La publicidad digital siempre se midió con indicadores que servían para entender exposición, alcance o interacción, como impresiones, clics, visualizaciones, frecuencia, tasa de conversión. Para muchas marcas de consumo masivo, esas métricas todavía son útiles, pero ya no alcanzan para responder a la pregunta de qué acción movió ventas reales.
Ante esto, el retail media gana lugar. Al conectar medios, datos y comercio dentro del ecosistema del retailer, las empresas pueden llegar al shopper cerca del momento de compra, usar señales propias del canal y medir el impacto con más cercanía al ticket, la recompra, la frecuencia o el retorno de inversión.
Cuando el retailer también funciona como plataforma de datos y medio publicitario, la relación con las marcas se vuelve más compleja. Ahora, además de dónde aparece un anuncio, se discute qué datos lo alimentan, cómo se atribuye una venta, qué parte del resultado fue incremental y bajo qué condiciones esa medición puede ser confiable, comparable y segura.
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Retail media: cuando el dato de compra entra en la estrategia comercial
En consumo masivo, la estrategia comercial siempre estuvo atada al punto de venta. La diferencia es que ahora ese punto de venta genera datos que pueden alimentar campañas, segmentaciones, promociones y decisiones de inversión con una precisión mayor. Así, el dato de compra empieza a intervenir antes, en la planificación, la activación y la optimización de las acciones.
Según el informe Beyond Omnichannel Grocery: Growth in the Era of Intentional Shoppers de Kantar y McKinsey, el 52% de los hogares latinoamericanos usó siete o más canales de compra durante 2025. Esto quiere decir que los consumidores repartieron sus decisiones entre supermercados, mayoristas, comercios de cercanía, aplicaciones, e-commerce y otros formatos. Por eso, para una marca de consumo masivo, mirar solo un canal puede dejar afuera una gran parte del comportamiento real del shopper.
En ese escenario, el retail media permite llevar el dato de compra al centro de la estrategia comercial. Por ejemplo, una campaña puede pensarse para llegar a compradores frecuentes de determinada categoría, recuperar usuarios que dejaron de elegir una marca o activar una promoción cuando el shopper compara alternativas. El punto es mostrar mejores anuncios en entornos donde existe una intención de compra más clara.
Con retail media, las áreas de marketing, trade marketing y ventas ya no se encargan solo de negociar espacios, exhibiciones o descuentos. Ahora, deben empezar a entender qué audiencias conviene activar, qué comportamiento se quiere modificar y qué indicador comercial va a demostrar si la acción funcionó.
Qué saben los retailers y por qué les importa a las marcas
El valor diferencial del retail media está en el first-party data del retailer. A diferencia de otros entornos digitales, donde muchas veces se trabaja con señales de navegación, intereses o perfiles inferidos, los retailers tienen datos ligados a comportamientos de compra. Saben qué se compró, cuándo, con qué frecuencia, en qué categoría, en qué canal, con qué ticket, bajo qué promoción y, en algunos casos, junto con qué otros productos.
Esa información es valiosa porque permite leer el mercado de una forma más accionable. Una marca puede saber si pierde compradores frente a competidores, si una campaña atrae usuarios nuevos a la categoría, si una promoción genera recompra o si una audiencia tiene mayor propensión a responder a cierto mensaje. En definitiva, el dato del retailer acerca la comunicación a la conducta de compra, algo que las métricas digitales tradicionales no siempre logran.
Sin embargo, el first-party data no resuelve todo por sí solo. De acuerdo con Catalina, el 58% de los marketers sigue apoyándose en datos de terceros para ampliar audiencias. La cifra muestra que el dato propio del retailer es muy valioso, pero muchas veces necesita enriquecimiento para volverse más accionable.
En este punto aparece una tensión interesante, dado que el retailer tiene un activo de datos cada vez más relevante, pero la marca necesita interoperabilidad, contexto y capacidad de análisis para convertir ese activo en decisiones. Para que el first-party data funcione en retail media, tiene que poder dialogar con la estrategia de marca, los datos propios del anunciante, las ventas históricas, los objetivos comerciales y las reglas de privacidad.
Cómo medir ventas incrementales, frecuencia y retorno de inversión
De acuerdo con el The State of Retail Media Report de Skai, el 92% de los marketers CPG considera que retail media ya es su canal digital más importante. Esto evidencia que el canal pasó a ser una pieza central del mix digital, pero también implica una exigencia mayor. En este sentido, si concentra más atención y presupuesto, también tiene que demostrar con más claridad qué resultados genera.
Medir ventas incrementales significa intentar descubrir qué parte de las ventas ocurrió gracias a la campaña y qué parte habría ocurrido igual. Para eso, las marcas necesitan metodologías que permitan comparar grupos expuestos y no expuestos, analizar ventanas de atribución, observar patrones de recompra y separar el efecto de la publicidad de otros factores, como precio, stock, promociones, estacionalidad o ubicación en el sitio.
Con respecto a medir frecuencia, en consumo masivo, una campaña no siempre busca una conversión única. Puede buscar que un comprador vuelva antes, que aumente la cantidad de unidades por ticket, que pruebe una variante nueva o que incorpore una marca a su rutina. En ese punto, el dato de retail media puede aportar una lectura más rica que el resultado inmediato de una campaña, ya que permite ver si hubo continuidad en el comportamiento.
Por último, también es importante medir el retorno de inversión. Para una marca, vender más no siempre equivale a ganar más. Por eso, la medición tiene que conectar performance publicitaria con resultados comerciales. La pregunta deja de ser cuántos clics consiguió la campaña y pasa a ser qué comportamiento cambió, cuánto valor generó y si ese resultado justifica la inversión.
Qué se requiere para que la medición sea confiable, comparable y segura
La batalla por medir ventas en vez de clics se gana con datos bien gobernados, metodologías claras y acuerdos de confianza entre marcas, retailers y plataformas tecnológicas. Si cada retailer define las métricas de una forma distinta, usa ventanas de atribución diferentes o entrega reportes con niveles desiguales de granularidad, comparar resultados se vuelve difícil.
La confiabilidad empieza por la calidad del dato. Para que una marca tome decisiones sobre inversión, surtido o promoción, necesita saber que las ventas atribuidas corresponden a la campaña correcta, que los productos están bien identificados, que no hay duplicaciones, que los tickets se registran de manera consistente y que la información se integra con criterios claros.
Por su parte, la comparabilidad exige estándares. Una marca que trabaja con varios retailers necesita entender si un ROAS, una venta incremental o un comprador nuevo significan lo mismo en cada red de retail media.
La seguridad y la privacidad completan el cuadro. Una encuesta de PwC encontró que el 53% de los consumidores considera que vale la pena compartir información personal si eso mejora la experiencia con una marca, pero el 93% perdería la confianza si la marca maneja mal esos datos. Esto quiere decir que la personalización y la medición solo funcionan si el consumidor percibe un intercambio razonable y seguro.
Retail media abre la oportunidad de acercar la publicidad al dato de compra y medir impacto comercial con más precisión en consumo masivo. No obstante, también obliga a elevar la vara. Medir ventas en vez de clics requiere capacidades de analytics, gobierno de datos, acuerdos de colaboración y una mirada menos ansiosa sobre los resultados.
