Name: Journey de compra asistido por IA - Indumentaria de running Argentina 2026
Creator: Lightning
Published: 2026-09-24
Keywords: journey de compra IA, visibilidad IA running, indumentaria deportiva IA, posicionamiento de marcas en ChatGPT, gemelos digitales, conversión IA

Las 4 conclusiones clave

En los dos segmentos de compradores simulados, la IA premia lo verificable, no la reputación de marca.

1. La IA arranca asesorando

El 75% de las primeras respuestas no nombra ninguna marca. El comprador cuenta su caso y el modelo responde con criterios, no con nombres.

2. La compra se define en la mitad del chat

En 20 de 20 chats con elección, la marca elegida ya estaba entre las opciones que la IA había mostrado en el paso anterior. Quien no entra ahí, no compite después.

3. Deciden el caso del comprador y el precio

La marca no es la razón en ninguno de los chats.

4. Aparecer mucho no es ganar

En calzado, New Balance es elegida en el 40% de los chats donde aparece; Nike, en el 9%.

chats de compra completos, de seis turnos cada uno

144

respuestas de IA analizadas

285

fuentes web citadas, de 34 sitios distintos

Cómo lo medimos

Corrimos 24 conversaciones completas entre gemelos digitales y una IA, con las dos partes siguiendo todo el chat. Es también cómo se vería la compra si un agente de IA comprara por el usuario.

Segmento	Perfil
Martín, 34 · sube de nivel	Corre hace 4 años, 50 km por semana. Quiere bajar de 1:45 en 21k. Compra en shoppings, tiendas oficiales y online. Paga por lo que rinde, no por la marca.
Sofía, 29 · recién empieza	Corre hace 2 meses, tres veces por semana. Le molesta la rodilla. No conoce la jerga y quiere llegar al local sabiendo qué pedir. Piensa en $130.000 a $200.000.

Cada chat recorre tres etapas: situación (turnos 1 y 2, el comprador cuenta su caso y pregunta cómo elegir), opciones (turnos 3 y 4, pide modelos, precios y dónde conseguirlos) y decisión (turnos 5 y 6, pide que la IA se juegue por una).

Por qué gemelos digitales

Los gemelos se construyen con los datos del segmento target -perfil, hábitos, presupuesto y forma de comprar- sin entrevistas ni datos personales, y en días en lugar de meses.

Un trabajo de Stanford, Northwestern, University of Washington y Google DeepMind sobre 1.052 personas simuladas comparó cada gemelo contra la persona real. Un gemelo construido solo por perfil, como los de este estudio, alcanza el 89% de la precisión de uno calibrado con dos horas de entrevista.

Dimensión	Gemelo por perfil	Calibrado con entrevista
Actitudes y opiniones	0,71	0,83
Personalidad	0,75	0,80
Decisiones con plata real	0,57	0,66

Fuente: Park, Zou, Kamphorst et al., LLM Agents Grounded in Self-Reports Enable General-Purpose Simulation of Individuals. Precisión normalizada: acierto del gemelo dividido por cuánto coincide la persona consigo misma dos semanas después.

Paso 1 · La IA arranca asesorando

Tres de cada cuatro primeras respuestas no nombran marcas. El modelo abre explicando criterios -peso, pisada, tipo de entrenamiento- antes de proponer nada concreto.

75%Turno 1

25%Turno 2

13%Turno 3

4%Turno 4

21%Turno 5

13%Turno 6

Porcentaje de respuestas de la IA sin ninguna marca mencionada, por turno. Base: 24 respuestas por turno.

Paso 2 · La IA usa siempre el mismo molde

En la etapa de opciones la estructura de la respuesta casi no varía. Lo que cambia es cuánto le da a cada comprador.

La respuesta tipo	Frecuencia
Lista corta de modelos concretos	94%
Para qué sirve cada modelo	98%
Precio en pesos	69%
Link a la fuente	79%
Cierra ofreciendo seguir	98%

Lo que cambia según quién pregunta	Martín · sube de nivel	Sofía · recién empieza
Marcas por respuesta	2,5	1,5
Precios por respuesta	3,8	2,4
Habla de precio	96%	58%
Dice dónde comprar	75%	46%
Habla de salud y molestias	33%	83%

Base: 48 respuestas de la etapa con opciones (turnos 3 y 4), 24 por comprador. La IA le pide un dato al comprador en solo el 6% de las respuestas.

Protagonismo IA y Conversión

Este estudio mide dos cosas a la vez: el Protagonismo IA, que combina si la IA nombra la marca y en qué posición de la respuesta aparece, y la Conversión, el porcentaje de chats donde la IA nombra la marca en que el comprador termina eligiéndola. Aparecer y ganar no son lo mismo.

Calzado

Marca	Protagonismo IA	Conversión sobre el total	Conversión donde aparece
adidas	6,5	33%	36%
New Balance	3,7	33%	40%
Asics	2,4	8%	13%
Nike	2,2	8%	9%

Indumentaria

Marca	Protagonismo IA	Conversión sobre el total	Conversión donde aparece
adidas	3,7	33%	50%
Nike	3,2	25%	33%
Decathlon	1,7	17%	100%
SOX	1,7	17%	100%

Protagonismo IA (0 a 10): combina si la IA nombra la marca y en qué posición de la respuesta aparece; base por categoría: 24 respuestas por momento del chat, 12 en el último mensaje. Un chat puede elegir más de una marca. El Protagonismo IA compara marcas dentro de una misma categoría, no categorías entre sí.

adidas combina lo mejor de los dos mundos: el mejor Protagonismo IA y la mayor conversión en la decisión final. Nike hace el camino inverso - aparece seguido y se cae antes de que el comprador elija.

El segmento cambia el partido

Con la compradora que recién empieza, adidas gana el 42% de los chats y Nike el 8%. Con el comprador que ya sabe, adidas, Nike y New Balance empatan.

Marca	Martín · sube de nivel		Sofía · recién empieza
	Protagonismo	Conversión	Protagonismo	Conversión
adidas	4,5	25%	5,7	42%
Nike	3,8	25%	1,5	8%
New Balance	2,2	25%	1,5	8%
Asics	1,2	0%	1,2	8%

Conversión sobre el total de chats del segmento. Base por segmento: 36 respuestas por momento del chat, 12 en el último mensaje, calzado e indumentaria.

Cómo razona la IA al elegir

Sobre los 20 chats donde el comprador termina eligiendo un producto, la decisión se resuelve en dos llaves.

100%

elige según el caso del comprador: uso, cuerpo o molestia

75%

desempata entre finalistas por el precio que pudo confirmar

usa la reputación de la marca como argumento

Y habla distinto según quién pregunta. Con el que sabe, cuestiona el sobreprecio: relativiza pagar por la marca en 7 de 12 chats y advierte que el precio no se justifica en 5 de 12 - con la que empieza, en ninguno. Con la que empieza, la cuida: dice que no hace falta gastar de más en 9 de 12 chats, deriva a un profesional de la salud en 8 de 12 y le da una guía para probarse en otros 8.

De dónde saca lo que dice

La IA se informa sobre todo en la web de las marcas. Cinco sitios concentran el 62% de todo lo que cita.

Sitio	% de las citas	% de chats donde aparece
adidas.com.ar	27%	67%
nike.com.ar	14%	38%
decathlon.com.ar	8%	13%
newbalance.com.ar	7%	25%
asics.com.ar	7%	33%
listado.mercadolibre.com.ar	7%	33%
dexter.com.ar	5%	4%
articulo.mercadolibre.com.ar	5%	17%
nike.com	4%	29%
adidas.com	2%	13%

Por tipo de fuente, la tienda oficial de marca aparece en el 92% de los chats y se lleva el 72% de las citas. El marketplace llega al 38% de los chats, el retailer multimarca al 17% y las fuentes de salud al 29% - concentradas en Sofía, donde trepan al 42%.

Es el valor más alto de web oficial que medimos hasta ahora. En los estudios de Lightning de cosmética, farmacéutica y seguros automotores, el sitio más citado no supera el 9% de las citas atribuibles. Acá adidas.com.ar tiene el 27%. En este tipo de journey, tu web oficial es tu vocero.

Cómo termina cada marca

Estar en el chat no alcanza. Esta es la diferencia entre ser nombrada, seguir en la decisión y caerse en el camino.

Calzado	Elegida	Sigue en la decisión	Se cae	Chats donde aparece
adidas	4	5	2	11
Nike	1	4	6	11
New Balance	4	1	5	10
Asics	1	6	1	8
Saucony	-	1	2	3
Puma	-	-	2	2

Indumentaria	Elegida	Sigue en la decisión	Se cae	Chats donde aparece
adidas	4	2	2	8
Nike	3	1	5	9
Under Armour	1	-	3	4
Decathlon	2	-	-	2
SOX	2	-	-	2
Puma	-	-	5	5

Elegida: el producto final es de la marca. Sigue en la decisión: nombrada en los turnos 5 o 6 sin ser la elegida. Se cae: nombrada antes y ausente al decidir. 12 chats por categoría; marcas presentes en 2 chats o más.

Lo que la IA propone por su cuenta

La tienda oficial, el probador y el médico los propone la IA, no el comprador. Ir a probarse al local aparece en 16 de 24 chats; mandar a la tienda oficial en 13; mirar en Mercado Libre en 11; consultar a un profesional de la salud en 7.

Tres mensajes para las marcas

1. Ganar el paso Opciones: la IA elige entre lo que ya mostró

El 100% de las marcas elegidas ya estaban entre las opciones del paso 2. Las fichas de los productos elegidos nombran el problema que resuelven en 7 de 11 casos; las de los que perdieron, en 2 de 10. Y el precio tiene que estar en la web oficial, que es donde la IA busca: New Balance gana 3 de los 6 chats de calzado de Martín con precios que la IA confirma en newbalance.com.ar.

2. Tu web oficial es tu vocero

El 72% de lo que cita la IA es la web oficial de una marca. 44 de las 77 citas a adidas.com.ar van directo a una ficha de producto. Las de Pegasus 41 y Metaspeed cargan con JavaScript y un lector automático no ve su contenido. Lo que no se puede verificar, se cae: Saucony -"no encontré una tienda oficial argentina con stock verificable"- y Nike Alphafly -"no pude confirmar venta local oficial".

3. Estar en la charla no es ganarla

En 11 de 20 chats Nike aparece y se cae antes de la decisión. El precio premium se defiende con la ficha: Under Armour le gana a Nike la remera anti-roce porque "la ficha menciona pocas costuras", a $89.999 contra casi $119.000. La promo tiene que ser verificable: la Pegasus 41 gana el chat de Martín cuando la IA confirma el precio de $195.999 en la web de Nike Argentina. Y no alcanza con competir por marca: en medias, SOX le gana a Nike en los 2 chats -"yo no pagaría Nike solo por la marca".

Sobre este informe. Base: 24 chats de compra completos de seis turnos y 144 respuestas, corridos en septiembre de 2026. La IA medida es gpt-5.4-mini con búsqueda web, como un chat real. Los gemelos digitales corren en claude-sonnet-5. Cada comprador abrió 3 chats de calzado y 3 de indumentaria, y cada uno se corrió dos veces. El perfil del gemelo no se le muestra a la IA: solo ve sus mensajes. Fichas de producto leídas el 23/9/2026.

Lightning

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The 4 key findings

Across both simulated buyer segments, AI rewards what it can verify, not brand reputation.

1. AI opens by advising

75% of first answers name no brand at all. The buyer describes their case and the model responds with criteria, not names.

2. The purchase is decided in the middle of the chat

In 20 of 20 chats with a pick, the winning brand was already among the options AI had shown in the previous step. A brand that isn't there doesn't compete later.

3. The buyer's case and the price decide

The brand is not the reason in any of the chats.

4. Showing up a lot is not winning

In running shoes, New Balance is chosen in 40% of the chats where it appears; Nike, in 9%.

complete shopping chats, six turns each

144

AI answers analyzed

285

web sources cited, across 34 distinct sites

How we measured it

We ran 24 complete conversations between digital twins and an AI, with both sides following the whole chat. It is also what the purchase would look like if an AI agent shopped on the buyer's behalf.

Segment	Profile
Martín, 34 · levelling up	Has been running for 4 years, 50 km a week. Wants to go under 1:45 in a half marathon. Buys in malls, official stores and online. Pays for performance, not for the brand.
Sofía, 29 · just starting	Has been running for 2 months, three times a week. Her knee bothers her. Doesn't know the jargon and wants to walk into the store knowing what to ask for. Thinking $130,000 to $200,000.

Each chat moves through three stages: situation (turns 1 and 2, the buyer describes their case and asks how to choose), options (turns 3 and 4, asks for models, prices and where to get them) and decision (turns 5 and 6, asks AI to commit to one).

Why digital twins

Twins are built from the target segment's data - profile, habits, budget and how they shop - with no interviews and no personal data, and in days rather than months.

A study by Stanford, Northwestern, University of Washington and Google DeepMind across 1,052 simulated individuals compared each twin against the real person. A twin built from profile alone, like the ones in this study, reaches 89% of the accuracy of one calibrated with two hours of interview.

Dimension	Profile-based twin	Interview-calibrated
Attitudes and opinions	0.71	0.83
Personality	0.75	0.80
Decisions with real money	0.57	0.66

Source: Park, Zou, Kamphorst et al., LLM Agents Grounded in Self-Reports Enable General-Purpose Simulation of Individuals. Normalized accuracy: the twin's hit rate divided by how much the person agrees with themselves two weeks later.

Step 1 · AI opens by advising

Three out of four first answers name no brands. The model opens by explaining criteria - weight, gait, training type - before proposing anything specific.

75%Turn 1

25%Turn 2

13%Turn 3

4%Turn 4

21%Turn 5

13%Turn 6

Percentage of AI answers with no brand mentioned, by turn. Base: 24 answers per turn.

Step 2 · AI always uses the same template

In the options stage the structure of the answer barely varies. What changes is how much it gives each buyer.

The standard answer	Frequency
Short list of specific models	94%
What each model is for	98%
Price in pesos	69%
Link to the source	79%
Closes by offering to continue	98%

What changes by who is asking	Martín · levelling up	Sofía · just starting
Brands per answer	2.5	1.5
Prices per answer	3.8	2.4
Talks about price	96%	58%
Says where to buy	75%	46%
Talks about health and discomfort	33%	83%

Base: 48 answers from the options stage (turns 3 and 4), 24 per buyer. AI asks the buyer for a data point in only 6% of answers.

AI Prominence and Conversion

This study measures two things at once: AI Prominence, which combines whether AI names the brand and where in the answer it appears, and Conversion, the percentage of chats where AI names the brand in which the buyer ends up choosing it. Showing up and winning are not the same thing.

Footwear

Brand	AI Prominence	Conversion over total	Conversion where it appears
adidas	6.5	33%	36%
New Balance	3.7	33%	40%
Asics	2.4	8%	13%
Nike	2.2	8%	9%

Apparel

Brand	AI Prominence	Conversion over total	Conversion where it appears
adidas	3.7	33%	50%
Nike	3.2	25%	33%
Decathlon	1.7	17%	100%
SOX	1.7	17%	100%

AI Prominence (0 to 10): combines whether AI names the brand and where in the answer it appears; base per category: 24 answers per chat moment, 12 in the last message. A chat may pick more than one brand. AI Prominence compares brands within a category, not categories against each other.

adidas combines the best of both worlds: the highest AI Prominence and the highest conversion at the final decision. Nike runs the opposite path - it shows up often and drops out before the buyer picks.

The segment changes the game

With the buyer who is just starting, adidas wins 42% of the chats and Nike 8%. With the buyer who already knows, adidas, Nike and New Balance tie.

Brand	Martín · levelling up		Sofía · just starting
	Prominence	Conversion	Prominence	Conversion
adidas	4.5	25%	5.7	42%
Nike	3.8	25%	1.5	8%
New Balance	2.2	25%	1.5	8%
Asics	1.2	0%	1.2	8%

Conversion over the segment's total chats. Base per segment: 36 answers per chat moment, 12 in the last message, footwear and apparel.

How AI reasons when it picks

Across the 20 chats where the buyer ends up choosing a product, the decision turns on two keys.

100%

pick based on the buyer's case: use, body or discomfort

75%

break the tie between finalists on the price it could confirm

use brand reputation as the argument

And it speaks differently depending on who is asking. With the buyer who knows, it questions the premium: it plays down paying for the brand in 7 of 12 chats and warns the price isn't justified in 5 of 12 - with the beginner, in none. With the beginner, it looks after her: it says there's no need to overspend in 9 of 12 chats, refers her to a health professional in 8 of 12, and gives her a fitting guide in another 8.

Where it gets what it says

AI informs itself mostly on brand websites. Five sites account for 62% of everything it cites.

Site	% of citations	% of chats where it appears
adidas.com.ar	27%	67%
nike.com.ar	14%	38%
decathlon.com.ar	8%	13%
newbalance.com.ar	7%	25%
asics.com.ar	7%	33%
listado.mercadolibre.com.ar	7%	33%
dexter.com.ar	5%	4%
articulo.mercadolibre.com.ar	5%	17%
nike.com	4%	29%
adidas.com	2%	13%

By source type, the official brand store appears in 92% of chats and takes 72% of citations. Marketplaces reach 38% of chats, multi-brand retailers 17%, and health sources 29% - concentrated on Sofía, where they climb to 42%.

It is the highest official-website share we have measured so far. In Lightning's cosmetics, pharmaceutical and auto insurance studies, the most cited site never exceeds 9% of attributable citations. Here adidas.com.ar holds 27%. In this kind of journey, your official site is your spokesperson.

How each brand ends up

Being in the chat isn't enough. This is the difference between being named, staying in the decision, and dropping out along the way.

Footwear	Chosen	Still in the decision	Drops out	Chats where it appears
adidas	4	5	2	11
Nike	1	4	6	11
New Balance	4	1	5	10
Asics	1	6	1	8
Saucony	-	1	2	3
Puma	-	-	2	2

Apparel	Chosen	Still in the decision	Drops out	Chats where it appears
adidas	4	2	2	8
Nike	3	1	5	9
Under Armour	1	-	3	4
Decathlon	2	-	-	2
SOX	2	-	-	2
Puma	-	-	5	5

Chosen: the final product is from that brand. Still in the decision: named in turns 5 or 6 without being the pick. Drops out: named earlier and absent at the decision. 12 chats per category; brands present in 2 or more chats.

What AI suggests on its own

The official store, the fitting room and the doctor are suggested by AI, not the buyer. Going to try them on in store appears in 16 of 24 chats; pointing to the official store in 13; checking Mercado Libre in 11; consulting a health professional in 7.

Three messages for brands

1. Win the Options step: AI picks from what it already showed

100% of the chosen brands were already among the options in step 2. The product pages of chosen items name the problem they solve in 7 of 11 cases; those that lost, in 2 of 10. And the price has to be on the official site, which is where AI looks: New Balance wins 3 of Martín's 6 footwear chats with prices AI confirms on newbalance.com.ar.

2. Your official site is your spokesperson

72% of what AI cites is a brand's official website. 44 of the 77 citations to adidas.com.ar go straight to a product page. The Pegasus 41 and Metaspeed pages load via JavaScript and an automated reader does not see their content. What cannot be verified drops out: Saucony - "I couldn't find an Argentine official store with verifiable stock" - and Nike Alphafly - "I couldn't confirm official local sale".

3. Being in the conversation isn't winning it

In 11 of 20 chats Nike appears and drops out before the decision. A premium price is defended with the product page: Under Armour beats Nike on the anti-chafe tee because "the page mentions few seams", at $89,999 against nearly $119,000. The promotion has to be verifiable: the Pegasus 41 wins Martín's chat when AI confirms the $195,999 price on Nike Argentina's site. And competing on brand alone isn't enough: in socks, SOX beats Nike in both chats - "I wouldn't pay Nike just for the brand".

About this report. Base: 24 complete six-turn shopping chats and 144 answers, run in September 2026. The AI measured is gpt-5.4-mini with web search, like a real chat. The digital twins run on claude-sonnet-5. Each buyer opened 3 footwear chats and 3 apparel chats, and each was run twice. The twin's profile is not shown to the AI: it only sees the messages. Product pages read on 23/9/2026.