Cómo usa exactamente Nike la IA en su negocio

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5 de noviembre | Por Juan Merodio

Cuando pensamos en Nike solemos quedarnos con lo visible: campañas emocionantes, atletas de élite y una marca que inspira. Pero el verdadero “motor” del crecimiento de Nike en los últimos años no está en el spot de TV, está en las tripas del negocio: datos, IA, cadena de suministro, DTC, prototipado rápido y una orquestación fina entre tecnología y procesos. Justo esas partes “aburridas” que sostienen las ventas, reducen costes y mantienen la máquina en marcha.

En este artículo te explico, con un enfoque práctico y accionable, cómo Nike ha llevado la personalización, el marketing, el diseño y la supply chain a otro nivel con IA y machine learning, y cómo puedes trasladar estas palancas a tu empresa, sea del tamaño que sea. Terminarás con un playbook de 90 días, KPIs concretos y decisiones claras de construir vs. asociarte vs. adquirir capacidades. Y sí, con ejemplos reales de grandes compañías que ya lo están haciendo.

 

El giro estratégico: del wholesale al DTC apalancado en datos

Nike lleva años reduciendo dependencia de alianzas mayoristas y potenciando el DTC (Direct-to-Consumer), que hoy representa aproximadamente el 40–42% de sus ingresos. Este movimiento no es sólo comercial: es una estrategia de datos. Al vender directamente, Nike controla la experiencia, el margen y, sobre todo, los datos de primera mano (first-party data): historial de navegación, preferencias de producto, comportamiento en apps, geolocalización, frecuencia de compra, etc.

Con esa base, la marca activa IA y algoritmos de machine learning para entregar experiencias fluidas y hiperrelevantes que se traducen en:

• Más conversión y ticket medio (AOV)
• Menos devoluciones
• Mejor previsión de demanda e inventarios más ajustados
• Mayor repetición de compra (LTV)

La clave: la personalización ya no es “marketing bonito”; es una ventaja logística y financiera.

 

Personalización que impacta el P&L: del escaneo 3D al “Nike by You”

1) Modelado 3D del pie
Con un simple escaneo desde la app, Nike sugiere el modelo mejor ajustado a tu pie. Resultado: menos devoluciones (por talla/ajuste), menor merma y producción más eficiente. Detrás hay modelos de ML que correlacionan morfología del pie con tallaje, hormas y materiales. Para el usuario es magia; para la empresa, ahorro directo y clientes más satisfechos.

2) Nike by You (personalización de zapatillas)
El usuario “juega” a personalizar colores, materiales o bordar su nombre. Por delante, diversión. Por detrás, aprendizaje de preferencias: paletas favoritas, estilos, siluetas, combinaciones. Esta señal enriquece el perfil de cada cliente y, a escala, entrena el motor de recomendaciones.
Un efecto adicional que no debes subestimar: el “IKEA effect”. Cuando “creas” tu producto, tu vínculo emocional y el valor percibido suben, lo que se traduce en fidelidad. Insight interno frecuente en el sector: los clientes que personalizan tienen hasta 3x más probabilidad de recomprar.

Lección aplicable: no regales “features bonitas”; regala utilidad que genere confianza (acierto de talla, ajuste, estilo) y a cambio el cliente te entrega datos de primera mano. Ese círculo virtuoso es el combustible de la IA.

 

Marketing que conversa, no empuja: de la segmentación estática a la mensajería dinámica

Nike está usando IA generativa y modelos predictivos para dejar atrás el marketing de “empuje” y diseñar conversaciones personalizadas. Combinan:

• Datos de primera mano (web, app, CRM)
• Historial de navegación y tiempo invertido por producto
• Señales contextuales (temporada, clima, deporte que practicas, ubicación)

Con esto, el sistema decide qué mensaje mostrar (beneficios de rendimiento, estilo de vida, sostenibilidad), cuándo (momento del día/semana) y por qué canal (push app, email, SMS, paid). El resultado es mensajería personalizada que eleva CTR, reduce el CAC y aumenta conversión.

 

 

Cómo bajarlo a tierra en tu negocio:

• Empieza con 3–5 segmentos dinámicos (p. ej., “runners intensivos”, “gym casual”, “básicos lifestyle”, “outdoor técnico”) alimentados por comportamiento real, no sólo demográficos.
• Crea librerías de mensajes (beneficios, objeciones, pruebas sociales) y deja que un motor de IA combine y teste (multivariantes) según micro-señales.
• Mide por segmento: CTR, CVR, AOV, LTV, tasa de desuscripción.

 

Diseño y prototipado acelerado: de meses a horas con IA + 3D

En abril de 2024, Nike presentó A.I.R. (Athlete Imagined Revolution) para co-crear calzado con 13 atletas de élite (como Kylian Mbappé o Sam Kerr). El proceso: los atletas aportan ideas y sensaciones; los diseñadores apoyados por IA generativa convierten esas inputs en prototipos funcionales; y la impresión 3D permite iterar en horas lo que antes tardaba meses.

Aunque hoy es exploratorio, la enseñanza es clara: IA + fabricación aditiva reduce drásticamente el time-to-prototype y aumenta la tasa de aprendizaje. Esto de-riesga inversiones en nuevos productos y mejora el fit producto-mercado.

 

Cómo trasladarlo a PYMES:

• Implementa un ciclo de prototipado rápido: brief → generación de conceptos con IA (imágenes/variantes) → prototipo 3D (interno o partner) → test con 20–50 usuarios → iteración.
• Define criterios de salida (peso, flexibilidad, coste objetivo, feedback de uso).
• Integra datos de testing en un datasheet de producto para entrenar futuros modelos.

 

Cadena de suministro: de reaccionar a prever

Antes, muchas marcas (incluida Nike) producían “a rebufo” de la venta: lo que más se vendía, se fabricaba y se distribuía. Con IA y datos integrados de todas sus apps (Nike, SNKRS, Nike Training Club, Nike Run Club), la compañía predice la demanda por:

• Ubicación (ciudad/tienda)
• Preferencias (deportes, estilos)
• Temporadas (vuelta al cole, maratones, navidad)
• Clima y calendario deportivo

Esto permite producir y mover inventario con mucha más precisión. Traducido a negocio:

• Menos stockouts (ventas perdidas)
• Menos exceso de inventario (capital inmovilizado)
• Mejor rotación (inventory turns)
• MAPE (error de previsión) más bajo

 

Cómo implementarlo:

1. Unifica datos (ventas, web/app, tiendas, promociones, eventos externos) en un data lake.
2. Entrena modelos de forecasting por SKU x ubicación x semana.
3. Integra la salida con tu plan maestro de producción y reposición.
4. Añade una capa de simulación (“¿qué pasa si?”) para jugar con escenarios.

 

¿Construir, asociarte o adquirir? La estrategia de capacidades

Las empresas grandes siguen tres rutas para escalar IA:

• Construir (in-house): JPMorgan Chase ha desarrollado sistemas propios de IA. Pros: control, IP, ventaja competitiva difícil de replicar. Contras: requiere talento, tiempo y CAPEX.
• Asociarte: PepsiCo acelera trabajando con AWS y Salesforce, entre otros. Pros: velocidad y acceso a capacidades maduras. Contras: dependencia y flexibilidad menor.
• Adquirir: Nike, además de asociarse (p. ej., Cognizant), compra empresas alineadas con sus casos de uso. Su COO comentó que estas adquisiciones les ahorraron 2–3 años de desarrollo interno. Pros: adquieres equipo + tecnología + tracción desde el día 1. Contras: integración cultural y técnica.

 

El caso de Nike demuestra que la IA no es un proyecto, es un sistema operativo que toca experiencia de cliente, marketing, diseño y supply chain. El enfoque ganador no es “más tecnología”, sino mejores decisiones gracias a datos propios, capacidades bien orquestadas y una cultura que aprende rápido. Personaliza para ayudar (no para invadir), prototipa para aprender (no para lucirte) y pronostica para servir (no para almacenar). Ese es el camino para que la IA deje de ser “buzzword” y empiece a generar margen.

 

FAQs

1) ¿Necesito grandes volúmenes de datos para empezar con IA?
No. Empieza con lo que ya tienes (tráfico web, históricos de ventas, newsletter) y casos de uso con impacto claro: recomendación básica, propensión a compra/abandono y forecast de los SKUs top. La calidad y relevancia pesan más que la cantidad.

2) ¿Cómo evito que la personalización parezca invasiva?
Aporta utilidad inmediata (acertar talla, ahorrar tiempo) y explica de forma transparente por qué recomiendas algo. Ofrece controles (editar preferencias, pausar recomendaciones) y respeta el consentimiento.

3) ¿Qué talento necesito en el equipo?
Un product owner de datos, un data analyst/scientist (puede ser externo al inicio), un martech specialist y responsables de operaciones y ecommerce. Lo importante es la orquestación y tener objetivos de negocio claros.

4) ¿Cuándo construir vs. asociarme vs. adquirir?
Construye/adquiere lo core que te diferencia (p. ej., tu motor de recomendación propietario). Asóciate para capacidades comoditizadas (infraestructura, CRM, envíos). Si necesitas velocidad y talento integrado, evalúa adquirir.

5) ¿Qué ROI puedo esperar y en cuánto tiempo?
Depende del punto de partida, pero en 90 días puedes ver uplifts del 5–15% en conversión/AOV, reducciones del 10–20% en devoluciones y mejora medible del forecast en SKUs críticos. Mantén grupos de control y mide impacto neto en margen.

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