrónico aumentaron un 37 % interanual antes del Black Friday y Cyber Monday, mientras que el crecimiento de los pedidos subió un 14 % (una brecha cada vez mayor que indica que los compradores se toman su tiempo para comparar, investigar y considerar antes de comprar).
Este aumento no puede explicarse por completo por las compras con IA, sobre todo porque cada vez más compradores están viendo listados de productos en plataformas de IA, no en el sitio web. Pero otras investigaciones muestran una correlación entre la IA y la consideración: en una encuesta de Gartner de 2026, por ejemplo, el 31 % de los consumidores informó de que los resúmenes de IA les hacen pensar en más opciones de productos.
La IA es un atajo para encontrar los mejores productos en función de la necesidad contextual. Pero los consumidores todavía se toman su tiempo para asimilar los detalles antes de dar el siguiente paso, y es posible que mantengan conversaciones más detalladas con los LLMs a medida que lo hagan.
Esto significa que los compradores pueden estar más informados y tener expectativas más altas cuando lleguen a tu sitio web para profundizar aún más. Si la experiencia en el sitio no cumple estas expectativas, te arriesgas a perder a un visitante con alta intención de compra.
Cómo adaptarse
- Configura la atribución con IA. Los datos de Shopify y Klaviyo [EN] usan parámetros UTM para ayudarte a ver quién inició el proceso de pago, realizó un pedido o navegó, pero no compró, a partir de una búsqueda con IA. Puedes usar estos datos para ofrecer flujos personalizados de abandono y poscompra con información de producto más detallada, ya que es razonable suponer que los compradores que usan IA la quieren.
- Invierte en la recopilación de datos de parte cero [EN] detallados y contextuales. Aprende todo lo que puedas sobre tu audiencia de tráfico de IA, para poder construir una buena relación con ella y, con suerte, acortar su fase de consideración. Usa cuestionarios o formularios para recopilar datos más detallados sobre preferencias o estilo de vida, para que tus flujos de abandono de navegación y carrito satisfagan sus necesidades contextuales.
Cambio 3: la conversión requiere respuestas en tiempo real
Al igual que Amazon creó nuevas expectativas sobre entregas rápidas, la IA está creando nuevas expectativas sobre un acceso instantáneo y en profundidad a la información.
Las personas no suspenden estas expectativas cuando llegan a tu sitio web. De hecho, el 75 % de los consumidores ha abandonado una compra porque no pudo obtener respuestas inmediatas, según el estudio en el que se basa el AI Shopping Index de Klaviyo de 2025.
Los Customer Agents de marca se están convirtiendo en un requisito para el recorrido del cliente con IA. Pero estas interacciones deben ofrecer el mismo valor al que los consumidores están acostumbrados con los LLM, y eso significa que deben personalizarse.
Un Customer Agent de IA debe ser capaz de:
- Recomienda productos basados en datos de clientes en tiempo real, incluido el comportamiento de navegación anterior, las compras y las preferencias que hayan indicado.
- Sugiere productos que combinen bien con artículos que ya estén en el carrito de compra de alguien.
- Responder a preguntas detalladas sobre cada producto del inventario, incluido de qué están hechos, de dónde se obtienen o cuándo se prevé que haya reposición de stock.
Cómo adaptarse
- Entrena a tu Customer Agent de IA con datos de clientes y productos. Tu agente de IA no podrá ofrecer respuestas personalizadas y de alta calidad a las preguntas si no sabe nada sobre tus clientes o tus productos. Un servicio personalizado implica que tu agente de IA tenga siempre un conocimiento dinámico y en constante crecimiento sobre tus clientes y productos.
- Facilita la derivación de consultas complejas a una persona. Siempre habrá ciertas preguntas que incluso el agente de IA más capaz no podrá resolver por sí solo. Usa un servicio de asistencia compartido en el que tus agentes de IA y humanos tengan acceso a los mismos datos y contexto, para que el traspaso no genere fricción para el cliente.
Cambio 4: Personalization puede fortalecer o debilitar la confianza
Según el informe sobre el futuro del marketing de consumo de Klaviyo, el 74 % de los consumidores esperan experiencias más personalizadas por parte de las marcas.
Esto era cierto antes de que las compras con IA se volvieran más habituales, pero la personalización con IA también está empezando a ser determinante para la confianza entre marcas y consumidores: más de la mitad (55 %) de los consumidores han tenido un «ajá» en el que la IA les impresionó por su precisión o personalización, según nuestra investigación sobre tendencias de consumo con IA.
Cuando la personalización falla, las consecuencias se agravan. La misma investigación reveló que la principal reacción de los consumidores al recibir contenido con una personalización deficiente es que es menos probable que abran mensajes futuros de esa marca.
Cómo adaptarse
- Unifica los datos de clientes. La estrategia de personalización es tan sólida como los datos de clientes. Si los perfiles de clientes están incompletos o fragmentados en varias plataformas, ha llegado el momento de plantearse una consolidación. Una vista compartida y en tiempo real de cada cliente facilita ofrecer una personalización coherente y precisa en todos los puntos de contacto de marketing y atención al cliente.
- Invierte en análisis predictivo. Usa análisis predictivo para ir más allá de la personalización basada en reglas. En su lugar, adapta los mensajes a las preferencias individuales de momento, canal y producto. Por ejemplo, podrías enviar descuentos en el momento adecuado con recomendaciones de productos personalizadas a clientes de alto riesgo combinando su comportamiento de navegación, la preferencia de canal, la hora de envío preferida y el riesgo potencial de abandono.
Cambio 5: las marcas pueden perder la confianza cuando implementan la IA de forma deficiente
Solo el 13 % de los consumidores confía completamente en la IA, según nuestro Informe de tendencias de consumo con IA. Esto obliga a las marcas a moverse en una zona gris: a medida que los compradores se acostumbran a la IA y se forman sus propias opiniones sobre cómo usarla, la IA puede ser un beneficio y una carga.
La misma investigación descubrió que casi la mitad (47 %) de los consumidores cree que la IA ha mejorado la calidad de las recomendaciones de productos que recibe. El 43 % afirma que está transformando a mejor el servicio de atención al cliente de las marcas.
Pero una recomendación desacertada, una interacción robótica con el equipo de soporte o contenido de IA genérico pueden alejar rápidamente a la gente: según nuestra investigación, casi 1 de cada 5 consumidores pierde la confianza en las prácticas de datos de una marca después de una experiencia con una personalización deficiente, y el 41 % afirma que los chats de servicio de atención al cliente que no se sienten humanos son las interacciones con la marca que resultan «demasiado automatizadas».
Cómo adaptarse
- Mantén a las personas informadas. Cada consumidor se encuentra en un punto distinto con la IA, así que no impongas la tecnología a quienes son escépticos. Cuando ofrezcas experiencias con IA, deja claro cómo pueden los compradores cambiar o escalar la conversación a una persona.
- No sacrifiques el estilo de la marca. Entrena a la IA con las directrices distintivas de voz y tono [EN] de la marca para evitar que las interacciones con la IA parezcan frías o genéricas.
- Supervisa las señales de confianza específicas de la IA. Controla dónde la IA está perjudicando la experiencia del cliente. Haz un seguimiento de métricas como la tasa de bajas después de los mensajes de marketing generados por IA, las respuestas a encuestas después de las interacciones con agentes de IA y la opinión a lo largo de las conversaciones de Customer Agent con IA.
Cambio 6: la atención al cliente es una fuente de ingresos
La IA está transformando la atención al cliente poscompra, que pasa de ser una función de devoluciones y gestión de pedidos a convertirse en un motor proactivo de ingresos y fidelización. Cuando los agentes de IA están disponibles 24/7, cada interacción después de una venta inicial es una oportunidad para profundizar en la relación con el cliente y generar ingresos recurrentes.
Los agentes de IA que tienen acceso a datos de clientes en tiempo real pueden ofrecer una experiencia de guante blanco. Por ejemplo:
- El agente de IA de una marca hotelera podría ofrecer de forma proactiva recomendaciones de restaurantes locales o ayudar con los planes de transporte después de que una persona huésped reserve su estancia.
- Un minorista de productos infantiles podría configurar un agente de IA para analizar la información del registro de bebés de los clientes y sugerir artículos adecuados para su edad en función de la edad o el tamaño previstos del niño.
Cómo adaptarse
- Sincroniza los datos de asistencia y de marketing. Cada interacción con el cliente genera datos que pueden personalizar los puntos de contacto de retención. Los datos de marketing y del servicio de atención al cliente deben ser accesibles desde el mismo lugar, para que los agentes de IA y los agentes humanos puedan adaptar sus conversaciones a las preferencias y preguntas sobre productos compartidas anteriormente.
- Crea una experiencia poscompra 1:1. Configura un Klaviyo Customer Hub de autoservicio donde los compradores puedan hacer más que hacer seguimiento de sus pedidos. Ofrece un feed de productos personalizado, agentes de IA que respondan a preguntas y recomienden productos, y un lugar donde los clientes puedan canjear puntos de fidelidad.
- Anticípate a las necesidades de los clientes incluso antes de que lo pidan. Convierte el historial de compras en una estrategia de comunicación con los clientes más proactiva y relevante. Usa IA para predecir los siguientes mejores productos que un cliente podría querer en función de sus pedidos anteriores, por ejemplo, e inserta esas recomendaciones en emails poscompra o en Klaviyo Customer Hub.
Cómo Klaviyo respalda el recorrido del cliente con IA
El recorrido del cliente sigue incluyendo las fases de conocimiento, consideración, conversión, cumplimiento y fidelización. Lo que ha cambiado es la infraestructura que hay debajo.
La IA ha hecho que el descubrimiento sea más rápido, la consideración más exhaustiva, las expectativas más altas y el coste de la fricción más elevado.
Así es como Klaviyo puede ayudarte a adaptar el marketing y el servicio al recorrido del cliente de la IA:
- Nutrir: Composer planifica y lanza marketing de forma autónoma, a partir de una simple indicación o idea y tus directrices de marca. Sigues teniendo todo el control estratégico: no se lanzará nada sin que tú lo hayas aprobado primero.
- Conversión: K:AI Customer Agent se basa en los datos de clientes, el catálogo de productos, las políticas y la voz de marca para proporcionar asistencia de compra personalizada las 24 horas del día, los 7 días de la semana, responder preguntas y escalar los problemas a personas con todo el contexto intacto.
- Personalization: funciones como el análisis predictivo, la afinidad de canal y las pruebas A/B personalizadas ofrecen personalización 1:1 sin segmentación manual.
- Poscompra: Klaviyo Customer Hub crea un lugar personalizado donde los clientes pueden gestionar su relación con tu marca, desde opciones de autoservicio hasta recomendaciones de productos y canje de recompensas.