Durante años, hemos optimizado interfaces, simplificado flujos y añadido capas de personalización. Sin embargo, los mismos puntos de fricción siguen reflejándose en KPIs críticos como el abandono, la baja conversión, la saturación en atención o una experiencia post-compra deficiente.
Esto ocurre porque el modelo sigue siendo el mismo. Las interfaces siguen pensadas para navegar, cuando lo que el usuario necesita es aligerar su carga cognitiva en la toma de decisiones de compra.
Ahí es donde entran en juego las soluciones agénticas, impulsando un cambio de paradigma que convierte journeys estáticos en sistemas capaces de interpretar la intención, actuar en contexto y resolver.
Si miramos el eCommerce actual, más del 80% de los problemas se concentran en un conjunto muy claro de fricciones. Y en todas ellas, los agentes ya están empezando a cambiar las reglas del juego.
8 fricciones que frenan el eCommerce… y cómo abordarlas con agentes
1. Abandono de carrito: cuando la decisión se queda a medias
El 70% de los carritos online se abandonan antes de completar la compra. En la mayoría de los casos, es el reflejo de una decisión que no terminó de resolverse: una duda sobre la talla, una comparación pendiente, una señal de confianza que no llegó a tiempo.
¿Cómo dar respuesta con una solución agéntica?
Un agente interviene cuando detecta esa indecisión. No interrumpe, acompaña conversando de forma proactiva. Entiende el contexto, identifica la barrera y responde con precisión: recomienda, aclara, compara. No empuja descuentos, facilita la decisión.
Chatcenter, empresa participada por Multiplica, logró que el retail argentino ROUGE recuperara el 40% de los carritos abandonados mediante una estrategia de WhatsApp Commerce durante su campaña de Hot Sale. Para ello, se realizaron cerca de 30.000 envíos automáticos de recuperación, que se tradujeron en casi 12.000 ventas.
2. Búsqueda ineficiente: cuando la intención no se interpreta
El 80% de los compradores abandona un eCommerce cuando la experiencia de búsqueda no cumple sus expectativas. Y el 31% de todas las búsquedas de producto en eCommerce terminan sin resultado cuando el usuario usa el buscador interno del sitio. Cuando eso no ocurre, los usuarios se frustran y la experiencia se rompe.
¿Cómo dar respuesta con una solución agéntica?
El agente invierte la lógica: entiende la intención en lenguaje natural y navega el catálogo por semánticamente. No devuelve una lista infinita, propone una selección curada que evoluciona en el diálogo.
Amazon Rufus interpreta la intención del usuario en lenguaje natural y combina datos de catálogo, reseñas y contenido para ofrecer respuestas contextualizadas y recomendaciones dentro de la conversación. Ya ha sido utilizado por más de 250 millones de usuarios, con un impacto directo en la conversión: los usuarios que interactúan con él son un 60% más propensos a completar una compra.
3. Checkout complejo: el punto donde cerrar la compra falla
El momento del pago sigue siendo uno de los más frágiles del eCommerce, especialmente en dispositivos móviles, donde el 80,2% de los carritos se abandona antes de completarse. El checkout promedio incluye 5,1 pasos y 11,3 campos de formulario, y 1 de cada 5 compradores abandona específicamente por un proceso demasiado largo o complejo.
¿Cómo dar respuesta con una solución agéntica?
El checkout deja de ser un proceso y se convierte en una conversación dentro de Whatsapp u otros canales conversacionales. El agente recoge la información necesaria de forma progresiva, confirma y cierra la compra dentro del mismo canal. Sin fricción, sin desvíos.
JioMart en India, transformó el checkout en una conversación dentro de WhatsApp, donde el usuario puede descubrir productos, añadir al carrito y pagar sin salir del chat, eliminando formularios y fricción. La experiencia funciona de extremo a extremo en un solo canal, integrando catálogo, pagos y confirmación en tiempo real.
4. Atención en picos de demanda: cuando el servicio no escala
En momentos de alta demanda, la atención al cliente se convierte en un cuello de botella. Los tiempos de espera se disparan y la experiencia se resiente, impactando directamente en la percepción de la marca: el 73% de los consumidores afirma que abandonará una marca tras una sola mala experiencia. Además, en temporada alta, el 80% de los compradores no está dispuesto a esperar más de 1–2 minutos para recibir asistencia.
¿Cómo dar respuesta con una solución agéntica?
Los agentes absorben el volumen operativo: resuelven consultas frecuentes 24/7 –sin necesidad de ampliar el equipo–, mantienen la inmediatez y escalan a equipos humanos sólo cuando es necesario. Así, crecer en volumen ya no implica tensionar la operación.
New Look, retailer de moda británico, implementó agentes de IA con Zendesk justo antes de Black Friday para gestionar más de 9.500 consultas semanales sin ampliar su equipo. Los agentes resolvieron automáticamente gran parte de las solicitudes frecuentes, manteniendo tiempos de respuesta inmediatos incluso en picos de demanda y logrando aumentar la productividad del equipo en un 66%.
5. Devoluciones tediosas: donde se define la recurrencia
El 84% de los compradores online no volverían a comprar en un eCommerce si la experiencia de devolución fue mala. Y, aun así, devolver un producto sigue siendo, en muchos casos, un proceso opaco, lento y frustrante, especialmente crítico para el negocio si consideramos el volumen que representan: en 2024, las devoluciones de las ventas retail en Estados Unidos alcanzaron el 16,9%, equivalente a 890.000 millones de dólares.
¿Cómo dar respuesta con una solución agéntica?
El agente gestiona la devolución de forma autónoma, en tiempo real y desde el canal que prefiera el usuario. Reduce el esfuerzo a prácticamente cero y convierte una fricción en una oportunidad de fidelización.
EvryJewels implementó agentes de IA con Yuma para automatizar la gestión de soporte, incluyendo devoluciones, cambios y consultas de pedidos. Los agentes procesaron más de 150.000 tickets y lograron automatizar hasta el 89% de las solicitudes, con respuestas rápidas y consistentes en todos los canales. Esto permitió reducir sus costes operativos en un 63%.
6. Personalización deficiente: cuando todo se parece demasiado
El 71% de los consumidores esperan interacciones personalizadas y el 76% se frustra cuando no las recibe. Aun así, la mayoría de los eCommerce sigue mostrando el mismo catálogo a todos los usuarios, diluyendo su capacidad para diferenciarse. Mientras tanto, las empresas líderes en personalización generan hasta un 40% más de ingresos que aquellas que no la priorizan.
¿Cómo dar respuesta con una solución agéntica?
El agente construye contexto en cada interacción, aprendiendo, ajustando y recomendando en función de lo que el usuario necesita en ese momento, no de lo que hizo en el pasado.
Sephora Virtual Artist utiliza IA y realidad aumentada para analizar rasgos como tono de piel y preferencias del usuario, ofreciendo recomendaciones personalizadas y permitiendo probar productos en tiempo real. La experiencia combina diagnóstico, simulación y recomendación en un mismo flujo, reduciendo la incertidumbre antes de la compra, consiguiendo aumentar hasta un 35% la conversión y más de 200 millones de pruebas virtuales en sus primeros dos años.
7. Seguimiento de pedido: ansiedad post-compra
Tras la compra, emerge una nueva tensión: la incertidumbre. El “¿dónde está mi pedido?” es una señal de falta de visibilidad y confianza. De hecho, representa entre el 30% y el 40% del volumen total de tickets de soporte en eCommerce, y puede superar el 50% en temporadas altas. Un punto especialmente crítico si consideramos que cada ticket WISMO atendido por un agente humano cuesta entre 5 y 22 dólares.
¿Cómo dar respuesta con una solución agéntica?
El agente interpreta el estado real del envío y responde con contexto: explica demoras, anticipa incidencias y propone soluciones. No se limita a informar, reduce la incertidumbre. Y lo hace en segundos, sin necesidad de escalar a un agente humano.
Glossier implementó agentes de IA con Yuma para gestionar de forma autónoma consultas WISMO, interpretando el estado real de los envíos incluso en escenarios complejos como carriers regionales o retrasos en aduanas. Esto permitió alcanzar un 91% de precisión en la resolución y reducir en un 87% el tiempo de primera respuesta.
8. Quejas y resoluciones: el momento que define la relación
Cuando algo falla, la experiencia se resiente. El 65% de los consumidores reporta haber cambiado de marca tras una interacción negativa con una empresa. A escala global, una mala experiencia de cliente pone en riesgo $3.7 billones en ventas cada año. Procesos lentos, respuestas genéricas y una capacidad de resolución limitada acaban comprometiendo –a veces de forma irreversible– la relación con el cliente.
¿Cómo dar respuesta con una solución agéntica?
El agente opera con autonomía dentro de límites definidos, resolviendo incidencias como productos defectuosos, devoluciones o consultas WISMO, y escalando a un agente humano cuando es necesario. De este modo, los tiempos de respuesta se reducen de días a minutos.ano.
Loop Earplugs implementó agentes de IA con Ada (Aura) para gestionar de forma autónoma quejas, devoluciones y productos defectuosos 24/7 en chat, email y redes sociales. Esto permitió automatizar alrededor del 60% de las interacciones, lograr un ROI del 357% y reducir los tiempos de primera respuesta de 5–6 días a un máximo de 2 horas.
De fricciones operativas a sistemas que resuelven decisiones
Si miramos estas ocho fricciones en conjunto, el patrón no está en la interfaz ni en el canal. Está en la incapacidad de resolver decisiones en el momento en el que impactan en el negocio.
Muchas compañías ya están incorporando IA en sus operaciones de eCommerce. Pero el salto real está en integrarla en los puntos donde se define el resultado: cuando el usuario duda, compara, espera o reclama.
Para lograrlo, debemos diseñar sistemas capaces de interpretar contexto, activar decisiones y resolver de forma consistente a lo largo del journey.
En Multiplica trabajamos precisamente en eso: identificar dónde están las fricciones que más impactan en resultados y diseñar agentes que no sólo interactúan… sino que resuelven.
Fuentes: Nosto, 2023 – Baymard Institute – Baymard Institute, 2024 – TCN/OnePoll Survey, 2023 ·eDesk BFCM Research – Narvar Consumer Report –NRF, 2024 – McKinsey – Shopify –WISMOlabs – Qualtrics XM Institute, 2024.
Ejemplos: Yahoo finance! – Amazon – Meta – Zendesk – Yuma AI (Ewry Jewels) – Cut the SaaS – Sephora – Servetail – Yuma AI (Glossier) – Ada.