IA para compras: ejemplos reales de marcas que impulsan los ingresos

Cada vez más gente recurre a la IA para comprar y orientar su próxima compra, igual que haría con Google y TikTok.

Como marca B2C, es probable que puedas asumir que algunos de tus clientes están descubriendo tus productos a través de LLM como ChatGPT y Gemini. De hecho, el 39 % de los consumidores ha comprado un producto recomendado por IA en los últimos 6 meses, según el Informe sobre tendencias de consumo de IA 2026 de Klaviyo.

La investigación, que agrupó a 8000 consumidores encuestados en 4 modelos en función de su uso y confianza en la IA, descubrió que el 85 % de los Entusiastas de la IA (26 % del total de encuestados) ha utilizado la IA al comprar en ese mismo periodo.

Lo especialmente interesante es que la IA para las compras está teniendo lugar en canales que las marcas controlan y en otros que no. Por un lado, los consumidores usan LLM como ChatGPT, Google Gemini y Perplexity para investigar, comparar y hacer clic para comprar. Por otro lado, las marcas están integrando la IA en toda la experiencia del cliente.

Hoy, las marcas B2C están usando la IA para las compras para:

Amplía la personalización 1:1 en marketing y servicio.
Guía a los compradores hacia la compra con asistentes de IA.
Atiende a los clientes más rápido con asistencia impulsada por IA.

Así es la IA para comprar en la práctica y así la están adoptando marcas B2C reales para aumentar las ventas y reforzar la fidelidad de los clientes.

¿Qué es la IA para las compras?

IA para compras [EN] es el proceso mediante el cual los consumidores utilizan LLM y otros agentes de IA para descubrir, comparar y comprar productos.

La experiencia de compra con IA tiene algunas cualidades diferenciadas en comparación con la búsqueda tradicional:

Comprar es conversacional y contextual. En lugar de buscar un producto y saltar de un sitio web a otro para investigar, los consumidores están manteniendo conversaciones con agentes de IA como lo harían con un comprador personal. Están recibiendo recomendaciones que se ajustan a búsquedas anteriores y respondiendo a preguntas de seguimiento de la IA para encontrar exactamente lo que necesitan.
Los consumidores usan un lenguaje más descriptivo y emocional con los LLM. Según nuestro Informe de tendencias de consumo de IA, el 30 % de las búsquedas de IA contiene 8+ palabras y el 78 % de los consumidores incluye contexto emocional o personal al menos algunas veces. Por ejemplo, alguien podría buscar: «Busco accesorios para mi oficina que se sientan cálidos y acogedores. Mi oficina está demasiado fría y preferiría que mi espacio se sintiera acogedor, así que me gusta sentarme a trabajar».
El descubrimiento, la comparación y la compra de productos pueden suceder en un solo lugar. Con Customer Agents de IA del lado de la marca y asistentes de compras, los consumidores pueden encontrar nuevos productos, comparar opciones e incluso finalizar la compra en una sola interacción, en lugar de buscar en distintos sitios web y marketplace. Es posible que pronto esto también sea cierto para los LLM.

¿Qué quieren los consumidores de las experiencias de compra con IA?

La IA puede lograr más para el descubrimiento y la comparación de productos en menos pasos. Pero cuando los clientes usan la IA para comprar, quieren más que solo rapidez.

Los consumidores recurren a las experiencias de compra con IA para:

Personalization: según la investigación en la que se basa nuestro informe AI Consumer Trends Report, el 55 % de los consumidores ha tenido al menos un momento de «ajá» cuando la IA les impresionó por su precisión o Personalization. La IA puede ofrecer una Personalization más profunda y contextual de una forma que la búsqueda tradicional y los algoritmos de redes sociales no pueden.
Simplificación: Según nuestra investigación, el momento de mayor revelación de los consumidores se produjo cuando la IA explicó claramente un concepto complejo en términos sencillos. Los LLM y los agentes de IA del lado de la marca pueden ofrecer a los compradores un contexto valioso sobre compras nuevas o caras, al consolidar mucha información en una única respuesta rápida.
Eficiencia: según la investigación en la que se basa el Online Shopping Report [EN] de Klaviyo de 2025, el 62 % de los consumidores preferiría que la IA recordara sus preferencias en lugar de volver a explicárselas a un Customer Agent. Para ahorrarles tiempo y esfuerzo a los clientes, las marcas pueden entrenar a Customer Agent de IA para que consulten los datos del cliente y, cuando sea necesario, deriven las conversaciones a personas con el contexto completo conservado.

¿Cómo utilizan los consumidores la IA para comprar?

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. Con más frecuencia, usan la IA para buscar productos de electrónica o tecnología, viajes u hoteles y salud o belleza.

Nuestra investigación también reveló que el 70 % de los consumidores ha usado la IA varias veces para encontrar el mejor producto u oferta y que el 69 % la ha usado varias veces para obtener recomendaciones generales de productos.

Pero, aunque muchos compradores experimentan con la IA, no todo el mundo está listo para delegarle todo el proceso de compra. El 85 % de los consumidores confía al menos un poco en la IA para ofrecer recomendaciones de compra precisas y personalizadas, pero solo el 27 % confía completamente en que la IA lo haga.

En 2025, el 65 % de los consumidores esperaba que 2026 fuera el año en que los asistentes de IA se conviertan en una parte normal de las compras online, según el estudio en el que se basa el AI Shopping Index de Klaviyo de 2025.

¿En qué fallan las experiencias de compra con IA?

A pesar del aumento del uso de la IA por parte de los consumidores, las marcas todavía se enfrentan a una curva de aprendizaje. Los resultados que obtienes de la IA dependen de muchos factores: la calidad de los datos, cómo se integran en toda la pila tecnológica y las medidas de protección implementadas.

Los consumidores reconocen una IA inadecuada cuando la ven. Y, cuando la ven en su experiencia de compra, eso se traduce en ingresos perdidos para tu marca.

Estas son las principales señales de alerta de los consumidores al usar IA para las compras:

Respuestas tardías: Según nuestra investigación del índice de compras con IA, el 75 % de los consumidores ha abandonado una compra porque no pudo obtener respuestas instantáneas. Estructurar el catálogo de productos para que los LLM puedan descubrirlo y formar a tus Customer Agent de IA para que respondan a las preguntas frecuentes son los nuevos requisitos para convertir clientes.
Personalización inadecuada: tras recibir contenido con una personalización deficiente, el 21 % de los consumidores tiene menos probabilidades de abrir mensajes de una marca, según nuestra investigación sobre tendencias de consumidores de IA. Esto subraya la importancia de las recomendaciones de productos con IA que se basan en datos de clientes en tiempo real, para que los mensajes reflejen el contexto real del lado del cliente.
Asistencia desvinculada: Menos de la mitad de los consumidores (43 %) afirma que la IA ha mejorado la calidad del servicio de atención al cliente y el 42 % de las personas se muestra neutral al respecto, según nuestra investigación sobre tendencias de consumo de IA. La preocupación n.º 1 de los consumidores sobre la IA en las experiencias de marca son las interacciones del servicio de atención al cliente que les hacen sentir que están hablando con un robot. Entrena a tus agentes de IA con datos de clientes y de productos para que el servicio de asistencia no parezca genérico.
Información errónea: según nuestra investigación sobre tendencias de consumidores de IA, el 27 % de los consumidores se siente más incómodo con la IA cuando comparte respuestas inexactas, engañosas o de baja calidad. Las respuestas inexactas sobre los productos pueden dañar la reputación de la marca, tanto si la información errónea proviene de un LLM como de un Customer Agent de IA del lado de la marca.

¿Cómo es la experiencia de compra con IA para el consumidor?

La experiencia de compra con IA del consumidor varía según los LLM y los sitios web de las marcas. Pero, dado el reciente lanzamiento de dos estándares abiertos para el proceso de pago con agentes (Agentic Commerce Protocol y Universal Commerce Protocol), puede que haya más cohesión en un futuro cercano.

Veamos algunos ejemplos de la experiencia de compra con IA hoy:

Perplexity

Aquí tienes un ejemplo de un consumidor usando Perplexity AI para comprar un rizador de pestañas.

El usuario busca: «encuéntrame un rizador de pestañas que tenga buenas reseñas y cueste menos de 20 $». En la pestaña Answer, Perplexity encuentra algunas opciones, crea una tabla comparativa y enlaza a los sitios donde el consumidor puede hacer una compra.

Captura de pantalla del motor de búsqueda Perplexity que muestra una tabla de recomendaciones de productos para un rizador de pestañas con buenas reseñas por menos de 20 $, basada en un prompt conversacional de una línea. La tabla es blanca sobre un fondo verde grisáceo, con texto negro sencillo y enlaces azules que llevan al usuario a sitios web donde pueden comprar los rizadores de pestañas recomendados.

En la pestaña Shopping, Perplexity muestra fichas de producto más detalladas para las mejores opciones. Estas fichas de producto incluyen valoraciones con estrellas, resúmenes de reseñas de clientes y varios enlaces sobre dónde comprar el artículo. Cada ficha de producto también cita fuentes de reseñas específicas, que a menudo incluyen el sitio web de la marca, hilos de Reddit, publicaciones de TikTok y sitios de reseñas de terceros.

Captura de pantalla de la pestaña Shopping en Perplexity, que muestra listados de productos de rizadores de pestañas específicos con reseñas Bueno por menos de 20 $. En un formato de 3 columnas, hay 3 imágenes de rizadores de pestañas: en primer lugar, hay un rizador de pestañas fino y negro con asas rojas que parecen asas de tijeras. En segundo lugar, hay un rizador de pestañas más voluminoso en negro y gris. En tercer lugar, hay un rizador de pestañas brillante, rosa y estilizado que parece un rizador de pestañas más tradicional. Debajo hay imágenes más pequeñas de otros dos rizadores de pestañas: uno dentro del embalaje y el otro con almohadillas de comodidad negras en las asas.

En 2025, Perplexity se asoció con PayPal y Venmo para lanzar Instant Buy [EN], una opción de proceso de pago con agentes para usuarios de EE. UU.

Google

En este ejemplo de Google AI Search, el comprador pregunta por un par de Reeboks que sean elegantes y buenos para correr y levantar pesas. Google proporciona una tabla comparativa y luego hace una pregunta de seguimiento para ayudar a acotar las opciones disponibles.

Captura de pantalla de Google AI Search que muestra recomendaciones de productos de Reeboks que son elegantes y buenas para correr y hacer levantamiento de pesas, con una pregunta de seguimiento para el usuario: «¿Te gustaría ver combinaciones de colores específicas para uno de estos modelos o estás buscando un rango de precios concreto?» Encima de la pregunta hay 4 imágenes de zapatos, cada una de un tamaño mediano, en su mayoría en blanco y negro, de colores neutros.

En 2025, Google lanzó el pago con agentes en Google AI Search y Gemini con minoristas seleccionados, para que los consumidores puedan encontrar y, con el tiempo, comprar lo que buscan desde la misma interfaz.

Customer Agent de IA del lado de la marca

Los Customer Agent de IA del lado de la marca son agentes de IA con los que los clientes pueden interactuar en el sitio web de una marca. Aunque muchas marcas usan principalmente agentes de IA para la atención al cliente, también pueden ayudar a los compradores durante la fase de investigación del mismo modo que lo hacen los LLM.

Aquí tienes un ejemplo de un asistente de IA de la marca de belleza Half Magic. La experiencia de chat conversacional invita a los consumidores a pedir recomendaciones de productos, comprobar el estado de los pedidos, compartir consejos de uso de los productos y mucho más.

Captura de pantalla del agente de IA de Half Magic en su página de inicio de marca. Hay una imagen principal en primer plano de una persona con el pelo oscuro y una amplia sonrisa, con diamantes incrustados en sus dientes blancos. La persona tiene los ojos cerrados y se puede ver sombra de ojos con purpurina azul y morada en los párpados. En el lado derecho de la pantalla hay una ventana de chat blanca con un bocadillo de texto gris donde el comprador puede elegir con qué le gustaría recibir ayuda del asistente de IA de la marca.

En este intercambio, el comprador pide al asistente que encuentre opciones de maquillaje facial que funcionen bien para piel sensible. El asistente hace un seguimiento con un tono divertido y cercano, con una recomendación inicial que enlaza a una ficha de producto.

Captura de pantalla del agente de IA de Half Magic compartiendo una ficha de producto basada en una indicación conversacional que pide productos faciales buenos para piel sensible. En un cuadro de texto negro en la parte superior de la página, aparece una pregunta: «What are the best face makeup options for sensitive skin?». Debajo hay una respuesta del agente de IA, que muestra un titular en negrita de un producto: «Beam Trap Illuminating Balm Light Beam/Deep Beam», con una imagen del producto en un envase amarillo neón. Debajo hay botones adicionales de selección que dicen: «Rastrear pedido», «Frecuencia de suscripción» y «Omitir el próximo pedido». En la parte inferior de la pantalla, hay un cuadro de texto de respuesta.

4 ejemplos de cómo las marcas usan las compras con IA para impulsar los ingresos

Según la investigación de Klaviyo sobre el futuro del marketing para consumidores en 2026, la principal prioridad de la pila tecnológica de los profesionales del marketing B2C para 2026 es ampliar la adopción de la IA. Si es tu caso, aquí tienes un poco de inspiración de 4 marcas reales que ya están encantando a los clientes con experiencias de compra con IA:

1. El Customer Agent de IA de Happy Wax es un atajo para investigar productos

Antes de la ajetreada temporada navideña de 2025, la marca de fragancias para el hogar Happy Wax lanzó un Customer Agent de IA en su sitio web. A partir de datos de clientes y productos, el asistente de IA personalizado funciona 24/7 para resolver problemas, responder preguntas y recomendar productos.

Captura de pantalla de una conversación entre un comprador y un agente de IA en el sitio web de Happy Wax. El comprador pregunta qué productos son aptos para personas con alergias y el agente de IA da una respuesta detallada sobre los ingredientes del producto, a la vez que pregunta si el cliente tiene alguna preferencia de fragancia y tamaño. A la izquierda de la ventana de chat está el banner principal de Happy Wax, que muestra un calentador de cera cilíndrico en verde espuma de mar. Junto al calentador de cera hay dos pastillas de cera perfumada de color rojo claro con forma de ositos de gominola. El titular superpuesto sobre la imagen dice: «Fragancia para el hogar sin llama, hecha para ser más saludable y feliz».

En un periodo de 90 días, más del 50 % de las conversaciones [EN] gestionadas por el agente de IA se resolvieron por completo sin la participación de ningún equipo de asistencia. «Los clientes reciben respuestas al instante, y nuestro equipo dispone de más tiempo para atender los momentos que requieren una atención más cercana», afirma Rachel Fagan, vicepresidenta de marketing de Happy Wax.

2. El Customer Agent de IA de Harney & Sons resuelve consultas de recomendación de productos

La marca de té familiar Harney & Sons utiliza un Customer Agent de IA junto con un portal de clientes de autoservicio y un servicio de asistencia compartido en el que los agentes humanos y de IA pueden gestionar las solicitudes de los clientes en todos los canal.

El Customer Agent de IA trabaja 24/7 para responder de forma autónoma a consultas de asistencia y recomendaciones. Si la conversación necesita a una persona, el agente de IA la deriva al helpdesk del equipo de atención al cliente humano con el contexto completo. Pero en 60 días, el agente de IA resolvió por sí solo el 77 % de las consultas de recomendación de productos [EN].

3. El Customer Agent de IA de Folk Clothing se encarga de las solicitudes de asistencia sencillas

Durante años, el equipo de la marca de moda londinense Folk Clothing se enfrentó a dificultades con la logística del servicio de atención al cliente, ya que dependía de una simple bandeja de entrada de email y de una línea telefónica que se saturaba fácilmente. Por eso, la marca implementó un Customer Agent de IA que podía proporcionar respuestas instantáneas a preguntas habituales de los clientes, sin ninguna intervención del equipo.

En 90 días, el Customer Agent de IA de Folk Clothing resolvió el 53 % de las conversaciones de asistencia. «Ya ha supuesto una diferencia notable en mi carga de trabajo», dice Hayley Scott, coordinadora de comercio electrónico en Folk Clothing. «Ha sido un alivio comprobar que incluso nuestros clientes más fieles, que están acostumbrados a un servicio muy personalizado, no han percibido una bajada de la calidad».

4. Svenfish muestra a los clientes lo que necesitan antes de que sepan que lo necesitan

La marca de marisco fresco Svenfish utiliza IA entre bastidores: para respaldar una estrategia de campañas de gran volumen y muy segmentada. Antes enviaban descuentos a toda su lista, pero ahora solo los ofrecen a los clientes inactivos que no han comprado en más de 3 meses.

Svenfish también utiliza análisis predictivo para recompensar a los clientes de alto valor cuyo valor de vida del cliente previsto es superior a 200 $. Esto no solo les ha ayudado a reducir el segmento de recuperación y mejorar los márgenes. También ha impulsado compras reales entre su audiencia: Svenfish generó el 82 % de sus ingresos de Klaviyo en lo que va de año [EN] usando una o más funciones de IA.

Cómo Klaviyo posiciona tu marca para triunfar con la IA para las compras

Las compras con IA no son el futuro. Ya están aquí. Si aún no lo has hecho, ahora es el momento de planificar cómo integrarás la IA en toda la experiencia de compra de tus clientes.

Klaviyo es el CRM B2C autónomo que unifica los datos de los clientes, el marketing, el servicio, el análisis y la IA agéntica en una sola plataforma. Descubre cómo Klaviyo puede ayudarte a aprovechar las oportunidades de compra con IA en cada fase del recorrido del cliente:

Descubrimiento: Optimiza el contenido para aumentar la visibilidad en LLM con catálogos de productos bien estructurados y una sólida estrategia de reseñas de clientes. Lanza campañas más rápido con un agente de marketing con IA como Klaviyo Composer e impulsa un mejor compromiso con una segmentación más precisa y contenido nuevo.
Fomentar: utiliza IA para desarrollar más relaciones 1:1 con los clientes. Con Klaviyo, puedes enviar mensajes en el momento preferido de cada comprador [EN], en sus canales preferidos. Crea directrices de voz y tono [EN] para todo el contenido generado por IA, para que cada interacción sea acorde con la marca y humana.
Conversión: utiliza un asistente de compras de IA como K:AI Customer Agent para responder a las preguntas previas a la compra, compartir recomendaciones personalizadas y encontrar ofertas relevantes.
Retención: aumenta la fidelidad de los clientes con mensajes de retención basados en cuándo compran los clientes, qué les interesa y su valor de vida. Utiliza el análisis predictivo de Klaviyo para identificar a los clientes en riesgo antes de que abandonen y activar flujos de recuperación personalizados.
Análisis: Usa la aplicación de Klaviyo para ChatGPT [EN] o el conector con Claude [EN] para acceder a los análisis mediante sencillas indicaciones de texto. Apóyate en los asistentes de IA para capturar datos de parte cero que puedan enriquecer los perfiles de clientes y mejorar la personalización futura.

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