Los programas de lealtad en México viven una transición. La empresa RESULTS Driven Loyalty presentó su propuesta de LoyaltyTech para el país y Latinoamérica, en alianza con la firma de origen indio Capillary Technologies. Más allá del anuncio corporativo, la rueda de prensa funcionó como una radiografía de cómo está cambiando una industria que durante años se asoció casi exclusivamente con puntos y recompensas.
El argumento central, expuesto por Luis Miguel Díaz-Llaneza, fundador y director general de RESULTS, fue que la lealtad dejó de ser una táctica promocional para convertirse en una disciplina apoyada en datos, automatización e inteligencia artificial. La idea no es nueva en mercados como el europeo o el asiático, pero en México apenas empieza a tomar forma.
Para explicar de qué se trata realmente la lealtad, Díaz-Llaneza recurrió a una imagen cotidiana: el restaurante favorito al que uno llega y lo saludan por su nombre, le guardan la mesa de siempre y conocen cómo le gusta su platillo. Ese vínculo emocional es lo que la industria intenta emular y, sobre todo, masificar. El reto histórico fue precisamente ese: cómo replicar a gran escala una relación que nació del trato directo. De las viejas cuponeras a la personalización actual, la respuesta ha sido una sofisticación gradual que hoy encuentra en la IA su mayor catalizador.
Entre los medios presentes en el encuentro se encontraba Soy. Marketing a través de su director Hans Hatch, junto con representantes de publicaciones de negocios y tecnología del país.
Del dato recolectado al dato interpretado
Uno de los cambios de fondo que se discutieron es el paso de la transacción al comportamiento. Durante años, las marcas solo conocían al cliente en el momento de la compra; hoy es posible reunir información incluso sin que medie una transacción —lo que en la jerga se denomina zero, first, second y third party data— para construir una vista más completa del consumidor y anticiparse a sus necesidades en lugar de reaccionar.
La anécdota que mejor ilustró esa diferencia vino del mercado estadounidense. Una marca de alimento para mascotas detecta cuando un cliente llama para cancelar su membresía y, en vez de intentar retenerlo con una promoción, asume que su mascota murió y le envía un arreglo floral. En el momento más sensible para el cliente, la marca elige acompañar en lugar de vender. El ejemplo sirvió para distinguir entre recolectar datos e interpretarlos: lo segundo es lo que realmente construye una relación.
Cuatro niveles de inteligencia artificial
Durante la presentación se explicó una forma de entender la IA aplicada a la lealtad en cuatro niveles. El primero es descriptivo: resume lo que ocurrió. El segundo agrega un diagnóstico, intentando comprender por qué sucedió. El tercero da el salto a lo predictivo, anticipando lo que va a pasar a partir de los patrones. Y el cuarto impulsa comportamientos en tiempo real.
Díaz-Llaneza lo aterrizó con un ejemplo: si una persona compra un pastelito de chocolate y un café, hay alta probabilidad de que después quiera una menta. En el nivel más avanzado, el sistema ofrece esa menta de manera proactiva, en el momento preciso. La advertencia que acompañó al ejemplo es relevante: el consumidor debe permanecer en el centro, porque en cuanto percibe manipulación, la confianza se rompe.
El consumidor ya no se conforma con puntos
El cambio más profundo está del lado del consumidor. Los puntos siguen siendo útiles como métrica para calificar la relación, pero ya no bastan por sí solos. La gente espera experiencias relevantes e inmediatas, conectadas con lo que está haciendo en ese momento. Díaz-Llaneza lo ejemplificó con algo cercano: cuánto valdría, para un fan, que una marca le consiguiera acceso a un concierto o una primicia que normalmente no podría obtener. Ese tipo de experiencia, más que un catálogo de puntos lento de acumular, es lo que hoy sostiene el vínculo.
El contraejemplo también fue claro: recibir una promoción de fórmula para bebé veinte años después de haber tenido un hijo. Esa desconexión es justo lo que la personalización busca erradicar, aprovechando que la tecnología permite ubicar la oferta correcta en el momento adecuado.
Un mercado grande, pero sin radar
Aunque no existe una medición formal, el mercado mexicano de lealtad e incentivos se estima en alrededor de 3 mil millones de dólares anuales, equivalentes a entre 1.2% y 1.3% del PIB nacional. Quizá el dato más revelador surgió de una pregunta de los medios: ¿cuántas empresas en México tienen un programa de lealtad? La respuesta fue que no se sabe. No existe información organizada ni publicada al respecto, una carencia que habla del grado de madurez de la industria en el país.
En la conversación apareció también la idea de la democratización de la lealtad. Así como las fintech abrieron el acceso al sistema financiero, el LoyaltyTech apunta a sacar estos programas del territorio exclusivo de aerolíneas, hoteles y tarjetas bancarias para llevarlos al consumo cotidiano y a las tiendas de conveniencia. Detrás del fenómeno está, en parte, la bancarización: a mayor contacto cotidiano con servicios financieros, mayor exposición a dinámicas de lealtad.
Hay además una razón económica que explica el momento. Los presupuestos de marketing están migrando hacia la lealtad porque atraer a un cliente nuevo resulta caro, y el retorno está en lograr que regrese.
Experiencia local, tecnología global
La lógica de la alianza es de complementariedad: RESULTS aporta el conocimiento del mercado mexicano y la ejecución local, mientras Capillary pone la infraestructura tecnológica. Por parte de la firma india, Ishan Bhardwaj, responsable de desarrollo de negocio para América, explicó que la decisión de entrar a México respondió a una demanda y una madurez tecnológica ya existentes; lo que faltaba era un socio con presencia en terreno. Bhardwaj rompió el hielo con una anécdota sobre los lazos entre India y México —”unidos por las especias, la calidez y la pasión por la familia”— y apuntó que Capillary cotiza en la bolsa de la India, lo que la sujeta a estándares de manejo de datos especialmente sensibles en este terreno.
El tono distendido lo aportó un colega suyo, quien bromeó con que traer estos programas a México se sentirá “tan natural como ponerle limón a los tacos”. Por el lado de RESULTS participaron también Aneli Rodríguez, en customer success, y Rodrigo Becerril, con experiencia en los sectores financiero, seguros y tecnología.
Hacia dónde apunta 2026
Entre las tendencias que se anticiparon para el año destacan la personalización impulsada por IA, los ecosistemas que integran a varias marcas en un mismo programa, los modelos de membresía y suscripción al estilo de Amazon Prime, la experiencia omnicanal —del e-commerce al punto de venta físico— y, de manera transversal, la transparencia y la ética en el uso de datos.
La idea con la que cerró Díaz-Llaneza resume bien el cambio de enfoque: la lealtad no se compra con descuentos, sino que se construye con experiencias consistentes y confiables, y no está atada a una industria en particular sino a una relación. Si esa visión se traduce o no en un mercado más ordenado en México es algo que los próximos años tendrán que mostrar.