Amazon ha anunciado una evolución significativa de Rufus, su asistente de compra impulsado por IA generativa, con más de 50 mejoras en inteligencia, razonamiento y personalización. La compañía también ha comenzado a mostrar de forma nativa el histórico de precios en la ficha de producto, una función que promete transformar la percepción del comprador y modificar profundamente las estrategias de pricing dentro del marketplace.
Rufus, más inteligente y más “agentic”
Rufus, integrado en la app y web de Amazon, ha sido actualizado con nuevas capacidades basadas en modelos como Claude Sonnet, Amazon Nova y un modelo propio entrenado con el catálogo y el histórico de interacción del marketplace. Entre las mejoras, Amazon destaca:
- Respuestas más contextualizadas basadas en la actividad y preferencias del usuario.
- Recomendaciones personalizadas mediante memoria de cuenta.
- Análisis visual y de texto, capaz de convertir una lista manuscrita en un carrito de compra.
- Auto-buy a precio objetivo, ejecutando una compra automáticamente cuando el producto alcanza el precio deseado.
- Asistencia completa postventa, desde devoluciones hasta incidencias y cambios de pedido.
Según datos de la compañía, más de 250 millones de clientes han utilizado Rufus este año, y los usuarios que interactúan con él son un 60% más propensos a completar la compra.
El histórico de precios llega a la ficha de producto
En paralelo, Amazon ha lanzado en Estados Unidos una nueva funcionalidad que llevaba años siendo demandada: Price History, un panel visible directamente en la ficha de producto con gráficos de 30 y 90 días, el rango de precios históricos, comparativa con productos similares y una explicación generada por Rufus.
Su aparición marca un punto de inflexión en transparencia: lo que antes solo se veía con herramientas externas como Keepa, ahora está integrado oficialmente en Amazon.
“Cambia todas las reglas”: el análisis de Chen Yu
El experto en marketplaces Chen Yue, Head of Digital de Laboratorios PHERGAL, ha sido uno de los primeros en analizar el impacto para los vendedores en LinkedIn. Según explica, esta transparencia elimina muchas tácticas habituales de pricing, especialmente en campañas como Black Friday o entre vendedores internacionales que aplican ciclos agresivos de subida y bajada.
Yue destaca que, tras el evento, muchos sellers han visto mensajes como: “Este producto ha subido de precio recientemente.” Aunque aún no detecta todas las ofertas flash, la lectura para el cliente se vuelve inequívoca: el movimiento de precios ya no puede disimularse.
En su análisis, detalla cómo los vendedores están empezando a adaptarse:
- Subidas graduales, evitando picos que queden marcados en el gráfico.
- Optimización intensiva de contenido y Amazon Ads, para compensar la sensibilidad al precio.
- Refuerzo del valor percibido: mejores imágenes, A+, bundles o sets.
- Diferenciación real del producto para no competir únicamente por precio.
- Abandono del ciclo “bajo → alto → bajo”, ahora imposible de ocultar.
Para Yue, la pregunta clave de los vendedores cambia por completo: “Ya no se trata de a qué precio vendo hoy, sino de qué va a ver el cliente en mi gráfico dentro de 30 o 90 días.«
