El comercio minorista colombiano registró un crecimiento anual del 7,3 % en agosto de 2026, mientras que las ventas, excluyendo combustibles, aumentaron 9,0 %, según el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). En este escenario, las empresas de consumo masivo enfrentan el desafío de comprender mejor los hábitos de compra y adaptar sus estrategias a las condiciones de cada establecimiento. La inteligencia artificial y la analítica avanzada surgen como herramientas para identificar oportunidades comerciales y mejorar la ejecución en los puntos de venta.
El comportamiento de los consumidores cambia según factores como el precio, la cercanía, la disponibilidad de productos y las necesidades de cada ocasión. Una misma persona puede acudir a un supermercado para abastecerse, comprar productos específicos en una tienda de proximidad o elegir un establecimiento de descuento para optimizar su presupuesto. Esta diversidad obliga a fabricantes y distribuidores a revisar sus estrategias, pues un mismo producto puede registrar resultados diferentes según el canal, la ubicación, el surtido disponible y las condiciones de compra.
Los indicadores generales del mercado no siempre reflejan lo que sucede en cada tienda. Aunque las ventas minoristas aumentaron 5,3 % en julio de 2026 frente al mismo mes de 2025 y aceleraron su crecimiento en agosto, algunos establecimientos pueden enfrentar problemas de disponibilidad, disminuciones inesperadas en la rotación de productos o promociones con resultados inferiores a los esperados. Por eso, las marcas necesitan identificar las particularidades de cada punto de venta para reconocer oportunidades y responder con acciones ajustadas a sus necesidades.
Iván Meza, director de Canal Tradicional para Latinoamérica de Teamcore, señala que los cambios en la frecuencia de compra, el tamaño de la canasta y la elección del establecimiento modifican el contexto competitivo. Desde esta perspectiva, asumir que todos los puntos de venta funcionan de la misma manera puede limitar la capacidad de respuesta de las compañías. Comprender las diferencias entre tiendas, zonas y categorías permite orientar mejor los esfuerzos comerciales y evitar decisiones basadas exclusivamente en promedios generales.
La inteligencia artificial y la analítica avanzada permiten procesar grandes volúmenes de información para detectar patrones que podrían pasar inadvertidos en las revisiones tradicionales. Al integrar datos de ventas, inventarios, surtido y promociones, estas tecnologías pueden identificar establecimientos con riesgo de agotamiento de productos, caídas atípicas en la rotación o diferencias en la ejecución comercial. El objetivo no consiste únicamente en reunir más información, sino en determinar qué está afectando los resultados, dónde se encuentra la oportunidad y cuáles situaciones requieren atención prioritaria.
Para compañías como Teamcore, especializadas en inteligencia artificial aplicada al comercio minorista, el siguiente paso consiste en transformar los datos en acciones concretas. La tecnología puede ayudar a distinguir entre variaciones normales del mercado y problemas que necesitan intervención, especialmente cuando las empresas deben gestionar miles de establecimientos. Esta capacidad permite concentrar los recursos en tiendas y productos que requieren mayor atención, en lugar de aplicar los mismos criterios a todos los puntos de venta sin considerar sus diferencias.
En la práctica, el análisis puede traducirse en visitas comerciales mejor enfocadas, correcciones de problemas de disponibilidad, revisiones del surtido y ajustes ante promociones que no alcanzan el desempeño esperado. Estas acciones buscan mejorar la ejecución comercial y aprovechar oportunidades que podrían perderse si los equipos actúan únicamente después de revisar los resultados consolidados. La prioridad consiste en conectar la información disponible con decisiones oportunas, de manera que las empresas puedan responder con mayor precisión a los cambios en el comportamiento de compra.
La evolución del comercio minorista colombiano plantea a las marcas la necesidad de mirar más allá de las cifras agregadas y comprender qué ocurre en cada establecimiento. Con presencia en más de 20 países y colaboración con más de 500 marcas, Teamcore desarrolla soluciones de inteligencia artificial orientadas a mejorar la disponibilidad de productos y la productividad de los equipos comerciales. En un mercado donde los consumidores distribuyen sus compras entre distintas opciones, identificar dónde actuar y con qué prioridad se convierte en un factor estratégico para competir.
