1. Caso organizacional

Durante mi rol como Gerente de Análisis Comercial en una empresa importante en la industria del Retail en el sector de Ópticas, uno de los ejercicios más relevantes que realizaba cada año era la definición de la estrategia de pricing para la categoría de armazones. No era simplemente subir precios por inflación. El proceso arrancaba cuando cada proveedor nos hacía llegar su propuesta de incremento porcentual, y a partir de ahí comenzaba un trabajo de diagnóstico bastante importante y completo.

Lo que suele pasar en empresas del sector óptico y en retail en general es que los incrementos de los proveedores no siempre están alineados con lo que el mercado soporta. Entonces, mi tarea era cruzar esas propuestas con datos internos de sell-out por SKU, con la inflación vigente y con un benchmark competitivo que el equipo comercial obtenía vía mystery shopping en otras ópticas y retailers. A partir de todo eso, yo construía una propuesta de precios nuevos que se presentaba a Dirección para su aprobación.

En la práctica, el ejercicio iba más allá de los números. Cuando un proveedor proponía incrementos superiores al 8% —por encima de la inflación—, se abría una discusión interna: ¿negociamos?, ¿absorbemos?, ¿bloqueamos el SKU? Y cuando ciertos armazones llevaban más de seis meses en sucursal sin desplazarse, mientras otros similares sí rotaban, había que investigar qué estaba pasando. Eso implicaba sentarme con el área de desarrollo de producto, con planeación e incluso con el proveedor para entender si el problema era de surtido, de exhibición, de atractivo del producto o simplemente de precio.

Este tipo de situaciones obligaban a combinar análisis estadístico con conversaciones internas que difícilmente se capturan en un reporte de datos.

2. Enfoque seleccionado

Para abordar este caso, el enfoque más adecuado es el mixto, es decir, la combinación de métodos cuantitativos y cualitativos dentro del mismo proceso de diagnóstico.

3. Justificación

Primera ventaja: complementariedad entre lo numérico y lo contextual. El componente cuantitativo me permitía trabajar con datos de sell-out, elasticidades de precio y rotación por SKU. Por ejemplo, sabíamos que en armazones de diseñador la elasticidad precio-demanda oscilaba entre -3.5 y -5.5, mientras que en marca propia el rango era de -2.5 a -4.5. Esos datos eran fundamentales para dimensionar el impacto de cada incremento. Pero los números solos no explican todo. Había SKUs con buena rotación histórica que de pronto dejaban de moverse, y el análisis estadístico no siempre alcanzaba para entender por qué. Es ahí donde el componente cualitativo en reuniones con desarrollo de producto, con planeación, con proveedores, aportaba el contexto que los datos no daban. Como señalan Hernández-Sampieri y Mendoza (2018), el enfoque mixto permite "obtener una fotografía más completa de los fenómenos" al integrar evidencia numérica con comprensión del contexto organizacional.

Segunda ventaja: mejores decisiones en escenarios de incertidumbre. En pricing no todo es predecible. Puedes tener un modelo que te sugiere un precio óptimo, pero si no entiendes la dinámica interna, por ejemplo: cómo reacciona el vendedor en piso, qué percepción tiene el cliente, si el surtido realmente llega a la sucursal, la estrategia se queda corta. El enfoque mixto reduce ese riesgo porque no dependes de una sola fuente de evidencia. Esto no es extraño en empresas del sector: las decisiones de precio que solo se basan en hojas de cálculo suelen chocar con la realidad operativa.

Limitación: complejidad en la ejecución y en los tiempos. Trabajar con un enfoque mixto requiere más recursos. En mi experiencia, coordinar la parte cuantitativa (extracción de datos, modelado, validación en Excel para carga en POS y SAP) junto con la parte cualitativa (juntas con áreas internas, análisis de casos atípicos, retroalimentación de proveedores) alargaba el proceso de definición de precios. No siempre había tiempo suficiente para profundizar en ambos frentes con la misma rigurosidad, y eso a veces obligaba a tomar decisiones con diagnósticos parciales. Esta es una tensión real que Hernández-Sampieri y Mendoza (2018) reconocen al señalar que los diseños mixtos demandan mayor planeación y capacidad de integración por parte del investigador.

Referencia

Hernández-Sampieri, R. y Mendoza Torres, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Education.