La mayoría de las compañías Fortune 1000 cuentan con tecnologías de experiencia digital, pero muy pocas están aprovechándolas al máximo.
Hace 5 años, el problema era la adopción; hoy, lo es el retorno de la inversión. El informe 2026 State of Digital Experience Analytics de Merkle analiza las tecnologías de experiencia digital implementadas en las páginas web de estas empresas para comprender qué infraestructura está en funcionamiento actualmente.
Los datos reflejan implementaciones públicamente observables en gestión de etiquetas, gestión del consentimiento, analítica web, analítica de producto, analítica de la experiencia y plataformas de optimización, con datos correspondientes al Q4 de 2025. Estos datos de referencia se complementan con insights obtenidos de nuestro trabajo diario, implementando y optimizando infraestructuras de experiencia digital para cientos de empresas. Los patrones que identificamos provienen de la experiencia en el mundo real ayudando a las organizaciones a maximizar el valor de sus plataformas mediante una mejor arquitectura, gobernanza y operaciones.
Lo que hemos descubierto es que las empresas más avanzadas no tienen una sola capa de analítica: construyen valor en diferentes dimensiones.
Antes de empezar, hay que construir los cimientos.
No existen datos fiables sin una base sólida. Antes de poder analizar, optimizar o activar datos de experiencia digital, es necesario desarrollar una estructura que permita una recolección adecuada: debemos entender esto como la capa fundamental.
Los Tag Management Systems (TMS) y las Consent Management Platforms (CMP) son, pues, la infraestructura mínima. Pese a ello, a día de hoy persisten grandes brechas de consentimiento: 4 de cada 10 empresas aún no tienen CMP. En este sentido, OneTrust se impone como líder absoluto, con un 70 % de cuota de mercado entre los usuarios y, en el área de TMS, Google Tag Manager controla un 89 % del mercado, posicionándolo como líder indiscutible.
SOBRE MERKLE ESPAÑA
- Pioneros en España en la implementación de Universal Content Preference Management de OneTrust.
- #1 Global Analytics Google Solutions Partner
Capa 1: Analítica web
Casi todas las empresas del Fortune 1000 utilizan analítica web. Aunque en los últimos años han surgido nuevos patrones, múltiples estrategias de plataformas y nuevas herramientas de medición que se suman a la analítica web tradicional y que esta no puede proporcionar por sí sola.
El 88 % de las empresas utilizan una plataforma tradicional de analítica digital: observa qué ocurre en sus plataformas, cuántas personas navegan, de dónde provienen y cuál es su tasa de conversión; pero medir ya no es suficiente. La clave es medir sobre una base estructurada y gobernada.
La aceleración de la IA
La analítica fragmentada no puede alimentar a la IA con las señales consistentes que requieren sus modelos. La falta de integración del consentimiento implica que la IA no puede actuar respetando la privacidad. Los marcos de medición débiles impiden validar si las mejoras impulsadas por la IA realmente funcionan.
La inteligencia artificial integrada alterará considerablemente la velocidad con la se pasa del insight a la acción. Las organizaciones que construyeron bases sólidas antes de que emergiera la IA están obteniendo ahora una ventaja significativa. La analítica con flujos de datos limpios, una gobernanza del consentimiento robusta y marcos de medición modernos sentaron las bases sobre las que ahora se apoyan las capacidades de IA de las plataformas. Las organizaciones que se saltaron estos pasos están descubriendo hoy que la IA expone sus brechas arquitectónicas en lugar de resolverlas; y, a medida que la IA avance, esa brecha crecerá.
Capa 2: Analítica de producto
La analítica web realiza un seguimiento de embudos de adquisición, fuentes de tráfico, páginas vistas y rutas de conversión. La analítica de producto amplía esa visibilidad a lo que sucede a continuación, respondiendo a preguntas que la analítica web no alcanza a responder y que amplían la visibilidad proporcionada por sus datos: ¿Qué funcionalidades impulsan la retención? ¿Cómo interactúan los distintos segmentos de usuarios con el producto? ¿Qué comportamientos predicen la expansión?
Estas plataformas sacan a la luz patrones de adopción, revelan qué impulsa el valor a largo plazo e identifican qué funcionalidades hacen que los usuarios vuelvan. Todo esto no sustituye al análisis web sino que sirve, precisamente, para enriquecerlo.
Pese a ello, solo un 12 % de las empresas han adoptado la analítica de producto.
Capa 3: Analítica de experiencia
Donde la analítica web y de producto sirven como indicadores de qué está ocurriendo, la de experiencia muestra cómo los usuarios lo procesan. Esta capa revela puntos de fricción digital: los mapas de calor muestran dónde los usuarios hacen clic, se desplazan y se interesan; las herramientas de encuesta descubren preguntas, dudas y frustraciones; y los elementos de sesión observan qué llama la atención y cómo los usuarios recorren los flujos de trabajo. Una cuestión clave para transformar métricas en un entendimiento real del comportamiento del usuario: dónde duda, qué genera fricción, qué no funciona como se esperaba.
Esta capa conecta adquisición, comportamiento y uso de funcionalidades, obteniendo una visión holística e integral de la relación del usuario con el producto, yendo un paso más allá que la analítica web y de producto. Sin embargo, 6 de cada 10 empresas aún no la utilizan.
En organizaciones maduras, la optimización de la experiencia es el nivel operativo que convierte los insights en acción. Las empresas más avanzadas utilizan este ciclo de feedback continuo: con el tiempo, esta práctica acumula valor. La analítica expone que algo ha sucedido. La personalización explica por qué. Convertir estas capacidades en un sistema conectado revela patrones de comportamiento significativos, valida decisiones mediante experimentación estructurada y adapta las experiencias en contexto de usuario: es ahí donde la comprensión se transforma en mejoras continuas con las que se construye la lealtad del cliente.
A día de hoy, son 3 fuerzas convergentes las que hacen de este trabajo una tarea urgente:
- La complejidad tecnológica crece: los stacks sin gobernanza generan fragmentación, deuda y peores decisiones con el tiempo.
- La presión regulatoria se intensifica: las regulaciones de privacidad siguen aumentando: muchas empresas operan sin una base adecuada de consentimiento, acumulando riesgo legal y financiero.
- La IA exige bases sólidas: la diferencia entre líderes y rezagados no es el acceso a la IA, sino la preparación para aprovecharla.
Las organizaciones más avanzadas entienden que las capas cuantitativas nunca pueden generar, por sí solas, las mejores respuestas cualitativas. No miden más: dan más sentido al dato.
En Merkle, trabajamos con muchas compañías que están recorriendo este camino. Capa a capa:
- Midiendo lo que ocurre.
- Entendiendo por qué ocurre.
- Mejorándolo sistemáticamente.
Para obtener más información, puedes descargarte el informe completo en este enlace.
Contacto: spaincomms@merkle.com.