Durante años, el retail en México ha operado bajo una lógica aparentemente funcional: crecer de forma sostenida, ajustar precios con base en el mercado y mantener márgenes dentro de rangos aceptables. Sin embargo, esa estabilidad ha ocultado una debilidad estructural poco cuestionada: la falta de una estrategia de pricing realmente sofisticada.
En un contexto global donde la inteligencia artificial, la analítica avanzada y la automatización están redefiniendo la forma en que las empresas toman decisiones comerciales, en México el pricing sigue siendo, en muchos casos, una función reactiva.
El problema no es menor. El precio es una de las variables con mayor impacto directo en la rentabilidad, pero también una de las menos profesionalizadas en la operación diaria del retail.
“Muchos retailers definen sus precios mirando al competidor o partiendo de un margen mínimo. Eso no es una estrategia de precios, es una ausencia de estrategia”, advierte Vania Rivero, CEO de Price Lab.
Una función crítica que sigue subestimada
En teoría, el pricing debería ser una disciplina estratégica que articule variables como demanda, elasticidad, comportamiento del consumidor, costos y objetivos comerciales. En la práctica, sigue operando como una función táctica.
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La lógica predominante es simple: monitorear a la competencia y reaccionar. Si un competidor baja el precio, se ajusta; si el margen lo permite, se mantiene. Este enfoque, aunque funcional en el corto plazo, limita la capacidad de generar valor.
El problema es estructural. Cuando el pricing no está basado en datos ni en una lógica definida, las empresas pierden visibilidad sobre preguntas clave: ¿qué productos realmente generan margen?, ¿cuáles atraen tráfico?, ¿dónde hay disposición a pagar más?
Esta falta de sofisticación no solo impacta la rentabilidad, también afecta la capacidad de diferenciarse en mercados cada vez más saturados.
La brecha tecnológica: del discurso a la realidad
Uno de los factores que explica este rezago es la limitada adopción de tecnologías avanzadas. Aunque la inteligencia artificial domina la conversación empresarial, su implementación real en México sigue siendo desigual y, en muchos casos, superficial.
De acuerdo con el Centro México Digital, solo 8% de las empresas mexicanas con más de 10 empleados utiliza inteligencia artificial, muy por debajo del promedio de la OCDE, que ronda el 20% .
El contraste es aún más evidente cuando se analiza la profundidad del uso. Aunque algunas mediciones muestran que hasta 38% de las empresas ha probado herramientas de IA, solo alrededor de 3% ha logrado una transformación profunda en sus procesos .
En otras palabras, la mayoría de las empresas no está utilizando la tecnología para tomar mejores decisiones, sino para automatizar tareas básicas.
Además, el problema no es solo de adopción, sino de entendimiento: 56% de las empresas en México aún no identifica el valor comercial de la inteligencia artificial . Esto explica por qué herramientas clave para pricing —como modelos predictivos, optimización dinámica o análisis de elasticidad— siguen siendo marginales.
El confort del crecimiento lento
A diferencia de otros mercados donde la presión competitiva ha obligado a sofisticar rápidamente las estrategias comerciales, el retail mexicano ha crecido durante décadas en un entorno relativamente estable.
Ese crecimiento moderado ha generado una zona de confort. Las empresas han podido mantener resultados aceptables sin necesidad de transformar profundamente sus procesos de pricing.
Sin embargo, este “crecimiento cómodo” tiene un costo oculto: retrasa la adopción de prácticas más avanzadas y perpetúa modelos de decisión poco eficientes.
La evidencia sugiere que esta inercia es común en mercados emergentes, donde la transformación tecnológica suele ser más lenta y desigual, especialmente fuera de grandes corporativos.
Un consumidor más exigente y digital
Mientras las empresas avanzan a ritmos distintos, el consumidor mexicano ya cambió. Hoy compara precios entre canales, consulta múltiples opciones en tiempo real y toma decisiones informadas.
Este cambio no es menor. La digitalización del consumo ha fragmentado la sensibilidad al precio: no todos los productos compiten bajo las mismas reglas.
Algunos productos son altamente elásticos —donde pequeñas variaciones de precio impactan la demanda—, mientras que en otros factores como la marca, la disponibilidad o la conveniencia tienen mayor peso.
El problema es que muchas empresas siguen aplicando estrategias homogéneas. Reducen precios de forma generalizada sin distinguir dónde realmente es necesario competir.
El resultado: erosión de márgenes en productos donde no era necesario y pérdida de oportunidad en aquellos donde sí había disposición a pagar más.
El verdadero riesgo: perder el control del negocio
Cuando una empresa define sus precios en función de lo que hace su competidor, está cediendo el control de una de sus variables más críticas.
El competidor no conoce su estructura de costos, su estrategia ni su cliente. Aun así, termina dictando decisiones clave.
Este fenómeno tiene implicaciones profundas:
- Reduce la capacidad de diferenciación
- Limita la planeación estratégica
- Genera dependencia del mercado en lugar de liderazgo
“Si tu precio es siempre un reflejo del competidor, estás delegando tu rentabilidad a alguien que no entiende tu negocio”, resume Rivero.
En un entorno cada vez más dinámico, esta dependencia se vuelve un riesgo estructural.
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De reaccionar a decidir
El reto para el retail mexicano no es únicamente adoptar tecnología, sino cambiar la forma en que toma decisiones.
La evidencia muestra que la inteligencia artificial y la analítica avanzada pueden mejorar ingresos, productividad y eficiencia: 83% de las empresas que implementan IA reporta incrementos en ingresos y 88% mejoras en productividad . Sin embargo, estos beneficios solo se materializan cuando la tecnología se integra en procesos estratégicos.
En el caso del pricing, esto implica evolucionar hacia un modelo más estructurado:
- Definir objetivos claros (margen, volumen, participación)
- Entender la elasticidad de cada producto
- Segmentar el portafolio según su rol
- Integrar datos de mercado, cliente y operación
Más que una herramienta, se trata de una disciplina. En última instancia, el mayor obstáculo no es tecnológico, sino cultural.
El pricing ha sido históricamente una función secundaria, cuando en realidad debería ser una de las principales palancas de decisión en el negocio.
El cambio implica pasar de una lógica reactiva a una lógica estratégica. De seguir al mercado a entenderlo. De competir por precio a competir con inteligencia.
Porque en un entorno donde los márgenes son cada vez más presionados, la diferencia no está en vender más, sino en saber exactamente cómo vender mejor.
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