La base de datos como primer activo de fidelización
A mediados de los años 90, Mercado dedicó la nota “Logros y excesos del marketing directo” firmada por Rubén Chorny a una disciplina que la revista describía como antigua en su lógica pero nueva en su nombre. La abría con una imagen nostálgica: el almacén de barrio, donde el dueño conocía a cada cliente por su nombre y sabía qué le gustaba comprar. El marketing directo, sostenía la nota, intentaba recrear ese conocimiento íntimo a escala masiva, a través de bases de datos.
El artículo citaba el principio de Pareto —el 80% de los ingresos de una empresa suele provenir del 20% de sus clientes— y daba cifras de la época: Estados Unidos invertía unos 23.000 millones de dólares en correo directo y 54.000 millones en telemarketing hacia 1990, mientras que en la Argentina el sector movía unos 30 millones de dólares anuales, el 20% de toda la inversión publicitaria del país. La fuente principal, Alejandro Di Paola, entonces vicepresidente de la Asociación de Marketing Directo de Argentina, remataba con una recomendación que todavía hoy podría leerse en cualquier manual de retención: antes de salir a buscar clientes nuevos, conviene asegurarse de retener a quienes ya compraron.
Una disciplina importada en plena convertibilidad
Que el marketing directo argentino moviera en esos años apenas 30 millones de dólares frente a los 77.000 millones combinados de Estados Unidos no solo hablaba de la diferencia de escala entre ambos mercados: reflejaba también un país que recién empezaba, de la mano de la estabilidad cambiaria de la convertibilidad, a importar y adaptar disciplinas de marketing desarrolladas una década o más antes en el mundo desarrollado. La Asociación de Marketing Directo de Argentina se había formado precisamente para profesionalizar una práctica hasta entonces dispersa entre agencias de publicidad tradicional y vendedores puerta a puerta.
Del archivo histórico al agente que compra en nombre del cliente
El informe Redefining Retail Loyalty in the Age of AI, elaborado por Eagle Eye con Deloitte Digital y Google Cloud y difundido a fines de septiembre de 2026, parte de una advertencia: si un minorista no sostiene una relación propia con el cliente, corre el riesgo de quedar reducido a un catálogo de productos dentro de la pantalla de un asistente de IA. El dato que ilustra la velocidad del cambio es contundente: ya en enero de 2026, un 41% de los consumidores había usado alguna plataforma de inteligencia artificial para descubrir productos, y un tercio decía haber reemplazado por completo sus métodos de búsqueda anteriores. Amazon, por su parte, reportó que 300 millones de clientes usaron su asistente Rufus durante 2025, con una probabilidad de compra bastante mayor que el promedio.
El informe traslada el viejo principio de Pareto a un lenguaje de datos propios: los programas de fidelización, dice, ya no deben pensarse como un subproducto de los puntos que acumula un cliente, sino como una infraestructura estratégica de información de primera mano (first-party y zero-party data), cada vez más valiosa a medida que los datos de terceros se restringen. Según cifras citadas en el informe, las campañas de fidelización basadas en datos lograron en promedio un 3,8% más de ventas comparables, y los minoristas que lideran en personalización tienen hasta 48% más probabilidades de superar sus objetivos de ingresos.
Lo que cambia y lo que no
En el modelo de las 5A de Philip Kotler, la etapa de “Advocate” —el cliente que vuelve y recomienda— depende de que la marca sostenga una relación diferenciada más allá de la primera compra. Esa es, casi palabra por palabra, la idea que ya proponía Mercado en los 90: la base de datos no viene a reemplazar al cliente, viene a conocerlo mejor. Lo que cambió es quién puede actuar sobre esa relación en tiempo real. El informe de Eagle Eye advierte que, si un agente de IA compara únicamente por precio o velocidad de entrega, la marca que no diferencia su vínculo con el cliente queda expuesta a una competencia pura por costo. Y pone el acento en la velocidad: si la verificación de un cliente fiel es lenta, el agente puede terminar eligiendo a la competencia en el mismo instante en que decide.
El dato que más debería preocupar a cualquier responsable de marketing es otro: el propio informe señala que un 36% de los clientes abandona un programa de fidelización por falta de interacción real, y un 31% porque directamente no le encuentra valor. El almacén de barrio sobrevivía porque el dueño recordaba; el marketing directo de los 90 intentó escalar ese recuerdo con una base de datos. La pregunta que dejan abierta estos informes es si los programas de fidelización actuales le están dando a la inteligencia artificial motivos suficientes para seguir recomendando a la misma marca la próxima vez.
