6 jun 2025
El abandono que ocurre antes del carrito
eCommerce
El abandono del carrito es solo un síntoma. El verdadero problema empieza mucho antes: cuando el descubrimiento de productos no funciona.
Durante años, el abandono del carrito ha sido el centro de atención, y con razón: en 2025, la tasa alcanzó un 70.2%, la más alta desde 2013.¹ Pero cada vez hay más datos que muestran que muchos usuarios ni siquiera llegan al carrito. Se pierden antes, frustrados por búsquedas sin salida, resultados irrelevantes y una navegación torpe.
Si queremos entender qué está drenando los ingresos, hay que mirar a las etapas previas del embudo de conversión, donde fallan el descubrimiento y la conexión con el usuario.
El coste oculto de una mala búsqueda
Los compradores online se comportan como quienes pasean por una tienda física. Tal vez no tengan una intención de compra clara, pero están abiertos a encontrar algo que les guste. Ahí es donde los equipos digitales tienen una oportunidad clave para convertir usuarios de baja intención en conversiones de alto valor… si el descubrimiento funciona.
Algunos datos relevantes:
58.6% de los usuarios están simplemente navegando, sin intención inmediata de compra²
69% reportan resultados irrelevantes al buscar
80% abandonan después de una mala experiencia de búsqueda³
Si tu equipo solo se enfoca en optimizar el checkout, ya es demasiado tarde. La mayoría del abandono ocurre antes.
Y mientras cada año se pierden $18 mil millones por carritos abandonados,⁴ se estima que más de $260 mil millones podrían recuperarse con experiencias digitales bien diseñadas.⁵ Una oportunidad de crecimiento que está justo frente a nosotros.
Por qué los buscadores tradicionales ya no funcionan
La mayoría de plataformas eCommerce aún dependen de búsquedas por palabra clave. Asumen que el usuario sabe lo que quiere y cómo pedirlo. Pero eso casi nunca es cierto, especialmente cuando el usuario está en modo exploración.
La búsqueda por keyword fue pensada para ir rápido: encontrar y comprar. Pero comprar muchas veces es una experiencia de descubrimiento, comparación o incluso entretenimiento. Si tu buscador no acompaña eso, estás perdiendo ingresos.
Y además, hay varios problemas técnicos que complican la experiencia:
Reglas de boost and bury que priorizan productos irrelevantes
Falta de etiquetas, lo que hace que productos clave no aparezcan
Sin manejo de sinónimos (buscar “playera” no devuelve “camiseta”)
Incapacidad para entender la intención de búsqueda
Sin adaptación a stock, estacionalidad o tendencias
Y lo más crítico: la personalización y la búsqueda siguen funcionando como sistemas aislados. La mayoría de los motores de búsqueda aún devuelven los mismos resultados para todos.
Ahí es donde la búsqueda potenciada por IA marca la diferencia. No depende de palabras clave. Entiende al comprador y le ayuda a encontrar productos que ni sabía que quería. Ahí es donde crecen el ticket promedio y la fidelidad.
Más allá del input: descubrimiento con IA
AI Findr es un buscador inteligente que convierte la exploración en ingresos. A diferencia de los sistemas tradicionales, entiende la intención del usuario a partir del lenguaje, el contexto, incluso el tono, y guía el proceso de descubrimiento.
Todo comienza con la ingesta: AI Findr recopila tus datos de producto, políticas, FAQs y contenido de soporte, los enriquece con fuentes externas y los transforma en una base de conocimiento lista para IA. Este sistema es el cerebro detrás de tu buscador y tu lógica de negocio.
Y como AI Findr es un modelo LLM, también prepara tu contenido para que sea visible en herramientas como ChatGPT. (Más sobre esto en breve.)
Así se ve el descubrimiento moderno:
El usuario escribe: “mejor cámara para viajar”
AI Findr pregunta: “¿Prefieres DSLR o compacta?”
Se aplican reglas de negocio: las promociones se priorizan
Se ajusta según el stock actual, la temporada y los bundles disponibles
La experiencia responde no solo a lo escrito, sino a lo que el usuario quiso decir.
En un año con presupuestos ajustados, AI Findr simplifica el stack: reemplaza capas de personalización con un solo sistema que comienza a trabajar desde la primera búsqueda.
Qué pasa cuando el descubrimiento sí funciona
Una mejor experiencia de búsqueda tiene impacto directo y rápido.
Nuestros clientes logran:
Las conversiones aumentaron más de un 15%
Las ventas 100% autoservicio subieron un 52.6%
La satisfacción del cliente (CSAT) se duplicó
El Net Promoter Score (NPS) creció en 39 puntos
Más allá de los KPIs, el equipo digital gana control. Tu catálogo se vuelve más visible, tu contenido más útil, y tu buscador se convierte en una fuente directa de ingresos.
LLMO y la nueva frontera del descubrimiento
Hoy, el descubrimiento no empieza en tu sitio web. Empieza en ChatGPT, Perplexity o Claude. La nueva disciplina de Large Language Model Optimization (LLMO) busca lograr que tu marca sea mencionada por estas plataformas al estructurar correctamente tu contenido.
Ahora, tus datos deben cumplir una doble función: ofrecer buena UX y alimentar modelos generativos.
Como AI Findr ya transforma tu contenido en una base de conocimiento estructurada, su producto complementario, LLM Findr, puede reutilizar esos datos y prepararlos para ser ingeridos por LLMs externos.
Tu contenido se vuelve encontrable fuera de tu sitio, sin necesidad de crear FAQs innecesarias “solo para el SEO de la IA”.
AI Findr mejora el descubrimiento interno. LLM Findr amplifica tu presencia en el exterior, en los canales donde los usuarios realmente empiezan su búsqueda.
En resumen
El abandono del carrito no es donde empieza el problema. Es simplemente donde por fin lo notas.
El verdadero abandono ocurre cuando el descubrimiento falla, cuando se malinterpreta la intención, cuando navegar se convierte en un callejón sin salida. AI Findr rediseña esa experiencia según cómo compran realmente los usuarios hoy.
Y con LLM Findr extendiendo esa arquitectura hacia los nuevos canales de IA, tu stack de búsqueda —dentro y fuera del sitio— está finalmente preparado para cómo funciona el descubrimiento ahora.
Mira esta demo de BIMBA Y LOLA para ver AI Findr en acción >
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2023 Investigación de Censuswide para Nosto
Baymard Institute