Para entender el impacto real de la IA en marketplaces, seis referentes de la operación de marketplaces en LATAM se sentaron a responder la misma pregunta desde ángulos distintos: ¿cómo están usando datos e Inteligencia Artificial para tomar mejores decisiones de pricing, inventario y revenue en marketplaces?
La respuesta corta, repetida de maneras distintas por cada uno de ellos, fue la misma: vender más en un marketplace no garantiza ganar más. La facturación sube, el margen se filtra por comisiones mal medidas, inventario mal asignado, checkouts con fricción y datos que viven en silos que no conversan entre sí.
En el webinar “Marketplaces 2026: cómo proteger margen y escalar sin perder control”, organizado por Known Online, especialistas de Walmart Chile, Multivende, Producteca, ANYTOOLS, Klap e Icomm Marketing expusieron, charla por charla, dónde se esconde esa pérdida y qué se automatiza para dejar de perderla.
Crecimiento sin fricción: cómo escalar tus ventas con eficiencia
Joaquín Risco, Gerente de Marketplace en Walmart Chile (Líder), abrió la sesión con la pregunta que se hacen los 3PL y las marcas grandes antes de escalar: ¿cuándo el crecimiento de un seller empieza a volverse ineficiente operativamente?
Su respuesta parte de indicadores, no de intuición. Walmart hace seguimiento tendencial de cancelaciones, devoluciones, reclamos y despachos tardíos por categoría, por tamaño de seller y por historial propio. Cuando un seller rompe esos umbrales, el proceso es escalonado: primero llegan avisos (warnings), después educación específica sobre qué indicador se está rompiendo y por qué, y si el problema persiste —típicamente en picos de demanda como campañas estacionales—, la plataforma invita al seller a sumarse a Walmart Fulfillment Services (WFS) para absorber la operación logística que el seller no puede sostener solo.
Risco identificó dos fricciones concretas que frenan a las marcas que migran de la distribución tradicional al D2C dentro de un marketplace:
- Subestimar el foco que requiere el canal. Una tienda dentro de un marketplace necesita la misma inversión de atención que una tienda física propia: catálogo, fotos, participación en campañas y, sobre todo, gente dedicada a sostenerla. Sin eso, la experiencia se degrada y el cliente se convierte en detractor en lugar de promotor.
- No invertir en integración tecnológica. Los sellers que se conectan directamente por API para gestionar ventas, seguimiento de paquetes y resolución de problemas tienen, según su experiencia, muchas más probabilidades de multiplicar su venta de forma sostenida. Sin integración, cada Seller Center adicional (un segundo o tercer país, un segundo o tercer marketplace) se vuelve un costo operativo que termina poniendo un techo artificial al crecimiento.
El criterio que propuso para evaluar si un seller está listo para escalar es tener el P&L desagregado por producto y por canal, entendiendo qué mueve cada costo (logística por volumen o peso, take rate por categoría, inversión publicitaria) y asignándolo de forma responsable a cada SKU. “Tener eso resuelto es el 80% del trabajo; el resto es gestión”, resumió.
Inventario inteligente: el mayor diferencial competitivo
Matías Barahona, CEO y fundador de Multivende, tomó un caso real: un seller grande de Chile que vendió cerca de 3.000 unidades de un producto en la temporada navideña, con un ticket promedio de USD 30. El mismo dato de venta se lee distinto según quién lo mire: el gerente general ve el ingreso total, el CFO ve el stock cayendo de 3.000 a 0 unidades, el e-commerce manager ve la curva acumulada por canal y el equipo de operaciones ve el movimiento diario, no acumulado, por cada canal.
En ese último nivel de detalle aparecen los patrones que determinan si el margen se protege o se erosiona: canales que compiten entre sí por el mismo stock, descuentos en un canal que canibalizan las ventas de otro, y picos de demanda que coinciden entre plataformas sin que nadie los haya coordinado. Hacer ese análisis a mano para un catálogo de miles de SKUs es, en palabras de Barahona, imposible.
Multivende plantea la gestión de inventario en cuatro niveles que se construyen uno sobre otro:
- Sincronización centralizada del stock en tiempo real. Repartir stock manualmente entre canales (por ejemplo, dividir 100 unidades en partes fijas) genera quiebres en un canal mientras sobra en otro.
- Predicción de demanda con modelos de machine learning, que cruzan datos históricos, señales de mercado, estacionalidad, comportamiento del cliente y productos similares para generar un forecast probabilístico en lugar de una proyección lineal.
Como ejemplo de esta capa, Barahona mostró el funcionamiento de Amazon Forecast: un modelo que selecciona y combina automáticamente los algoritmos según el producto, cruza variables como precio, promociones y días festivos, incorpora factores externos como el clima, genera pronósticos probabilísticos (no una única cifra) y se recalibra de forma autónoma a medida que recibe nuevos datos.
- Administración de la escasez sin ocultar producto. Cuando un SKU top empieza a agotarse, bajar el stock publicado o apagar el canal penaliza el posicionamiento en las búsquedas del marketplace y deja la tienda con apariencia vacía.
- Pricing automation como mecanismo de regulación. En lugar de restringir la oferta, se ajusta el precio: sube en los canales menos rentables y se reservan los precios más competitivos para el canal prioritario, protegiendo margen sin sacar el producto de circulación.
Barahona conectó esto con la madurez del seller: en etapas iniciales el foco es estar presente en varios canales con publicación simple; en etapas intermedias, integrar el flujo operativo con sistemas internos como facturación y ERP; en etapas avanzadas, automatizar por completo con integración a WMS y herramientas de pricing e inventario. La gestión de catálogo multicanal, dijo, sigue siendo uno de los mayores dolores de las marcas al escalar.
Integrar IA donde agrega valor real: automatizar, anticipar y optimizar la operación entre seller y marketplace
Andrés Kirschbaum, CEO y cofundador de Producteca, dividió el aporte de la IA en dos frentes: costos evidentes y costos ocultos.
En los costos evidentes, la IA reduce horas de trabajo en tareas que antes eran manuales: selección de categorías, mapeo de atributos y transformación de imágenes según las exigencias de cada marketplace, además de la automatización de respuestas en preventa y posventa.
Los costos ocultos son menos visibles pero igual de reales. Si un producto se publica sin todos los atributos requeridos, no aparece en las búsquedas. Si la información se carga mal, aumenta la probabilidad de devolución. Cada devolución evitable es un costo de oportunidad que no figura en un reporte de ventas, pero que sí impacta el resultado del período.
Sobre la diferencia entre automatizar por automatizar y automatizar para proteger margen, Kirschbaum fue directo: la diferencia está en qué variables entran en la decisión. Maximizar la Buy Box puede aumentar las ventas y, al mismo tiempo, deteriorar el margen si no se pondera junto a los costos logísticos, las comisiones del marketplace y la rotación del inventario.
Sobre la anticipación a cambios de reglas —uno de los mayores puntos de fricción operativa en marketplaces, que modifican categorías, atributos obligatorios y políticas sin previo aviso—, distinguió dos tipos de cambio:
- Cambios anunciados, que llegan a través de programas de partners de los propios marketplaces y requieren ajustar el código de la integración lo más rápido posible. Ahí es donde Kirschbaum ubica el mayor impacto actual de la IA: en la generación de código para adaptar integraciones a la velocidad con la que cambian los marketplaces.
- Cambios no anunciados, que exigen observabilidad: detectar en el momento cuando un producto deja de indexarse bien por una categoría o atributo modificado, y corregirlo antes de que el error se acumule.
Sobre gestionar catálogos masivos sin perder calidad, planteó que el foco de Producteca está en la resiliencia de las integraciones y en un centro de monitoreo con trazabilidad y alertas, hacia el que están sumando IA para que no solo detecte el problema sino que sugiera el cambio necesario en la integración. Como requisito mínimo para escalar a múltiples canales y países, señaló tener un ERP integrable con el mundo online y un equipo con liderazgo claro del proyecto: la tecnología resuelve la escala, pero no reemplaza la decisión de que alguien esté a cargo.
El problema real: vender más ≠ ganar más
Rodolfo Helmbrecht, Director Ejecutivo de ANYTOOLS para América Latina, puso números al problema que atraviesa toda la sesión. En sellers que pasan de USD 100.000 a USD 500.000 de facturación anual, es habitual que la utilidad no crezca al mismo ritmo que la venta, y la razón está en costos que no se ven en el dashboard estándar:
- La comisión real no es la comisión firmada. Un seller puede tener una comisión contractual de 12% a 15%, pero al conciliar pagos y sumar gastos, multas y cargos adicionales, la comisión efectiva llega a 20% o 23%.
- Los costos logísticos varían por modalidad (fulfillment del marketplace o entrega propia tipo Flex) y por producto, y cada marketplace tiene reglas de pago de campañas distintas: algunos pagan de inmediato, otros en el ciclo siguiente, cada uno con su propio descuento.
- Las devoluciones pueden dejar un pedido en negativo, sobre todo cuando el costo real de la devolución (logística reversa, producto que no vuelve a la bodega) se conoce recién uno o dos meses después de la venta.
Helmbrecht también identificó una señal operativa que rara vez aparece en un reporte financiero tradicional: la decisión de no despachar un pedido cuando ya hay un reclamo abierto, porque la probabilidad de devolución es alta y el costo de la logística reversa puede ser mayor que la venta misma. ANYTOOLS convirtió esa práctica informal en una alerta de riesgo de cancelación dentro de su suite.
Sobre proteger margen sin perder competitividad frente a jugadores que compiten solo por precio, propuso trabajar la estrategia de surtido: identificar los productos “campeones” (los que generan utilidad real, no necesariamente los de mayor volumen) y usar los productos de acompañamiento como palanca comercial con marcas o partners, en lugar de aplicar descuentos parejos a todo el catálogo.
Cerró con un punto sobre flujo de caja en campañas: vender, facturar y cobrar no ocurren al mismo tiempo. Si una campaña agota inventario pero el pago del marketplace llega a 30 o 60 días, el negocio puede quedarse sin caja para reponer stock justo cuando la demanda sigue firme, perdiendo la rentabilidad que la campaña debía generar.
Eficiencia transaccional: el puente final hacia la liquidez
Attilio Ferretti, Head of E-commerce en Klap, llevó la conversación al tramo del embudo que menos se mide: el checkout. Su planteo es que la tasa de aceptación de pagos —cuántas transacciones comercialmente cerradas efectivamente se procesan— está subestimada frente a variables como tráfico, precio o logística, a pesar de que un rechazo evitable destruye una venta que ya estaba ganada.
Sobre reducir la fricción de pago, Ferretti señaló que no se trata solo de minimizar pasos: la confianza en el método de pago pesa tanto como la velocidad, y varía según el segmento del comprador. Un ejemplo que dio es el de métodos de autenticación más largos pero conocidos, que ciertos segmentos prefieren precisamente porque generan confianza, frente a pagos con billetera digital en dos clics que otros segmentos exigen por velocidad.
En conciliación, fue contundente: la conciliación automatizada es el camino que ya están tomando los comercios grandes, vía API o SFTP, porque a fin de mes calcular a mano cuánto se vendió versus cuánto efectivamente se abonó (descontando anulaciones y contracargos) genera un desfase que se vuelve cada vez más difícil de sostener a medida que crece el volumen.
Sobre usar los datos transaccionales como señal temprana para pricing y promociones, mencionó que los comercios más avanzados piden paneles en tiempo real de rechazos por promoción activa, porque una promoción mal calibrada (por ejemplo, un descuento en el precio del producto que se diluye con un costo de envío que sube en el mismo checkout) puede generar abandono justo en el paso final. También marcó una distinción que suele perderse en los reportes: no toda transacción no aprobada es un rechazo; una parte importante son transacciones expiradas, donde el comprador simplemente abandona el pago sin que el sistema lo cuente como rechazo ni como aprobación.
Data Activation & IA en marketplaces: cómo unificar datos para automatizar experiencias de alta conversión
Marcos Ayala, Business Development Lead de Icomm Marketing, cerró el webinar con el problema que conecta todo lo anterior: los datos de un mismo cliente suelen vivir en silos que no conversan entre sí, tanto entre áreas de una organización (marketing, cobranzas, atención) como entre canales (tienda física, e-commerce, marketplace).
El costo es concreto: campañas genéricas con tasas de lectura que caen a 10% o 15% cuando se envían de forma masiva y recurrente, presupuesto de adquisición que sube mientras el lifetime value del cliente no crece al mismo ritmo, y desconexión entre lo que pasa en el mundo online y en el físico.
La solución que planteó Icomm pasa por unificar esa información bajo un identificador único de cliente (RUT, teléfono o correo, según lo que cada negocio capture) y segmentarla con un modelo RFM (recencia, frecuencia, valor monetario) reforzado con IA, lo que permite construir audiencias dinámicas en lugar de listas estáticas: un cliente nuevo, uno leal, uno en riesgo de fuga y uno perdido reciben comunicaciones distintas, en el canal y el momento que corresponde.
Ayala compartió un dato de resultado: cuando la comunicación llega en base a comportamiento real (por ejemplo, después de que un cliente interactuó con un contenido específico) en lugar de enviarse de forma masiva, el engagement sube entre 10% y 30%. La automatización, en su planteo, no reemplaza la estrategia comercial: la hace ejecutable a la escala que el negocio necesita sin que cada segmento requiera una campaña armada a mano.
La rentabilidad se decide en el dato que nadie está mirando
Las seis charlas describen el mismo problema desde seis puntos distintos del embudo: umbrales operativos, inventario, integración tecnológica, costo real por pedido, checkout y datos fragmentados. En los seis casos, la solución no fue vender menos ni frenar el crecimiento: fue medir con la granularidad correcta y automatizar la decisión que antes se tomaba, o no se tomaba, a ciegas.
Puedes ver la grabación completa del webinar desde este link.
Cómo lo implementamos en Known Online
Cada uno de los puntos de fuga que describieron los seis speakers tiene una solución técnica concreta. En Known Online trabajamos estas seis líneas para que la operación en marketplaces se sostenga con el mismo criterio con el que se diseña:
- Seller Center: Centraliza el manejo de cuenta corriente con los sellers con nuestro Seller Center, integrado a las principales plataformas de ecommerce y con estructura modular para adaptar a cada modelo de marketplace.
- Desarrollo e integraciones: Diseñamos y desarrollamos la tienda y los sistemas internos, usando software propio y plataformas de ecommerce como VTEX, Adobe o Shopify. Organizamos y conectamos tu catálogo de productos, sellers y flujos de venta para facilitar la integración y escalabilidad.
- Automatización de procesos: Optimizamos tareas clave como la gestión de productos, órdenes, publicaciones y seguimiento de performance con herramientas de automatización personalizadas.
- Data Analytics y Data IA en marketplaces: Conectamos fuentes de datos para obtener insights accionables y optimizar decisiones comerciales.
- Estrategias integrales de marketing digital: Campañas pensadas para atraer tráfico calificado, activar usuarios, y fidelizar con foco en performance y rentabilidad.
- Módulos de datos personalizados: Dashboards, reportes y conexiones entre plataformas (ERP, CRM, CMS, e-commerce) que impulsan una toma de decisiones basada en evidencia.
Preguntas frecuentes sobre IA en marketplaces
¿Cómo se protege la rentabilidad en marketplaces cuando las ventas crecen?
Separando el análisis por canal y por SKU en lugar de mirar solo la facturación total. Los umbrales operativos (cancelaciones, devoluciones, despachos tardíos), la comisión real después de conciliar pagos y el costo logístico por modalidad de entrega son las tres variables que, sin seguimiento, hacen que la venta crezca mientras la utilidad se queda atrás.
¿Por qué la comisión de un marketplace termina siendo más alta que la comisión contratada?
Porque a la comisión base se suman cargos que no siempre están visibles en el reporte estándar: multas, expensas y costos asociados a devoluciones. Conciliar los pagos línea por línea, en lugar de tomar el porcentaje contractual como referencia, es lo que permite ver la comisión real.
¿Qué son los costos logísticos ocultos en e-commerce y cómo se calculan por SKU?
Son los costos que varían según la modalidad de entrega (fulfillment del marketplace o despacho propio), el peso o volumen del paquete y la logística reversa de una devolución. Calcularlos por SKU, y no como promedio del catálogo, es lo que permite saber qué productos son rentables y cuáles están operando en pérdida sin que el equipo lo note.
¿Qué es una auditoría de rentabilidad o margen por SKU en marketplaces?
Es el ejercicio de asignar a cada producto sus costos reales —comisión efectiva, logística, publicidad y devoluciones— para identificar cuáles generan margen real y cuáles solo generan volumen. Sin esa desagregación, una campaña o una promoción puede parecer exitosa en ventas y ser deficitaria en EBITDA digital.
¿Cómo ayuda la Inteligencia Artificial a optimizar el catálogo en múltiples marketplaces?
Automatizando tareas que a escala manual son inviables: mapeo de atributos según las exigencias de cada plataforma, transformación de imágenes al formato requerido por cada canal y detección temprana de productos que dejaron de indexarse por un cambio de categoría o atributo no anunciado por el marketplace.
¿Qué es el pricing dinámico y en qué se diferencia de bajar precios frente a la competencia?
Es ajustar el precio en función de variables de negocio —stock disponible, rentabilidad por canal, demanda proyectada— en lugar de reaccionar solo a lo que cobra la competencia. Se usa tanto para proteger margen cuando un producto escasea (subiendo precio en vez de sacarlo de circulación) como para evitar guerras de precio que erosionan el canal completo.
