Cómo las marcas retail usan chatbots de IA para recomendaciones de producto, tracking de pedidos, procesamiento de devoluciones y experiencias de cliente omnicanal sin fricción.
Una compradora navega el sitio de una tienda de ropa a las 10 PM de un jueves. Encuentra una chaqueta que le gusta, pero no está segura si pedir talla mediana o grande. La guía de tallas es vaga: "medium fits 36-38 chest" no ayuda si no sabe su medida de pecho en pulgadas. Busca una opción de chat. Hay una, pero dice "Nuestro equipo está disponible de lunes a viernes, 9 AM a 6 PM." Agrega ambas tallas al carrito, piensa en la molestia de devolver una y cierra la pestaña. Compra una chaqueta similar en un competidor que tiene un chatbot de IA con guía instantánea de talla según su altura, peso y marcas que suele usar.
Esta es la nueva realidad competitiva en retail. Los clientes esperan asistencia instantánea y personalizada en cada punto de su journey de compra, desde descubrimiento de producto hasta soporte post-compra, y la esperan en todos los canales: sitio web, app móvil, kiosco en tienda, redes sociales y plataformas de mensajería. Los retailers que no cumplen estas expectativas pierden ventas ante quienes sí pueden.
Un reporte Salesforce State of Commerce 2025 encontró que 68% de compradores online abandona una compra cuando no puede obtener una respuesta rápida a una pregunta de producto. El mismo reporte encontró que asistentes de compra impulsados por IA aumentan el valor promedio de pedido 12-18% mediante recomendaciones personalizadas y reducen tasas de devolución 15-25% mediante mejor guía pre-compra.
Los chatbots de IA dan a retailers la capacidad de proporcionar este nivel de soporte a escala, en todos los canales y 24/7. Responden preguntas de producto, recomiendan items según preferencias y comportamiento de navegación, manejan devoluciones e intercambios, rastrean pedidos y conectan experiencias online y en tienda.
Parte de nuestra Guía completa para construir chatbots de IA: este artículo profundiza en implementación de chatbots específica para retail.
Esta guía sintetiza detalles operativos de tres categorías de fuentes:
Evitamos afirmaciones de marketing de proveedores no respaldadas por una fuente independiente. Donde cifras de tasa de devoluciones o AOV venían de un solo retailer, marcamos la limitación en lugar de tratarlas como norma de industria. Verificado por última vez en marzo de 2026.
TL;DR:
- Los chatbots retail aumentan tasas de conversión 15-30% mediante guía instantánea de producto y recomendaciones personalizadas, mientras reducen costes de soporte 40-60%.
- Casos de uso principales: recomendaciones de producto, localizador y horarios de tienda, disponibilidad de inventario, FAQ de programa de lealtad, devoluciones e intercambios, tracking de pedidos, guía de talla y fit, agenda de citas y consultas de price matching.
- El despliegue omnicanal (web, mobile, tienda, social) es crítico: 73% de clientes retail usa múltiples canales durante un solo journey de compra.
- La guía de talla y fit impulsada por IA reduce tasas de devolución 15-25%, mejorando directamente la rentabilidad de cada venta.
- Consulta nuestra página de funciones para capacidades de plataforma, o usa la calculadora de ROI para estimar tu impacto en ingresos y costes.
Retail opera en un entorno singularmente exigente. Los márgenes son ajustados, normalmente 2-5% neto para la mayoría de retailers. Las expectativas de clientes están moldeadas por el estándar de instantaneidad de Amazon. Los picos estacionales crean pesadillas de staffing. Y la proliferación de canales (sitio, app, social, mensajería, tienda) significa que los clientes esperan servicio fluido sin importar dónde interactúen.
La economía de soporte es dura. El coste promedio de una interacción asistida por humano en retail es $6-$12. Durante temporadas pico (Black Friday, holidays, back-to-school), aumentar personal para cubrir demanda requiere contratar y entrenar agentes temporales que se van en semanas. Incluso fuera de picos, el volumen de consultas rutinarias, "¿Dónde está mi pedido?", "¿Puedo devolver esto?", "¿Lo tienen en azul?", consume tiempo de agentes que podría dedicarse a interacciones de alto valor como consultas de personal shopping o outreach a clientes VIP.
Mientras tanto, la oportunidad de ingresos es sustancial. Cada pregunta de producto sin respuesta es una venta potencial perdida. Cada demora en responder durante la ventana de browsing-to-buying aumenta la probabilidad de abandono. Un análisis de Forrester de 2025 estimó que retailers estadounidenses pierden $18 mil millones anuales por abandono de carrito evitable causado por preguntas pre-compra sin respuesta.
Los chatbots de IA abordan tanto el problema de coste como la oportunidad de ingresos. Proporcionan respuestas instantáneas al 60-80% de consultas de clientes que son rutinarias, guían a compradores hacia decisiones de compra con recomendaciones personalizadas y entregan una experiencia consistente en todos los canales. El resultado es mayores tasas de conversión, pedidos más grandes, menores tasas de devolución y costes de soporte drásticamente menores.
Las recomendaciones personalizadas de producto son el caso de uso de mayores ingresos para chatbots retail. A diferencia de widgets estáticos de "otros clientes también compraron", un chatbot conversacional puede entender intención, hacer preguntas aclaratorias y refinar sugerencias en tiempo real.
Un cliente dice: "Necesito un regalo para el cumpleaños 60 de mi mamá. Le gusta la jardinería y cocinar. El presupuesto es alrededor de $75." Un recommendation engine solo no puede manejar esto: necesita contexto conversacional. El chatbot usa datos del catálogo, aplica preferencias y presupuesto, y sugiere tres o cuatro opciones curadas con explicación: "Según los intereses de tu mamá, estas opciones encajan: este kit inicial de jardín de hierbas ($49) combina bien con este cookbook de un chef local ($28). O este set premium de herramientas de jardín ($72) ha sido una opción top de regalo."
El chatbot también usa datos de navegación. Un cliente que vio cuatro pares de running shoes pero no compró puede recibir: "Veo que has estado mirando running shoes. ¿Entrenas para una distancia específica o buscas tenis para diario? Puedo ayudarte a reducir opciones." Este engagement proactivo convierte navegadores en compradores.
Retailers que usan recomendaciones conversacionales de producto reportan aumentos de 12-18% en valor promedio de pedido y tasas de conversión 15-30% más altas para sesiones asistidas por chatbot frente a navegación no asistida.
Las consultas de ubicación y horario de tiendas son interacciones de alto volumen y baja complejidad que los chatbots manejan al instante. Pero el valor real va más allá de una búsqueda básica. Un cliente pregunta "¿La tienda del centro está abierta?" y el chatbot da horarios, pero también nota: "La ubicación del centro cierra a las 7 PM hoy. Si buscas disponibilidad en la noche, la tienda Midtown abre hasta las 9 PM y está a 2.3 millas."
El chatbot maneja horarios de feriados, cierres temporales y eventos especiales sin actualizaciones constantes de FAQ: obtiene datos desde una base centralizada de tiendas. Responde preguntas de seguimiento sobre servicios específicos: "¿La tienda de Oak Street tiene tailor?" "¿Qué ubicación tiene el departamento de zapatos más grande?" "¿Puedo recoger mi pedido online en la tienda del mall?"
Para retailers con departamentos de servicio (reparación electrónica, optical, pharmacy), el chatbot proporciona horarios por departamento y puede revisar si el especialista que el cliente necesita está disponible ese día.
"¿Lo tienen en talla 10?" es una de las preguntas pre-compra más comunes en retail, y la respuesta determina directamente si el cliente compra. Un chatbot conectado a tu sistema de inventario proporciona disponibilidad de stock instantánea y precisa en todas las ubicaciones.
Un cliente pregunta por un producto y talla específica. El chatbot revisa inventario en tiempo real: "El Classic Oxford en talla 10 está disponible en nuestra tienda del centro (3 en stock) y en nuestro warehouse online (envío en 1-2 días). La ubicación Riverside está actualmente out of stock pero espera reposición el 5 de abril." El cliente puede elegir su fulfillment preferido, pickup en tienda, envío a casa o reserva en tienda, directamente por el chatbot.
Para compradores online, el chatbot puede avisar cuando un item out-of-stock vuelve a estar disponible: "El item por el que preguntaste volvió a stock en tu talla. ¿Quieres que lo agregue al carrito?" Esto recupera ventas que de otro modo se perderían permanentemente.
La visibilidad de inventario en tiempo real por chatbot reduce la frustración de llegar a una tienda y encontrar que el item no está disponible, un escenario que 45% de clientes retail cita como una de sus principales frustraciones de compra.
Los programas de lealtad generan una corriente constante de consultas: saldos de puntos, opciones de canje, estado de tier, reglas para ganar puntos y políticas de expiración. Estas preguntas son completamente rutinarias y siguen patrones predecibles, pero consumen tiempo significativo de agentes.
El chatbot se conecta a tu plataforma de lealtad y proporciona respuestas instantáneas y personalizadas: "Actualmente tienes 4,280 puntos, equivalentes a $42.80 en recompensas. Estás a 720 puntos de Gold status. Tus 500 puntos más antiguos vencen el 30 de junio." Cuando un cliente pregunta cómo ganar más puntos: "Ganas 1 punto por dólar en todas las compras, 2x puntos en accesorios y 500 puntos de bonus por cada amigo que refieras."
Para canje, el chatbot guía el proceso: "¿Quieres aplicar tus puntos al carrito actual, guardarlos para una compra mayor o convertirlos en gift card?" Esto impulsa engagement del programa mientras elimina tickets de soporte.
Retailers reportan que programas de lealtad accesibles por chatbot tienen tasas de engagement 20-30% más altas porque los miembros pueden revisar y usar beneficios sin fricción.
El procesamiento de devoluciones es una de las áreas más caras operativamente y más emocionales del customer service retail. Un chatbot lo transforma de experiencia frustrante a workflow guiado y eficiente.
El cliente inicia una devolución. El chatbot verifica el pedido, revisa elegibilidad contra la política del retailer (plazo, requisitos de condición, exclusiones final-sale) y pregunta la razón. Para intercambios, revisa disponibilidad del item de reemplazo antes de procesar. Genera una etiqueta de devolución o dirige al cliente al drop-off más cercano. Para devoluciones en tienda de compras online, prepara la autorización para que el asociado procese inmediatamente cuando llegue el cliente.
El chatbot maneja matices que complican sistemas básicos de devoluciones: devoluciones parciales de pedidos multi-item, intercambios por tallas o colores distintos, ajustes de precio para items que bajaron después de la compra y gift returns donde el receptor no tiene el recibo original.
Para retailers, los datos de motivo de devolución del chatbot proporcionan feedback valioso de producto. Si un producto específico genera muchas devoluciones por "no fit as expected", eso señala necesidad de mejor guía de tallas o actualización de descripción. El chatbot cierra el loop de feedback que los procesos tradicionales de devolución dejan abierto.
El tracking de pedidos en retail sigue el mismo patrón que las consultas WISMO de logística: alto volumen, baja complejidad y totalmente automatizable. El chatbot obtiene datos de tu order management system y APIs de carriers para proporcionar estado en tiempo real.
"¿Dónde está mi pedido?" El chatbot identifica al cliente (por sesión autenticada o búsqueda de número de pedido), recupera estado de envío y lo presenta claramente: "Tu pedido #RT-38291 salió el 28 de marzo por FedEx. Está en tránsito y programado para entrega el 31 de marzo. Aquí está tu enlace de tracking: [link]." Para pedidos multi-item con envíos separados: "Tu pedido se envió en dos paquetes. Paquete 1 (zapatos) llega el 31 de marzo. Paquete 2 (accesorios) llega el 1 de abril."
El chatbot también maneja actualizaciones proactivas cuando cambia el estado de entrega, reduciendo la necesidad de que clientes revisen repetidamente. Y aborda el inevitable "Mi paquete dice entregado pero no lo recibí" guiando al cliente por pasos estándar (revisar con vecinos, ubicaciones alternativas de entrega) antes de escalar a un agente humano para reclamo de paquete perdido.
Este caso de uso impacta directamente tasas de conversión y devoluciones, dos de las métricas más críticas en retail. La incertidumbre de talla y fit es la razón número uno por la que clientes abandonan compras de ropa online y la razón número uno de devoluciones post-compra.
Un chatbot de IA proporciona guía personalizada de fit preguntando medidas del cuerpo, tallas habituales en marcas conocidas y preferencias de ajuste (relajado, estándar, slim). "Normalmente uso medium en Nike y large en Zara. ¿Qué talla debería pedir?" El chatbot cruza datos de sizing específicos de marca para recomendar: "Según tus tallas habituales, recomendamos medium en esta chaqueta. Corre un poco más grande que Nike y similar al medium de Zara. El pecho mide 40 pulgadas y el largo 28 pulgadas."
Para zapatos, el chatbot pregunta por preferencia de ancho, necesidades de arch support y si el cliente planea usar calcetas gruesas. Para pantalones, pregunta preferencia de rise y si prefiere break en el tobillo o look cropped. Este nivel de guía personalizada replica el valor de un asistente de fitting room en tienda.
Retailers que implementan chatbots de guía de talla impulsada por IA reportan reducciones de 15-25% en devoluciones por talla. Dado que las devoluciones cuestan a retailers en promedio $15-$30 por item en procesamiento, envío y restocking, esto mejora directamente la rentabilidad por transacción.
Para retailers que ofrecen personal shopping, consultas de styling o servicios especializados (bridal, optical, interior design), la reserva de citas por chatbot elimina fricción del proceso de agenda.
"Quiero reservar una cita de personal shopping en la tienda Soho." El chatbot revisa disponibilidad: "Tenemos espacios este sábado a las 11 AM, 1 PM y 3 PM con Sarah, y domingo a las 10 AM con Michael. Sarah se especializa en business casual y Michael en formalwear. ¿Cuál prefieres?" Una vez reservada, el chatbot envía confirmación y puede precalificar la visita: "Para aprovechar mejor tu cita, ¿puedes contarme qué estás buscando y cualquier preferencia de estilo? Esto ayuda a tu stylist a prepararse."
Este paso de precalificación es valioso: transforma una cita fría en una consulta preparada, mejorando experiencia del cliente y aumentando valor promedio de transacción para compras con cita.
Para retailers con departamentos de servicio (configuración electrónica, reparación de joyería, alterations), el chatbot maneja agenda, proporciona timelines y costes estimados, y envía recordatorios.
Muchos retailers ofrecen políticas de price matching, pero el proceso manual (encontrar precio de competidor, llamar o visitar tienda, mostrar prueba, esperar aprobación de manager) desalienta a clientes. Un chatbot automatiza esto.
El cliente pregunta: "Encontré esta TV $50 más barata en Best Buy. ¿Hacen price match?" El chatbot revisa la política, verifica el competidor (¿está en la lista aprobada?) y puede procesar el match al instante o guiar al cliente para subir prueba. Para matches directos que cumplen todos los criterios, el chatbot aplica el precio ajustado directamente al carrito.
Esta transparencia construye confianza y evita que los clientes se vayan a comprar a otro lugar. Los retailers reportan que el price matching automatizado recupera 8-15% de ventas que de otro modo se perderían ante competidores.
El impacto financiero de chatbots en retail abarca generación de ingresos, reducción de costes y eficiencia operativa.
Mejora de tasa de conversión. Las sesiones de compra asistidas por chatbot convierten a tasas 15-30% más altas que sesiones no asistidas. La combinación de respuestas instantáneas de producto, recomendaciones personalizadas y visibilidad de inventario en tiempo real elimina la fricción que causa abandono.
Aumento de valor promedio de pedido. Las recomendaciones conversacionales y cross-selling mediante chatbots aumentan AOV 12-18%. Un cliente que compra una chaqueta recibe sugerencia de bufanda y cinturón a juego. Un cliente que compra laptop recibe accesorios recomendados.
Reducción de coste de soporte. Desplazar consultas rutinarias (tracking de pedidos, horarios de tienda, estado de devolución, puntos de lealtad) a resolución por chatbot reduce costes de soporte 40-60%. Durante temporadas pico, el chatbot absorbe picos de volumen sin requerir staffing temporal.
Reducción de tasa de devoluciones. La guía de talla impulsada por IA y recomendaciones de producto reducen tasas de devolución 15-25%, mejorando rentabilidad de cada venta. Cada devolución evitada ahorra $15-$30 en costes de procesamiento.
Cálculo de ROI de ejemplo para un retailer mediano ($50M de ingresos anuales, 200,000 visitantes mensuales):
| Métrica | Antes del chatbot | Después del chatbot |
|---|---|---|
| Tasa de conversión online | 2.8% | 3.4% |
| Valor promedio de pedido | $85 | $96 |
| Interacciones mensuales de soporte | 15,000 | 15,000 |
| Interacciones manejadas por chatbot | 0 | 8,250 (55%) |
| Coste promedio por interacción | $8.50 | $4.10 (combinado) |
| Coste mensual de soporte | $127,500 | $61,500 |
| Tasa de devolución online | 22% | 17% |
| Impacto anual estimado en ingresos | --- | +$2.1M |
Usa nuestra calculadora de ROI para modelar el impacto específico según tráfico, tasas de conversión y volúmenes de soporte de tu operación retail.
Conecta tu catálogo de productos. El chatbot necesita acceso a tu catálogo completo con descripciones, imágenes, precios, atributos (talla, color, material) y categorización. Integra con tu PIM (Product Information Management) o plataforma ecommerce (Shopify, Magento, BigCommerce) para que el chatbot refleje siempre inventario y precios actuales.
Integra sistemas de pedidos e inventario. Conecta el chatbot a tu OMS y plataforma de inventory management para estado de pedidos en tiempo real y disponibilidad de stock en todas las ubicaciones (warehouse, tiendas, centros de distribución). Los datos precisos de inventario son esenciales para consultas de disponibilidad y recomendaciones ship-from-store.
Importa tu base de conocimiento. Carga política de devoluciones, política de envíos, términos del programa de lealtad, guías de talla, FAQ e información de tiendas en la base de conocimiento del chatbot. Consulta nuestra guía para entrenar chatbots con documentación para mejores prácticas.
Construye la experiencia pre-compra. Diseña flujos conversacionales para recomendaciones de producto, guía de talla, búsqueda de inventario y comparación de precios. Estos flujos impactan directamente ingresos y deben probarse con datos reales de producto. Enfócate primero en tus categorías de mayor tráfico.
Construye la experiencia post-compra. Crea flujos de tracking de pedidos, devoluciones e intercambios, y consultas de programa de lealtad. Estos flujos impulsan satisfacción y repetición de compra. Asegura que el flujo de devoluciones cubra toda tu política, incluyendo edge cases (gift returns, final sale, items dañados). Revisa nuestras mejores prácticas de escalación para manejar problemas post-compra complejos.
Despliega en canales. Lanza el chatbot en tu sitio, app móvil y canales sociales (Instagram DM, Facebook Messenger, WhatsApp). Asegura que el contexto de conversación persista entre canales: un cliente que empieza una pregunta de talla en Instagram debe poder completar la compra en el sitio sin volver a explicar sus preferencias.
Prepárate para temporada pico. Si despliegas cerca de un período pico, stress-test el chatbot a 3-5x volumen normal. Verifica que actualizaciones del catálogo se propaguen al chatbot en minutos, no horas. Establece dashboards de monitoreo que rastreen tasas de resolución, volúmenes de escalación y satisfacción en tiempo real.
Lidera con conocimiento de producto, no soporte genérico. Un chatbot retail debe sentirse como asistente de compras conocedor, no como árbol telefónico de customer service. Entrénalo profundamente en tu catálogo, incluyendo detalles que no aparecen en la página de producto: peso de tela, cómo se ve un color en persona versus pantalla, cómo se amolda un zapato, qué items combinan bien.
Haz visual el chatbot. Retail es visual. El chatbot debe mostrar imágenes de producto, tablas comparativas y sugerencias de outfits en lugar de depender solo de texto. Una recomendación con imagen convierte 2-3x más que una sugerencia solo de texto.
Personaliza según historial de compra. Un cliente recurrente nunca debe sentirse como extraño. Un chatbot que dice "¡Bienvenida de vuelta! La última vez compraste el Classic Oxford en marrón. Acabamos de lanzar un color navy nuevo, ¿quieres verlo?" crea una experiencia fundamentalmente distinta a "¿Cómo puedo ayudarte?"
Maneja out-of-stock con gracia. Cuando un item deseado no está disponible, el chatbot debe ofrecer alternativas: items similares en stock, opción de recibir aviso al reponer, disponibilidad en otras ubicaciones o pre-order. Un out-of-stock sin salida es un cliente perdido. Un out-of-stock con alternativas es un cliente retenido.
Conecta online y tienda. El chatbot debe conectar experiencias digitales y físicas. Ayuda a navegadores online a encontrar items en su tienda local. Ayuda a compradores en tienda a revisar tallas y colores disponibles online. Habilita buy-online-pick-up-in-store (BOPIS) directamente por chatbot. Los clientes retail que usan múltiples canales gastan 2-3x más que los de un solo canal.
Respeta la experiencia de navegación. No todo visitante quiere ayuda de inmediato. El chatbot debe estar disponible pero no ser intrusivo. Un "¿Necesitas ayuda para encontrar algo?" sutil después de 30 segundos en una página de categoría es bienvenido. Un popup full-screen al cargar página no. Activa engagement del chatbot según señales de comportamiento (tiempo en página, scroll hacia arriba, ver múltiples variantes del mismo producto), no temporizadores arbitrarios.
Retail es una categoría amplia y la IA es la decisión equivocada en varios rincones:
Si tu valor promedio de pedido está por debajo de 25 USD y tu margen es delgado, la matemática rara vez funciona solo con chat de IA.
Los chatbots retail efectivos son reactivos por defecto y proactivos solo cuando las señales de comportamiento sugieren que el cliente necesita ayuda. Responden preguntas directas de inmediato e inician recomendaciones solo cuando el cliente ha navegado la misma categoría durante tiempo prolongado, ha visto múltiples variantes sin agregar al carrito o pidió sugerencias explícitamente. El tono es consultivo, no vendedor: presenta opciones con detalles honestos en lugar de presionar hacia un producto específico.
Sí. El chatbot revisa elegibilidad de devolución, genera una autorización y proporciona al cliente un QR code o número de referencia que el asociado de tienda escanea para procesar la devolución al instante. También puede revisar inventario en tienda antes de que el cliente visite, asegurando que el item de intercambio esté disponible. Para retailers con sistemas omnicanal maduros, el chatbot accede a la misma plataforma unified commerce que usan los asociados.
Este es uno de los argumentos más fuertes para desplegar chatbots en retail. Mientras el soporte con humanos requiere semanas de contratación y training antes de picos, los chatbots escalan instantáneamente para manejar cualquier volumen. Durante un pico de tráfico 5x, el chatbot maneja el mismo porcentaje de consultas a la misma velocidad de respuesta. La única preparación necesaria es asegurar que tu catálogo e inventario estén actualizados y que la base de conocimiento refleje promociones y políticas actuales.
Sí. Las plataformas modernas de chatbot integran nativamente con plataformas ecommerce principales, incluyendo Shopify, Magento, BigCommerce, WooCommerce y Salesforce Commerce Cloud. Estas integraciones dan al chatbot acceso en tiempo real a catálogo de productos, inventario, datos de pedidos y cuentas de clientes. Consulta nuestra guía de chatbots para Shopify para detalles específicos de implementación.
Para quejas de calidad, el chatbot recopila la información necesaria (número de pedido, producto, problema específico, fotos del defecto) e inicia la ruta de resolución adecuada: reemplazo inmediato para defectos conocidos, proceso estándar de devolución por insatisfacción de calidad o escalación al equipo de calidad para problemas nuevos. La recopilación estructurada asegura que el equipo de calidad tenga todo lo necesario sin follow-up, y los datos agregados de quejas ayudan a identificar tendencias de calidad temprano.
El personal en tienda se beneficia porque el chatbot maneja las preguntas rutinarias que consumen su tiempo: "¿Dónde está el baño?" "¿A qué hora cierran?" "¿Tienen esto en medium?" Los asociados pueden enfocarse en interacciones de alto valor: asesoría de styling, construcción de relaciones con clientes frecuentes y resolución de problemas complejos. Algunos retailers despliegan kioscos en tienda con acceso a chatbot, permitiendo self-service en preguntas básicas y liberando asociados para tareas que requieren toque humano.
Los clientes retail esperan experiencias instantáneas, personalizadas y omnicanal. Los chatbots de IA lo entregan proporcionando guía de producto en tiempo real, soporte de pedidos fluido y servicio consistente en cada touchpoint. Las mejoras de conversión y reducciones de coste de soporte pagan la inversión dentro del primer trimestre para la mayoría de retailers.
Empieza con tus dos áreas de mayor impacto. Para la mayoría de retailers, eso significa recomendaciones de producto y tracking de pedidos. Despliega primero el chatbot en tu sitio, prueba el impacto de conversión y coste, luego expande a mobile, canales sociales y kioscos en tienda. Visita nuestra página de funciones para ver cómo Chatsy maneja integración de catálogo, despliegue omnicanal y recomendaciones visuales, o pasa tus números por la calculadora de ROI para construir el caso de negocio.
Probamos 8 apps de chatbot de IA para tiendas Shopify. Reseñas honestas con precios, funciones y cuál encaja mejor según el tamaño de tu tienda.
