Ainhoa Oyarbide, directora de marketing, marca y comunicación de Eroski, analiza en Inside AI by Invibes cómo la inteligencia artificial está ayudando a la compañía a personalizar promociones, mejorar la medición y construir una comunicación más relevante. Una evolución que, defiende, no sustituye el criterio humano, sino que impulsa un marketing más preciso, ágil y útil para las marcas y sus clientes.
Una de las grandes apuestas de Eroski de los últimos años es su política de promociones, de la que han surgido campañas de comunicación como ‘Quien bien te quiere te hará ahorrar’. ¿Nos puede recordar las motivaciones de esta política y la inversión destinada a ello?
Nuestra política de promociones parte de una idea muy sencilla: entender qué necesita hoy una familia cuando llena la cesta. Por eso, el ahorro no lo consideramos una campaña, sino una responsabilidad. Forma parte de nuestra manera de entender el comercio y de nuestro modelo cooperativo.
En 2025 bajamos el precio de 700 productos de marca propia con una inversión de más de 71 millones de euros. Y, si ampliamos la mirada, desde 2023 acumulamos más de 170 millones destinados a aliviar la cesta de la compra. Pero lo importante no es solo la cifra, sino la intención, y es que ese ahorro se note de verdad, tenga continuidad y ayude a que una alimentación fresca, sana y variada siga siendo accesible para la mayoría.
Desde ahí también ha evolucionado nuestra comunicación, pasando de hablar de precios a proponer una relación, con un tono propio: ¿Quieres ahorrar conmigo?
¿Cómo aplican la personalización a estas promociones? ¿Qué papel juega aquí la inteligencia artificial (IA)?
Para Eroski, personalizar no es lanzar más ofertas, sino hacer mejores propuestas. Buscamos que cada una tenga sentido para la forma de comprar de cada persona. Ahí la IA nos ayuda a detectar patrones, momentos y señales que antes costaba mucho identificar. Y eso nos permite afinar primero y automatizar después, para decidir mejor.
Si hay algo que cuidamos especialmente es que la tecnología quite ruido. Que cada impacto tenga sentido. Porque cuando eso ocurre, se nota enseguida.
¿Cómo consigue la marca saber en qué categorías conviene aplicar estas promociones? ¿De qué canales obtienen insights?
No hay una sola fuente, y eso es clave. Nos apoyamos en los datos; qué se compra, cuándo y con qué sensibilidad al precio, observamos el comportamiento; qué activa, qué se ignora, qué se repite, y escuchamos mucho a la clientela, también en tienda. Para decidir bien, necesitamos combinar dato, observación y criterio.
Para Eroski, personalizar no es lanzar más ofertas, sino hacer mejores propuestas
Y cada vez cuidamos más no promocionar por inercia, sino solo cuando tiene sentido para la cesta y para la percepción de marca que queremos construir.
¿Cuándo empezaron a utilizar IA? ¿Qué motivó su implantación?
No hubo un momento exacto en el que dijéramos: “ahora empezamos con IA”. Ha sido una evolución progresiva: primero en modelos predictivos para apoyar decisiones, después en procesos internos y ahora también en la forma de comunicarnos y producir. No es una capa que se añade al final; cuando funciona de verdad, transforma cómo organizas el trabajo desde el inicio.
Ese es el punto en el que estamos ahora, pasando de usarla a integrarla de forma más orgánica.
La IA también ayuda a personalizar las comunicaciones de las marcas con sus clientes. ¿Esta función ya se pone en práctica en Eroski?
Sí, pero con un matiz importante: no usamos la IA para comunicar más, sino para comunicar mejor. Nos ayuda a adaptar mensajes, probar enfoques y generar versiones, pero el criterio final sigue siendo humano.
Cada vez cuidamos más no promocionar por inercia, sino solo cuando tiene sentido para la cesta y la percepción de marca que queremos construir
Lo hemos comprobado en proyectos como el audio con IA: cuanto más avanza la tecnología, más decisivo resulta el criterio. Porque personalizar no es tecnificar la relación, sino hacerla más cercana. Y eso, en EROSKI, es esencial.
Uno de los principales retos a los que se enfrentan los responsables de marketing es la medición. ¿De qué forma puede ayudar la IA a solventarlos? ¿Cómo es su caso?
La medición ha cambiado mucho. Antes nos fijábamos sobre todo en el impacto; ahora necesitamos entender su efecto real en el comportamiento de compra. La IA nos ayuda a conectar mejor esos planos: qué activas, qué provoca y qué permanece. En nuestro caso, analizamos el efecto de las campañas no solo para evaluar resultados, sino para tomar mejores decisiones de marca: qué movimientos influyen de verdad en la compra, en la relación con la clientela y en la imagen.
En el fondo, se trata de entender la medición como una verdadera palanca de aprendizaje y mejora.
Trabajar con IA
¿De qué forma considera que la IA ayuda tanto a la disciplina del marketing como a la figura del CMO?
Creo que la IA está haciendo que el marketing sea más preciso, más ágil y útil. Mejora la segmentación, la adaptación creativa, la escucha del mercado, la optimización de campañas y la conexión entre contenido y resultado. Pero, además, está redefiniendo el papel del CMO y de los equipos. Aporta nuevas capacidades, aunque no sustituye el criterio, el cuidado ni la intuición.
La tecnología amplía la capacidad, pero dirigirla y darle sentido exige algo distinto.
Cuando (la IA) funciona de verdad, transforma cómo organizas el trabajo desde el principio
¿Qué riesgos deben gestionar aún las marcas respecto al uso de la IA?
Vemos cuatro riesgos principales. El primero, y más evidente, es la privacidad: respetar a las personas es la base de la confianza, y la confianza es clave para una marca. El segundo es el exceso de automatización, cuando todo empieza a sonar igual y se pierde una voz propia.
El tercero es pensar que la IA va solo de herramientas, cuando en realidad exige replantear cómo entiendes la marca y cómo trabajas. Y el cuarto, que hemos vivido de cerca, es creer que su adopción es inmediata: la realidad pasa por pruebas, iteraciones, errores y también desgaste. Por eso, más que permitirnos trabajar menos, la IA nos está empujando a trabajar de otra manera, y probablemente mejor.
