Retail media 2.0: de vender espacios publicitarios a convertir los datos en el motor del negocio.

Introducción: del lineal al algoritmo

Durante décadas, el poder de los retailers residía en sus estanterías. Quien controlaba el lineal controlaba el consumo: la visibilidad del producto, la proximidad a caja, el orden en el pasillo… Todo respondía a una lógica física de espacio limitado y márgenes ajustados. Pero hoy, esa lógica ha cambiado.

En el entorno digital, los retailers han dejado de ser simplemente lugares donde se venden productos. Se están convirtiendo en plataformas publicitarias, y no porque coloquen banners en sus webs, sino porque acumulan uno de los activos más valiosos del mercado: los datos de comportamiento real de compra.

Cada clic, cada búsqueda interna, cada producto añadido al carrito, cada compra online y cada ticket físico digitalizado se convierte en una señal. Un dato que, bien procesado, puede alimentar algoritmos publicitarios tan potentes como los de Google o Meta. Esta transformación ha dado lugar a una nueva era: la del retail media, un modelo en el que los propios retailers monetizan su ecosistema digital vendiendo algo más que productos: venden visibilidad contextualizada y acceso directo al consumidor.

Y lo más importante: lo hacen en un momento en el que el marketing digital tradicional se tambalea. Las restricciones sobre las cookies, el escepticismo hacia la publicidad programática y la necesidad de medir resultados en tiempo real han hecho que las marcas empiecen a mirar con otros ojos a los supermercados, los marketplaces y las grandes cadenas de distribución.

Pero, ¿es el retail media simplemente un nuevo canal publicitario? ¿O estamos ante un cambio estructural más profundo en cómo se construyen las relaciones entre marcas, distribuidores y consumidores?

Este artículo propone una lectura distinta: que el retail media no va solo de vender espacios publicitarios, sino de utilizar los datos como palanca estratégica para redefinir el rol del retail en el ecosistema de marketing. Un cambio de paradigma que va mucho más allá de los formatos publicitarios.

Qué es (y qué no es) el retail media

El concepto de retail media se ha colado en todas las presentaciones estratégicas del último año. Aparece en los informes de tendencias, en las charlas de marketing y en los planes de expansión de las grandes cadenas de distribución. Pero precisamente por eso, ha empezado a perder claridad. A menudo se reduce a “poner anuncios en la web del supermercado”, cuando en realidad implica un cambio mucho más profundo.

Una definición incompleta: más que “publicidad en ecommerce”

Tradicionalmente, cuando se hablaba de retail media se hacía referencia a la posibilidad de que un fabricante pagara por tener visibilidad en los activos digitales de un retailer. Es decir: banners, resultados patrocinados en la búsqueda interna o recomendaciones promocionadas en la ficha de producto.

Pero limitar el retail media a eso es no entender su verdadero potencial. Porque no se trata solo de poner anuncios donde antes había lineales, sino de usar los datos que se generan dentro de esos espacios para crear campañas hipersegmentadas, contextualizadas y medibles en términos de ventas reales.

El valor diferencial no está en el formato, sino en el contexto: el hecho de que esos anuncios se sirvan dentro de entornos donde ya se está comprando, y no simplemente navegando.

En este sentido, el crecimiento del canal es una muestra clara de su relevancia. Solo en 2023, el gasto en retail media en Estados Unidos alcanzó los $43.7 mil millones, representando un aumento del 16.3% respecto al año anterior (The Current, 2024). A nivel global, se estima que el retail media ya representa el 20% del gasto mundial en publicidad digital, con una inversión estimada de $140 mil millones (eMarketer, 2024).

Una nueva capa en la cadena de valor del marketing digital

Para las marcas, el retail media supone una revolución similar a la que en su día fue la llegada de Google Ads o Facebook Ads. Pero con una diferencia crucial: aquí no se compran audiencias hipotéticas, sino contextos reales de consumo.

Los retailers se están convirtiendo en soportes publicitarios con datos transaccionales, capaces de cerrar el ciclo completo: de la exposición a la conversión, pasando por la atribución precisa. Eso los convierte en jugadores clave, no solo en la parte baja del funnel (performance), sino también en la construcción de marca.

El crecimiento de plataformas como Walmart Connect, que en 2023 generó $2.7 mil millones en ingresos publicitarios, creciendo cerca del 30% en un solo año, es un ejemplo claro del valor que las marcas están viendo en este canal (Walmart, 2023). En Europa, Carrefour Links ha reunido los datos de 80 millones de clientes y 8.000 millones de transacciones, consolidando su propuesta de retail media como una de las más sólidas del continente (Carrefour, 2024).

Qué no es retail media: tres confusiones habituales

A medida que el término “retail media” se populariza, también proliferan las interpretaciones erróneas. En algunos casos, se le atribuyen características que pertenecen a otras estrategias o canales. Por eso, es importante trazar los límites con claridad y explicar en qué se diferencia de modelos parecidos.

No es afiliación clásica

Aunque ambos modelos buscan generar ventas desde entornos digitales externos al site de la marca, su estructura y lógica son distintas. En la afiliación clásica, un tercero (el afiliado) recomienda productos a cambio de una comisión por conversión. Ese afiliado puede ser un blog, un influencer o un comparador de precios, y su control sobre el entorno donde aparece el producto es parcial o nulo.

En cambio, el retail media opera en un entorno cerrado y controlado por el retailer, donde la marca paga por tener visibilidad en espacios propios del distribuidor —como la búsqueda interna o la ficha de producto— y con datos de comportamiento reales del usuario. Además, el retailer puede ofrecer informes de rendimiento con métricas que van mucho más allá del simple clic, incluyendo información de compra y retorno.

No es trade marketing digital

El trade marketing ha sido, históricamente, la forma en que las marcas conseguían visibilidad en el punto de venta a través de acuerdos comerciales: una cabecera de góndola, una promoción, un escaparate especial. En su versión digital, esto se ha traducido en banners o promociones compradas como parte de negociaciones anuales.

Pero el retail media introduce una lógica diferente: es un canal publicitario independiente, basado en pujas, programaciones dinámicas y decisiones estratégicas que se toman en función de objetivos concretos (notoriedad, conversión, tráfico…). Ya no depende solo del equipo de trade, sino también de los responsables de marketing, paid media y performance. Es una evolución del trade, no su traslación directa.

No es programática tradicional

A primera vista, el retail media podría parecer otra rama más de la publicidad programática. Al fin y al cabo, utiliza tecnología, datos y automatización. Sin embargo, la diferencia fundamental está en el origen y calidad de los datos.

Mientras que la programática tradicional se basa en cookies de terceros o en datos agregados, el retail media trabaja con first-party data altamente contextual, obtenido directamente del comportamiento del usuario dentro del entorno de compra. Esto le da una precisión difícil de igualar. Además, evita muchos de los problemas de privacidad y desconfianza que arrastra la programática desde hace años.

Por qué los datos lo cambian todo: del banner al insight

Durante años, el valor publicitario de un espacio dependía de su visibilidad: cuánto tráfico recibía, cuántas impresiones acumulaba, qué posición ocupaba en la jerarquía visual de una página. Bajo esta lógica, el display era la moneda dominante. El problema es que esta métrica —el impacto visual— ignora un factor cada vez más decisivo: la capacidad de generar conocimiento real sobre el consumidor.

En el entorno del retail media, los datos son el verdadero activo. No solo porque permiten medir mejor, sino porque transforman la forma en la que se diseñan, activan y optimizan las campañas. El banner no desaparece, pero deja de ser el centro de gravedad. Lo que marca la diferencia no es que el consumidor vea un producto, sino que la marca entienda su comportamiento, lo conecte con el contexto de compra y convierta ese insight en acciones medibles.

Este cambio de enfoque —de la visibilidad al dato— es el que explica por qué el retail media ha dejado de ser un simple canal para convertirse en una infraestructura estratégica de inteligencia de negocio. A continuación, exploramos cómo este nuevo paradigma se despliega en distintos niveles:

Del impacto visual al valor transaccional

La gran diferencia entre el display tradicional y el retail media es el lugar donde ocurre la interacción. En la publicidad programática convencional, los anuncios se insertan en contextos de navegación: blogs, redes sociales, medios generalistas… Sitios donde el consumidor no está necesariamente en modo compra. El objetivo allí es generar recuerdo, awareness o intención futura.

En cambio, el retail media introduce el mensaje en medio de una acción concreta de compra, ya sea en una búsqueda dentro del ecommerce, en la ficha de producto o en una recomendación de carrito. Esto permite pasar de un modelo orientado a la impresión visual a uno centrado en la conversión y la atribución directa.

Este cambio tiene varias implicaciones:

1. El valor de la impresión no se mide solo por cuántas personas la ven, sino por cuánto compra quien la ve.
2. El retailer puede registrar todo el recorrido del consumidor, desde el clic hasta la compra final, incluso si ocurre días después o en otro canal (online u offline).
3. Las campañas dejan de ser estáticas: al estar conectadas con los datos transaccionales, pueden adaptarse en tiempo real a patrones de consumo, cambios de inventario o elasticidad del precio.

Así, el dato no solo mide el impacto, sino que permite rediseñar el anuncio en función de lo que realmente funciona, en lugar de repetir fórmulas obsoletas que priorizan la visibilidad sin retorno.

La calidad del first-party data frente al third-party data

Durante años, las marcas han confiado en datos de terceros para segmentar audiencias, lanzar campañas y personalizar experiencias. Esta práctica, basada en cookies y en la agregación de comportamientos recogidos por plataformas externas, ha sostenido buena parte del ecosistema digital. Sin embargo, el contexto ha cambiado.

El final progresivo de las cookies de terceros —con Google Chrome eliminándolas definitivamente en 2024—, la entrada en vigor de normativas como el RGPD o la CCPA, y una creciente preocupación del consumidor por su privacidad han hecho que este modelo pierda eficacia y legitimidad.

En este escenario, el first-party data, o datos de primera mano recogidos directamente por los retailers a través de sus propias plataformas (historiales de compra, navegación, búsqueda, etc.), ha ganado un protagonismo decisivo. No solo por su cumplimiento normativo, sino por su capacidad para ofrecer una visión mucho más precisa del comportamiento del consumidor.

Según el State of Personalization Report 2023 de Twilio Segment, el 78% de las empresas considera que los datos de primera mano son su recurso más valioso para la personalización (Twilio Segment, 2023). A diferencia de los datos de terceros, estos permiten crear audiencias más fieles, mensajes más relevantes y experiencias que responden a la intención real del usuario.

Este tipo de datos también permite una segmentación mucho más granular y contextual. Por ejemplo, no se trata solo de saber que alguien compró una botella de vino, sino de entender cuándo, cómo y con qué frecuencia lo hace, si suele hacerlo en promociones o si lo combina con otros productos. Ese nivel de detalle no es accesible desde la publicidad tradicional.

Además, los retailers están empezando a monetizar este activo, no solo para optimizar sus propios canales, sino para ofrecer a las marcas oportunidades de activación mucho más precisas. En lugar de competir en un mercado saturado de audiencias impersonales, las marcas pueden operar sobre entornos de confianza, donde el dato se transforma en ventaja competitiva.

En definitiva, el first-party data no es simplemente un recurso más fiable que el third-party: es una herramienta estratégica que permite pasar del targeting masivo a la inteligencia comercial. Y el retail media es, hoy por hoy, el entorno donde este potencial se puede desplegar con mayor impacto.

Atribución y medición integrada en el ciclo de compra

Uno de los grandes desafíos del marketing digital siempre ha sido la atribución. Saber con precisión qué canal ha contribuido a una venta es una tarea compleja cuando los impactos ocurren de forma fragmentada, en entornos distintos y a través de dispositivos múltiples. El marketing tradicional se ha basado durante años en modelos como el del “último clic”, que ofrecen una visión parcial —cuando no engañosa— del recorrido real del consumidor.

El retail media introduce una ventaja competitiva en este sentido: al operar dentro del ecosistema digital del propio retailer —donde se produce tanto la impresión del anuncio como la conversión—, permite un trazado directo del comportamiento del usuario. Se reduce la fricción entre la exposición y la acción, y se gana en visibilidad sobre qué formatos, ubicaciones o creatividades están funcionando realmente.

Esta integración facilita una atribución más precisa y, sobre todo, más útil para optimizar decisiones en tiempo real. En lugar de evaluar resultados semanas después de que una campaña haya finalizado, las marcas pueden monitorizar el rendimiento desde el primer momento, ajustando presupuestos, mensajes o públicos objetivo a medida que se desarrolla la acción.

Además, permite ir más allá del clásico modelo de atribución. Cada vez son más las marcas que adoptan modelos de journey tracking, donde se analiza el conjunto de interacciones que preceden a la conversión. Esto es especialmente importante en productos con ciclos largos de decisión o alto valor, donde el impacto no se produce de forma inmediata.

En este contexto, es revelador el caso de estudio publicado por Think with Google en el que se analiza el sector automotriz. El informe muestra que el 62% de las decisiones de compra offline están influenciadas por el mundo digital, lo que demuestra cómo los consumidores atraviesan múltiples puntos de contacto antes de tomar una decisión (Think with Google, 2023). Esta realidad refuerza la necesidad de sistemas de medición que no solo se centren en el impacto directo, sino en la huella completa que deja una marca en la mente del consumidor a lo largo del tiempo.

Frente a modelos más opacos y desagregados, el retail media ofrece algo que las marcas llevan años reclamando: claridad, trazabilidad y capacidad de reacción. En un entorno en el que la eficiencia de la inversión es crítica, esa capacidad de entender qué funciona y por qué se convierte en una ventaja clave.

Hacia un modelo predictivo: el dato como motor del negocio

El verdadero potencial del retail media no está solo en su capacidad para mostrar anuncios en el lugar adecuado, sino en su habilidad para convertir los datos en decisiones inteligentes. Cuando una marca empieza a trabajar con el first-party data de un retailer, no solo accede a historiales de compra, hábitos de navegación o tickets medios: accede a señales de intención, a patrones de comportamiento y, sobre todo, a la posibilidad de anticiparse.

Esta es, probablemente, una de las transformaciones más relevantes que está viviendo el sector: el paso de un marketing reactivo a uno predictivo. Ya no se trata de impactar al consumidor una vez que ha buscado un producto, sino de detectar señales que indiquen que lo hará. Y ahí es donde el retail media tiene una ventaja difícil de igualar.

Los retailers cuentan con un ecosistema cerrado en el que el consumidor se mueve desde la inspiración hasta la conversión. Si una persona busca productos infantiles, consulta valoraciones sobre carritos de bebé y añade biberones al carrito, es razonable pensar que se encuentra en un momento vital muy concreto. Las marcas que pueden interpretar esa información no solo impactan con más eficacia, sino que también pueden predecir futuras necesidades.

Esta capacidad predictiva se ve reforzada por el uso de inteligencia artificial aplicada al análisis de datos. Herramientas basadas en machine learning permiten detectar correlaciones invisibles al ojo humano, prever caídas de conversión, identificar microsegmentos emergentes o personalizar las ofertas con una precisión inédita hasta ahora.

Según un informe de McKinsey (2023), una estrategia de personalización bien ejecutada puede incrementar los ingresos entre un 5% y un 15%, dependiendo del sector y la capacidad de implementación de la empresa. Aunque este dato no se refiere exclusivamente al uso de modelos predictivos, sí ilustra el impacto económico de utilizar el conocimiento del consumidor para ofrecer experiencias más relevantes y eficaces (McKinsey, 2023).

La gran diferencia frente al modelo publicitario tradicional es que aquí no se persigue al usuario con retargeting, sino que se le entiende. Se analiza su comportamiento dentro de un entorno nativo para ofrecerle algo útil antes de que lo pida. Esto reduce la saturación publicitaria, mejora la experiencia y aumenta las probabilidades de conversión.

Por eso, cada vez más marcas y retailers están destinando recursos no solo a recolectar datos, sino a interpretarlos correctamente. El dato se convierte en un activo estratégico que permite afinar el producto, personalizar la experiencia y anticiparse al mercado. Ya no se trata solo de vender más, sino de entender mejor.

En definitiva, el retail media 2.0 no se limita a mostrar anuncios. Es un sistema de inteligencia comercial que convierte cada clic, cada búsqueda y cada compra en una fuente de conocimiento. Y es en esa capacidad de convertir el dato en ventaja competitiva donde reside su verdadero poder.

El auge de las retail media networks: quién lidera y por qué

En el contexto del boom del retail media, hay un modelo que está transformando la industria con especial fuerza: las retail media networks (RMN). Estas plataformas propias que crean los retailers para monetizar su tráfico y datos se han convertido en uno de los principales motores de crecimiento del sector. Lejos de ser simplemente un escaparate para anuncios patrocinados, las RMN representan una propuesta de valor completamente integrada: permiten a las marcas impactar al consumidor en todas las fases del journey, dentro de un entorno cerrado, altamente segmentado y alimentado por datos de primera mano.

Su auge no es casual. En un momento en el que el uso de cookies de terceros está desapareciendo y la privacidad del usuario se vuelve una prioridad global, las RMN ofrecen lo que ninguna otra plataforma puede igualar: volúmenes masivos de first-party data combinados con intenciones de compra claras y medibles. Esto las posiciona como un canal publicitario no solo eficaz, sino también mucho más eficiente desde el punto de vista de la inversión.

Pero no todas las RMN son iguales. Algunas redes, como la de Amazon, han logrado convertirse en ecosistemas dominantes a nivel global, mientras otras apenas comienzan su andadura, buscando un hueco frente a gigantes como Meta o Google. Entender quién lidera, cómo lo ha logrado y cuáles son los retos a superar es clave para cualquier marca que quiera adentrarse en este nuevo paradigma publicitario.

Qué es una retail media network (RMN) y por qué están en auge

Una retail media network (RMN) es la infraestructura publicitaria que un retailer crea para permitir a las marcas comprar espacios dentro de su propio ecosistema digital —ya sea en la web, app, tiendas físicas o incluso plataformas conectadas— y activar campañas publicitarias basadas en sus propios datos de consumidores. Es decir, una RMN convierte al retailer en un medio en sí mismo, monetizando su tráfico, su data y su capacidad de influir directamente en la decisión de compra.

A diferencia de los modelos publicitarios clásicos en ecommerce (como los banners estáticos o los listados patrocinados), las RMN ofrecen una integración completa con el journey del consumidor: permiten activar campañas basadas en perfiles de usuario y comportamientos reales, hacer retargeting dentro del mismo entorno, medir resultados con métricas de conversión concretas y ajustar creatividades en tiempo real. Todo ello con la ventaja de operar en entornos donde el usuario ya ha mostrado una intención activa de compra.

Este modelo ha explotado en los últimos años por varias razones clave:

La desaparición progresiva de las cookies de terceros

En un entorno privacy-first, las marcas necesitan datos fiables y propios. Los retailers, gracias a su relación directa con los clientes, se han convertido en las nuevas fuentes privilegiadas de datos (first-party data).

El poder del contexto y la intención

A diferencia de otras plataformas publicitarias donde se impacta al usuario en momentos de ocio o navegación pasiva, las RMN lo hacen en el momento más valioso: cuando está comprando.

Una mayor presión sobre la rentabilidad publicitaria

Ante la inflación de costes en Google y Meta, las marcas están buscando entornos donde el retorno sea más inmediato y trazable. Las RMN, al permitir cerrar el ciclo entre impacto y compra, ofrecen una trazabilidad mucho más clara del ROI.

Los datos respaldan esta explosión. El gasto en retail media a nivel global alcanzó los $128.2 mil millones en 2023 y se espera que supere los $140 mil millones en 2024, con una tasa de crecimiento superior al 10% anual (GroupM, 2023). Solo en Estados Unidos, se estima que el 20% del presupuesto publicitario digital de los anunciantes ya se destina a retail media (eMarketer, 2023), y la tendencia es ascendente.

El mensaje es claro: el retail media ya no es una categoría emergente. Es un nuevo canal mainstream y las RMN son su pilar estructural. Tanto grandes retailers como nuevos jugadores están construyendo sus propias redes, conscientes de que el control del dato y de la experiencia de compra es una ventaja competitiva que hasta ahora solo dominaban las big tech.

Retailers que lideran el cambio: Amazon, Walmart y Carrefour

La aceleración del retail media no sería posible sin el impulso de algunos de los grandes actores del sector. Amazon, Walmart y Carrefour no solo han desarrollado infraestructuras tecnológicas avanzadas para capitalizar sus datos de primera mano, sino que han convertido estos activos en auténticos motores de crecimiento. Cada uno ha seguido caminos diferentes, pero con un mismo objetivo: competir en el mercado publicitario desde una posición privilegiada como propietarios de los puntos de contacto con el consumidor.

Amazon: la tercera gran plataforma publicitaria global

Amazon ha consolidado su posición como líder absoluto del retail media a nivel mundial. En el cuarto trimestre de 2024, su división Amazon Ads generó 17.300 millones de dólares en ingresos publicitarios, lo que supone un crecimiento interanual del 18%. Con esta cifra, su unidad publicitaria alcanza una tasa de ejecución anual de alrededor de 69.000 millones de dólares, situándola solo por detrás de Google y Meta en el ranking global de plataformas publicitarias (Marketing Dive, 2024).

La clave de este crecimiento no reside únicamente en el volumen de datos que maneja, sino en su capacidad para integrarlos en todo el recorrido del consumidor: desde la búsqueda de productos hasta la conversión final. El ecosistema cerrado de Amazon permite una segmentación precisa y una atribución detallada, algo que sigue siendo un reto para otras plataformas digitales más abiertas.

Walmart: consolidando su posición con una estrategia híbrida

Walmart ha seguido un camino distinto, apostando por la combinación de su presencia física y digital para ofrecer soluciones publicitarias basadas en datos reales de compra. En 2024, sus ingresos globales por publicidad alcanzaron los 4.400 millones de dólares, con un crecimiento del 27% respecto al año anterior. En Estados Unidos, Walmart Connect—su unidad especializada—experimentó un aumento del 30% en ingresos durante el segundo trimestre del ejercicio fiscal 2025 (AdExchanger, 2024; Marketing Dive, 2024).

Esta evolución demuestra la eficacia de una estrategia basada en el uso del first-party data procedente de múltiples canales: tiendas físicas, ecommerce, apps móviles y programas de fidelización. Walmart no solo permite segmentar con gran precisión, sino que también puede cerrar el círculo midiendo el impacto directo en ventas dentro de su propia red.

Carrefour: un modelo europeo centrado en la ética del dato

Aunque sus cifras están lejos de las de los gigantes estadounidenses, Carrefour ha trazado una estrategia diferenciada. La cadena francesa ha apostado por la ética del dato y por el desarrollo de capacidades tecnológicas a través de alianzas estratégicas. Su colaboración con Google Cloud, anunciada en 2023, le ha permitido modernizar su infraestructura de datos, facilitar el análisis de patrones de consumo y activar audiencias de forma eficiente (Carrefour, 2023).

Carrefour también ha destacado por defender una visión centrada en el consumidor, priorizando la transparencia y la protección de la privacidad. Esta postura puede convertirse en una ventaja competitiva en el contexto europeo, donde el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) es un factor crítico para cualquier iniciativa basada en datos.

El crecimiento en Europa y España: ¿quién se está posicionando?

Aunque Estados Unidos sigue liderando el mercado del retail media, Europa se está consolidando rápidamente como un terreno fértil para el desarrollo de nuevas redes y modelos. En este contexto, cadenas como Carrefour, El Corte Inglés, Tesco o Rewe han empezado a construir sus propios ecosistemas publicitarios basados en datos propios, intentando replicar —con matices— la fórmula de éxito de Amazon y Walmart. A diferencia del enfoque estadounidense, marcado por la escala, las iniciativas europeas están apostando por la diferenciación, la colaboración con terceros y un mayor enfoque en la privacidad.

Carrefour Links: un modelo basado en la activación ética del dato

En 2021, Carrefour lanzó Carrefour Links, una red de retail media que ha crecido de forma notable y que ya se ha convertido en una referencia en el panorama europeo. El objetivo es claro: monetizar el first-party data recopilado a través de sus tiendas físicas, ecommerce y programas de fidelización, ofreciendo a las marcas insights precisos y segmentaciones avanzadas. Para ello, Carrefour se ha aliado con Google Cloud, lo que le permite activar audiencias personalizadas respetando los más altos estándares de privacidad y transparencia (Carrefour Corporate, 2023).

Lo que distingue a Carrefour Links es su foco en el cumplimiento normativo del RGPD y su apuesta por un ecosistema abierto a la colaboración con anunciantes y agencias, alejándose del modelo “walled garden” que domina en plataformas como Amazon o Meta. Este posicionamiento ético se convierte en un factor de confianza para las marcas que buscan entornos seguros y transparentes para sus campañas.

El Corte Inglés: la apuesta por una RMN con enfoque local

En España, uno de los proyectos más destacados es el desarrollo de la red de retail media de El Corte Inglés. Aunque todavía en fase de consolidación, su propuesta se apoya en tres pilares clave: una base de datos sólida y estructurada, una fuerte presencia omnicanal y una marca con gran reconocimiento entre los consumidores.

Gracias a su programa de fidelización, su ecommerce y sus tiendas físicas, El Corte Inglés cuenta con información detallada sobre los hábitos de compra de millones de clientes. Esto le permite ofrecer a las marcas posibilidades de segmentación avanzadas en un entorno cerrado y seguro. Aunque aún no existen cifras oficiales de ingresos, fuentes del sector señalan que ya colabora con grandes anunciantes y agencias para testar modelos de activación basados en data propia.

Otras iniciativas destacadas: Tesco, Rewe y más allá

En Reino Unido, Tesco ha desarrollado Tesco Media & Insight Platform en colaboración con Dunnhumby, su filial especializada en ciencia de datos. Esta plataforma permite a las marcas acceder a datos anonimizados y construir campañas basadas en comportamientos reales de compra. Según Tesco, su capacidad de llegar a 20 millones de hogares británicos convierte a su red en una de las más potentes de Europa.

Por su parte, la alemana Rewe ha apostado por la creación de su propia plataforma interna de retail media, reforzada por colaboraciones con empresas tecnológicas como Google y SAP. Rewe ha destacado por su foco en la integración de datos de tienda física y digital, permitiendo una visión 360° del comportamiento del consumidor.

¿Qué ventaja tienen frente a Google y Meta?

La ventaja competitiva de estas redes no está tanto en el alcance —Google y Meta siguen siendo dominantes en términos de escala— como en la calidad del dato y la conexión directa con la compra. Mientras que las grandes plataformas trabajan con señales contextuales o comportamiento digital, los retailers europeos pueden ofrecer datos de transacción reales, vinculados al ticket de compra, lo que permite una atribución mucho más precisa.

Además, el cumplimiento normativo, especialmente en entornos como el europeo donde la protección de datos es prioritaria, ofrece un entorno más confiable para las marcas. El conocimiento profundo del consumidor, el control sobre el punto de venta y la posibilidad de activar campañas tanto online como en tienda física son ventajas que ninguna plataforma social puede replicar.

Barreras de entrada y retos para las nuevas RMN

La oportunidad del retail media es evidente, pero no todas las empresas están preparadas para entrar y competir en este nuevo terreno. La creación de una red de retail media (RMN, por sus siglas en inglés) implica mucho más que disponer de un espacio publicitario y una base de clientes: requiere una infraestructura tecnológica robusta, una estrategia clara de datos y la capacidad de generar confianza tanto en marcas como en consumidores.

Complejidad tecnológica y necesidad de infraestructura de datos

Uno de los mayores retos a los que se enfrentan los retailers que quieren desarrollar su propia RMN es el nivel de sofisticación tecnológica que exige. No basta con recoger datos de compra: es necesario unificar distintas fuentes (tienda física, ecommerce, app, CRM, etc.) para obtener una visión coherente y activable del comportamiento del cliente. Esto requiere herramientas de procesamiento de datos, segmentación, automatización y medición que no todos los retailers tienen implementadas o integradas.

En este sentido, alianzas con empresas tecnológicas como Google Cloud, Salesforce o SAP se están convirtiendo en un estándar para construir la base tecnológica de estas redes. Sin estas capacidades, la propuesta de valor del retail media pierde competitividad frente a gigantes como Amazon o Meta, cuyas soluciones ya integran todos estos niveles.

Escalabilidad vs. segmentación: el dilema de la eficiencia

Otra de las barreras es el equilibrio entre alcance y precisión. Mientras que los grandes players como Amazon ofrecen volumen masivo y cobertura global, muchas RMN emergentes solo pueden garantizar audiencias más limitadas, especialmente si operan en un solo país o vertical.

Esto obliga a las nuevas redes a apostar por una mayor calidad del dato y por entornos altamente segmentados para competir. Pero ahí surge un dilema: cuanto más precisa es la segmentación, más estrecho es el público objetivo, lo que puede reducir la escalabilidad de las campañas. Las marcas, por tanto, necesitan evaluar si el alcance de estas redes justifica la inversión, y las RMN deben demostrar que sus datos pueden generar un rendimiento superior, incluso con menor volumen.

Interoperabilidad, privacidad y confianza del consumidor

Por último, las cuestiones regulatorias y de confianza son fundamentales. En un entorno post-cookies y bajo el marco normativo del RGPD, las RMN deben garantizar que sus soluciones respetan la privacidad del usuario y son transparentes en el uso de los datos.

Esto implica contar con sistemas que permitan el consentimiento explícito, el control por parte del usuario y la anonimización de los datos activados. Al mismo tiempo, las marcas demandan interoperabilidad entre plataformas para poder integrar la data del retail media en su ecosistema de análisis y medición, lo que añade otra capa de complejidad.

Sin estos elementos —tecnología, escala, regulación y confianza— es difícil que una red pueda ser considerada una RMN consolidada. De ahí que, aunque el interés por el retail media crece, no todas las compañías estén en condiciones de competir en este terreno de forma efectiva.

Modelos de negocio y tipologías de retail media networks

No todas las redes de retail media funcionan igual, ni ofrecen lo mismo. El crecimiento exponencial del sector ha dado lugar a un abanico de formatos, entornos y modelos operativos tan diverso como complejo. Entender esa variedad es clave, no solo para los retailers que buscan monetizar su inventario digital y físico, sino también para las marcas que deben decidir dónde invertir su presupuesto, cómo medir resultados y qué esperar a cambio.

El auge de las RMN ha traído consigo una transformación profunda en la relación entre distribuidores, anunciantes y plataformas tecnológicas. Ya no se trata únicamente de vender espacios publicitarios: el verdadero valor está en cómo se estructuran esos espacios, qué datos permiten activar y qué experiencia ofrecen al consumidor en cada punto de contacto.

A lo largo de este epígrafe, analizaremos los distintos modelos de negocio que están surgiendo en torno al retail media, las tipologías más comunes de redes (según su canal, operativa o nivel de apertura) y lo que implican para las marcas en términos de costes, control e impacto.

Clasificación por punto de contacto

Uno de los enfoques más extendidos para tipificar las retail media networks es según el punto en el que se produce la interacción con el consumidor. Esta clasificación permite entender mejor el tipo de impacto que puede esperarse en cada fase del journey y, sobre todo, qué rol juega el dato en cada uno de estos espacios.

On-site media: el control total del entorno

Se refiere a todos los espacios publicitarios que existen dentro del ecosistema digital del retailer: su web, su app o su marketplace. Aquí, la marca tiene acceso a un entorno completamente contextualizado, con audiencias segmentadas a partir del comportamiento de compra real y con una intención de compra ya presente.

Este es el formato más desarrollado en RMN como Amazon Ads, donde el anunciante puede mostrar anuncios patrocinados directamente en resultados de búsqueda o páginas de producto. El valor aquí es doble: visibilidad y conversión directa, con una trazabilidad de datos completa.

Off-site media: el dato sale al exterior

En este modelo, el retailer permite activar sus audiencias propias (first-party data) fuera de su ecosistema, por ejemplo, en campañas programáticas, redes sociales o vídeos en YouTube. Es decir, la marca utiliza los datos de compra reales del retailer para impactar a consumidores con un alto grado de afinidad, pero en entornos como Meta, Google o Spotify.

Este tipo de activación es habitual en modelos más avanzados como los de Walmart Connect o Carrefour Links, y representa una evolución clara del concepto de DMP o data clean room. Su principal ventaja es el alcance incremental y la posibilidad de reforzar campañas upper funnel con datos reales de consumo.

In-store media: la tienda física como medio

Aunque el retail media se asocia habitualmente con entornos digitales, el punto de venta físico no se ha quedado atrás. Muchos retailers están monetizando sus espacios en tienda a través de pantallas digitales, anuncios por megafonía, códigos QR y experiencias interactivas que combinan señalización con datos contextuales.

Un caso representativo es el de Target en EE. UU., que ha integrado pantallas inteligentes en pasillos clave para mostrar promociones personalizadas basadas en datos de compra anteriores, ubicación dentro de la tienda y clima local.

Este enfoque tiene un potencial enorme en términos de conversión inmediata, pero aún enfrenta barreras como la falta de estandarización y las dificultades para medir el impacto real.

Clasificación por modelo de monetización

La diversidad de formatos publicitarios y canales en retail media ha dado lugar a distintos modelos de monetización, cada uno con sus propias implicaciones para retailers y anunciantes. No todas las redes facturan igual ni ofrecen el mismo nivel de control o riesgo compartido. Entender estas diferencias es clave para elegir la colaboración más adecuada y dimensionar correctamente la inversión.

Modelo self-service: autonomía y escalabilidad

En este modelo, las marcas acceden directamente a una plataforma tecnológica que les permite gestionar campañas, seleccionar productos a promocionar, establecer presupuestos y pujar por espacios publicitarios en tiempo real. Funciona de forma muy similar a plataformas como Google Ads o Meta Ads.

Es el modelo que han consolidado redes como Amazon Ads o Criteo, que permiten a miles de anunciantes operar simultáneamente en marketplaces de forma autónoma. Su principal ventaja es la escalabilidad y la eficiencia operativa, aunque requiere que la marca tenga un cierto nivel de madurez digital.

Para el retailer, este modelo representa ingresos estables con mínima intervención operativa, aunque también implica ceder parte del control sobre el contenido y el posicionamiento.

Modelo gestionado o de servicio completo: el retailer como agencia

Aquí, el retailer o su equipo actúa como una agencia de medios, gestionando las campañas publicitarias en nombre de las marcas. Esto incluye desde la definición de audiencias y canales hasta la ejecución, optimización y reporte de resultados.

Es el enfoque más habitual en redes en fase inicial o en retailers que aún no disponen de una tecnología self-service robusta. A menudo va acompañado de acuerdos comerciales más personalizados y mayor foco en la relación directa con los anunciantes clave.

Este modelo permite a los retailers mantener un mayor control sobre el contenido publicitario y proteger la experiencia de usuario, pero es menos escalable y exige una inversión significativa en personal y capacidades internas.

Revenue share y acuerdos híbridos: compartiendo el riesgo

Algunas RMN optan por modelos mixtos, donde los ingresos publicitarios se reparten entre el retailer y una plataforma tecnológica que actúa como socio (por ejemplo, Criteo, CitrusAd o Epsilon). En estos casos, el retailer aporta la audiencia y el inventario, mientras que el partner tecnológico gestiona la activación y la analítica.

También existen acuerdos híbridos en los que las marcas pagan por visibilidad (CPM o CPC), pero reciben descuentos o incentivos si la campaña supera ciertos umbrales de ventas, lo que introduce elementos de performance marketing en un entorno retail.

Estos modelos son comunes en retailers que están en transición hacia un modelo más robusto o que desean acelerar su entrada en el mercado sin asumir toda la complejidad tecnológica desde el primer momento.

Redes cerradas vs. redes abiertas

Una de las decisiones más estratégicas que deben tomar los retailers al construir su red de retail media es si optan por un enfoque cerrado o abierto. Esta elección condiciona la forma en que las marcas acceden a las audiencias, el tipo de colaboración posible y el nivel de control sobre la experiencia del consumidor.

Redes cerradas: control total sobre el ecosistema

Las redes cerradas se caracterizan por ofrecer acceso exclusivamente dentro del entorno del retailer: su ecommerce, su app, sus pantallas en tienda o sus canales propios. Toda la activación ocurre dentro de un jardín vallado (walled garden), lo que permite a la empresa mantener un control férreo sobre los formatos, las creatividades y la experiencia de usuario.

Amazon Ads es el mejor ejemplo de este modelo. Su entorno cerrado permite trabajar con datos de comportamiento de compra, segmentar con gran precisión y optimizar en función del rendimiento de ventas en su propio marketplace.

Este enfoque tiene ventajas claras:

1. Privacidad y seguridad de los datos de los usuarios.
2. Mayor fidelidad en la medición, ya que toda la trazabilidad se mantiene en un entorno unificado.
3. Protección de la experiencia de cliente, limitando el impacto de formatos intrusivos.

Sin embargo, también presenta limitaciones. Las marcas tienen menos libertad para reutilizar datos o campañas en otros entornos, y dependen del retailer para acceder a reportes o insights detallados.

Redes abiertas: activación más allá de las propiedades del retailer

Por el contrario, las redes abiertas permiten activar campañas más allá del entorno del retailer, extendiendo las audiencias first-party a medios externos a través de plataformas de compra programática (como DSPs) o acuerdos con editores digitales.

Este modelo habilita el retail media off-site, donde los datos del retailer se utilizan para impactar al usuario en otros contextos digitales. Así, un usuario que buscó “zapatillas deportivas” en el ecommerce de un supermercado puede ver un anuncio del mismo producto días después navegando en un diario online.

Marcas como Carrefour, a través de su red Carrefour Links, están explorando este enfoque en colaboración con socios tecnológicos como Google Cloud, permitiendo una activación multicanal sin perder el vínculo con los datos de primera parte.

Las ventajas del modelo abierto son:

1. Mayor alcance y frecuencia al no limitarse al entorno propio.
2. Integración con campañas omnicanal, facilitando mensajes consistentes.
3. Mayor flexibilidad para las marcas en la planificación y activación.

No obstante, también implica retos:

1. Menor control sobre los contextos donde aparecen los anuncios.
2. Necesidad de fuertes garantías de privacidad, especialmente en mercados como Europa.
3. Dependencia tecnológica de plataformas externas para orquestar las campañas.

¿Cuál es la mejor opción?

No hay un modelo único ideal. Algunas RMN optan por estructuras híbridas, combinando una red cerrada para las activaciones en su entorno con funcionalidades abiertas que amplían su propuesta de valor. Lo importante es alinear la estrategia con los objetivos del retailer: control vs. alcance, exclusividad vs. escalabilidad.

In-house vs. colaboración tecnológica: quién lidera la red

A medida que el retail media se convierte en un eje estratégico para los grandes distribuidores, surge una pregunta clave: ¿quién debe liderar la construcción y operación de la red publicitaria? Algunos retailers apuestan por desarrollar sus capacidades internamente, mientras que otros optan por alianzas tecnológicas con empresas especializadas. Ambas aproximaciones tienen ventajas, limitaciones y riesgos que conviene analizar.

El enfoque in-house: control total y diferenciación

Algunos de los grandes retailers, como Amazon o Walmart, han apostado por construir sus propias plataformas de retail media desde cero. Esto les permite mantener un control absoluto sobre toda la cadena de valor: desde la recolección y activación de datos, hasta la oferta publicitaria, la medición de resultados y la relación con las marcas.

El modelo in-house ofrece una ventaja clave en términos de autonomía. Permite a los retailers crear productos publicitarios altamente personalizados, diferenciarse del resto del mercado y mantener la propiedad de todos los datos e insights generados. También reduce la dependencia de intermediarios tecnológicos y facilita una integración más profunda con los sistemas internos de CRM, ecommerce o logística.

Pero no todo son ventajas. Este modelo requiere una inversión muy alta en talento, infraestructura y desarrollo tecnológico. Además, impone plazos más largos para poner en marcha la red y puede limitar la velocidad de adaptación ante los rápidos cambios del entorno digital.

El modelo colaborativo: rapidez y acceso a tecnología puntera

La mayoría de los retailers, especialmente en Europa, están optando por un enfoque híbrido o colaborativo, apoyándose en proveedores tecnológicos especializados que ya cuentan con soluciones maduras y escalables. Plataformas como Criteo, CitrusAd, The Trade Desk o Google Cloud permiten a los retailers lanzar sus redes con mayor rapidez, accediendo a capacidades avanzadas de segmentación, automatización o reporting sin desarrollarlas desde cero.

Este modelo también facilita la interoperabilidad con otros entornos publicitarios, lo que permite a las marcas activar campañas off-site, combinar fuentes de datos o integrar el retail media en su planificación programática general.

Carrefour Links, por ejemplo, se ha construido sobre esta base, apostando por alianzas estratégicas que le han permitido escalar rápidamente en varios mercados europeos sin comprometer la calidad de su propuesta.

La principal desventaja, sin embargo, es la pérdida de control sobre parte del stack tecnológico. Además, en un contexto donde los datos de primera parte son una ventaja competitiva, la cesión de parte de esa información a terceros puede generar tensiones internas o dudas sobre la soberanía del dato.

¿Quién debe liderar la red?

La respuesta depende del tamaño, los recursos y la madurez digital del retailer. Los grandes actores con capacidad de inversión tienden a apostar por el modelo in-house, mientras que los medianos y pequeños se apoyan en la colaboración externa para ganar velocidad y acceso tecnológico.

Lo que sí parece claro es que, sea cual sea el modelo elegido, la gobernanza del dato y la capacidad de activación omnicanal deben permanecer en el centro de la estrategia. Las marcas ya no solo buscan audiencias, sino también entornos confiables y transparentes donde invertir.

Verticalización y nuevas RMN especializadas

El crecimiento del retail media ha provocado una diversificación acelerada del ecosistema, con la aparición de redes cada vez más especializadas. Si en un principio las RMN (Retail Media Networks) eran un terreno exclusivo de grandes distribuidores generalistas, como Amazon, Walmart o Carrefour, ahora asistimos a un proceso de verticalización, donde nuevos actores emergen desde sectores específicos con propuestas muy segmentadas.

Del gran consumo al nicho: el auge de las verticales

Uno de los motores de esta tendencia es el reconocimiento de que los datos de compra, comportamiento y contexto tienen un valor muy distinto según la categoría de producto. Una red publicitaria basada en alimentación y gran consumo no ofrece los mismos insights que una centrada en salud, moda o electrónica. Esto ha abierto la puerta a la aparición de retailers verticales que crean sus propias RMN para monetizar su conocimiento sectorial.

Por ejemplo, farmacias y cadenas de parafarmacia están lanzando redes propias, donde ofrecen datos altamente valiosos sobre preferencias de salud, estacionalidad de productos o sensibilidad al precio. Lo mismo ocurre en sectores como el bricolaje, la cosmética o el lujo, donde la segmentación y el contexto de compra son fundamentales para generar resultados.

Este tipo de RMN especializadas aportan un valor diferencial frente a los entornos generalistas, ya que permiten activar campañas con una granularidad y una adecuación al target mucho más precisa. Para las marcas, significa poder llegar a audiencias altamente cualificadas, en momentos de intención de compra claros y en entornos de gran afinidad.

Marketplaces verticales como hubs de publicidad

Otra vía de expansión de las RMN viene de la mano de marketplaces verticales que ya tienen un ecosistema digital consolidado. Plataformas como Zalando (moda), ManoMano (bricolaje y hogar) o Druni (perfumería y cosmética) están explorando o han comenzado a desarrollar sus propios espacios publicitarios, con una lógica muy similar a la de Amazon Ads, pero aplicada a su nicho.

Este fenómeno convierte a estos actores no solo en puntos de venta, sino en soportes de medios capaces de competir por presupuestos publicitarios. Gracias a su dominio sobre la experiencia de compra y sus datos de comportamiento, pueden ofrecer a las marcas una propuesta de valor basada en la proximidad al momento de decisión.

¿Amenaza u oportunidad para las grandes plataformas?

La fragmentación del ecosistema puede parecer un reto para los anunciantes, que deben distribuir sus inversiones entre más actores. Sin embargo, también representa una oportunidad: las RMN verticales permiten campañas mucho más eficaces, centradas en audiencias específicas y con mejor rendimiento por euro invertido.

Las grandes plataformas como Google, Meta o incluso Amazon no pueden replicar fácilmente la experiencia contextual y la calidad de datos de estas redes especializadas. Su escalabilidad es indiscutible, pero en un entorno donde la relevancia es clave, las RMN verticales están ganando terreno.

First-party data vs third-party data: la nueva ventaja competitiva

Durante más de dos décadas, la publicidad digital ha descansado sobre una infraestructura basada en datos de terceros. Cookies que rastrean la navegación de los usuarios, identificadores compartidos entre plataformas y algoritmos que aprendían a predecir comportamientos a partir de millones de señales recolectadas sin apenas fricción. Este sistema permitió el desarrollo de estrategias de targeting a gran escala, el auge del programmatic y la consolidación de un ecosistema publicitario liderado por gigantes como Google, Meta o Amazon.

Sin embargo, ese modelo está llegando a su fin. La eliminación progresiva de las cookies de terceros en navegadores como Safari o Firefox —y el inminente apagón de las cookies en Chrome, que concentra más del 60% del mercado— ha precipitado un cambio estructural en la forma en que las marcas pueden acceder y activar datos sobre sus audiencias. A esto se suman normativas cada vez más restrictivas en materia de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa o la California Consumer Privacy Act (CCPA) en Estados Unidos, que limitan el uso de datos no consentidos y exigen una trazabilidad más estricta.

En este nuevo escenario, las marcas que han basado su estrategia de marketing en señales externas y en plataformas intermediarias se enfrentan a una pérdida de visibilidad sin precedentes. Ya no pueden depender del seguimiento pasivo del usuario en su navegación por la red. La consecuencia directa es una caída en la efectividad de la segmentación, una inflación en los costes de adquisición y una mayor dificultad para medir el impacto real de las campañas.

El marketing, tal y como lo conocíamos, ya no funciona. Y eso ha abierto una nueva oportunidad: la activación inteligente de los datos propios —el first-party data— como nuevo motor de competitividad. En el ámbito del retail media, esta transformación es aún más evidente, ya que los retailers, por naturaleza, generan grandes volúmenes de información transaccional y comportamental que pueden utilizar para construir entornos publicitarios más eficientes, precisos y respetuosos con la privacidad del usuario.

La era del first-party data: el activo estratégico del retail media

En un ecosistema marcado por la desaparición de las cookies y las crecientes exigencias en materia de privacidad, los datos de primera mano —first-party data— se han convertido en uno de los activos más valiosos para las marcas y los retailers. No solo por su fiabilidad, sino por su potencial para construir experiencias personalizadas sin necesidad de depender de intermediarios.

A diferencia de los datos de terceros, que provienen de fuentes externas y cuya calidad puede ser variable, el first-party data se genera directamente a partir de las interacciones que los consumidores tienen con una marca: compras, búsquedas, clics, historial de navegación, preferencias declaradas, comportamiento en tienda física, programas de fidelización… Esta información es más precisa, más relevante y, sobre todo, más respetuosa con la privacidad si se recoge y gestiona de forma transparente.

Según un estudio de Twilio Segment (2023), el 78% de las empresas considera que el first-party data es su recurso más valioso para construir relaciones personalizadas con sus clientes. En paralelo, un informe de LiveRamp y Forrester (2023) señala que las campañas basadas en datos de primera mano pueden generar hasta un 30% más de retorno que las que dependen de datos de terceros.

La ventaja competitiva del retail

Los retailers están especialmente bien posicionados para liderar esta transformación. Gracias a su contacto directo con el consumidor y a sus ecosistemas omnicanal, pueden recopilar datos a lo largo de todo el customer journey. Esto les permite construir perfiles de usuario mucho más ricos que los que ofrecen los entornos tradicionales de medios digitales.

Además, el first-party data en retail no se limita al comportamiento online: incluye también compras físicas, tarjetas de fidelización, devoluciones, ubicación de los usuarios o incluso hábitos de navegación en las apps móviles de las tiendas. Esta amplitud de señales hace posible una segmentación mucho más precisa y contextualizada.

De la segmentación a la activación inteligente

La verdadera fortaleza del first-party data no reside solo en la capacidad de segmentar, sino en activar esa información de forma inteligente. A través de plataformas de gestión de datos (CDPs), modelos de predicción y algoritmos de personalización, los retailers pueden construir audiencias dinámicas, lanzar campañas automatizadas y ofrecer contenidos adaptados en tiempo real.

Además, al tratarse de datos generados directamente en su entorno, pueden integrarlos fácilmente con sus plataformas de retail media para cerrar el círculo entre publicidad, conversión y fidelización. Esto permite ofrecer a los anunciantes una propuesta de valor única: acceso a audiencias cualificadas, segmentación contextual y medición directa de resultados.

En resumen, el first-party data no es solo una alternativa técnica a las cookies: es la base de un nuevo modelo de marketing más eficiente, más sostenible y centrado realmente en las personas.

¿Qué pierden las marcas que aún dependen del third-party data?

A pesar de que el cambio hacia un ecosistema basado en datos de primera mano lleva años en marcha, muchas marcas siguen aferrándose al third-party data como núcleo de sus estrategias de segmentación y personalización. Esta dependencia, sin embargo, tiene consecuencias cada vez más visibles.

El principal problema radica en la pérdida de control. Cuando una marca se apoya en datos de terceros, confía en intermediarios que recopilan, almacenan y venden información sobre el comportamiento de usuarios que, en la mayoría de los casos, no tienen ninguna relación directa con la marca en cuestión. Esto no solo limita la capacidad de generar conexiones significativas con el consumidor, sino que también expone a las marcas a una mayor opacidad en cuanto a la procedencia y fiabilidad de los datos.

Además, el third-party data está cada vez más restringido por las regulaciones de privacidad y los cambios en las políticas de las plataformas. A medida que navegadores como Safari y Firefox bloquean por defecto las cookies de terceros, y Chrome avanza hacia la eliminación total de su soporte, el acceso a estos datos se vuelve cada vez más escaso e impreciso. Las marcas que no se hayan preparado para este escenario verán disminuir progresivamente la eficacia de sus campañas.

Otro riesgo importante es la pérdida de diferenciación. Si todos los anunciantes compran datos similares de los mismos proveedores, terminan dirigiéndose a los mismos perfiles, con mensajes similares, en los mismos canales. El resultado: saturación, menor rendimiento y una erosión del valor de marca.

Por el contrario, aquellas compañías que construyen su propia infraestructura de datos pueden generar audiencias exclusivas, más precisas y con mayor afinidad. Esto no solo mejora los resultados de las campañas, sino que permite establecer relaciones duraderas con los clientes, basadas en la confianza y la personalización real.

La transición al first-party data no es solo una cuestión de cumplimiento normativo: es una oportunidad estratégica para recuperar el control, ganar relevancia y construir una ventaja competitiva sostenible. Aferrarse al modelo tradicional basado en datos de terceros es, cada vez más, una apuesta por quedarse atrás.

Del dato prestado al dato propio

La transición del third-party data al first-party data no es un simple cambio técnico ni una reacción a la presión regulatoria: es un giro estructural en la manera en que las marcas entienden y gestionan su relación con los consumidores. Mientras los datos de terceros han alimentado durante años un modelo masivo pero impersonal, los datos de primera mano permiten construir una estrategia basada en el conocimiento profundo, la confianza y la relevancia.

Las empresas que lideran el retail media han entendido que no se trata solo de activar audiencias, sino de cultivar relaciones. Y eso solo es posible cuando se conoce, con precisión, a quién se está hablando. El dato propio —construido con consentimiento y en contextos de valor— se convierte así en el pilar sobre el que se levanta la nueva infraestructura publicitaria.

A medida que el entorno digital se vuelve más exigente, tanto en términos tecnológicos como éticos, las marcas que inviertan en recolectar, proteger y activar su propio capital de datos estarán mejor posicionadas para competir, innovar y crecer de forma sostenible.

Qué métricas importan (y cuáles no) en el retail media

En un entorno donde el retail media ha pasado de ser un canal de visibilidad a convertirse en una palanca estratégica, la forma de medir el éxito también ha cambiado. Ya no se trata solo de contar clics o impresiones: lo que importa es el impacto real que cada campaña tiene sobre el negocio.

Durante años, las marcas han confiado en métricas superficiales que servían más para justificar presupuestos que para tomar decisiones relevantes. Pero a medida que los retailers ofrecen entornos más ricos en datos y posibilidades de segmentación, la analítica debe evolucionar para capturar lo que verdaderamente importa: retorno, valor incremental, fidelización y eficiencia operativa.

Este nuevo paradigma obliga a revisar qué medimos, cómo lo hacemos y por qué. A continuación, exploramos cuáles son las métricas que hoy marcan la diferencia y aquellas que, aunque siguen usándose, han perdido relevancia en el contexto actual del retail media.

De la visibilidad al impacto: las métricas que sí cuentan

En el pasado, bastaba con saber cuántas personas habían visto un banner o cuántos clics había generado una campaña. Hoy, en un ecosistema donde cada impresión puede ser optimizada y cada acción del usuario queda registrada, el éxito se mide en función del impacto real sobre el negocio.

ROAS (Return on Advertising Spend)

Es uno de los indicadores más utilizados para evaluar el rendimiento de campañas. El ROAS permite saber cuánto dinero se ha generado por cada euro invertido en publicidad. En retail media, este valor es especialmente relevante porque permite aislar el retorno directo atribuible a una acción concreta dentro del entorno del retailer.

Tasa de conversión e incrementalidad

No basta con saber si alguien ha hecho clic. Lo importante es si ese clic se traduce en una venta, y más aún, si esa venta se habría producido igualmente sin la campaña. Por eso, muchas marcas comienzan a incorporar estudios de incrementalidad que comparan el comportamiento de usuarios expuestos frente a un grupo de control.

Valor medio del carrito y frecuencia de compra

Otra forma de medir el éxito es observar cómo las campañas afectan al comportamiento de compra, no solo al volumen. Si una campaña logra que el consumidor añada más productos o regrese con más frecuencia, está generando valor más allá de la conversión puntual.

Customer Lifetime Value (CLV)

En un ecosistema orientado a la fidelización, el CLV gana peso como métrica estratégica. Medir cómo el retail media influye en el valor total de un cliente a lo largo del tiempo es clave para entender si se están captando perfiles rentables o simplemente generando volumen sin retorno sostenible.

Métricas omnicanal

Cada vez más, las marcas buscan entender el efecto combinado del retail media sobre distintos puntos de contacto: tienda física, e-commerce, app, etc. Esto implica adoptar modelos de atribución más sofisticados y conectar los datos de las campañas con el comportamiento real del consumidor en múltiples entornos.

Métricas que engañan: indicadores que ya no bastan

En muchos casos, las campañas de retail media se siguen evaluando con herramientas heredadas del marketing digital clásico. Sin embargo, muchas de esas métricas, aunque aún tienen su utilidad táctica, resultan insuficientes o incluso engañosas si se toman como únicas referencias de éxito.

Impresiones sin contexto

Durante años, el número de impresiones fue sinónimo de notoriedad. Pero hoy, una impresión no garantiza atención, ni mucho menos impacto. En entornos saturados, saber cuántas veces se ha mostrado un anuncio aporta poco si no va acompañado de indicadores más cualitativos, como la tasa de visibilidad o el tiempo de exposición.

Clics como falso indicador de intención

El CTR (Click-Through Rate) sigue siendo una métrica fácil de obtener y comparar, pero su valor ha disminuido. Muchos clics responden a impulsos o errores, no a intención real de compra, y una campaña con alto CTR pero baja conversión puede desviar la atención de los verdaderos problemas.

Seguidores, likes y engagement social sin correlación con ventas

Especialmente en campañas híbridas con redes sociales o contenido patrocinado, la tentación de medir el éxito por volumen de interacciones es fuerte. Pero una campaña que acumula miles de “me gusta” puede no generar ninguna venta si el público no es el adecuado o si la experiencia de compra no está optimizada.

ROAS a corto plazo sin visión de cliente

Aunque es una métrica clave (y hemos hablado de su valor), el ROAS también puede ser engañoso si se mide solo a corto plazo. Campañas orientadas a captar nuevos clientes o a fomentar la fidelización pueden no tener un retorno inmediato, pero sí un impacto acumulativo en el valor del cliente a largo plazo.

Métricas aisladas sin visión de negocio

Evaluar las campañas solo por métricas individuales —ya sean clics, impresiones o conversiones— sin tener en cuenta el objetivo global del negocio o del funnel puede llevar a decisiones erróneas. El nuevo paradigma exige conectar la analítica de retail media con los KPIs estratégicos: share de mercado, penetración de marca, recurrencia, ticket medio, etc.

El verdadero potencial del retail media no se desbloquea simplemente acumulando datos, sino sabiendo qué medir, cómo medirlo y, sobre todo, por qué. En un entorno donde las marcas compiten no solo por visibilidad, sino por relevancia, las métricas deben alinearse con los objetivos reales de negocio y ofrecer una lectura clara del comportamiento del consumidor a lo largo del funnel.

Las marcas que entiendan esta evolución sabrán interpretar el valor de una impresión cualificada frente a mil clics vacíos. Porque en el nuevo marketing de datos, lo que no se puede medir con inteligencia, no se puede optimizar con impacto.

Cómo deben adaptarse las marcas para entrar en este ecosistema

A medida que el retail media se consolida como uno de los canales de inversión publicitaria más relevantes del presente —y, sin duda, del futuro—, muchas marcas todavía se enfrentan al reto de entender cómo participar en este nuevo terreno de juego. No se trata simplemente de contratar un nuevo espacio publicitario en un entorno distinto. Invertir en retail media implica rediseñar procesos internos, reformular la estrategia de medios y asumir que el acceso al consumidor es ahora compartido, no exclusivo.

El retail media no es un canal que se compre, es un ecosistema que se habita. Quienes lo entienden así comienzan a establecer relaciones más estrechas con los retailers, a transformar sus capacidades internas para trabajar con datos más complejos y a romper con silos históricos entre departamentos de ventas, marketing y trade. Ya no basta con optimizar CPCs o medir impresiones: se trata de construir propuestas relevantes para audiencias que ya están en contexto de compra, y hacerlo de forma eficiente, ética y sostenible.

Este bloque explora, punto por punto, cómo deben adaptarse las marcas para integrarse en este entorno de manera eficaz. Desde los cambios de mentalidad necesarios hasta los desafíos organizativos y operativos, analizaremos qué deben hacer los anunciantes para que su entrada en una retail media network no sea una táctica puntual, sino parte estructural de su estrategia digital.

Cambio de mentalidad: del comprador de medios al partner estratégico

Durante años, muchas marcas han abordado la relación con los retailers desde una lógica meramente transaccional: negociar espacios, cerrar campañas y medir resultados en ciclos cortos. Sin embargo, el retail media exige una transformación profunda en la forma en que las marcas se relacionan con los puntos de venta, tanto físicos como digitales. Ya no se trata solo de comprar impresiones o clics, sino de construir una relación colaborativa y sostenible con el retailer.

Del booking a la co-creación

En el modelo tradicional, la marca reservaba espacios y decidía unilateralmente qué mensaje mostrar. En el nuevo paradigma, la creación de campañas publicitarias en retail media debe ser cocinada a fuego lento y en conjunto. Esto implica compartir objetivos, insights y audiencias para construir mensajes más relevantes y contextuales. El retailer ya no es solo un canal de distribución: es un partner que aporta datos valiosos, conocimiento del consumidor y control sobre el entorno de impacto.

Entender al retailer como una plataforma con reglas propias

Uno de los principales errores de los anunciantes es tratar de aplicar los mismos modelos que funcionan en Google, Meta o YouTube al ecosistema retail media. Sin embargo, cada retail media network tiene sus propias lógicas de segmentación, formatos, atribución y reporting. El éxito pasa por entender estas diferencias y adaptar las campañas en consecuencia. De lo contrario, se corre el riesgo de malinterpretar los datos, sobreestimar los resultados o, simplemente, no conectar con el shopper.

La marca como generadora de valor, no como compradora de espacio

La transición hacia un rol más estratégico implica también romper con la visión cortoplacista de “comprar espacio para conseguir ventas inmediatas”. Las marcas que mejor capitalizan el retail media son aquellas que entienden su potencial para construir valor a medio y largo plazo: mejorar el conocimiento de marca, testear nuevos lanzamientos, reforzar la presencia frente a la competencia o incluso activar promociones exclusivas dentro de un ecosistema cerrado.

En resumen, el cambio de mentalidad es el primer paso (y probablemente el más difícil) para que las marcas puedan entrar en el retail media con buen pie. Quienes no lo asuman seguirán actuando como compradores de medios tradicionales. Quienes sí lo hagan, tendrán la oportunidad de convertirse en socios estratégicos del canal con mayor potencial de crecimiento en el entorno digital.

Adaptar los equipos: nuevos perfiles, nuevos procesos

Entrar en el ecosistema del retail media no solo implica un cambio de enfoque estratégico, sino también una evolución en la estructura y capacidades de los equipos que lo gestionan. En muchas compañías, la compra de medios ha estado tradicionalmente en manos de departamentos de marketing o agencias externas que operan con lógicas heredadas del display o el search. Pero el retail media rompe esos esquemas y obliga a integrar nuevas competencias, perfiles técnicos y procesos interdisciplinares.

Más allá del media buyer: analistas, data strategists y perfiles híbridos

Para poder activar campañas efectivas en una retail media network, se necesita mucho más que saber reservar un espacio publicitario. Los equipos deben tener capacidad para interpretar datos transaccionales, construir audiencias propias, optimizar en tiempo real y extraer aprendizajes que retroalimenten el negocio completo. Esto requiere perfiles nuevos, como analistas de datos de retail, especialistas en atribución o perfiles híbridos que combinen conocimientos de media y trade marketing.

El reto de la transversalidad

Una de las dificultades más frecuentes en las marcas que comienzan a trabajar con retail media es la falta de coordinación entre áreas. Marketing, trade, ventas, datos y compras deben trabajar de forma alineada, compartiendo objetivos y KPIs. Esta transversalidad es fundamental para aprovechar el valor total de los datos del retailer y construir campañas verdaderamente relevantes para el shopper.

En este sentido, algunas compañías están empezando a crear unidades dedicadas al retail media, compuestas por equipos multidisciplinares que actúan como punto de unión entre todos los departamentos implicados. Este tipo de organización permite tener una visión más clara del impacto real del canal y facilita la optimización continua.

Formación y cultura: el otro gran desafío

No basta con incorporar nuevos perfiles. También es necesario formar a los equipos actuales en las particularidades del canal y fomentar una cultura de experimentación, aprendizaje continuo y colaboración con los retailers. El retail media no es estático: sus reglas cambian a medida que evolucionan las plataformas, los algoritmos y los comportamientos de los consumidores. Las marcas que entiendan esto y doten a sus equipos de la formación adecuada estarán en una posición mucho más competitiva.

Activación omnicanal: retail media dentro y fuera del punto de venta

Uno de los principales atractivos del retail media es su capacidad para conectar con el consumidor en distintos momentos del recorrido de compra, tanto en el entorno digital como en el físico. Pero esa misma característica plantea un reto complejo: ¿cómo se articula una estrategia que realmente integre todos los puntos de contacto del cliente con la marca?

Retail media no es solo e-commerce

El error más habitual al iniciar una estrategia en este canal es reducir el concepto de retail media a banners en la web de un retailer. Sin embargo, la verdadera potencia del modelo reside en su capacidad para activar campañas coordinadas en entornos tan diversos como apps móviles, redes sociales, pantallas en tienda, newsletters, resultados de búsqueda, tickets de compra o displays digitales. Y, en todos ellos, hacerlo a partir del mismo núcleo: el first-party data del distribuidor.

Esto permite a las marcas llegar al consumidor antes, durante y después de la compra, combinando formatos orientados a la conversión inmediata con otros más enfocados a la construcción de marca. Una estrategia omnicanal bien diseñada no solo maximiza la visibilidad, sino que permite generar una experiencia consistente y personalizada a lo largo de todo el customer journey.

Desde el awareness al checkout

La activación omnicanal cobra aún más sentido cuando se combinan los formatos digitales con los puntos de contacto físicos. Por ejemplo, una campaña lanzada en la app de un retailer puede estar reforzada por pantallas digitales en tienda, promociones impresas en el ticket de caja o recomendaciones personalizadas en la web.

Esta integración permite cerrar el círculo entre branding, performance y shopper marketing, reduciendo la fricción en el proceso de compra y aumentando las probabilidades de conversión.

La clave: una única visión del dato

Para que esta integración funcione, es imprescindible que las marcas trabajen con una visión unificada del cliente, algo que solo es posible si los datos están conectados entre canales. Aquí entra en juego la capacidad tecnológica de cada RMN para ofrecer una activación verdaderamente omnicanal: desde la segmentación por comportamiento hasta la atribución entre dispositivos y plataformas.

Las marcas que ya están aprovechando este enfoque híbrido —combinando acciones en la tienda física con activaciones en el entorno digital del retailer— están viendo cómo no solo mejoran sus métricas de conversión, sino que logran mayor fidelización y repetición de compra, al ofrecer una experiencia más coherente y valiosa para el consumidor.

Negociación y colaboración: cómo trabajar con los retailers

Entrar en el ecosistema del retail media no es solo una cuestión de presupuesto o segmentación; es, ante todo, una cuestión de colaboración. Las marcas que obtienen mejores resultados no son las que simplemente compran espacios publicitarios, sino aquellas que construyen relaciones estratégicas con los retailers para cocrear valor.

En este nuevo contexto, la negociación ya no gira solo en torno al precio de los medios, sino que involucra acuerdos más complejos: acceso y activación de datos, integración tecnológica, exclusividad de audiencias o visibilidad preferente en determinados momentos del funnel. Esta evolución exige un cambio de mentalidad por parte de las marcas, que deben dejar de tratar a los retailers como simples canales de distribución y empezar a verlos como aliados clave para la construcción de marca, generación de demanda y conversión.

Una colaboración eficaz requiere también una alineación en objetivos, especialmente cuando se trata de activar campañas conjuntas. No es lo mismo una campaña de visibilidad para un nuevo lanzamiento que una acción de conversión inmediata con códigos de descuento. Por ello, es fundamental que ambas partes compartan datos, comprendan el journey del consumidor y se comprometan a medir los resultados de forma transparente.

Además, la complejidad de algunas RMN, especialmente en grandes grupos internacionales con múltiples marcas, obliga a las empresas a tener perfiles técnicos y estratégicos capaces de interlocutar con los responsables de medios, data, e-commerce y category management. Las negociaciones ya no ocurren solo entre departamentos de compras y ventas: ahora implican también a especialistas en tecnología, legal, analytics y branding.

En definitiva, el éxito en retail media no depende únicamente de saber comprar bien, sino de saber colaborar mejor. Las marcas que logran establecer una relación fluida, basada en confianza y objetivos compartidos, no solo optimizan su inversión, sino que también acceden a oportunidades de innovación, posicionamiento diferencial y co-creación de experiencias con impacto real en el consumidor final.

Desafíos actuales: interoperabilidad, transparencia y escalabilidad

En plena expansión del ecosistema retail media, no todo son oportunidades. A medida que este canal gana peso en la planificación publicitaria de las marcas, también afloran retos estructurales que ponen a prueba su madurez y sostenibilidad. La fragmentación de plataformas, la opacidad en los modelos de atribución, las limitaciones para escalar fuera de los grandes players y el endurecimiento de las normativas de privacidad conforman un nuevo mapa de riesgos que marcas, agencias y retailers deben aprender a navegar.

Si el retail media aspira a consolidarse como infraestructura estratégica y no simplemente como un canal más, necesita resolver problemas de fondo: cómo garantizar interoperabilidad entre redes, cómo asegurar transparencia en la medición, cómo facilitar la entrada a retailers medianos y cómo operar en un entorno cada vez más restrictivo en materia de datos. Este bloque aborda estos desafíos con mirada crítica, apoyándose en los debates actuales del sector y en las iniciativas en marcha para superarlos.

Interoperabilidad: el gran reto entre plataformas

Uno de los principales desafíos del retail media es la falta de interoperabilidad entre redes publicitarias. A diferencia de ecosistemas consolidados como el de Google Ads o Meta Business Manager, el entorno del retail media está aún altamente fragmentado, con cada retailer operando su propia red con reglas, métricas y formatos distintos. Esto complica enormemente la gestión de campañas para los anunciantes, que deben adaptarse a múltiples plataformas sin una estructura estandarizada.

Esta realidad genera ineficiencias operativas: cada red exige procesos distintos de activación, segmentación y atribución. No hay una forma sencilla de comparar resultados entre Carrefour Links, Walmart Connect, El Corte Inglés RMN o Rewe Retail Media, por citar algunos ejemplos. Esta fragmentación eleva los costes de gestión y análisis, limita la escalabilidad y reduce la agilidad en la toma de decisiones.

Frente a este panorama, algunas iniciativas comienzan a abrir camino. La Retail Media Standards Working Group, impulsada por la IAB Tech Lab, está trabajando en la creación de estándares técnicos y métricas comunes para facilitar la interoperabilidad entre redes. También se están explorando soluciones basadas en clean rooms y entornos colaborativos donde marcas y retailers puedan compartir datos sin vulnerar la privacidad del usuario.

Pero la implementación real de estos estándares avanza lentamente. La razón no es solo técnica, sino también estratégica: los retailers no siempre están interesados en facilitar la interoperabilidad, ya que una red cerrada refuerza su posición como entorno exclusivo para sus partners. Sin embargo, si el retail media quiere competir realmente con plataformas digitales más maduras, deberá avanzar hacia modelos más abiertos, compatibles y conectados.

Transparencia y medición: una exigencia pendiente

Uno de los factores clave para consolidar el crecimiento del retail media es la confianza en los datos que reportan las plataformas. Y, en ese terreno, muchas redes aún están lejos de cumplir las expectativas de anunciantes y agencias. La falta de estándares comunes de medición, opacidad en los algoritmos y limitaciones para acceder a datos en tiempo real siguen siendo barreras que frenan la inversión publicitaria.

A diferencia de ecosistemas como el de Google o Meta —que, pese a sus limitaciones, han desarrollado plataformas maduras de reporting y medición comparativa—, en el caso del retail media, cada retailer establece sus propios KPIs, paneles y criterios de atribución, dificultando la comparación entre campañas o la evaluación cruzada entre redes.

Las marcas reclaman mayor granularidad en los datos: saber no solo cuántas impresiones generó una campaña, sino qué segmentos de audiencia fueron impactados, qué productos se vendieron como resultado directo y cómo interactuaron los consumidores con el contenido. Sin esta visibilidad, resulta muy complicado tomar decisiones estratégicas y justificar la inversión.

En paralelo, se está haciendo más patente la necesidad de acceder a métricas post-clic, como tiempo de permanencia en página, tasa de conversión o comportamiento en la cesta de compra. Sin embargo, muchos retailers son reticentes a compartir este tipo de información, ya sea por limitaciones técnicas o por cuestiones de control estratégico sobre sus datos.

Para avanzar hacia una mayor transparencia, algunas redes están empezando a ofrecer dashboards personalizados, informes automatizados y partnerships con herramientas externas como Google Analytics, LiveRamp o incluso Adobe Experience Cloud. Sin embargo, estos avances siguen siendo desiguales y, en muchos casos, aún incipientes.

La estandarización en la medición es una condición indispensable para que el retail media se convierta en una alternativa real y competitiva dentro del mix de medios. Las marcas lo saben y ya empiezan a exigirlo en sus negociaciones.

Privacidad y protección del consumidor en el entorno retail

El crecimiento del retail media se apoya, en gran medida, en la capacidad de los retailers para activar sus datos de primera parte. Pero esa misma fortaleza se convierte en un reto cuando entra en juego el cumplimiento normativo. La privacidad del consumidor ya no es un diferencial: es una obligación regulatoria y un factor crítico de confianza.

En Europa, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) impone exigencias muy estrictas sobre la recogida, el almacenamiento y el uso de información personal. Esto significa que los retailers deben garantizar el consentimiento explícito del usuario antes de activar cualquier tipo de campaña basada en datos, además de ofrecer mecanismos claros para modificar o retirar ese consentimiento.

El problema no está solo en el cumplimiento de la ley, sino en la percepción del usuario. A medida que los consumidores se vuelven más conscientes del uso que se hace de su información, esperan también mayor transparencia, control y ética en el tratamiento de sus datos. Cualquier fallo en este sentido puede traducirse en pérdida de confianza… y de ventas.

Por otro lado, el auge del retail media ha coincidido con el fin progresivo de las cookies de terceros, lo que ha obligado a las marcas y retailers a replantear sus estrategias de segmentación. En este nuevo escenario, el uso de datos propios se convierte en ventaja competitiva, pero también en una responsabilidad mayor en cuanto a seguridad, gobernanza y respeto al consumidor.

Algunos retailers europeos, como Carrefour, han comenzado a diferenciarse en este punto precisamente por su compromiso explícito con una gestión ética del dato, planteando incluso modelos de consentimiento por capas y reportes de activación más transparentes que los de otras redes.

En paralelo, emergen soluciones tecnológicas como los entornos de datos limpios (clean rooms), que permiten analizar y activar audiencias sin exponer la información personal de los usuarios. Estas herramientas se están posicionando como una pieza clave en el equilibrio entre personalización efectiva y cumplimiento legal.

El retail media necesita construir un pacto duradero con el consumidor. Y ese pacto se basa en algo muy simple: que los datos se utilicen de forma legítima, segura y respetuosa. Quien no entienda esto, estará fuera del juego mucho antes de lo esperado.

Hacia un ecosistema retail media sostenible y responsable

El avance del retail media no se puede entender sin un marco de gobernanza sólido que combine interoperabilidad tecnológica, transparencia en las relaciones comerciales y un respeto estricto por la privacidad del consumidor.

Las redes más avanzadas no solo compiten en capacidades publicitarias, sino en su capacidad para ofrecer confianza, claridad y control a todos los actores implicados: anunciantes, plataformas tecnológicas, y, sobre todo, usuarios.

Este nuevo entorno obliga a todos los agentes a operar con una mentalidad diferente. No se trata solo de vender mejor, sino de construir un ecosistema sostenible, donde los datos se gestionen con responsabilidad, las reglas estén claras y las alianzas se basen en valor mutuo.

El retail media no es simplemente una nueva fuente de ingresos. Es una nueva forma de entender la relación entre marcas, distribuidores y consumidores. Y su éxito, más allá de los datos o la tecnología, dependerá de la confianza que sea capaz de generar.

Conclusiones y perspectivas futuras: por qué el retail media ya no es solo publicidad

Durante años, hablar de retail media era hablar de formatos. De banners, de keywords patrocinadas o de displays junto a productos. Pero lo que este artículo ha venido desgranando en profundidad es que nos encontramos ante una transformación estructural mucho más profunda. El retail media ha dejado de ser un canal y ha pasado a convertirse en un sistema operativo de negocio, capaz de unir marketing, tecnología, ventas y datos bajo una misma lógica: la del consumidor conectado.

Este epígrafe final recoge las claves estratégicas que permiten entender por qué el retail media no es solo una palanca de ingresos adicionales, sino una infraestructura crítica para el futuro del comercio. Y lo que es más importante: cómo deberán evolucionar las marcas, los retailers y los propios modelos de medición para estar a la altura del nuevo paradigma.

De soporte a estructura: el retail media como infraestructura crítica

Durante mucho tiempo, el retail media se ha percibido como un añadido táctico, un complemento útil para aumentar ingresos o dar visibilidad puntual a ciertos productos. Sin embargo, esta visión ha quedado obsoleta. Hoy, el retail media está pasando de ser un soporte publicitario a convertirse en una infraestructura estratégica dentro del ecosistema comercial.

Esta transformación se sostiene sobre un cambio de lógica: los datos del consumidor ya no son un subproducto de la venta, sino el motor que alimenta todo el ciclo de valor. Desde la personalización de ofertas hasta el diseño de surtido, pasando por la optimización logística y la experiencia en tienda. En este contexto, las retail media networks no son solo herramientas de promoción, sino plataformas de orquestación omnicanal.

La consecuencia de este cambio es clara: aquellas marcas y retailers que no logren integrar el retail media como parte estructural de su modelo de negocio corren el riesgo de quedar rezagadas. Porque ya no se trata solo de competir en producto o precio, sino en capacidad de activación y uso inteligente de los datos. En este nuevo escenario, el retail media se comporta como una capa transversal que conecta tecnología, marketing, ventas y relación con el cliente en tiempo real.

El efecto red: cuando el valor del ecosistema supera al de la tienda

Uno de los mayores cambios que trae consigo el retail media 2.0 es su capacidad para crear valor más allá del lineal, operando como una red interconectada donde cada nuevo nodo —marca, dato, canal o consumidor— incrementa el valor del conjunto. Es el conocido “efecto red”: cuantos más actores participan, más eficiente y potente se vuelve la plataforma.

En este nuevo escenario, el retail deja de ser simplemente el punto final de la cadena de suministro. Se convierte en el centro de una infraestructura digital de activación publicitaria, análisis de datos y automatización, que da servicio no solo a fabricantes, sino también a agencias, plataformas tecnológicas y anunciantes de todo tipo.

Ejemplos como Amazon, Walmart o Carrefour muestran que la fortaleza de sus retail media networks no reside solo en la cantidad de usuarios o productos, sino en su capacidad para interconectarlos, entenderlos y activarlos en tiempo real. A medida que estas plataformas se integran con DSPs, DMPs y soluciones de IA, su valor deja de medirse por superficie de tienda y empieza a calcularse en términos de capacidad de influencia en todo el customer journey.

En este contexto, el reto no es solo estar presente en la red, sino entender su lógica, aportar valor a ella y formar parte de un ecosistema que aprende, optimiza y crece con cada interacción.

Un cambio cultural: del medio al modelo

La evolución del retail media no es solo tecnológica ni estratégica: es cultural. Exige que las organizaciones replanteen su forma de entender el marketing, la publicidad y, en última instancia, el propio negocio. Ya no se trata de comprar espacios o impresiones; se trata de diseñar experiencias personalizadas, basadas en datos y pensadas para cada momento del recorrido del cliente.

Este cambio implica abandonar la lógica de medios tradicionales —basada en volumen, frecuencia y GRPs— para abrazar un modelo donde lo relevante no es cuántas veces aparece una marca, sino cuándo, dónde y con qué contexto se activa. Es pasar de “pagar por mostrar” a “invertir para impactar con precisión”.

Además, obliga a derribar silos internos. Los equipos de marketing, datos, ventas y tecnología deben trabajar alineados bajo una misma visión de ecosistema, donde el retail media no es un canal adicional, sino una capa transversal que conecta puntos, optimiza inversiones y multiplica oportunidades.

Como toda transformación profunda, no será inmediata ni sencilla. Pero las marcas y retailers que entiendan que el futuro ya no está en tener más visibilidad, sino en tener más inteligencia activable, serán quienes marquen la diferencia.