El retail enfrenta una presión cada vez mayor sobre sus márgenes. Los costos operativos aumentan, los consumidores esperan una experiencia cada vez más completa y, al mismo tiempo, las empresas necesitan seguir invirtiendo en tecnología, eCommerce e inteligencia artificial.
En este contexto, mejorar el margen en retail ya no puede depender únicamente de recortar costos.
Un reciente análisis de Boston Consulting Group (BCG) plantea justamente este desafío. Según el estudio How Retailers Can Improve Operating Margins to Drive Shareholder Returns, el margen operativo promedio de 55 retailers norteamericanos cayó de 6,7% en 2021 a 5,9% en los últimos doce meses. Durante el mismo período, el margen bruto pasó de 26,1% a 24,9%.
Pero hay otro dato particularmente relevante: BCG señala que, en retail, la expansión del margen operativo tiene una relación más fuerte con el retorno para los accionistas que el crecimiento de los ingresos a largo plazo.
Esto plantea una pregunta importante:
¿Dónde pueden encontrar los retailers nuevas oportunidades de margen sin depender únicamente de reducir costos?
Desde Price Lab, creemos que el pricing tiene un papel central en esa respuesta.
El desafío ya no es solamente vender más
Durante mucho tiempo, el crecimiento de las ventas fue uno de los principales indicadores utilizados para evaluar el desempeño de un retailer.
Pero aumentar revenue no necesariamente significa mejorar el resultado del negocio.
Una empresa puede vender más y, al mismo tiempo:
- aumentar el nivel de descuentos;
- reducir el margen por producto;
- invertir más en promociones;
- acumular inventario;
- aumentar los costos asociados a la operación.
El resultado puede ser un crecimiento de ventas que no se traduce en una mejora real de la rentabilidad.
Por eso, la conversación está empezando a cambiar.
El objetivo no debería ser simplemente vender más, sino vender de forma más rentable.
Y ahí es donde el pricing deja de ser una herramienta exclusivamente comercial para convertirse en una palanca de gestión del margen.
Por qué el pricing puede ser una palanca de margen
El precio tiene un impacto directo sobre dos variables fundamentales:
ingresos y margen.
Pero la relación no es lineal.
Una reducción de precio puede aumentar la demanda, pero también reducir la contribución por unidad.
Una promoción puede generar más unidades vendidas, pero no necesariamente ventas incrementales.
Un aumento de precio puede mejorar el margen unitario, pero reducir el volumen.
Por eso, la pregunta no debería ser:
¿Cuánto podemos subir o bajar el precio?
Sino:
¿Qué decisión de pricing genera el mejor resultado para el negocio?
Responderla requiere entender cómo reaccionan los consumidores ante diferentes niveles de precio y, sobre todo, distinguir entre ventas que realmente son incrementales y ventas que se hubieran producido de todas formas.
No toda promoción genera ventas incrementales
Este es uno de los puntos que BCG destaca al hablar del potencial de la inteligencia artificial aplicada a pricing y promociones.
Según el análisis, la IA puede ayudar a los retailers a pasar de reglas estáticas de pricing a una optimización dinámica a nivel SKU, identificando dónde una promoción genera ventas adicionales y dónde simplemente aplica un descuento sobre compras que ya se iban a realizar.
La diferencia es enorme.
Supongamos que un producto vende 1.000 unidades normalmente.
Durante una promoción, vende 1.100.
A primera vista, la acción parece exitosa.
Pero si para conseguir esas 100 unidades adicionales el retailer tuvo que aplicar un descuento sobre las otras 1.000 unidades que igualmente se hubieran vendido, la rentabilidad de la promoción puede ser mucho menor de lo esperado.
Esto demuestra por qué ventas incrementales y rentabilidad incremental no son necesariamente lo mismo.
Una estrategia de promociones verdaderamente eficiente debería buscar responder:
- ¿Cuántas ventas adicionales generó la promoción?
- ¿Cuánto margen incremental produjo?
- ¿Qué parte de las ventas habría ocurrido sin descuento?
- ¿Qué impacto tuvo sobre productos sustitutos?
- ¿Qué efecto tuvo sobre el ticket total?
Del pricing estático a decisiones dinámicas
Otro desafío para los retailers es que las condiciones del mercado cambian constantemente.
La competencia modifica precios.
La demanda cambia.
El inventario se acumula o se agota.
Aparecen promociones.
Cambian los costos.
Y los consumidores reaccionan.
En este contexto, una estrategia basada en reglas estáticas puede quedarse rápidamente atrás.
Por eso, la automatización y la inteligencia artificial pueden aportar valor cuando permiten analizar múltiples variables simultáneamente y adaptar las decisiones a las condiciones reales del negocio.
Pero hay una distinción importante:
automatizar precios no significa necesariamente optimizar precios.
La tecnología puede ejecutar una regla en segundos, pero si esa regla no contempla margen, demanda, inventario o contexto competitivo, la velocidad no mejora la decisión.
La tecnología debería ayudar a responder cuándo cambiar un precio, cuánto cambiarlo y, especialmente, cuándo no hacerlo.
El margen no se gestiona mirando únicamente el precio
Uno de los aprendizajes más importantes del análisis de BCG es que las oportunidades de mejora no están aisladas en un único departamento.
El informe plantea que los retailers que trabajan pricing, procurement, inventario, operaciones y otros procesos como silos pueden dejar valor sobre la mesa.
Esto también aplica al pricing.
Una decisión de precio puede afectar:
- la demanda;
- la rotación del inventario;
- los niveles de stock;
- las promociones;
- el costo de adquisición de clientes;
- los markdowns;
- el margen.
Por ejemplo, un producto con exceso de inventario puede requerir una estrategia diferente a uno con stock limitado.
Un producto altamente sensible al precio puede necesitar una estrategia distinta a otro donde el consumidor prioriza calidad, marca o disponibilidad.
Por eso, el precio debe analizarse dentro del contexto económico y comercial del producto.
Pricing e inventario: una relación que puede generar margen
BCG también identifica el forecasting y la gestión de inventario como áreas donde la IA puede contribuir a mejorar resultados, reduciendo exceso de stock y markdowns y conectando esas mejoras con gross margin y capital de trabajo.
Esto es especialmente relevante para pricing.
Porque muchas veces el problema no es simplemente que un producto tenga un precio incorrecto.
Puede ser que:
- se haya comprado demasiado stock;
- la demanda haya sido sobreestimada;
- el producto esté perdiendo relevancia;
- la temporada esté terminando;
- el precio ya no sea competitivo.
En estos casos, el pricing puede convertirse en una herramienta para gestionar inventario y proteger margen.
La clave está en anticiparse.
Cuanto más tarde se identifica el problema, mayor suele ser la presión para recurrir a descuentos agresivos o markdowns.
¿Qué significa esto para los retailers?
El análisis de BCG deja una conclusión relevante: la mejora del margen no debería plantearse como otra ronda de recortes de costos.
Debería pensarse como una transformación estructural de la forma en que el retailer genera y captura valor.
Desde la perspectiva de pricing, esto implica avanzar hacia estrategias más sofisticadas.
1. Medir rentabilidad, no solamente ventas
Los indicadores de ventas son importantes, pero necesitan complementarse con métricas de margen y rentabilidad.
2. Entender la elasticidad
No todos los productos reaccionan de la misma manera ante un cambio de precio.
Conocer esa sensibilidad permite identificar dónde existe margen para optimizar.
3. Evaluar el verdadero impacto de las promociones
Una promoción debería analizarse en términos de incrementalidad y margen, no solamente de unidades vendidas.
4. Incorporar contexto competitivo
El precio de la competencia es relevante, pero no debería ser la única variable utilizada para tomar decisiones.
5. Integrar pricing con inventario
Los niveles de stock, la rotación y las necesidades de liquidación pueden modificar completamente cuál es el precio óptimo.
La inteligencia artificial puede acelerar este cambio
BCG señala que muchos retailers planean aumentar significativamente sus inversiones en IA durante 2026 y que la tecnología puede generar valor en áreas como pricing, promociones, forecasting, inventario y procurement.
Pero incorporar IA no debería convertirse en un objetivo en sí mismo.
El valor aparece cuando la tecnología permite tomar mejores decisiones sobre problemas concretos.
En pricing, esto puede significar:
- analizar miles de SKUs simultáneamente;
- detectar cambios en la demanda;
- identificar oportunidades de precio;
- evaluar promociones;
- monitorear a la competencia;
- recomendar acciones;
- anticipar posibles impactos sobre margen.
La IA puede hacer que el análisis sea más rápido y escalable.
Pero la estrategia sigue siendo fundamental.
Cómo puede ayudar Price Lab
Para mejorar el margen, los retailers necesitan entender qué está pasando con sus precios, su competencia y sus productos.
En Price Lab ayudamos a transformar grandes volúmenes de información en decisiones de pricing accionables.
A través de herramientas de:
- Monitoreo de precios, para conocer cómo evoluciona la competencia.
- Inteligencia competitiva, para identificar oportunidades y riesgos.
- Recomendación de precios, para encontrar mejores oportunidades de rentabilidad.
- Análisis de promociones, para comprender su impacto real.
- Automatización, para reducir el tiempo necesario para detectar y responder a cambios del mercado.
El objetivo no es simplemente encontrar un precio más competitivo.
Es encontrar la decisión que permita equilibrar competitividad, demanda y rentabilidad.
Preguntas frecuentes
¿Cómo pueden los retailers mejorar su margen?
Los retailers pueden trabajar sobre diferentes palancas, entre ellas pricing, promociones, inventario, procurement y eficiencia operativa. En pricing, algunas oportunidades están en optimizar precios por SKU, mejorar la efectividad de las promociones y tomar decisiones basadas en datos.
¿Por qué el pricing puede ayudar a mejorar el margen?
Porque el precio afecta directamente los ingresos y el margen por unidad. Una estrategia de pricing basada en datos puede identificar oportunidades para mejorar la rentabilidad sin depender exclusivamente de aumentar precios o reducir costos.
¿Cómo influye la IA en el pricing retail?
La inteligencia artificial permite analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones relacionados con demanda, competencia, promociones e inventario. Esto puede ayudar a pasar de reglas estáticas a decisiones de pricing más dinámicas.
¿Toda promoción mejora las ventas?
No necesariamente. Una promoción puede generar un aumento de unidades vendidas sin producir suficientes ventas incrementales para compensar el margen perdido por los descuentos.
¿Qué relación existe entre pricing e inventario?
El nivel de inventario puede influir directamente en la estrategia de precios. Productos con exceso de stock pueden requerir una estrategia diferente a productos con disponibilidad limitada, especialmente cuando existe riesgo de markdown o pérdida de valor.
Conclusión
El análisis de BCG muestra que los retailers enfrentan un escenario en el que los recortes tradicionales de costos ya no son suficientes para mejorar estructuralmente el margen.
Los costos aumentan, las expectativas de los consumidores son cada vez mayores y las empresas necesitan seguir invirtiendo en tecnología, eCommerce e inteligencia artificial.
En este contexto, el pricing puede convertirse en una de las principales palancas para mejorar la rentabilidad.
Pero no se trata simplemente de subir precios.
Se trata de entender dónde existe margen para optimizar, qué promociones realmente generan ventas incrementales, cómo responde la demanda a diferentes precios y qué impacto tienen las decisiones comerciales sobre inventario y rentabilidad.
La oportunidad está en pasar de una gestión de precios reactiva a una estrategia basada en datos, contexto e inteligencia.
Porque mejorar el margen en retail no debería significar solamente gastar menos.
También significa tomar mejores decisiones sobre cuánto cobrar, cuándo promocionar y dónde capturar valor.
Y ahí es donde el pricing deja de ser una función táctica para convertirse en una herramienta estratégica de rentabilidad.
