En los últimos años, han aparecido en el mercado varios sitios web de posicionamiento ultralow cost. Shein, Temu o Aliexpress, por citar solo algunos, están reconfigurando el comercio en línea. Según un estudio realizado por BPCD Digital & Payments en 2023, el número de tarjetas de pago que registran al menos una transacción mensual en un sitio de descuentos aumentó un 20 % entre el primer trimestre de 2022 y el primer trimestre de 2023.
No es de extrañar si Temu reúne 18,4 millones de internautas por país cada mes, según datos de la Federación del e-commerce y venta a distancia (Fevad). Y, a día de hoy, las plataformas low cost representan el 22 % de los paquetes gestionados por La Poste, frente al 5 % de hace cinco años. Se espera que esta tendencia continúe, ya que se anticipa un crecimiento del sector del 6,5 % en 2025.
Por supuesto, la inflación galopante que ha sufrido Francia en los últimos años explica en parte este fenómeno. Pero no es la única razón detrás de estos cambios. El uso de la inteligencia artificial (IA), en el corazón del modelo de negocio de estas plataformas de bajo coste, permite fidelizar a los consumidores.
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Perfilado del comportamiento
En nuestros últimos artículos sobre Shein y Temu hemos analizado en detalle cómo operan estas plataformas detrás del telón. A través del análisis de datos de comportamiento, las herramientas de inteligencia artificial que emplean son capaces de detectar qué usuarios tienen más probabilidades de comprar y de ajustar en consecuencia la publicidad que reciben.
Pero van más allá. Los algoritmos predictivos estudian cada movimiento del usuario para anticiparse a sus deseos y ofrecer recomendaciones hiperpersonalizadas. El objetivo es claro: generar una necesidad incluso antes de que exista, explotando sensaciones como la escasez o la urgencia. Es la lógica del famoso FOMO (fear of missing out), ese miedo muy humano a perderse una oportunidad.
Shein.
Estos algoritmos llevan años existiendo, pero su versión “aumentada” con IA marca un cambio de escala: ahora son más rápidos, más precisos y más sensibles a cualquier gesto del usuario. Al final de cada página, por ejemplo, aparece una lista de “artículos también consultados”, que se parece al producto buscado. Lo que antes era un recurso de marketing clásico, ahora se ha convertido en un sistema mucho más agresivo: la plataforma prueba constantemente nuevos contenidos con el usuario para medir su reacción en tiempo real.
El más mínimo gesto —un clic, un desplazamiento, añadir un producto a la cesta— queda registrado y analizado al instante. Con esos datos, el algoritmo vuelve a la carga, proponiendo nuevos artículos pensados para empujar al usuario a comprar cosas que no tenía previsto buscar.
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Gamificación: jugar para vender más
La gamificación —también llamada ludificación— consiste en aplicar mecánicas propias del juego con fines de marketing para captar la atención del cliente.
En la aplicación de Temu, muchas de las interfaces están inspiradas en los juegos de azar, conocidos por su enorme potencial adictivo: ruletas de la fortuna, cuentas atrás que anuncian ofertas “por tiempo limitado”, regalos o códigos promocionales por desbloquear… Estas microestimulaciones constantes generan en el usuario una sensación de urgencia, además de alterar el circuito bioquímico de la recompensa.
Temu.
Los resortes psicológicos que explotan estas plataformas de bajo coste son especialmente eficaces. Se apoyan en tres grandes pilares:
- El deseo o necesidad, alimentado por precios muy bajos que empujan a comprar más y más productos.
- La urgencia, reforzada por temporizadores que hacen creer que el artículo está a punto de desaparecer.
- La transformación de la compra en un juego, donde cada interacción promete una posible recompensa.
Precios dinámicos
En Temu, los minijuegos integrados en la app —como Farmland o Fishland— prometen obtener artículos gratuitos y cupones de descuento. Además, los sistemas de puntos y vales de compra están diseñados para que el usuario vuelva una y otra vez a la plataforma. A esto se suman notificaciones personalizadas que llegan en el “momento ideal”, calculado según los datos recopilados sobre cada usuario: día, hora… e incluso la posible interpretación de su estado de ánimo.
A todo ello se añaden los algoritmos de tarificación dinámica, que ajustan los precios en función de la demanda. Estas herramientas muestran supuestas rebajas que, en ocasiones, están lejos de ser reales. Pero eso no las hace menos eficaces: su impacto psicológico sobre el consumidor es enorme, reforzando la percepción de que está ante una oportunidad que no debe dejar escapar.
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Hiperpersonalización en tiempo real
Otro de los grandes resortes que utilizan estas plataformas es la hiperpersonalización. Gracias a la inteligencia artificial, que recopila una enorme cantidad de datos sobre el perfil de cada usuario, cada cliente ve una tienda distinta: un catálogo adaptado a su historial, a sus gustos, a sus preferencias… e incluso a aquello que rechaza. Todo ello aumenta la probabilidad de que termine realizando una o varias compras impulsivas.
Pero la aportación más decisiva de la IA al éxito de Shein va mucho más lejos y empieza antes siquiera de que el usuario entre en la plataforma. Shein ha desarrollado sus propias herramientas de IA y sus propios algoritmos para recoger y analizar datos a gran escala. Con ellos puede seguir el comportamiento de sus clientes en Internet —dentro y fuera de su web—, pero también analizar búsquedas en línea, contenidos publicados en redes sociales, movimientos de la competencia y mucho más.
Estos sistemas están en el centro del modelo de Shein. Le permiten detectar tendencias en tiempo real —colores, diseños, precios, patrones de consumo— y ajustar de forma casi inmediata el diseño y la producción de sus artículos. Esto es posible porque toda esa información se comparte directamente con sus proveedores, que son quienes fabrican el 100 % de los productos que aparecen en la plataforma. El sistema funciona gracias a una estrategia que prioriza tiradas de producción muy pequeñas (100 unidades o menos) para cada nuevo producto.
Mujer haciendo shopping online.
Grandes desafíos éticos
Todo este ecosistema plantea, como es lógico, importantes problemas éticos, especialmente por la opacidad de los algoritmos empleados y la falta de transparencia respecto al uso que se hace de los datos recopilados.
De hecho, Shein fue condenada en 2022 por la justicia de Nueva York por no informar a cerca de 40 millones de usuarios de un robo masivo de datos ocurrido en 2018. Y, como mencionábamos antes, la empresa está también en el punto de mira de la Comisión Europea, que le atribuye al menos seis prácticas engañosas o abusivas hacia los consumidores: falsos descuentos, información engañosa, presión para comprar, opacidad en datos clave, entre otras.
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Esto nos lleva a una pregunta inevitable: ¿hasta qué punto debe regularse la inteligencia artificial en las ventas y el marketing online? ¿Qué límites deben imponerse? ¿Y hasta dónde debería llegar la protección del consumidor?
Según un informe de Statista de 2024, los sistemas de recomendación basados en IA influyen en casi el 35 % de las compras online, una cifra que demuestra su enorme impacto. Esto obliga a cuestionarse la eficacia real del Digital Services Act y de la EU AI Act, regulaciones diseñadas precisamente para reforzar la protección del usuario… pero que quizá no estén llegando tan lejos como se esperaba.
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation.