Por: Marianne P. Sosa
Software de pricing con inteligencia artificial para retail: Cómo Mobo aumentó la eficiencia y optimización de precios a nivel regional para impulsar el crecimiento empresarial
El RETO de Mobo: precios estáticos que afectaban el crecimiento
Mobo México es el principal minorista de productos electrónicos en el país, con más de 200 tiendas a nivel nacional. Esta franquicia familiar se ha consolidado rápidamente como líder del sector, superando incluso a competidores internacionales de renombre en el mercado mexicano.
Mobo comercializa tanto teléfonos móviles y accesorios de marca propia como de terceros. Históricamente, sus tiendas minoristas fijaban precios utilizando reglas simples, con promociones y descuentos similares lanzados simultáneamente. Los precios al por mayor también estaban alineados con los precios minoristas nacionales, utilizando tres listas de precios con descuentos fijos según el tamaño del cliente.
Mobo enfrentaba dificultades para encontrar una estrategia de precios óptima que le permitiera mantener su trayectoria de alto crecimiento. Las franquicias ubicadas en zonas de mayor poder adquisitivo vendían fácilmente la mercancía sin importar el precio, mientras que las tiendas en zonas menos costosas tenían problemas para vender artículos de gama alta. Los precios estándar a nivel nacional no resultaban eficientes.
Inteligencia artificial para precios dinámicos por tienda
Alberto Cohen, CEO de Mobo México, sabía que existía la oportunidad de aumentar los ingresos mediante una estrategia de precios más dinámica y adaptada a cada localidad. Ya había instalado etiquetas electrónicas en las tiendas para reducir el costo y esfuerzo de cambiar precios, y ahora necesitaba personalizarlos aún más.
“Sabía que nuestra estrategia de precios nos estaba haciendo perder dinero, pero me preocupaba que cambiar los precios con frecuencia o diferenciarlos entre tiendas geográficamente cercanas pudiera dañar nuestra marca ante los clientes. La lealtad del cliente es difícil de conseguir en nuestra industria, y nuestra marca es nuestra mayor ventaja competitiva. Necesitábamos una estrategia de precios más dinámica, pero sin arriesgar el impacto negativo en nuestra marca.”
Además, se presentaban obstáculos críticos:
- Segmentos de clientes diferentes a corta distancia: En las grandes ciudades, dos tiendas Mobo ubicadas a pocas cuadras una de la otra pueden atender a clientes completamente distintos debido a diferencias socioeconómicas locales.
- Inversión en tecnología: Estaban dispuestos a invertir en nueva tecnología, pero no querían gastar en un sistema complejo si una simple hoja de Excel podía ofrecer resultados similares; el retorno sobre la inversión (ROI) era esencial.
- Aceptación interna: Los directores comerciales habían tomado estas decisiones durante años; un nuevo sistema debía contar con su aprobación para lograr una adopción generalizada.
Implementar un software de pricing con inteligencia artificial para retail
Mobo implementó Evo PriceAI como una solución integral de precios dinámicos. Esta herramienta utiliza inteligencia artificial prescriptiva para hacer recomendaciones basadas en condiciones locales específicas, lo que permite diferenciar precios por tienda.
“Mobo opera en un mercado increíblemente competitivo, así que no podíamos darnos el lujo de perder impulso probando estrategias de precios que no funcionaran. Necesitábamos encontrar la solución correcta rápidamente. La IA de Evo está diseñada para adaptarse rápidamente a los resultados en tiempo real y lograr resultados óptimos en poco tiempo. Decidimos asociarnos con ellos para acelerar el proceso de prueba y aprendizaje y obtener un ROI positivo en semanas, no en años”, afirmó Cohen.
Evo PriceAI implementó una estrategia de precios dinámicos con ajustes semanales en los precios y planes promocionales a nivel hiperlocal, es decir, por cada tienda.
Este enfoque se basa en:
- Seguimiento de ventas históricas y datos de mercado
Evo combina datos históricos de ventas con información socioeconómica detallada y datos de la competencia para comprender mejor la elasticidad de precios a nivel hiperlocal y por tienda. El impacto se amplifica al monitorear el comportamiento del consumidor del 14 % de la población mexicana. - Agrupamientos con tamaño uno
El sistema de Evo calcula inicialmente rangos de precios e intensidad promocional para agrupamientos que no se basan en criterios tradicionales de similitud, sino en un cálculo sofisticado que considera la elasticidad de precios y el estatus sociodemográfico. Luego, la inteligencia artificial profundiza hasta un nivel más granular para generar recomendaciones de precios y promociones específicas para cada tienda - Ajuste semanal de precios
La plataforma de Evo mide de forma sistemática el impacto de los precios cada semana. Sus herramientas pueden recomendar de manera autónoma nuevos precios y promociones al combinar estos datos con información externa, ajustando o revirtiendo los cambios según corresponda.
Para medir el impacto, Evo PriceAI se implementó inicialmente en 15 tiendas, seleccionadas cuidadosamente y comparadas con tiendas control equivalentes durante una rigurosa prueba piloto A/B de seis semanas.
“Nuestros directores comerciales eran escépticos con este enfoque. Les preocupaba que tanta variabilidad aumentara las quejas de los clientes y complicara las operaciones. Necesitaba demostrarles a ellos y a nuestros franquiciados que este era un sistema de bajo esfuerzo y alta rentabilidad lo antes posible.” Alberto Cohen, CEO de Mobo
Resultados medibles: 6.3% más ingresos con precios dinámicos
Las promociones del piloto generaron un aumento del 7 % en el margen dentro del alcance limitado de la prueba, y la estrategia de precios entregó un crecimiento total del 6.3 % en los ingresos.
“Las primeras semanas del piloto hicieron que nuestro equipo se convirtiera en creyente. El crecimiento de los indicadores clave (KPI) se aceleró, y el sistema autónomo de Evo realmente redujo la complejidad operativa,” comentó Cohen.
Aunque algunos clientes experimentaron inicialmente una leve confusión debido a que las promociones no seguían los patrones tradicionales, la mayoría no notó cambios. Los franquiciados reportaron que no hubo un aumento significativo en comentarios negativos por parte de los clientes.
Las ventas promedio por unidad aumentaron un 2 % en general. Incluso en las tiendas con precios promedio más altos, el volumen de ventas creció.
“El enfoque único de Evo, basado en datos para la agrupación y fijación de precios, nos permitió maximizar los ingresos sin el impacto negativo esperado en los clientes. El sistema realizó ajustes en precios y promociones lo suficientemente sutiles para evitar reacciones adversas, pero con un impacto desproporcionado en los resultados finales,” afirmó Cohen.
Resultados a largo plazo: $12 millones en crecimiento de ingresos
Tras el exitoso piloto y el crecimiento sostenido durante el primer año, Cohen amplió el uso de Evo PriceAI en la planificación tanto minorista como mayorista de Mobo.
Esta expansión generó oportunidades adicionales de crecimiento en ingresos por $12 millones. Gracias a una agrupación cuidadosa, los cambios en precios y promociones irregulares no han afectado a los clientes; el crecimiento de márgenes e ingresos ha continuado acelerándose.
A pesar de los cambios semanales en precios y promociones, el sistema automatizado se mantuvo sencillo para todos los franquiciados. Los Directores Comerciales se convirtieron en usuarios entusiastas.
“Recomiendo Evo a otros en México. Trabajamos juntos para alcanzar objetivos ambiciosos, y los resultados superaron incluso mis altas expectativas. Esto ha revolucionado nuestra forma de abordar la fijación de precios,” dijo Cohen.
Preguntas frecuentes sobre software de pricing con inteligencia artificial
¿Qué es un software de pricing con inteligencia artificial?
Es una herramienta tecnológica que utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar datos históricos, de mercado y comportamiento del consumidor con el fin de recomendar precios óptimos. Este tipo de software permite automatizar decisiones de precios en tiempo real, maximizando ingresos y márgenes de manera precisa.
¿Cómo ayuda un software de pricing con IA a empresas de retail como Mobo?
En el caso de Mobo, permitió implementar precios dinámicos por tienda, adaptados a las condiciones socioeconómicas locales y la elasticidad de la demanda. Esto generó un crecimiento en ingresos del 6,3 % y una mayor eficiencia operativa, sin afectar la percepción del cliente ni la marca.
¿Se puede aplicar este tipo de software de pricing con inteligencia artificial en Ecuador y Perú?
Sí, es completamente aplicable. Los mercados de Ecuador y Perú presentan una diversidad geográfica y socioeconómica similar a la de México, por lo que la segmentación hiperlocal y los precios personalizados por tienda pueden generar resultados significativos en retail, distribución o cadenas de franquicias.
¿Qué ventajas tiene el uso de inteligencia artificial frente a métodos tradicionales de pricing?
La inteligencia artificial permite analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones complejos que las hojas de cálculo o reglas fijas no pueden captar. Además, ajusta precios de forma continua y autónoma, responde a cambios en la demanda o competencia y reduce la carga operativa del equipo comercial.
¿Qué resultados concretos se pueden esperar al implementar un software de pricing con IA?
Como en el caso de Mobo, las empresas pueden lograr aumentos en ingresos, crecimiento de márgenes, mejora en la rotación de inventario y reducción de errores humanos. Además, se facilita la toma de decisiones estratégicas respaldadas por datos.
