Entrevista a Maju Kuruvilla (CEO, Spangle)

El ex CEO de Bolt explica por qué el futuro del sell-out está en experiencias de compra que se generan en tiempo real (según de dónde viene el usuario y qué busca), y qué métricas están moviendo ya en retailers de moda.

Quién es (en 20 segundos)

Maju Kuruvilla es el CEO y cofundador de Spangle, una startup de IA para eCommerce. Según TechCrunch, antes fue CEO de Bolt y trabajó más de una década en Amazon en sistemas de comercio e IA. En la entrevista, defiende que la personalización debe adaptarse al contexto (canal de llegada, señales de comportamiento, intención) y no a páginas estáticas.

Entrevista (10–12 preguntas y respuestas)

1) Dices que el retail está cambiando “antes” de que el usuario llegue a la web de la marca. ¿Qué está pasando?
El descubrimiento se está desplazando: herramientas de IA, plataformas sociales y motores de recomendación influyen en la decisión antes de que el comprador aterrice en el site. Para Kuruvilla, eso obliga a replantear cómo “recibes” al usuario: no llega en blanco, llega con un contexto.

2) ¿Qué hace Spangle exactamente (sin humo)?
Spangle propone que, en lugar de enviar a la gente a páginas de categoría o producto preconstruidas, el tráfico llegue a una página “en blanco” que la IA completa en tiempo real con productos, recomendaciones y contenido.

3) ¿Qué señales usa la IA para decidir qué mostrar?
Según la entrevista, utiliza señales como de dónde viene el usuario, qué buscó o clicó y cómo se comportaron visitantes similares. Con eso, ajusta layouts y recomendaciones “en el momento”.

4) ¿Por qué esto importa a Marketing y no solo a Producto?
Porque cambia la palanca principal: si la experiencia se adapta a la intención, reduces fricción y haces que el gasto de adquisición rinda más. En términos directivos: no es “más campañas”, es mejor conversión del tráfico que ya pagas.

5) Hablas de “future-proofing the brand”. ¿Qué significa en eCommerce?
Kuruvilla lo enmarca como preparar la marca para un mundo de discovery fragmentado: la experiencia debe poder responder tanto a humanos como a máquinas/agentes, en vez de servir las mismas páginas a todos.

6) ¿Qué tracción real tiene Spangle hoy?
TechCrunch reporta nueve clientes enterprise (incluyendo Revolve, Alexander Wang y Steve Madden) y señala que el tráfico en la plataforma creció ~57% mes a mes, con expansión de uso en todos los clientes, además de haber “cuadruplicado” ingresos anualizados en el cuarto trimestre (sin dar cifras).

7) La pregunta clave para Ventas: ¿hay impacto medible?
En la pieza se mencionan mejoras reportadas por la empresa: cerca de +50% en revenue per visit, doble de ROAS y +15% en AOV; además, se cita un comentario sobre Revolve con mejoras relevantes (ROAS y revenue per visit). Son cifras atribuidas a declaraciones en la entrevista.

8) ¿Qué hay detrás del modelo (producto/tecnología)?
Spangle usa un modelo propio citado como ProductGPT para generar en tiempo real el contenido y la selección de producto. La tesis: la IA reciente reduce coste y latencia lo suficiente como para hacer esto viable a escala.

9) ¿Por qué esto es “posible ahora” y no hace 5 años?
Kuruvilla lo atribuye a la convergencia de tres cambios: comodidad del consumidor con discovery vía IA, proliferación de canales más allá de Google/Meta y avances de IA que bajan coste y latencia para experiencias en tiempo real.

10) ¿Qué implicación tiene para el “stack” comercial (CRM, performance, contenidos)?
Si el site se “compone” en tiempo real, tu catálogo, creatividades y reglas de merchandising pasan a ser inputs del sistema. Operativamente: necesitas disciplina de datos de producto, medición por cohortes/segmentos de intención y un loop rápido entre performance, merchandising y contenido. (Esto se deduce del enfoque descrito.)

11) ¿Qué te enseñó haber dirigido plataformas de checkout/pagos (Bolt) sobre el crecimiento?
La entrevista enfatiza que su experiencia en comercio y pagos les empuja a construir “infraestructura” más que arreglos incrementales: la conversión se gana con sistemas, no con parches.

12) Si tuvieras que dar un consejo a un director comercial mañana, ¿cuál sería?
Dejar de tratar el eCommerce como un conjunto de páginas “para todos” y empezar a gestionarlo como una experiencia que se adapta al contexto de llegada. En la práctica: medir “revenue per visit” y ROAS por origen e intención, y diseñar la experiencia para capturar esa intención desde el primer scroll.

Cierre: 5 ideas accionables (para Marketing + Ventas)

• Revisa tu “landing strategy” por canal: ¿estás llevando tráfico de TikTok/IA/afiliación a páginas genéricas? (Oportunidad: adaptar por contexto).
• Mide lo que importa al comité: revenue per visit, ROAS y AOV por origen/segmento de intención (no solo CTR).
• Orquesta merchandising + performance: si la experiencia cambia en tiempo real, el equipo de paid necesita gobernanza con catálogo y contenido.
• Reduce deuda de datos de producto: atributos, disponibilidad y creatividades “listas para recombinarse” (sin esto, la personalización se rompe).
• Plan de 30 días: piloto en 1 categoría con tráfico pagado relevante y objetivo claro (incremento en revenue per visit y ROAS), con iteración semanal.