EcommLetter #237: El vendedor que nunca contrataste
El buscador de tu tienda online es ese vendedor que nunca contrataste. Y probablemente esté espantando clientes, sin que tú lo sepas. Te lo cuento con un ejemplo real.
Una clienta entra en una tienda online de moda.
Tiene una boda en mes y medio. De tarde, formal, y tiene clarísimo lo que quiere:
Un vestido de gala, oscuro, elegante, y con tirantes finos. Muy finos. Es un detalle que para ella importa mucho porque sabe que le favorece.
Va al buscador de la tienda y escribe lo que cualquiera escribiría:
“vestido gala tirantes finos”.
Y el buscador empieza a vomitar cosas.
Vestidos largos, vestidos cortos, vestidos con escote, vestidos sin escote, alguno blanco metido por ahí (porque alguien etiquetó mal hace cuatro años), vestidos de cóctel, monos, y un par de prendas que ni de lejos son vestidos pero llevan la palabra “gala” en algún sitio del título.
De los tirantes finos, ni rastro. Porque “tirante fino” no es un atributo del catálogo. Es una cosa que se ve en la foto.
La clienta hace lo que hacemos todos cuando un buscador nos falla: prueba con otra combinación, ve que tampoco funciona, scrollea un poco por desesperación, y se va. Probablemente a Pinterest, probablemente a ChatGPT, probablemente a una marca de la competencia que sí entendió lo que pedía.
Y aquí viene lo importante: en esa tienda sí que había vestidos que encajaban perfectamente con lo que ella buscaba. Estaban en el catálogo. Estaban en stock.
Estaban listos para venderse.
Pero nadie la ayudó a encontrarlos. Y se marchó.
Cuento esta escena por una razón. Hace unas semanas vi por fin una herramienta que lo habría resuelto en 5 seg., sin que la clienta tuviera que reformular la búsqueda ni una sola vez.
Te la cuento más abajo, pero antes quiero que veamos por qué este problema lleva años pasando y por qué las soluciones habituales no funcionan.
Si aguantas hasta el final, te cuento cómo verlo en acción.
El vendedor que nadie contrató
Llevamos diez años hablando de conversión, de funnel, de optimización del checkout, de carritos abandonados, de remarketing, de UX, de velocidad de carga, de Core Web Vitals. Hemos contratado consultores, agencias, herramientas, dashboards.
Y mientras tanto, el buscador interno de la mayoría de tiendas sigue siendo un campo tonto que devuelve resultados por coincidencia literal de palabras.
Es como tener una tienda física preciosa, con escaparates impecables, y poner en la entrada a un dependiente que solo sabe contestar si le preguntas exactamente con las palabras que vienen en la etiqueta del producto.
“Hola, busco algo para una cena con mis suegros, que no sea muy formal pero tampoco vaya en plan dejada.”
“Lo siento, no entiendo. ¿Puede usted formular su petición usando palabras clave separadas por espacios?”
Pues eso es lo que está pasando en miles de ecommerce ahora mismo. Y lo peor es que no se ve. No aparece en los KPIs habituales. Las búsquedas sin resultado se quedan ahí, calladas, en algún log que nadie mira. El abandono no deja huella visible.
El cliente se va y tú asumes que es culpa del precio, del envío, o del mercado.
La trampa de los parches que hacemos todos
Cuando alguien por fin se da cuenta de que el buscador no va bien, suele pasar lo siguiente: se intenta arreglar metiendo más cosas.
Más filtros laterales en la página de categoría.
Más tags por producto.
Más reglas manuales del tipo “si alguien busca X, muéstrale también Y”. Más sinónimos en una tabla que nadie mantiene.
Más atributos en la ficha de producto que el equipo de catálogo tarda meses en rellenar y, cuando lo hacen, ya hay 3.000 SKUs nuevos que se quedan sin etiquetar.
Es el clásico problema de querer arreglar un sistema con más sistema. Y nunca queda bien del todo.
Porque la realidad es que un cliente no piensa en atributos. Un cliente piensa en escenas, en intenciones, en sensaciones, en cosas que se ven.
“Algo cómodo para teletrabajar pero que no parezca pijama.”
“Una mochila para viajar a Tailandia con mi pareja, que no sea muy turística.”
“Algo para regalar a mi madre, cumple 70 y le gusta cocinar pero tiene de todo.”
Buena suerte mapeando eso con tags 😆
El cliente ya cambió. La pregunta es si tu tienda también
Aquí pasa otra cosa que conviene mirar de frente. La forma en la que la gente busca está cambiando muy rápido. Y la culpa, o el mérito, dependiendo de cómo lo veas, es de los modelos de lenguaje.
Quien lleva un año hablando con ChatGPT, con Claude, con Gemini ya ha aprendido a hacer preguntas como las haría a una persona.
Ha desaprendido el lenguaje robot de las palabras clave.
Ya no escribe “zapato deportivo running mujer talla 38 negro”.
Ahora escribe “necesito unas zapatillas para empezar a correr, que no me destrocen las rodillas, y a poder ser que no sean feas”.
Y cuando ese mismo usuario llega a tu buscador interno y se encuentra con que tiene que volver al modo telegrama, hay una desconexión brutal.
Es como si entrara en una tienda del 2026 y le pidieran rellenar un formulario en papel carbón 😆
Esto no es una predicción, es algo que está pasando ahora. Y la diferencia entre las tiendas que se están adaptando y las que no se va a notar mucho antes de lo que parece.
Las fotos saben más de lo que crees
Hay una cosa que a mí me voló la cabeza hace poco, y es lo siguiente: las imágenes de tus productos contienen muchísima más información que las descripciones que hay debajo.
Una foto de un vestido te dice el color real (no el “azul” genérico que pusiste en el atributo, sino si es marino, eléctrico o pastel), la longitud, el corte, el tipo de tela, si tiene estampado, si los tirantes son anchos o finos, si el escote es en pico o redondo, si lleva cinturón, si parece más para verano o para invierno, si va más con un evento formal o casual.
Toda esa información está ahí, en la imagen, y normalmente nadie la usa para nada más que para mostrarla.
Imagínate un buscador que sí la usa. Que mira la foto, entiende lo que hay dentro, y la cruza con lo que el cliente está pidiendo en lenguaje natural. Vuelves a la escena del principio: la clienta escribe “vestido para una boda de tarde, oscuro, con tirantes finos”, y el sistema le devuelve exactamente eso. No vestidos parecidos. No vestidos que llevan “gala” en el título. Eso. Lo que pidió.
Esto, hasta hace poco, era ciencia ficción. Hoy es un producto real.
Hace unas semanas vi una demo de Kimera, y tengo que reconocer que salí bastante impresionado. No me suele pasar. He visto muchísimas demos de muchísimas herramientas y casi siempre acabo pensando “vale, está bien, pero esto en producción real veremos”.
Con Kimera me pasó otra cosa: Lo que hacen es exactamente lo que llevo describiendo en toda esta edición: un buscador para ecommerce que entiende lenguaje natural, que mantiene una conversación con el usuario como haría un dependiente bueno (preguntando, mostrando, repreguntando, refinando), y que además analiza las fotos de los productos para extraer todo lo que hay en ellas, aunque no esté escrito en ningún atributo.
La parte visual es la que más me sorprendió. Ver cómo el sistema “leía” las imágenes, identificaba detalles que ningún humano había etiquetado nunca, y los usaba para devolver resultados que encajaban de verdad.
Te quita la sensación esa de “los buscadores nunca aciertan” que arrastramos desde hace años. Deberías verlo.
Si tienes una tienda con catálogo medianamente grande, y especialmente si vendes cosas donde el aspecto visual importa (moda, decoración, joyería, mobiliario, deporte, juguetes, regalo), creo que merece mucho la pena que lo veas con tus propios ojos.
Una demo de 15min te aclara más que media hora leyendo una landing:
No vas a perder nada y, con suerte, vas a entender por qué creo que la búsqueda es la próxima gran palanca de conversión que casi nadie está tocando todavía.
Que la Búsqueda te acompañe…
Buen finde,
Pablo Renaud
PD. Si esta edición te ha hecho pensar en cómo te encuentran tus clientes dentro de tu tienda, hay una pregunta gemela que conviene hacerse:
Cómo te están encontrando los clientes fuera de tu tienda, sobre todo cuando preguntan a una IA.
Llevo unas semanas dándole vueltas a esto y he montado un Checklist de Visibilidad IA para ecommerce, con las acciones concretas que puedes revisar para saber si tu tienda está apareciendo (o no) cuando alguien le pide a ChatGPT, Perplexity o Gemini una recomendación de producto.
Es gratis, pruébalo:
Te cuento más sobre esto en próximas ediciones.