Getin lleva IA conversacional a 7.000 tiendas físicas en LATAM

La startup mexicana que quiere ser el "Google Analytics" del retail físico

Getin monitorea más de 7.000 puntos de venta de 180 marcas solo en Latinoamérica. Lo hace desde 2016 con sensores propios que captan señales Wi-Fi de los teléfonos celulares, sin cámaras ni datos personales. Ahora la compañía mexicana suma una capa de inteligencia artificial conversacional con GIA, un asistente que promete cambiar la forma en que los retailers interpretan sus datos.

"Ayudar a las tiendas físicas a vender más y a ser más eficientes por medio de la información y acciones que les proveemos; algo así como el Google Analytics para tiendas físicas", resume Anabell Trejo, cofundadora y CEO de Getin, en entrevista con Mobile Time Latinoamérica. La analogía no es menor: durante años, el comercio electrónico tuvo herramientas maduras de analítica mientras el retail físico dependía de conteos manuales y datos de POS aislados.

El contexto lo justifica. Según un análisis de Google Business sobre retail en LATAM, 97% de los consumidores investiga online antes de visitar una tienda física y 65% busca reseñas mientras está dentro. El comprador omnicanal ya existe; el retailers que solo mira su ticket de caja opera con una venda.

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¿Cómo mide Getin el tráfico sin invadir la privacidad del cliente?

La tecnología de Getin se basa en dispositivos instalados en los puntos de venta que detectan los requests de_probe que emiten los teléfonos cuando buscan redes Wi-Fi conocidas. Cada teléfono envía esa señal cada pocas milésimas de segundo, y es lo que los sensores de Getin captan.

A partir de ahí, la plataforma calcula cuántos dispositivos pasan frente a la tienda, cuántos ingresan y cuánto tiempo permanecen. La medición es anónima: no identifica al propietario del teléfono ni se comunica con el dispositivo. Después se cruza con información comercial proporcionada por cada cliente (tickets, artículos vendidos, ventas) para producir indicadores de conversión y desempeño.

El despliegue es flexible: un solo dispositivo entrega una medición general de la tienda; varios dispositivos permiten comparar secciones específicas (hombres vs. mujeres, por ejemplo) o zonas dentro de un centro comercial.

¿Qué hace diferente a GIA de un dashboard tradicional?

El salto de Getin hacia GIA resuelve uno de los problemas clásicos de la analítica: la brecha entre tener datos y tomar decisiones. La ejecutiva lo describe con una analogía cotidiana: "No queríamos que fuera como cuando pagan Netflix pero nadie lo usa".

GIA opera como un asistente conversacional de IA que responde preguntas en lenguaje natural sobre las tiendas del cliente. La idea es que cada perfil dentro de la organización consulte lo que necesita:

Un gerente de tienda puede preguntar por la conversión de su local esta semana.
Un director de operaciones puede comparar el desempeño de 100 puntos de venta.
Un responsable de marketing puede evaluar el impacto de una promoción sobre el tráfico.

En temas de privacidad, GIA solo consulta los datos del propio cliente dentro de la plataforma; según Trejo, la herramienta no mezcla información entre clientes. "Nosotros somos los mismos proveedores de la información", apuntó.

GIA está en fase piloto y ya la prueban 30% de los clientes de Getin. La compañía reporta que los usuarios nuevos crecen alrededor de 40% cada semana y el uso semanal sube 200%. Aún no hay datos públicos sobre el impacto en ventas de las recomendaciones, pero la empresa prepara sesiones para medirlo con los clientes del piloto.

Modelo de negocio: cuánto cuesta y cómo escala

El precio base es una tarifa mensual de 700 pesos mexicanos por dispositivo (cerca de US$41), que incluye usuarios ilimitados, integraciones, benchmarks y una sesión mensual de 30 minutos para ayudar a interpretar los datos y traducirlos en acciones. No hay tarifas escalonadas según número de usuarios dentro del plan estándar.

El perfil de cliente está muy concentrado: cerca de 95% son tiendas especializadas como ópticas, perfumerías y calzado. Getin cruza los datos de esas 180 marcas para construir benchmarks por región, centro comercial e industria, lo que permite distinguir si una caída responde a la tienda, al centro comercial, al estado o a la industria.

Geográficamente opera en México, Argentina, Colombia, Venezuela, Honduras, Guatemala y Brasil, con Europa como próximo mercado objetivo.

Premios y aliados: eNOVADORAS 2026

Getin fue una de las tres empresas seleccionadas entre 45 proyectos en eNOVADORAS 2026, iniciativa de AT&T México que impulsa inclusión, conectividad y sostenibilidad. El premio incluye acompañamiento de AT&T México, Endeavor México y el Tecnológico de Monterrey para definir el modelo de monetización de GIA, ejecutar pilotos y mejorar la experiencia de usuario.

El plan es empezar a monetizar GIA en noviembre de 2026. Para 2027, Getin proyecta lanzar un nuevo servicio de información para retail sin características aún definidas.

Casos de impacto que ya están documentados

Getin comparte dos ejemplos públicos de su plataforma analítica (sin atribuir a clientes concretos):

Ruleta promocional afuera de la tienda: una tienda detectó caída de tráfico, instaló una ruleta promocional en el exterior y aumentó 30% sus visitas.
Aire acondicionado roto en Buen Fin: la plataforma estimó que no reparar un equipo que costaba 30.000 pesos generó una pérdida de 500.000 pesos en ventas durante el Buen Fin. La decisión de no reparar salió más cara que la reparación.

Estos casos ilustran el valor práctico del producto: traducir tráfico en decisiones operativas concretas, no solo en gráficos.

Qué significa esto para tu startup

Si vendes a retailers o trabajas en retail físico en LATAM, Getin es un caso a estudiar por tres razones. Primero, el modelo SaaS por dispositivo (US$41/mes) apunta a un ticket bajo con expansión por cuentas multi-sucursal: 100 tiendas son US$4.100 mensuales recurrentes. Segundo, el asistente conversacional resuelve el problema clásico de adopción: los usuarios no quieren leer dashboards, quieren preguntar. Tercero, la cobertura de 180 marcas y 7.000 puntos convierte a Getin en una red de benchmarks, que es la verdadera barrera de entrada una vez que el hardware está resuelto.

Tres acciones concretas que podés aplicar ya:

Validá un modelo de monetización por dispositivo, no por usuario, si vendés hardware + SaaS a retailers: simplifica el proceso de compra y elimina fricciones administrativas con equipos financieros poco técnicos.
Diseñá tu producto de IA con preguntas, no con menús: el crecimiento de GIA (40% usuarios nuevos por semana, 200% de uso) sugiere que el prompt en lenguaje natural convierte mejor que el dashboard tradicional.
Pensá en benchmarks como tu activo defensivo: si tu SaaS acumula datos de muchos clientes del mismo vertical, construí comparativas anónimas entre pares. Es el tipo de dato que un cliente nuevo no puede replicar solo con su propia información.

Conclusión

Getin lleva casi una década midiendo el tráfico de tiendas físicas en LATAM sin cámaras y sin invadir la privacidad. Con GIA, da el salto de la analítica pasiva a la recomendación activa, apoyada en un asistente conversacional. Si la adopción en el piloto se traduce en impacto real sobre ventas, la categoría entera de "Google Analytics para tiendas físicas" podría consolidarse en la región antes de que Europa despegue.