El comercio minorista pasó años compitiendo en conveniencia: entrega rápida, devoluciones flexibles, entrega el mismo día. Y ha funcionado, los clientes nunca tuvieron más opciones, ni expectativas más altas.
Un estudio de McKinsey revela que la tolerancia de los consumidores a las dificultades seguirá disminuyendo, mientras que sus expectativas en cuanto a rapidez y servicio no harán más que aumentar.
Sin embargo, ofrecer esta comodidad no es gratis: cada promesa de cumplimiento tiene su precio. Sin embargo, muchos minoristas no saben decirte exactamente de qué se trata.
Las cifras de ingresos rara vez cuentan toda la historia
Diferentes canales de gestión de pedidos tienen diferentes perfiles de costos. La entrega a domicilio no es lo mismo que el servicio Click-and-Collect, y un pedido en el mismo día no se parece a una entrega programada semanal. Cuando los costos de transporte, mano de obra, manejo de inventario, kilometraje de entrega y datos de devoluciones se encuentran en sistemas desconectados, el costo real de cada pedido permanece invisible.
Para agravar el desafío, la lógica de negocio utilizada para asignar e interpretar esos costos suele estar atrapada en sistemas heredados, procesos manuales y con los expertos en la materia. Las reglas que determinan cómo se asignan los costos de transporte, cómo se atribuyen las devoluciones o cómo se mide la rentabilidad del cliente pueden existir en varios lugares, lo que dificulta construir una visión consistente del costo de servicio en toda la organización.
¿El resultado? Las decisiones se toman con información incompleta.
Un segmento de clientes que parece muy rentable en un informe de ingresos puede estar generando rutas de última milla costosas que silenciosamente destruyen el margen. Una categoría de productos que parece estar funcionando bien podría estar generando devoluciones desproporcionadas.
Gartner advirtió que muchas organizaciones pasan por alto factores que distorsionan la rentabilidad del cliente y del producto.
Este es un desafío que la automatización y la IA están bien posicionadas para resolver, siempre que se pueda confiar en los datos subyacentes.
La urgencia es real y va en aumento
La presión sobre los costos en el comercio minorista no es un problema nuevo, pero las apuestas son más altas.
Según Deloitte, casi todos los ejecutivos del sector minorista prevén un aumento de los costos, pero el 82 % aún tiene una previsión de mejores márgenes para 2026. A medida que aumentan las presiones de costos, entender el costo de servicio a un nivel más profundo se vuelve esencial para proteger la rentabilidad.
KPMG fue más allá, y nombró el costo de servicio como la mayor prioridad para los líderes de la cadena de suministro, y pidió explícitamente a las organizaciones que “sean muy detalladas” sobre lo que cuesta atender a cada cliente, producto y canal.
El mensaje es consistente: el análisis amplio de rentabilidad ya no es adecuado; el margen está en los detalles.
Cómo un minorista identifica los SKU de bajo rendimiento y ahorra USD 50 millones
La consultora Kearney puso esto en práctica con un minorista líder que carecía de visibilidad sobre el verdadero impacto de cada producto en sus beneficios netos. Con Alteryx, Kearney diseñó un modelo de costos de servicio que generó un mapa de los costos en cada etapa de la cadena de suministro para más de 100,000 SKU del surtido del minorista, lo que redujo el tiempo de procesamiento de datos en más de un 70 % respecto a su enfoque previo basado en Excel.
Los resultados fueron significativos. El análisis identificó 13,000 SKU de bajo rendimiento y generó un ahorro de USD 50 millones en capital circulante, además de una reducción adicional de USD 10 millones en los costos anuales de transporte.
En palabras de Matt Feeley, de Kearney: “El costo de servicio es la columna vertebral para entender el rendimiento de tu cadena de suministro. Alimenta muchos otros análisis”.
La visibilidad es una estrategia de crecimiento
Los minoristas más exitosos entienden que la visibilidad del costo de servicio no se trata simplemente de reducir costos.
Cuando conoces la verdadera rentabilidad detrás de cada pedido, puedes decidir con confianza en qué opciones de gestión de pedidos vale la pena invertir, cómo definir precios en los distintos canales, qué segmentos de clientes conviene hacer crecer y en qué áreas renegociar.
Las organizaciones que van a la vanguardia no ejecutan el análisis de costo de servicio como un ejercicio puntual. Por el contrario, integran los insights de rentabilidad en cada ciclo de planificación, cada decisión de gestión de pedidos y cada conversación sobre precios. Eso requiere automatización, datos confiables y una manera de aplicar la lógica de negocio de forma consistente.
La IA solo es tan buena como los datos que la alimentan
A medida que los minoristas recurren a la IA para resolver estos desafíos, surge un nuevo problema: los datos que alimentan esos modelos suelen ser los mismos datos fragmentados e incompletos que generaron la brecha de visibilidad en primer lugar.
La escala de esa brecha de preparación es impactante. El informe de Alteryx sobre el Estado del analista de datos en 2026 deja clara esta tensión. Aunque casi todos (96 %) los analistas emplean ahora herramientas de IA y el 85 % dice que la IA influye en decisiones críticas para el negocio, el 47 % de los proyectos fallidos de IA y analítica sigue atribuyéndose a una mala calidad de datos o gobernanza.
La ambición de la IA está superando la preparación de los datos. En las operaciones minoristas, donde el costo de servicio depende de la conexión de datos de gestión de pedidos, transporte, inventario y finanzas a través de sistemas desconectados, esa brecha es donde el margen se evapora.
Junto con la calidad de los datos, las reglas de negocio, los modelos de asignación de costos y el conocimiento operativo detrás del costo de servicio deben capturarse, estandarizarse y aplicarse de manera consistente. Sin eso, las organizaciones luchan por construir una visión confiable de la rentabilidad a medida.
Como consecuencia, los minoristas que buscan una verdadera comprensión del costo de servicio deben crear un marco confiable y repetible que combine datos de alta calidad con una lógica empresarial estandarizada, lo que permite un análisis de rentabilidad consistente entre clientes, productos y canales.