En un ecosistema donde la atención se fragmenta entre buscadores, redes sociales, marketplaces, Connected TV y asistentes de IA, la ventaja empieza a desplazarse hacia las compañías capaces de conocer mejor a sus propias audiencias.
El aumento del costo de adquisición, la fragmentación de las audiencias y la presión por demostrar resultados están modificando la lógica del marketing digital. Informes de IAB, Kantar y Comscore publicados durante el primer semestre de 2026 muestran que las marcas empiezan a mirar con más atención los datos propios, la medición y la inteligencia artificial para hacer más eficiente cada peso invertido.
Durante años, buena parte del crecimiento digital se apoyó en una fórmula conocida: invertir más para alcanzar a más personas y utilizar señales de terceros para encontrar nuevas audiencias. En 2026, esa ecuación comienza a mostrar límites. No porque las empresas estén abandonando la publicidad digital, sino porque el costo de captar clientes y la obligación de probar el retorno de cada inversión empujan hacia otra lógica: conocer mejor a quienes ya interactúan con la marca.
El 2026 Outlook Study de Interactive Advertising Bureau (IAB), publicado en enero, ofrece una señal concreta. La adquisición de nuevos clientes sigue siendo el principal objetivo de inversión en medios para 54% de los compradores relevados, pero perdió 10 puntos frente a 2025. En paralelo, generar compras repetidas llegó a 25% y casi duplicó el nivel de 2024, cuando representaba 13%.
El informe relaciona ese cambio con el aumento de los costos de adquisición y la presión por conseguir crecimiento rentable. El dato permite dimensionar una transformación que excede a las plataformas publicitarias: las compañías continúan buscando nuevos consumidores, pero empiezan a prestar más atención al valor económico de las relaciones que ya construyeron.
La atención deja así de estar puesta exclusivamente en “comprar” nuevas audiencias y empieza a desplazarse hacia el conocimiento del cliente. En esa transición, el first-party data —la información generada directamente por la relación entre una compañía y sus usuarios— pasa de ser una cuestión técnica a convertirse en un activo comercial.
Cuando el costo de llegar a una persona aumenta, la respuesta no es solamente negociar mejor la pauta o cambiar de plataforma. La pregunta pasa a ser cuánto sabemos de nuestros propios clientes y si usamos esa información para tomar mejores decisiones. Una base aislada no genera valor por sí misma; el valor aparece cuando permite entender comportamientos y activar una comunicación relevante.
El dato propio gana terreno
La transformación también atraviesa a América Latina. En abril, IAB Argentina participó del Marco de Medición y Optimización en Retail Media para América Latina. El documento identifica tres fuerzas detrás de la expansión del segmento: el crecimiento del comercio electrónico, la riqueza de los datos propios de los retailers y la presión de las marcas por medir y optimizar cada dólar invertido en un contexto económico desafiante y de márgenes ajustados.
El trabajo señala que los retailers disponen de historial de compras, navegación, comportamiento, métodos de pago y frecuencia de compra. Integradas correctamente, esas señales permiten construir audiencias con mayor intención comercial y vincular la exposición publicitaria con resultados concretos. 
El desafío regional, advierte IAB, continúa estando en la calidad de los datos y en la falta de metodologías homogéneas de atribución e incrementalidad.
La diferencia no es menor. Una campaña puede coincidir con una venta sin necesariamente haberla generado. Por eso la incrementalidad —determinar qué ventas no habrían ocurrido sin determinada inversión— gana peso entre las métricas utilizadas para evaluar la eficiencia.
El marco regional sostiene que muchos retailers latinoamericanos todavía trabajan con reportes básicos de impresiones, clics o ROAS directo y que avanzar hacia modelos de mayor precisión exige metodologías más robustas y un mejor aprovechamiento de los datos first-party existentes.
En un contexto de mayor presión sobre los presupuestos, esa capacidad empieza a definir qué compañías pueden optimizar su inversión y cuáles continúan analizando cada canal como un compartimento independiente.
La IA necesita información para decidir
La inteligencia artificial agrega una segunda capa al fenómeno.
En Marketing Trends 2026, difundido en enero por Kantar y replicado por IAB Argentina, la consultora advierte que el desempeño de los sistemas basados en IA dependerá cada vez más de la calidad de los datos que los alimentan.
Kantar señala que 24% de los usuarios de inteligencia artificial ya utiliza asistentes de compra y que 75% de los profesionales de marketing se muestra entusiasmado con las posibilidades de la IA generativa.
La discusión empieza así a alejarse del uso de inteligencia artificial solamente para producir textos, imágenes o piezas creativas con mayor velocidad.
El mayor potencial aparece cuando esos sistemas se aplican sobre información propia para reconocer patrones, ordenar audiencias, detectar señales de abandono o recompra, anticipar comportamientos y personalizar contenidos.
Cuanto más caro resulta adquirir atención, mayor es el valor de decidir a quién no impactar, cuándo volver a contactar a un usuario y qué canal presenta una mayor probabilidad de producir una acción.
También empieza a cambiar el propio proceso de compra. Kantar sostiene que, a medida que los asistentes de IA intervengan en búsquedas y recomendaciones, las empresas necesitarán alimentar esos sistemas con información estructurada y, al mismo tiempo, mantener datos confiables dentro de sus propias operaciones.
En materia de retail media, 38% de los profesionales consultados por la firma prevé incrementar la inversión durante 2026. El informe también sostiene que este tipo de redes obtiene resultados 1,8 veces superiores a los anuncios digitales estándar y casi tres veces mejores en intención de compra.
La lectura detrás de esas cifras es relevante: disponer de información vinculada a comportamientos reales de compra permite acercar la inversión publicitaria a señales de intención más concretas.
América Latina: más tecnología, pero todavía una brecha de integración
IAB Chile llegó a una conclusión similar en su Informe de Tendencias de Marketing Digital 2026, publicado el 11 de abril.
Con una inversión digital equivalente al 54% del gasto total en medios en Chile durante 2025, la entidad ubicó a la eficiencia y al uso estratégico de datos entre los factores centrales de maduración del mercado.
Para IAB Chile, la IA está dejando de ser una herramienta aislada para transformarse en un “sistema operacional” del marketing, capaz de intervenir desde la creatividad hasta la toma de decisiones.
La recomendación de la cámara resulta significativa: antes de perseguir el canal más novedoso, las organizaciones deberían auditar su infraestructura de datos, integrar inteligencia artificial en procesos operativos y articular los diferentes puntos de contacto con los consumidores.
En otras palabras, la ventaja competitiva empieza a depender menos de sumar herramientas y más de conseguir que esas herramientas trabajen sobre información consistente.
Muchas compañías ya tienen los datos. El problema es que están distribuidos entre diferentes sistemas, canales y áreas. Cuando el punto offline, navegación, compras e interacciones permanecen separados, la IA trabaja con una visión incompleta del cliente. El desafío está en conectar esas señales y transformarlas en decisiones accionables.
Un consumidor que ya no sigue un recorrido lineal
En Argentina, el comportamiento de las audiencias profundiza la complejidad.
Tendencias Digitales LATAM 2026 de Comscore, difundido por IAB Argentina en marzo, mostró que la inteligencia artificial ya empieza a intervenir en las etapas de descubrimiento y consideración.
El acceso desde ChatGPT hacia grandes retailers globales desde computadoras de escritorio creció 181% interanual.
A la vez, 89.5% de la audiencia digital argentina vinculada con entretenimiento, 77.3% de deportes y 67.6% de noticias llega exclusivamente desde plataformas sociales.
Para las marcas, esto multiplica los puntos de entrada al proceso de compra.
Una persona puede descubrir un producto en una red social, buscar información adicional en un asistente de IA, comparar precios en un marketplace, consultar reseñas y finalmente convertir desde otro dispositivo o canal.
Mirar cada plataforma de manera aislada puede llevar a pagar varias veces por una misma intención o atribuir una venta al último contacto cuando la decisión comenzó mucho antes.
Comscore plantea, de hecho, que el nuevo escenario requiere indicadores capaces de medir el valor incremental de cada plataforma y una mirada cross-platform que permita entender dónde se genera realmente el valor.
El cambio resulta relevante porque el desafío ya no consiste únicamente en alcanzar audiencias, sino en reconstruir un recorrido de compra cada vez menos lineal.
De acumular datos a activarlos
Ese escenario explica el crecimiento de tecnologías orientadas a unificar información de clientes y convertirla en acciones de marketing.
Las denominadas plataformas de Data Marketing buscan reunir información proveniente de diferentes puntos de contacto —compras, navegación, CRM, campañas y comportamiento digital— para construir perfiles más completos y activar comunicaciones en función de esas señales.
Growlat, por ejemplo, tiene una solución orientada a centralizar y unificar datos de clientes para desarrollar segmentaciones y activar campañas mediante email, WhatsApp, SMS y personalización web.
La herramienta aparece como una pieza dentro de un proceso más amplio: dejar de tratar cada canal como una base independiente y construir una visión integrada del usuario que pueda utilizarse para automatización, personalización y medición.
La propuesta se inserta en un mercado donde el valor ya no depende solamente de conseguir inventario publicitario, sino de conectar información propia, activación y resultados comerciales.
La eficiencia no necesariamente surge de hablarle a más personas. Muchas veces aparece al evitar comunicaciones irrelevantes y entender cuándo existe una señal real de interés. Los datos permiten segmentar; la inteligencia artificial puede ayudar a interpretar esas señales y escalar decisiones que manualmente serían muy difíciles de gestionar.
De la adquisición al valor del cliente
El cambio no significa que las compañías vayan a reemplazar adquisición por retención.
La publicidad paga seguirá siendo fundamental para generar demanda, instalar productos y acceder a consumidores que todavía no tienen una relación con una marca.
Lo que cambia es la economía que rodea a esa inversión.
A medida que cada cliente nuevo resulta más disputado, gana valor la información obtenida después del primer contacto: qué compró, qué consultó, cuánto tardó en volver, qué canal utilizó, qué categorías le interesaron y qué señales anticipan una próxima acción.
Esto también obliga a revisar qué se entiende por eficiencia.
Reducir un costo por clic puede mejorar una métrica de campaña, pero no necesariamente el resultado económico del negocio.
Una empresa que consigue reconocer clientes de mayor valor, diferenciar compradores ocasionales de recurrentes y ajustar la comunicación según cada comportamiento puede distribuir su presupuesto entre adquisición, retención y recompra con mayor información.
Allí aparece otro cambio conceptual: pasar de observar únicamente el CAC —costo de adquisición de clientes— a incorporar con mayor profundidad el Customer Lifetime Value o valor total que una persona puede generar a lo largo de su relación con una empresa.
La combinación de ambos indicadores modifica la pregunta.
Ya no se trata solamente de cuánto cuesta conseguir un cliente, sino de cuánto valor puede generar después de haber sido adquirido y cuánto presupuesto resulta razonable destinar para captarlo o retenerlo.
Los datos propios no reemplazan a la publicidad; permiten utilizarla de una forma más inteligente. Si una empresa entiende quién compró, quién está cerca de volver a hacerlo y quién necesita otro estímulo, puede decidir mejor dónde poner el presupuesto. La IA amplifica esa capacidad, pero la base sigue siendo información ordenada, estrategia y una medición que permita saber qué acción agregó valor.
La defensa frente al aumento del costo publicitario, por lo tanto, difícilmente pase por una herramienta milagrosa o por abandonar la pauta.
El verdadero cambio puede estar en reducir desperdicio.
En un ecosistema donde la atención se fragmenta entre buscadores, redes sociales, marketplaces, Connected TV y asistentes de inteligencia artificial, la ventaja empieza a desplazarse hacia las compañías capaces de conocer mejor a sus propias audiencias y convertir esa información en decisiones.
Porque si durante años la competencia estuvo puesta en conseguir más datos y más alcance, en 2026 el activo escaso empieza a ser otro: la capacidad de transformar esos datos en una decisión comercial concreta antes que la competencia.