Salesforce Loyalty Management e IA: lealtad rentable en retail

Por Ignacio Muñoz Riquelme

Salesforce Loyalty Management e IA en retail: cómo convertir datos en lealtad rentable en Latinoamérica

En retail, casi todos hablan de “fidelización”, pero muchos programas de puntos siguen generando poco más que reportes bonitos y descuentos genéricos. Mientras tanto, los directorios presionan por resultados, y los equipos miran a la IA como una posible solución… sin tener claro dónde mueve realmente la aguja.

Escribí este blog con el objetivo de aterrizar una idea concreta: Salesforce Loyalty Management, combinado con IA y datos bien gobernados, puede ser un motor real de margen y frecuencia de compra para el retail latinoamericano, pero solo si se diseña desde la estrategia y no como otro “proyecto de marketing”.

Por qué la lealtad en retail está en un punto de inflexión

El negocio de la lealtad en la región ya no es chico. Según ResearchAndMarkets, el mercado de programas de lealtad en Latinoamérica pasó de US$8,71 mil millones en 2023 a una proyección de US$9,72 mil millones en 2024 y alcanzaría US$14,11 mil millones en 2028, con una tasa compuesta de crecimiento anual de 9,8% entre 2024 y 2028.

Es decir: la región ya está invirtiendo fuerte en lealtad. Pero más presupuesto no significa más valor. Si la mayor parte de ese gasto se va en descuentos masivos, liability mal gestionado y campañas poco inteligentes, la “lealtad” termina siendo solo un costo comercial más.

Aquí es donde la IA se vuelve clave, no como buzzword, sino como pieza para decidir mejor: dónde invertir beneficios, qué clientes priorizar y qué comportamientos realmente queremos incentivar.

Lo que los consumidores latinoamericanos están diciendo (y que muchos programas ignoran)

Los datos de comportamiento están dejando muy poco espacio para la intuición. De acuerdo con Euromonitor International, 58,7% de los latinoamericanos participa en programas de lealtad principalmente para recibir descuentos u ofertas y 46,1% lo hace para obtener productos gratuitos. A la vez, 45,1% declara que la principal barrera para seguir participando es que “toma demasiado tiempo ganar una recompensa”.

El mensaje es directo:

• Los clientes entran por valor percibido inmediato (descuento, producto gratis).
  
  
• Se van cuando sienten que el programa no devuelve nada relevante en un plazo razonable.
  
  

El problema se agrava porque, como señala también Euromonitor, muchos programas en la región se organizan alrededor de grandes retailers, son altamente transaccionales y ofrecen poca conexión emocional o personalización real.

Al mismo tiempo, las expectativas siguen subiendo. Según el artículo de Salesforce “What Are Customer Expectations, and How Have They Changed?” basado en su reporte “State of the Connected Customer”, 73% de los clientes espera una mejor personalización a medida que avanza la tecnología, 65% espera que las empresas se adapten a sus necesidades cambiantes, 61% siente que la mayoría de las empresas los trata como un número y 80% considera que la experiencia que entrega una empresa es tan importante como sus productos o servicios.

Traducción para retail: no alcanza con tener un club de puntos. Si el programa no se siente diseñado para la vida real del cliente, se vuelve invisible… incluso si el presupuesto es alto.

Qué aporta Salesforce Loyalty Management a un retailer latinoamericano

Salesforce no vende “un club de puntos”; vende una capa de lealtad apoyada sobre datos y CRM. En su página oficial de producto, Salesforce describe Loyalty Management como un componente de la plataforma Agentforce 360 (Customer 360) que permite ejecutar múltiples programas B2C y B2B en paralelo, para distintas marcas y segmentos, conectados a una vista única del cliente.

Según la documentación de Salesforce y Trailhead:

• Con Loyalty Management, se pueden diseñar y operar varios programas simultáneos en una sola plataforma, para distintos banners o países, y para clientes finales o canales B2B, reutilizando reglas y componentes.
  
  
• El módulo de Trailhead “Get Started with Loyalty Management” detalla que es posible configurar el programa usando tier groups, tiers, currencies, atributos y widgets, además de administrar miembros individuales y corporativos y crear grupos que comparten puntos.
  
  
• El mismo módulo enfatiza que se pueden incorporar partners al programa, de modo que los clientes ganen o rediman puntos con terceros, ampliando el ecosistema de beneficios.
  
  

Para un retailer latinoamericano, esto implica tres ventajas concretas:

1. Menos IT a medida, más producto estándar configurable.

   
   No se parte desde cero; se configuran esquemas de niveles, monedas, beneficios y reglas sobre una base probada.
   
   

2. Un solo “cerebro” de lealtad conectado al CRM.

   
   Los datos de compra, interacciones digitales y atención se conectan a un perfil unificado de cliente, en lugar de vivir en islas.
   
   

3. Preparado para IA desde el diseño.

   
   Salesforce posiciona Loyalty Management como parte de su stack de CRM + IA + datos, con capacidades de analítica y dashboards diseñados para optimizar programas, no solo para reportar puntos.
   
   

El punto no es solo “tener Salesforce”, sino usar esa arquitectura para dejar atrás los programas de lealtad aislados del negocio.

El rol de la IA: de programa de puntos a motor de decisiones

Cuando hablamos de IA en lealtad, no se trata de “un chatbot más”. Se trata de decisiones mejores y más finas a gran escala.

McKinsey, en su documento “What is personalization?”, muestra que la personalización bien implementada puede reducir los costos de adquisición de clientes hasta en 50%, incrementar los ingresos entre 5–15% y aumentar el ROI de marketing entre 10–30%, además de que las empresas de crecimiento más rápido obtienen en promedio 40% más de sus ingresos desde iniciativas de personalización que sus pares más lentos.

Salesforce, por su parte, posiciona Data 360 (antes Customer Data Platform) como la capa para unificar datos de cliente y activar insights con IA, permitiendo centralizar información y generar un perfil único que se puede usar en segmentos y campañas en toda la plataforma.

En conjunto, Salesforce Loyalty Management + Data 360 + Marketing Cloud permiten cosas como:

• Segmentar dinámicamente a los miembros del programa según comportamiento, valor de vida, sensibilidad al descuento o afinidad con categorías específicas.
  
  
• Orquestar promociones de lealtad usando Journey Builder y las capacidades de segmentación de Data 360, disparando beneficios contextuales (por ejemplo, “segunda compra en una nueva categoría”, “recuperación de clientes inactivos”, “lanza la recompensa antes de que el cliente expire”).
  
  
• Medir y ajustar reglas con analítica preconfigurada, observando qué beneficios activan recompras rentables versus cuáles solo diluyen margen.
  
  

La IA no sustituye la estrategia; la hace ejecutable a nivel de millones de interacciones. Sin una buena definición de segmentos, reglas de negocio y objetivos claros, la IA solo automatiza el desorden.

Errores típicos al modernizar programas de lealtad en retail

En los proyectos reales donde se combinan Salesforce + programas de fidelización, se repiten patrones de riesgo muy claros:

• Definir el programa desde marketing, sin finanzas ni operaciones.

  
  Resultado: beneficios difíciles de costear, liability mal estimado y campañas que chocan con la realidad de stock y logística.
  
  

• Empezar por la creatividad y no por los datos.

  
  Se diseñan beneficios “creativos” sin mirar qué segmentos sostienen el margen, qué categorías queremos empujar o dónde está realmente el churn.
  
  

• No cambiar la gobernanza.

  
  Se instala una plataforma de lealtad pero los equipos siguen trabajando con silos separados: e-commerce por un lado, tiendas físicas por otro, CRM en otra pista.
  
  

• Usar IA como buzzword, no como criterio de priorización.

  
  Se promete “IA para todo”, pero no se define qué decisiones concretas se van a mejorar (quién recibe qué beneficio, en qué momento, con qué objetivo).
  
  

Un programa de lealtad moderno exige algo poco glamoroso pero crítico: alinear marketing, TI, datos, operaciones y finanzas sobre un modelo común de valor cliente.

Cómo bajar Salesforce Loyalty Management a un plan accionable

Para un retailer mediano o grande en Latinoamérica, un enfoque realista podría seguir este orden:

Diagnóstico de datos y programa actual

• Inventario de fuentes: POS, e-commerce, app, CRM, contact center, partners.
  
  
• Evaluación de calidad de datos mínima para unificar clientes en Data 360 (o camino hacia ello).
  
  
• Análisis básico de cohortes y valor de vida: quién sostiene el negocio hoy y quiénes son recuperables.
  
  

Rediseño del programa con foco en valor, no solo en puntos

• Usar los insights de Euromonitor: los clientes quieren descuentos y productos gratis, pero se frustran si la recompensa tarda demasiado. Eso implica beneficios más ágiles, con hitos tempranos de recompensa, no solo acumulación eterna.
  
  
• Ajustar la estructura de niveles y monedas en Salesforce Loyalty Management para que el cliente entienda rápido qué gana y cuándo.
  
  

IA al servicio de decisiones concretas

• Definir 2–3 decisiones críticas a optimizar: por ejemplo, “qué incentivo ofrecer al borde de la recompra”, “qué clientes vale la pena recuperar” o “dónde subir valor percibido sin disparar el costo promocional”.
  
  
• Configurar segmentos en Data 360 y journeys en Marketing Cloud que ataquen esas decisiones, usando las capacidades de segmentación y activación descritas en Trailhead para Loyalty Management + Data 360 + Journey Builder.
  
  

Gobierno y medición desde el día uno

• Establecer métricas claras: incremento de frecuencia, ticket incremental por miembro, costo de beneficio versus margen incremental, churn de miembros.
  
  
• Asignar responsables: quién decide cambios en reglas del programa, quién supervisa los modelos de IA, quién valida impacto financiero.
  
  

La tecnología permite iterar rápido; lo que no se puede improvisar es la lógica de negocio que hay detrás.

Qué debería mirar hoy un directorio de retail cuando escucha “IA + lealtad”

Desde la perspectiva de gobierno corporativo, las preguntas relevantes no son técnicas, sino estratégicas:

• ¿Estamos usando los datos de clientes para construir un activo de largo plazo, o solo para repartir descuentos?
  
  
• ¿Nuestro programa de lealtad permite diferenciar el trato a clientes de alto valor, o todos reciben lo mismo?
  
  
• ¿Tenemos un modelo de costos y beneficios del programa, o solo “lo vemos en ventas”?
  
  
• ¿La IA está mejorando decisiones comerciales específicas, o es un concepto genérico en presentaciones?
  
  

Si la respuesta honesta es “no sabemos” o “todavía no”, probablemente la prioridad no sea “otro piloto de IA”, sino alinear modelo operativo, datos y plataforma de lealtad.

Cierre: IA, lealtad y una oportunidad que todavía está abierta

Los datos son claros:

• El mercado de lealtad en Latinoamérica crece a ritmos cercanos al 10% anual.
  
  
• Los consumidores valoran los programas, pero exigen recompensas más rápidas, relevantes y personalizadas.
  
  
• La personalización basada en datos e IA ya demostró que puede mover ingresos, costos y ROI de forma significativa.
  
  

La brecha no es de tecnología; es de diseño y ejecución. Salesforce Loyalty Management, junto con Data 360 y capacidades de IA, ofrece una base sólida para cerrar esa brecha, siempre que el programa se diseñe como una palanca de negocio y no solo como un beneficio de marketing.

Para equipos de retail en Chile y Latinoamérica, el desafío real no es “adoptar IA”, sino decidir qué significa, en números y en gobernanza, tener un programa de lealtad que aporte rentabilidad y no solo costo.

Si tu organización está en el punto donde el programa de lealtad “existe”, pero no está claro cuánto valor genera ni cómo escalarlo con IA, es un buen momento para revisar:

• cómo están estructurados tus datos de cliente,
  
  
• qué decisiones comerciales podrías mejorar con IA,
  
  
• y si tu arquitectura actual (incluido Salesforce) está alineada con un modelo de lealtad que pueda crecer sin perder control financiero.
  
  

En ACL, en alianza con plataformas como Salesforce, trabajamos precisamente en ese cruce entre negocio, datos e implementación tecnológica, con foco en retail y servicios financieros en Latinoamérica. La conversación correcta no parte en “qué modelo de IA usamos”, sino en qué impacto de negocio queremos medir y sostener. Conversemos.