ESTRATEGIA EN JUEGO

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Un podcast sobre estrategia de productos financieros y cómo los sesgos cognitivos de clientes, líderes y equipos influyen en las decisiones, el diseño del producto y los resultados del negocio. El único podcast en español que une estrategia y economía conductual para entender, de verdad, por qué un producto financiero triunfa o fracasa. estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast)

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Mauricio Rodríguez Vázquez

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business · business

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31 Mar 2026

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5 Oct 2026

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   5 Oct 2026

   Banca Premium: lo que el cliente afluente realmente compra. (Parte 2 de 2)

   Celaya, Guanajuato, un jueves de octubre, 9:40 de la mañana. Sobre el escritorio de Rogelio Tamayo hay una caja negra mate. Adentro, con la solemnidad de un estuche de relojería, vienen una tarjeta de metal de 18 gramos, un pase a salas VIP, un cupón que dice en letras doradas «Bono de bienvenida: 5,000 puntos GRATIS» y diez folletos. Cuenta Premium. Inversión Premium. Tarjeta Premium. Seguro Premium. Auto Premium. Hipoteca Premium. Nómina Premium. Afore Premium. PyME Premium. Asistencia Premium. Diez productos y un solo apellido, como esas familias donde todos los hijos se llaman José y nadie sabe a cuál le hablan. Rogelio llegó a esa caja por la puerta que casi nunca se abre. Dos semanas antes lo llamó un ejecutivo del banco de Federico, que había descubierto algo que llevaba años en sus propios servidores: dos distribuidores del Bajío le pagaban a la empresa de Rogelio por SPEI a una cuenta secundaria que él casi había olvidado. En el sistema, la empresa era «PyME» y Rogelio era «masivo». Ernesto —el de riesgo y pricing, el que en septiembre preguntó en el chat cuántos de sus clientes ya eran Premium y se quedó sin respuesta— corrió por fin el modelo, y uno de los primeros nombres de la lista fue el de un fabricante de cajeta con tres plantas y ventas de ocho cifras. Rogelio aceptó abrir una cuenta personal. No por el metal. Por una frase del ejecutivo: «Queremos ser su segundo banco». Ahora extiende los diez folletos sobre el escritorio, junto a los tres frascos que siempre tiene ahí para las visitas: cajeta quemada, envinada y de vainilla. Hace doce años no eran tres, sino doce. Había cajeta con nuez, con coco, sin azúcar, light, de leche de cabra, de leche mixta, en tubo, en tarro, en caja de regalo. Su distribuidor de San Antonio, un texano de pocas palabras, le dijo una frase que Rogelio todavía repite en cada comida familiar, a la altura del café: «Your customers don’t know which one to pick, so they pick none». Rogelio recortó el catálogo a tres presentaciones y vendió más. Nadie en su planta ha leído a los psicólogos que estudiaron el fenómeno. No hizo falta. Rogelio busca en los diez folletos lo único que necesita: una línea para aprovechar una oportunidad de negocio en 48 horas, la misma que en septiembre terminó consiguiendo con su cuñado, en una carne asada. El folleto más parecido es «PyME Premium». Pide estados financieros dictaminados de dos ejercicios y promete una respuesta «en un plazo de hasta 15 días hábiles». Rogelio junta los diez folletos, los alinea con la precisión de quien lleva treinta años acomodando frascos y los guarda en el segundo cajón del escritorio: el de los pendientes. La tarjeta de metal se queda en la caja. El cupón «gratis», también. Ciudad de México, esa misma mañana. En el banco de Federico circula el comunicado interno del lanzamiento: «Nace nuestra línea Premium: 10 productos, 1 marca, 0 excusas». Abajo, en negritas, el indicador del trimestre: productos por cliente. Camila, la PM que en septiembre le puso un pulgar arriba al audio de Federico, lleva tres semanas mirando el tablero del onboarding y tiene un dato que no cupo en el comunicado: de cada diez clientes que recibieron la caja, siete no han contratado nada más que la cuenta. Ernesto abre su hoja de cálculo y hace la única operación que nadie hizo antes de mandar a imprimir los cupones: multiplica el bono de bienvenida por la meta de clientes nuevos. El resultado no aparece en ningún renglón de la rentabilidad del cliente. Nadie lo cargó. Era «gratis». El banco de Federico consiguió lo más difícil —que un cliente Premium al que la banca tradicional no sabe leer aceptara sumarlo como segundo banco— y lo está perdiendo en la parte que parecía más fácil: qué ponerle enfrente. Para el nuevo lector que llega a la serie de “Estrategia en Juego” por esta entrega, un resumen. En la primera entrega de Banca Premium documentamos que el cliente afluente ya no se cambia de banco: suma otro. Solo 19% de los inversionistas de alto patrimonio trabaja hoy con una sola firma, frente a 39% en 2019 (Capgemini, World Wealth Report 2026). Ese cliente no compra una tasa más baja ni una tarjeta de metal, sino tiempo, certidumbre, reconocimiento y delegación de complejidad, alrededor de trabajos casi siempre familiares. «Premium» son al menos cuatro segmentos, y el más atractivo para un banco que sube desde abajo es el que la banca tradicional no sabe leer: el próspero ilegible, como Rogelio. Y ese cliente solo suma un banco si equivocarse no le cuesta. Esta es la segunda de dos entregas. En la primera vimos qué compra el cliente Premium; hoy, cómo se construye lo que compra: con qué producto empezar, en qué orden crecer y con qué equipo. La tesis de esta entrega es incómoda por una razón distinta. Cuando un banco ya entendió qué compra el cliente Premium, su error más probable deja de ser de diagnóstico y pasa a ser de ejecución: responderle con un catálogo de productos que se llaman igual y con beneficios «gratis» que nadie cargó a la rentabilidad del cliente. La línea que gana el segundo lugar de la cartera se construye al revés: pocos productos que resuelven trabajos concretos (“Jobs to be done”), un primer escalón cuyos beneficios se pagan solos, una secuencia que gana principalidad y datos antes que saldo y tarjetas, y un equipo que se mide por la parte de la billetera del cliente que conquista, no por las unidades que emite. Diseñar un Premium es fácil. Financiarlo, no El programa de pricing por relación más imitado de la banca estadounidense acaba de dar una lección, lo único verdaderamente gratis de este artículo. Durante años, Preferred Rewards de Bank of America premió a sus clientes según el saldo que concentraban en el banco: desde 20,000 dólares, el nivel Gold sumaba 25% a las recompensas de tarjeta; Platinum, desde 50,000, 50%, y Platinum Honors, desde 100,000, 75%. El 27 de mayo de 2026 el programa se convirtió en BofA Rewards. El comunicado oficial lo presentó como una expansión: un nivel de entrada sin saldo mínimo, con 10% adicional en recompensas, abierto a más de 30 millones de clientes (Bank of America, 18 de febrero de 2026). La letra que leyeron los clientes existentes fue otra: el primer nivel con 25% de bonificación ahora pide 30,000 dólares, y el 75% que antes se alcanzaba con 100,000 ahora exige un millón. Diez veces más saldo por el mismo beneficio (My Money Blog, 2026). No es un escándalo ni un error de Bank of America. Es la aritmética de cualquier programa por niveles cuyo beneficio se diseñó antes que su financiamiento: para regalar un escalón en la base, hubo que encarecer el tope. Para un banco mexicano que está por lanzar su línea Premium, la lección es: diseñar un Premium es fácil; financiarlo es lo difícil, y retirarlo cuesta más que no haberlo dado nunca. El otro lado de la moneda es el servicio. En la primera entrega vimos que el dolor más citado del cliente de alto patrimonio es de memoria institucional: 42% tiene que repetir sus objetivos a la misma firma. El mismo reporte de Capgemini explica por qué: los asesores dedican 41% de su tiempo a tareas operativas, y 76% quiere que sistemas con inteligencia artificial las automaticen (World Wealth Report 2026). La falta de memoria no es un problema de voluntad del banquero. Es un problema de capacidad del banco. Y la capacidad, a diferencia del metal, no se manda a imprimir. Con esas dos restricciones, la tentación natural de un comité es compensar con volumen: si no podemos darle todo a un cliente, démosle de todo a todos. Diez productos y un bono. Es exactamente lo que no hay que hacer, y la razón es más conductual que financiera. Diez folletos y un cajón BLOQUE TEÓRICO 1 · LA MESA DE LAS 24 MERMELADAS Un sábado de mediados de los noventa, en Draeger’s, un supermercado de Menlo Park, California, Sheena Iyengar y Mark Lepper montaron una mesa de degustación de mermeladas. A ratos tenía 24 sabores; a ratos, 6. La mesa grande atrajo a más curiosos: se detuvo alrededor de 60% de quienes pasaban, contra 40% en la chica. Pero de quienes se detuvieron frente a los 24 sabores, solo cerca de 3% compró un frasco; frente a los 6, cerca de 30% (Journal of Personality and Social Psychology, 2000). Más opciones atraen la mirada y ahuyentan la decisión. Con un matiz: no es universal. Benjamin Scheibehenne, Rainer Greifeneder y Peter Todd revisaron 50 experimentos y encontraron un efecto promedio cercano a cero (Journal of Consumer Research, 2010). Alexander Chernev, Ulf Böckenholt y Joseph Goodman resolvieron la aparente contradicción (Journal of Consumer Psychology, 2015): la sobrecarga aparece cuando se juntan cuatro condiciones —opciones complejas, una decisión difícil, preferencias poco definidas y el deseo de decidir con poco esfuerzo—. Un cliente que llega a un segundo banco a elegir productos financieros cumple las cuatro. Del lado del cliente, la sobrecarga de elección explica el segundo cajón de Rogelio. No rechazó al banco de Federico: lo pospuso. Y para un banco que aspira al segundo lugar de la cartera, posponer es la forma más cortés de perder. La primera entrega dejó establecido que el cliente Premium solo suma un banco si equivocarse no le cuesta. Diez productos parecidos suben justo ese costo: multiplican las maneras de elegir mal y ninguno explica cuál resuelve su problema. En el caso de Rogelio, ninguno lo resolvía. Y en un producto financiero, no elegir no es neutral: lo que el cliente no contrata mientras todavía está evaluando al banco tendrá que competir después con la inercia, que en banca rara vez pierde. Del lado del equipo, el catálogo es la ausencia de una decisión disfrazada de ambición. Lanzar diez productos a la vez permite no elegir cuál importa. Madhavan Ramanujam y Georg Tacke (Monetizing Innovation, 2016) llaman feature shock al patrón de fracaso de los productos que meten todo porque nadie se atrevió a quitar nada; el catálogo con apellido es su versión bancaria. Richard Thaler y Cass Sunstein (Nudge, 2008) lo advirtieron: no existe un diseño neutral. Cuántas opciones se muestran, en qué orden y con qué nombre es una decisión del banco. Federico la tomó sin darse cuenta. Y el indicador del comunicado —productos por cliente— premia el comportamiento equivocado: el ejecutivo aprenderá a colocar los productos más fáciles, no los que el cliente necesita. La banca estadounidense conoce el final extremo de esa película: en 2016, la CFPB multó a Wells Fargo con 100 millones de dólares después de que miles de empleados, presionados por metas de venta, abrieran cerca de 1.5 millones de cuentas de depósito y solicitaran alrededor de 565,000 tarjetas de crédito sin autorización de los clientes (CFPB, 8 de septiembre de 2016). Nadie en el banco de Federico está cerca de eso, pero su indicador apunta hacia allá. La matriz que se llena restando Si el catálogo es el error, la corrección empieza por decidir qué no hacer. En la primera entrega citamos a Porter para advertir que copiar al incumbente deja al banco atrapado en el medio; aquí toca la parte operativa de esa advertencia. BLOQUE TEÓRICO 2 · LA MATRIZ ERIC: COMPETIR RESTANDO W. Chan Kim y Renée Mauborgne (Blue Ocean Strategy, edición ampliada, 2015) proponen una herramienta engañosamente simple. Antes de agregar nada a una propuesta de valor, hay que contestar cuatro preguntas: qué atributos que la industria da por sentados se pueden eliminar; cuáles se pueden reducir muy por debajo del estándar; cuáles hay que incrementar muy por encima, y cuáles nunca ha ofrecido la industria y conviene crear. El orden no es casual: primero se resta. El resultado se dibuja como una curva de valor que no se parece a la del incumbente, porque no intenta ganarle en su terreno. La mayoría de los lanzamientos Premium hace lo contrario: su curva es la del incumbente, unos milímetros más arriba y varios millones más cara. Tabla 1. Matriz ERIC para la línea Premium de un banco que sube desde abajo La columna que más le duele a un comité es la primera: eliminar el cargo por saldo mínimo cuesta comisiones, y dejar de exigir la nómina domiciliada renuncia a la palanca de retención favorita de la banca mexicana. Pero las dos decisiones son coherentes con lo que el cliente compra: nadie suma un segundo banco que, como condición de entrada, le pide que le lleve la nómina del primero. La columna de «Reducir» es la más contraintuitiva. Las salas VIP y las amenidades no se reducen por austeridad, sino porque ya no diferencian. Revolut vende hoy en México el acceso a salas VIP como parte de una suscripción: su plan Metal cuesta 349 pesos al mes más IVA, y el Ultra, con acceso ilimitado, 1,499 pesos más IVA (Revolut México, consulta de septiembre de 2026). Lo que un fintech puede empaquetar en una app no puede ser la razón por la que alguien elija a un banco. Thales Teixeira (Unlocking the Customer Value Chain, 2019) describe exactamente ese movimiento: el entrante desacopla un eslabón de la cadena de valor del incumbente —aquí, los beneficios— y lo vende por separado. La respuesta no es igualar beneficios, sino volver a acoplar la relación en lo que el entrante no tiene: datos propios, presencia en la ciudad del cliente y capacidad de prestar montos altos con certeza. Eso es lo que está en «Incrementar» y en «Crear». El apellido «Premium» en cada producto tiene dos costos que la primera entrega dejó pendientes. El primero ya lo vimos: diez productos que se llaman igual no se distinguen entre sí, y lo que no se distingue no se elige. El segundo es de credibilidad. BLOQUE TEÓRICO 3 · LA MARCA QUE SE ESTIRA HACIA ARRIBA Cuando una marca asociada con lo accesible lanza una versión superior, carga con una duda: ¿puede entregar lo que promete? Chung Kim, Anne Lavack y Margo Smith estudiaron esas extensiones verticales con dos pares de marcas muy elocuentes —Toyota y Lexus, Timex y Rolex— (Journal of Business Research, 2001). Encontraron que cualquier extensión vertical, hacia arriba o hacia abajo, afecta la evaluación de la marca núcleo, y que ese daño se reduce cuando se aumenta la distancia percibida entre ambas con recursos gráficos y de nombre. En las extensiones hacia arriba, la distancia además ayuda a la extensión misma. Toyota no llamó «Toyota Premium» a su auto de lujo: lo llamó Lexus. Itaú no llamó «Itaú Premium» a su segmento de alta renta: lo llamó Personnalité, en 1996, y la submarca cumple treinta años en 2026. El matiz que evita el dogma: la marca madre no siempre estorba. Con el cliente que ya está en la base y conoce al banco, la familiaridad puede ser un activo. La respuesta correcta no es una opinión; es un experimento. Por eso la decisión de marca va en la fase cero y no en la sala del comité: probar con clientes una submarca respaldada frente a la marca madre antes de imprimir un solo folleto. David Bland y Alex Osterwalder (Testing Business Ideas, 2019) tienen el catálogo de experimentos para hacerlo barato: pruebas de humo, páginas de aterrizaje con dos nombres, un servicio tipo concierge con veinte clientes. Una tarde de pruebas cuesta menos que una caja negra mate. Cuatro productos, no diez ¿Con qué empezar, entonces? La primera entrega cerró con una pregunta de tres condiciones: con qué producto ganar el segundo lugar de la cartera sin comprar depósitos con tasa, sin atraer al cliente que nadie más quiso y sin inundar a los clientes con diez productos que se llaman igual. La respuesta de esta serie son cuatro productos insignia. Cada uno nace de uno de los trabajos que identificamos en la primera entrega, y su nombre describe el trabajo que resuelve, no el nivel del cliente. Tabla 2. Cuatro productos insignia y el trabajo que resuelve cada uno El primero nace del pasillo de hospital de Daniela. Una línea de liquidez médica preaprobada antes de la emergencia, que paga directamente al hospital el deducible y el coaseguro del seguro de gastos médicos mayores. Alrededor de 14 millones de personas tienen una póliza de gastos médicos en México (AMIS, 2025), y las aseguradoras estiman que la inflación médica privada podría rondar entre 12% y 14% en 2026, casi tres veces la general (AMIS, vía La Jornada, 13 de mayo de 2026). Cuando los costos médicos suben así, el deducible deja de ser un trámite y se vuelve un trabajo. El diseño invierte la lógica que documentamos en «Pricing de crédito personal»: en una emergencia, el cliente compara velocidad, no tasa, y por eso el precio de emergencia suele ser el peor. Aquí el precio se fija cuando el cliente está tranquilo, con total transparencia. Y puede ser más bajo que el del crédito personal por dos razones que cualquier área de riesgo entiende: el destino es verificable y existe una alianza con la aseguradora. En el lienzo de Osterwalder y Pigneur (Business Model Generation, 2010), aseguradoras y hospitales no son canales de venta: son socios clave. El segundo es el que Rogelio buscaba en los folletos. Una línea de liquidez para oportunidades de negocio, preaprobada y con respuesta en 48 horas, evaluada con los flujos que el banco ya observa —SPEI desde cuentas empresariales, saldos, pagos, domiciliaciones— y no con recibos de nómina. Integra y a la vez separa el patrimonio personal y el del negocio, que es el trabajo del empresario próspero. No es un nicho exótico: cerca de la mitad de los clientes de alta renta de Nubank son dueños de negocio (Forbes Brasil, 1 de septiembre de 2025). La restricción de este producto es también su virtud. Mientras el artículo 76 de la Ley Fintech siga sin reglas secundarias para compartir datos transaccionales (National Law Review, junio de 2026), un banco solo puede evaluar lo que ve en sus propios sistemas. Por eso la línea se ofrece primero a clientes con historia propia, y eso la protege de la selección adversa. Marco Iansiti y Karim Lakhani (Competing in the Age of AI, 2020) lo describirían como una fábrica de decisiones: cada respuesta mejora la siguiente con datos que ningún competidor tiene. El tercero es la puerta de entrada. Una cuenta eje multidivisa, con SPEI 24/7, controles avanzados, sin comisiones y con línea de sobregiro, unida a inversión de arquitectura abierta: fondos de varias gestoras, exposición en dólares y composición transparente. Da principalidad y datos, que alimentan a los otros tres productos, sin comprar depósitos con tasa: quien compra saldo con tasa compra al cliente menos leal. La arquitectura abierta no es un adorno: para este cliente, un fondo concentrado en emisores relacionados con el propio grupo financiero es una objeción, no un detalle, y eso vale para cualquier banco que aspire al segmento. El cuarto es la cuña para el afluente consolidado. Desde el 29 de agosto de 2025, la Circular 6/2025 de Banxico permite que un trabajador use los recursos depositados en su cuenta de nómina como fuente de pago de un crédito con cualquier institución autorizada, no solo con el banco que le dispersa el salario (DOF, 18 de julio de 2025). Para un banco que quiere llegar a ejecutivos como Daniela, cuya nómina vive en un banco grande, eso significa poder ofrecerle crédito sin pedirle que se mude. El riesgo operativo lo documentamos en el artículo sobre crédito de nómina: la prelación de pagos y la conectividad entre sistemas. Los otros trabajos de la primera entrega esperan su turno: el fondo de colegiaturas con aportación automática, el crédito de remodelación con desembolso por avance de obra, el automotriz ganado en la agencia y la planeación patrimonial entran en fases posteriores, cuando la relación los justifique. Lo mismo el retiro, con una advertencia: en 2026 todas las Afores cobran la misma comisión máxima de 0.54% (CONSAR), así que una «Afore Premium» no puede diferenciarse por precio; solo por planeación, aportaciones voluntarias, deducibilidad y rendimiento neto. El séptimo trabajo, no tener que repetir la historia a cada ejecutivo, no es un producto. Es una capacidad, y la veremos más adelante. Falta la tarjeta de crédito, y es deliberado: entra preaprobada solo para clientes con comportamiento observado. Abrirla al mercado abierto en la primera fase invita lo que los economistas llaman la maldición del ganador: quien cambia primero a la tarjeta de un banco recién llegado suele ser quien no obtuvo línea suficiente en el suyo. Con eso quedan cumplidas, de manera explícita, las tres condiciones de la primera entrega: principalidad sin tasa comprada, crédito sin selección adversa y cuatro productos en lugar de diez. Lo «gratis» es el renglón más caro BLOQUE TEÓRICO 4 · EL PRECIO CERO NO ES UN PRECIO BAJO Kristina Shampanier, Nina Mazar y Dan Ariely (Marketing Science, 2007) pusieron a elegir a un grupo de personas entre una trufa Lindt a 15 centavos de dólar y un chocolate Hershey’s Kiss a 1 centavo. La mayoría eligió la trufa: 62% contra 14%; el resto no compró nada. Después bajaron un centavo ambos precios: trufa a 14, Kiss gratis. La diferencia entre las dos opciones era exactamente la misma, pero la demanda del Kiss subió a 50% y la de la trufa cayó a 36%. El cero no se procesa como un precio más bajo, sino como otra categoría mental: una opción sin posibilidad de pérdida que desplaza a otra objetivamente mejor. Ariely lo resumió en Predictably Irrational (2008): lo gratis es un botón emocional. En esta publicación ya lo vimos operar del lado del comprador, en los meses sin intereses del crédito retail. En la banca Premium aparece en otro lugar: en el diseño de los programas. Del lado del cliente, el beneficio gratis —el bono de bienvenida, la anualidad cero del primer año, la sala VIP— selecciona clientes. Pero selecciona a los equivocados: al que compara beneficios, no al que busca que le resuelvan un trabajo. Llega por lo gratis y se va cuando lo gratis se acaba. El cliente que describimos en la primera entrega, el que suma un banco por un trabajo bien resuelto, casi no se mueve por un cupón. Rogelio no abrió el suyo. Del lado del equipo, lo gratis tiene un costo que no aparece en ninguna parte, y por eso parece gratis. El bono se registra en marketing; la sala VIP, en el contrato con el operador; la anualidad cero, en una proyección que nadie compara con la cohorte. Ninguno se carga a la rentabilidad del cliente que lo recibe. Ernesto lo descubrió con una multiplicación. En la primera entrega, el caso de American Express mostró un lado del Value Stick de Felix Oberholzer-Gee: subir la disposición a pagar del cliente. Aquí toca el otro: la disposición a vender, es decir, lo que le cuesta al banco proveer cada beneficio. Un programa que sube la disposición a pagar con beneficios que cuestan más de lo que el cliente deja no creó valor. Lo regaló. Lo gratis tiene además una trampa diferida. Daniel Kahneman y Amos Tversky (Econometrica, 1979) mostraron que una pérdida pesa más que una ganancia del mismo tamaño. En un programa por niveles, eso significa que retirar un beneficio no devuelve al cliente al punto de partida: lo deja peor que si nunca lo hubiera recibido. Por eso la reestructuración de Bank of America se leyó entre sus clientes más vinculados como un recorte, aunque se anunció como una expansión. La regla de diseño que se desprende es fácil de enunciar y difícil de cumplir: ningún beneficio entra a un nivel si no se paga con el margen que ese nivel genera, y ninguno se promete sin saber cómo se retiraría. El Premium relativo: qué lleva y cuánto cuesta La primera entrega identificó un escalón vacío. Por un lado, el cliente con 25,000 a 30,000 pesos de ahorro que un banco popular ya identifica como invertible; por el otro, el piso de 150,000 a 300,000 pesos de Banamex Priority. Dejamos para esta entrega qué lleva ese escalón y cuánto cuesta. Lo que lleva es menos de lo que un comité esperaría y más difícil de lo que parece: un interlocutor que recuerda al cliente —humano cuando importa, digital el resto del tiempo—, preaprobaciones construidas con los flujos que el banco ya ve, uno o dos productos insignia y el reconocimiento de que el banco sepa quién es sin preguntárselo. Lo que no lleva: metal, salas VIP ni el apellido «Premium». Tabla 3. Niveles ilustrativos de la línea (umbrales a calibrar con datos propios) Los tres ejes de la tabla —productos, saldo y antigüedad— miden vinculación, no valor, y confundirlos es el error más caro del pricing por relación. Miden volumen y no margen; la antigüedad mira hacia atrás; no ven la parte de la billetera que el cliente tiene fuera —si 81% de los inversionistas de alto patrimonio trabaja con varias firmas, un cliente «chico» aquí puede ser enorme en otro banco—, y no ven el riesgo. Por eso los ejes forman un índice de vinculación visible para el cliente, que define su nivel y sus beneficios, mientras el valor del cliente —el LTV— se calcula por separado: la suma, a valor presente, del margen financiero neto más comisiones, menos el costo de servir, la pérdida esperada y el costo de capital, multiplicada año con año por la probabilidad de que el cliente siga en el banco. El índice decide el nivel; el LTV, el riesgo y la parte de la billetera deciden el precio individual. BLOQUE TEÓRICO 5 · CERCAS DE PRECIO: COBRAR DISTINTO SIN QUE PAREZCA INJUSTO Una cerca de precio es la regla que separa a quien paga un precio de quien paga otro, de forma que el cliente la acepte como legítima. El cine que cobra menos a los estudiantes con credencial usa una; la aerolínea que cobra menos a quien compra con anticipación, otra. Thomas Nagle, John Hogan y Joseph Zale (The Strategy and Tactics of Pricing, 5ª ed.) muestran que las mejores cercas se basan en algo que el cliente decide y el negocio puede verificar. En banca, la vinculación es una cerca casi perfecta: el cliente elige cuánto concentra, el banco lo ve, y el beneficio que recibe se financia con el margen que esa concentración genera. Por eso el nivel debe depender de lo que el cliente trae, no de lo que el banco quiere venderle. Un nivel que se sube acumulando productos es una cerca que se brinca comprando folletos. ¿Cuánto cuesta, entonces? Para el cliente, el mercado ya puso el rango. Banamex cobra 500 pesos al mes en Priority a quien no cumple los requisitos de saldo o uso; el programa Mundo Select de Santander cuesta 750 pesos al mes; la tarjeta Platinum de BanCoppel tiene una anualidad de 1,500 pesos sin IVA, y Revolut vende sus planes de 149 pesos al mes más IVA (Premium) a 1,499 (Ultra). La decisión de diseño que se desprende de la cerca de precio es una cuota explícita con exención por vinculación: el cliente que concentra su relación no paga; el que solo quiere el metal, sí. Es lo contrario de lo gratis: un precio visible que el cliente puede evitar haciendo exactamente lo que al banco le conviene. Para el banco, el costo del escalón es el costo de servir —el tiempo del banquero y la tecnología que le da memoria— más el de cada beneficio, cargado al nivel que lo recibe. La prueba es sencilla: si el margen incremental de un nivel no alcanza para pagar sus beneficios, el nivel está mal diseñado, por atractivo que se vea en el folleto. El precio individual puede ajustarse además por riesgo y valor del cliente, con un CAT por oferta, las reglas de transparencia de Banxico y la CONDUSEF, criterios auditables que no discriminen y Jurídico en la mesa desde el principio. Los números que deciden si la línea vive No existe en México información pública sobre el desempeño de las líneas Premium: ni tasas de adopción, ni LTV, ni costo de beneficios. Esa ausencia se declara, no se rellena. Lo que sí existe es la disciplina de medir bien, y la referencia más útil es la relación entre el valor del cliente y lo que costó adquirirlo: un LTV de al menos tres veces el CAC, con recuperación de la inversión en 18 a 24 meses, es una referencia razonable para un segmento en el que el costo de adquisición incluye el tiempo del banquero. Son umbrales ilustrativos, no un estándar mexicano. Lo importante es cómo se mide. En «El CAC que se come la promesa» vimos que los promedios engañan: el CAC de los primeros clientes no describe el de los siguientes, así que se mide por cohorte marginal y por canal. Y el canal más barato en este segmento no es la publicidad: es el ascenso de clientes que ya están en la base —los Rogelios que el banco no sabía que tenía— y la referencia entre pares. Nick Mehta, Dan Steinman y Lincoln Murphy (Customer Success, 2016) aportan la otra mitad: un indicador de salud por cliente, alertas tempranas de fuga y la retención neta de ingresos (NRR) —el ingreso de una cohorte a doce meses entre su ingreso inicial— como medida rectora. Si ese número crece, la línea está ganando la billetera. Si solo crece el número de productos por cliente, el banco está ganando folletos. En qué orden: una cabeza de playa antes que el mercado A. G. Lafley y Roger Martin (Playing to Win, 2013) ordenan la estrategia en cascada: aspiración, dónde jugar, cómo ganar, capacidades y sistemas de gestión. Aplicada a esta línea, la aspiración podría ser: ser el banco que acompaña el ascenso patrimonial de quienes la banca tradicional todavía no reconoce como Premium. Dónde jugar es una decisión de renuncia: Geoffrey Moore (Crossing the Chasm) recomienda una cabeza de playa, un solo segmento donde el banco pueda ser el número uno y entregar la solución completa —lo que Moore llama whole product— antes de pasar al siguiente, como bolos que se derriban en cadena. Para un banco que sube desde abajo, esa cabeza de playa es el empresario próspero y el afluente emergente de ciudades medias que ya son sus clientes. Son compradores pragmáticos: adoptan cuando alguien como ellos ya comprobó que funciona. Cómo ganar ya está dicho: certeza y velocidad con datos propios, soluciones por trabajo y reconocimiento sin ostentación. Tabla 4. Secuencia de lanzamiento propuesta El crédito de nómina para ejecutivos es insignia pero entra en la fase 2: es una cuña hacia clientes que aún no están en la base, y conviene lanzarla cuando la operación ya esté probada con los propios. La fase cero, en cambio, no es opcional. En el banco de Federico, la pregunta que Ernesto hizo en septiembre era, sin saberlo, la fase cero completa. Para los dos bancos de base popular que analizamos en la primera entrega, Banco Azteca y BanCoppel, esta secuencia tiene una ventaja y una exigencia. La ventaja son los activos más difíciles de copiar para esta ruta: una base de clientes enorme, presencia en ciudades medias —en 177 municipios, Banco Azteca es el único banco— y datos transaccionales propios; en el caso de BanCoppel, además, un fondeo holgado que hace natural empezar por captación e inversión. La exigencia es que en este segmento la confianza es filtro, no diferenciador: transparencia de los fondos, arquitectura abierta y gobierno visible pesan más que cualquier campaña. Para el G4, la misma secuencia se lee al revés. Su riesgo no es la credibilidad hacia arriba, sino perder el escalón que hoy atiende como masivo frente a quien sí decida atenderlo. Las capacidades son las que convierten el plan en algo más que una presentación: una vista única del cliente; modelos de propensión y de comportamiento; un motor de siguiente mejor acción; un motor de precios; un CRM con memoria de objetivos; un banquero asistido por inteligencia artificial que recupere buena parte de ese 41% de tiempo operativo; servicio especializado, y alianzas con aseguradoras, hospitales, universidades y agencias. David Rogers (The Digital Transformation Roadmap, 2023) pide tratar los datos de clientes como un activo estratégico, y Gerald Kane y sus coautores (The Technology Fallacy, 2019) recuerdan lo que los comités olvidan: la tecnología es la parte fácil; la capacidad de la organización para usarla, la difícil. Con qué equipo La línea necesita un responsable de segmento con su propio estado de resultados, no un gerente de producto por cada tarjeta. Y un equipo inicial de 8 a 12 personas que combine perfiles que los organigramas suelen separar: gestión de producto organizada por trabajo (salud, educación, vivienda, liquidez empresarial); riesgo y modelos de comportamiento; pricing; ciencia de datos; investigación de clientes y economía conductual; diseño de servicio; customer success y banca de relación; jurídico, fiduciario y cumplimiento; alianzas, y marca. Pero la composición importa menos que el tablero. John Doerr (Measure What Matters, 2018) lo llama OKRs, y la regla para esta línea es una sola: los objetivos se atan al LTV frente al CAC, a la parte de la billetera y a la retención neta de ingresos, nunca a unidades emitidas. En el banco de Federico, el equipo ya existe. Lo que tiene que cambiar es el renglón en negritas del comunicado. Qué puedes hacer diferente mañana Si diriges producto, segmento o estrategia en un banco que construye su línea Premium, hay cuatro decisiones que valen más que cualquier lanzamiento. La primera es empezar por un producto, no por un catálogo: elegir el trabajo insignia que tus clientes no pueden resolver con su banco actual y en el que tus datos te dan ventaja, y decidir por escrito qué seis productos no se lanzan todavía. La segunda es cargar cada beneficio a un nivel antes de prometerlo: ningún bono, sala o anualidad cero sin una línea en la rentabilidad del cliente que lo recibe y sin saber cómo se retiraría. La tercera es abrir el crédito solo donde ya hay comportamiento observado: la base primero, el mercado después. La cuarta es medir la billetera, no el folleto: sustituir productos por cliente por parte de la billetera, principalidad y retención neta de ingresos por cohorte. Dicho en una línea que completa la de la primera entrega: la línea Premium no se construye con más productos, sino con el primero correcto: el que resuelve un trabajo, se paga solo y le deja al cliente las ganas de pedir el segundo. Preguntas para el Comité Para el CEO: ¿Medimos la parte de la billetera y la retención neta de ingresos del segmento, o seguimos contando productos por cliente? Si el tablero premia folletos, el equipo va a vender folletos. Para el CPO: Si la línea tuviera que empezar con un solo producto, ¿cuál sería? ¿Y qué seis productos estamos dispuestos a no lanzar todavía? Para el Director de Riesgo: ¿Nuestro primer producto de crédito se origina con comportamiento observado, o le abre la puerta al cliente que nadie más quiso? Para el CFO: ¿Cada beneficio de nuestros niveles está financiado con margen incremental, o lo vamos a pagar el día que haya que quitarlo? Para el responsable del segmento: ¿La marca madre ayuda o estorba en el escalón Premium? ¿Lo probamos con clientes o lo decidimos en un comité? Para todos: ¿Nuestro primer producto genera principalidad y datos, o solo genera saldo comprado con tasa? OKR y KPIs: el tablero de la serie Fase 0 (primera entrega): conocer el segmento real. Clientes con propensión alta dentro de la base; disposición a pagar por atributo, medida con una prueba conjoint; ranking de trabajos. Objetivo 1 · Vinculación con valor: elevar la parte de la billetera de la cohorte. KPIs: retención neta de ingresos de 110% o más (referencia ilustrativa); porcentaje de clientes con cuenta principal; productos por trabajo por cliente. Objetivo 2 · Unit economics sanos: LTV de al menos tres veces el CAC por cohorte marginal y recuperación en 24 meses o menos. KPIs: CAC por canal (ascenso interno, referencia, mercado abierto); pérdida esperada por nivel; costo de beneficios por nivel cargado al LTV. Objetivo 3 · Servicio con memoria: respuesta de crédito de monto alto en menos de 24 horas. KPIs: tiempo de respuesta por producto insignia; porcentaje de clientes que no necesitan repetir sus objetivos (la referencia de la primera entrega: 42% sí tiene que hacerlo). Lo que deja la serie En el banco de Federico, la caja negra mate se queda en bodega. Federico leyó la hoja de Ernesto y el tablero de Camila, y tomó una decisión que en septiembre le habría parecido imposible de explicar: relanzar la línea con cuatro productos, un solo indicador y ningún bono. En lugar del cupón, el primer mensaje a los clientes de la lista de Ernesto promete una sola cosa: una respuesta de crédito en 48 horas. Es una apuesta, no un éxito. Pero por primera vez es una apuesta propia. Una tarde de noviembre, a Rogelio le suena el teléfono. No es para ofrecerle un folleto. Es una pregunta: «Don Rogelio, si mañana apareciera otra planta en venta, ¿cuánto necesitaría y para cuándo?». Rogelio abre el segundo cajón, saca los diez folletos, los tira a la basura y dicta una cifra. No sabemos si le dará al banco de Federico el segundo lugar de su cartera. Sabemos que ahora tiene una razón para hacerlo, y que su cuñado, por primera vez en años, tiene competencia. Daniela sigue en su banco de siempre. Si algún día recibe una llamada que empiece con «ya tiene preaprobada una línea para el deducible de su papá», es probable que conteste. Sería la primera vez que no tiene que contar su historia desde el principio. Las dos entregas de esta serie son la misma idea vista desde los dos lados del mostrador. El cliente Premium solo suma un banco si equivocarse no le cuesta, y el banco que quiera ese segundo lugar no lo gana con más metal ni con más productos, sino con menos cosas mejor elegidas: un trabajo resuelto, un beneficio que se paga solo, un dato que ningún competidor tiene. Lo demás es un folleto en un cajón. EL SESGO DE ESTA SEMANA Sobrecarga de elección (choice overload). Cuando las opciones son muchas, complejas y difíciles de comparar, la probabilidad de decidir baja y la satisfacción con lo decidido también: más opciones atraen la mirada y ahuyentan la decisión. En la banca Premium mexicana aparece dos veces: en el cliente que recibe diez productos con el mismo apellido y guarda los folletos en un cajón, y en el equipo que lanza un catálogo completo para no tener que elegir cuál producto importa. Pregunta para llevarte: ¿cuántos productos le muestras a un cliente Premium en su primera semana, y cuál de ellos le resuelve algo que su banco actual no ve? Fuentes Bank of America, «New BofA Rewards Program to Reach Millions More Clients with Expanded Benefits», comunicado de prensa, 18 de febrero de 2026. My Money Blog, «Bank of America Rewards: Higher Balance Requirements for Credit Card Boosts + New Monthly Credits», 2026. Capgemini, «World Wealth Report 2026», comunicado de prensa, 4 de junio de 2026. Consumer Financial Protection Bureau, «CFPB Fines Wells Fargo $100 Million for Widespread Illegal Practice of Secretly Opening Unauthorized Accounts», 8 de septiembre de 2016. Revolut México, «Compara los planes de Revolut», consulta septiembre de 2026. Banamex, «Priority»; Santander México, «Mundo Select»; BanCoppel, ficha de la tarjeta BanCoppel Platinum; sitios institucionales, consulta septiembre de 2026. AMIS, cifras de seguros de gastos médicos mayores, 2025. La Jornada, «La inflación médica privada podría llegar a 14%: AMIS», 13 de mayo de 2026. Forbes Brasil, «Com foco em lifestyle, Nubank quer expandir Ultravioleta e conquistar fatia da alta renda», 1 de septiembre de 2025. National Law Review, estado de la regulación secundaria de Open Finance en México, junio de 2026. Banco de México, «Circular 6/2025», Diario Oficial de la Federación, 18 de julio de 2025. CONSAR, aviso sobre la comisión máxima de las Afores para 2026. Iyengar, S. S. y Lepper, M. R., «When Choice Is Demotivating: Can One Desire Too Much of a Good Thing?», Journal of Personality and Social Psychology, vol. 79, núm. 6, 2000. Scheibehenne, B., Greifeneder, R. y Todd, P. 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Ramanujam, M. y Tacke, G., Monetizing Innovation, Wiley, 2016. Teixeira, T. S., Unlocking the Customer Value Chain, Currency, 2019. Bland, D. J. y Osterwalder, A., Testing Business Ideas, Wiley, 2019. Osterwalder, A. y Pigneur, Y., Business Model Generation, Wiley, 2010. Iansiti, M. y Lakhani, K. R., Competing in the Age of AI, Harvard Business Review Press, 2020. Oberholzer-Gee, F., Better, Simpler Strategy, Harvard Business Review Press, 2021. Nagle, T. T., Hogan, J. E. y Zale, J., The Strategy and Tactics of Pricing, 5ª ed., Pearson, 2011. Mehta, N., Steinman, D. y Murphy, L., Customer Success, Wiley, 2016. Lafley, A. G. y Martin, R. L., Playing to Win, Harvard Business Review Press, 2013. Moore, G. A., Crossing the Chasm, 3ª ed., HarperBusiness, 2014. Rogers, D. L., The Digital Transformation Roadmap, Columbia Business School Publishing, 2023. Kane, G. C., Phillips, A. N., Copulsky, J. R. y Andrus, G. R., The Technology Fallacy, MIT Press, 2019. Doerr, J., Measure What Matters, Portfolio, 2018. Referencias internas: P36 (Banca Premium, entrega 1 de 2), P07 (crédito de nómina), P15 (CAC), P20 (pricing de crédito personal), P25 (crédito retail). Thanks for reading Mauricio Rodríguez Vázquez! Este Post es público, así que compártelo con quien quieras. Thanks for reading Mauricio Rodríguez Vázquez! Suscríbete gratis para recibir nuevos posts. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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   28 Sept 2026

   Banca Premium: lo que el cliente afluente realmente compra. (Parte 1 de 2)

   En México hay una frase que delata al prepotente antes de que termine de pronunciarla: «¿Usted no sabe quién soy yo?». La pronuncia el señor que se estaciona en doble fila frente a la escuela y el funcionario que descubre que el retén también aplica para él. Y es, al mismo tiempo, la mejor definición de lo que el cliente Premium le pide a su banco, con una diferencia que lo cambia todo: el buen cliente Premium jamás la dice en voz alta. Solo espera que el banco la conteste sin que nadie tenga que preguntarla. Este artículo sostiene una tesis incómoda para cualquier banco que esté diseñando su «línea Premium»: el cliente afluente no compra una tasa más baja, ni una tarjeta de metal, ni una sala VIP. Compra tiempo, certidumbre, reconocimiento y delegación de complejidad para resolver trabajos que casi siempre son familiares. Y ya no se cambia de banco: suma uno. La pregunta competitiva dejó de ser cómo arrebatarle de raíz la cuenta al incumbente. Ahora es qué trabajo ganar primero para ocupar el segundo lugar de su cartera y, eventualmente, convertirse en el primer lugar. Tres escenas, un mismo martes de septiembre. Santa Fe, Ciudad de México, 10:12 de la mañana. Daniela Ochoa es directora de finanzas de una farmacéutica mediana, tiene once años con el mismo banco, una tarjeta Infinite de metal que pesa lo mismo que un encendedor de metal Zippo. Esa mañana su papá entró a urgencias en un hospital privado y alguien de admisión le explicó que, antes de subir a piso, hay que cubrir el deducible y el coaseguro. Daniela marca a la línea exclusiva que viene impresa, en letras doradas, en el reverso de su tarjeta. Le piden los dieciséis dígitos, la fecha de nacimiento y su nombre completo. La transfieren. La nueva voz le pide los dieciséis dígitos. Su ejecutivo asignado —el cuarto en tres años; rotan con la frecuencia de los técnicos del Cruz Azul— está de vacaciones, pero con gusto la atiende alguien del equipo. El equipo le pide que le cuente desde el principio. Daniela cuenta desde el principio por tercera vez. A los treinta y ocho minutos de llamada, parada en un pasillo que huele a alcohol en gel, Daniela entiende por primera vez en su vida a la gente que dice «¿usted no sabe quién soy yo?». No estaban exigiendo privilegios. Estaban exigiendo memoria. Celaya, Guanajuato, 12:40. Rogelio Tamayo heredó de su abuela una receta de cajeta y la convirtió en tres plantas industriales, 140 empleados y un distribuidor en San Antonio, Texas, que la vende como artisanal al triple de precio. Factura ocho cifras al año, paga su tarjeta el día del corte y nunca ha tenido un atraso en nada que no sea la misa de doce. Esa semana se enteró de que los herederos de su competidor más antiguo quieren vender la planta antes del viernes. Rogelio fue a la banca patrimonial de un banco grande en León. La ejecutiva, impecable, le pidió sus recibos de nómina de los últimos tres meses. Rogelio le explicó, con toda la paciencia del Bajío, que él firma 140 recibos de nómina cada semana. «¿Y quién le firma el suyo?», preguntó ella. «Pues… yo», dijo Rogelio. «Ah, entonces no tiene», concluyó la ejecutiva, con la serenidad de quien acaba de resolver un caso. En el sistema del banco, la empresa de Rogelio es «PyME» y la persona de Rogelio es «masivo». En ninguna de las dos pantallas es Premium. El viernes, Rogelio consiguió el dinero con su cuñado, en una carne asada, a cambio de algo mucho más caro que una tasa: tener que escucharlo opinar sobre la planta en cada cumpleaños durante los próximos veinte años. En algún chat corporativo, 17:05. Un banco mediano con sueños de grandeza acaba de regresar de São Paulo. Federico, director del nuevo segmento; Camila, la PM, y Ernesto, de riesgo y pricing, pasaron cuatro días estudiando cómo Itaú construyó Personnalité, la submarca que este año cumple treinta. El reporte del viaje tiene 142 láminas, 214 fotografías de sillones de lounge y cero entrevistas con clientes. La conclusión ejecutiva cabe en una línea: «Tarjeta de metal de 18 gramos, salas VIP en aeropuertos y la palabra Premium en todos los productos». En el canal de Slack del proyecto, la votación sobre el acabado del plástico —negro mate o negro brillante— lleva 47 reacciones. Ernesto escribe la única pregunta pertinente de la tarde: «¿Alguien sabe cuántos de nuestros clientes ya son Premium?». Nadie contesta. Once minutos después, Federico responde con un audio de dos minutos que se resume en una frase: «Si hacemos lo mismo que Banamex y no funciona, nadie nos va a reclamar. Si inventamos algo y no funciona, nos corren». Camila le pone un pulgar arriba. Ernesto deja de escribir. El negro mate gana por tres votos. Daniela no va a cerrar su cuenta: once años de domiciliaciones, nómina y una línea de crédito que costó construir pesan más que treinta y ocho minutos de espera. Rogelio tampoco se va a ir de su banco: ahí están los pagos de sus 140 empleados. Pero ambos sumarían, mañana mismo, un segundo banco que les resolviera un solo trabajo: a Daniela, el deducible de su papá sin tener que contarle su vida a un desconocido; a Rogelio, la planta del competidor sin pedirle permiso a su cuñado. Y el banco de Federico, que tiene a varios Rogelios en su base sin saberlo, está a punto de ofrecerles un plástico más pesado. Este análisis se publica en dos entregas: hoy, el cliente —qué compra y por qué—; en la siguiente, la línea —cómo se construye, en qué orden y con qué equipo—. El segundo lugar de la cartera El dato que debería abrir cualquier discusión sobre banca Premium no es mexicano, pero describe lo que Daniela y Rogelio ya hacen. Según el World Wealth Report 2026 de Capgemini (4 de junio de 2026), solo 19% de los inversionistas de alto patrimonio del mundo trabaja hoy con una sola firma, frente a 39% en 2019, y 88% declara trabajar con varias para obtener mejor acceso a oportunidades de inversión. En seis años, la exclusividad se partió a la mitad. Esa cifra cambia la pregunta estratégica. Durante décadas, el juego Premium fue de migración: convencer al cliente del competidor de mover nómina, hipoteca e inversiones con bonos, tasas preferentes y comidas con el ejecutivo. El juego que describe Capgemini es otro: el cliente ya tiene un banco principal y está dispuesto a sumar un segundo si ese segundo resuelve algo que el primero no. La competencia no es por el primer lugar de la cartera. Es por el segundo. Y el segundo lugar se gana con un trabajo bien resuelto, no con un catálogo. El mismo reporte señala dónde está el dolor. Solo 17% de los inversionistas de alto patrimonio describe su experiencia de asesoría como fluida y personalizada, y 42% tiene que repetir sus objetivos y preferencias varias veces a la misma firma. El problema más citado del segmento más rentable de la banca mundial no es de precio ni de producto. Es de memoria institucional. Daniela no es una anécdota: es la mediana. En México, el mercado es más pequeño de lo que sugieren los folletos y más grande de lo que ve un comité. UBS estima en su Global Wealth Report 2026 que en el país hay alrededor de 333,000 personas con un patrimonio superior a un millón de dólares (El Universal, 30 de junio de 2026). Pero el dato que más debería importarle a un banco que quiere subir de segmento no está en la punta de la pirámide, sino un escalón abajo: según la ENIGH 2024 del INEGI (30 de julio de 2025), el decil más alto de ingreso reúne a 3.88 millones de hogares, con un ingreso corriente promedio de 236,095 pesos por trimestre, alrededor de 78,700 pesos al mes. Ahí vive la mayoría de los clientes que un banco puede ganar como segundo lugar, y la cifra es un piso: las encuestas de hogares subregistran los ingresos altos. «Premium» no es un segmento: son cuatro El error más frecuente en banca Premium es de definición: se trata «Premium» como si fuera una persona que quiere lo mismo que el cliente masivo, pero más bonito. En realidad son al menos cuatro poblaciones, con trabajos distintos, anclas de decisión distintas y costos de cambio distintos. Diseñar para el promedio de las cuatro es diseñar para ninguna. Alexander Osterwalder y sus coautores (Value Proposition Design, 2014) lo plantean como disciplina: un lienzo de propuesta de valor por segmento, con sus propios trabajos, dolores y ganancias. En banca Premium, eso significa cuatro lienzos, no uno con la palabra «Premium» en el encabezado. Tabla 1. Los cuatro sub-segmentos del cliente Premium en México Daniela es el afluente consolidado de libro: su barrera de cambio es altísima y su dolor no es financiero, es de servicio. Rogelio es el tercer renglón, y es el más interesante para cualquier banco que no se llame BBVA. Es lo que en esta publicación llamamos el próspero ilegible: un cliente con capacidad económica de nivel Premium que los umbrales y los modelos de scoring de la banca tradicional no reconocen como tal, porque sus ingresos son mixtos, variables o no llegan en forma de recibo de nómina. Es la versión afluente del problema de «El scoring que no habla español» (P13): el modelo es una fotografía del pasado formal, y en esa foto Rogelio sale movido. No es un fenómeno marginal. Nubank, la fintech que subió desde la tarjeta sin anualidad hasta su propuesta Ultravioleta, reporta que cerca de la mitad de sus clientes de alta renta son dueños de negocio, y por eso su estrategia para el segmento pasa por integrar las finanzas personales con las de la empresa (Forbes Brasil, 1 de septiembre de 2025). En Brasil, el Premium que crece es, en buena medida, un Rogelio. La geografía refuerza el punto. La AMAI ubica 7.3% de los hogares mexicanos en el nivel A/B y 12.0% en C+, con una fuerte concentración metropolitana; en localidades de menos de 2,500 habitantes, el nivel A/B cae a 1.9% (estimaciones NSE sobre ENIGH 2022). Para un banco con presencia en cientos de municipios, eso tiene una traducción directa: su Premium natural no es el corporativo de Reforma. Es el empresario de Celaya, de Aguascalientes o de Mérida, el médico con consultorio propio, la familia con tres negocios y cero recibos de nómina. Cuántos son, y por qué la cifra importa menos que la pregunta Todo comité pide un número. No existe una cifra oficial del mercado Premium mexicano, y quien la presente como tal está vendiendo algo. Lo que sí se puede hacer es triangular. Tabla 2. Triangulación orientativa del mercado Premium en México (no es una cifra oficial) Según el corte, el universo potencial va de 2.8 a 7.5 millones de hogares: un rango tan amplio que confirma que, para un banco que quiere entrar al segmento, el tamaño total es la pregunta equivocada. La correcta es mucho más barata de contestar: ¿cuántos de mis clientes actuales ya son Premium y los estoy atendiendo como masivos? Ese número está en los propios datos del banco: saldos que se acumulan quincena tras quincena, flujos que entran por SPEI desde cuentas empresariales, pagos puntuales de tarjeta por montos que no cuadran con el ingreso declarado, domiciliaciones de colegiaturas privadas, pólizas de gastos médicos. El Premium más barato de adquirir es el que ya es cliente y nadie ha reconocido. Ernesto, en el chat, hizo la pregunta que vale millones. Perdió contra el negro mate de una tarjeta de metal. La oferta que ya existe (y el escalón que nadie atiende) Si el cliente Premium es cuatro clientes, la oferta mexicana parece diseñada para uno y medio. Tabla 3. Oferta Premium de referencia en México (umbrales públicos) La tabla dice tres cosas. La primera: la oferta incumbente es sólida, pero está construida sobre umbrales de saldo e ingreso formal que Rogelio no puede demostrar aunque los rebase. La segunda: la presión llega desde abajo y desde afuera. Revolut alcanzó un millón de clientes en México a menos de ocho meses de iniciar operaciones como banco, el 27 de enero de 2026 (Expansión, 21 de septiembre de 2026), con planes Premium por suscripción; Klar reporta que su Platino ya es 12% de su portafolio, y Mastercard trajo a México su tarjeta más exclusiva, World Legend, emitida con Banca Mifel con una anualidad de 24,900 pesos (Xataka, 30 de mayo de 2026). El metal, las salas VIP y el concierge se están volviendo lo que en estrategia se llama un atributo higiénico: su ausencia resta, su presencia ya no distingue. La tercera es la más interesante. Los dos grandes bancos de base popular, Banco Azteca y BanCoppel, tienen productos Premium aislados, no una línea Premium. Banco Azteca tiene la tarjeta Black Infinite, anunciada en 2023 para clientes de alto patrimonio con relación previa (Merca2.0, 26 de agosto de 2023), y en febrero de 2026 lanzó el Fondo Azteca 1, operado por Actinver, con inversión desde un peso y dirigido a los clientes con ahorros de 25,000 a 30,000 pesos (Expansión, 9 de febrero de 2026): un producto de democratización, no de segmento. BanCoppel tiene la tarjeta Platinum, por invitación, con anualidad de 1,500 pesos, tasa fija de 18% y concierge. Ninguno de los dos publica un segmento integral con umbral de entrada, modelo de servicio, precio por relación y portafolio coordinado, como sí lo hacen Banamex, Santander o Banorte. Esa ausencia puede ser una oportunidad: ambos bancos tienen los activos más difíciles de copiar para la ruta que describe esta serie. Banco Azteca suma más de 30 millones de clientes, 2,007 sucursales en 800 municipios —en 177 de ellos es el único banco presente—, una cartera de 208,270 millones de pesos y una captación tradicional de 240,348 millones (HR Ratings, 20 de julio de 2026, cifras a marzo de 2026). BanCoppel tiene una captación de 140,350 millones contra una cartera de 78,286 millones (HR Ratings, diciembre de 2025, datos al tercer trimestre de 2025): un fondeo holgado que revela una base de depositantes a la que casi nadie le está ofreciendo inversión con criterio Premium. Para un cliente Premium, sin embargo, la solidez se lee con lupa, y conviene decirlo con la misma precisión con la que se reconocen los activos. HR Ratings bajó la calificación de Banco Azteca de HR AA- a HR A+, con perspectiva estable (20 de julio de 2026). Y el Fondo Azteca 1 incluye en su portafolio deuda de empresas del mismo grupo, Elektra y Totalplay (El Cronista, 10 de febrero de 2026). Para el cliente masivo, ninguno de los dos datos cambia la decisión. Para el cliente Premium, ambos son variables de confianza, y el segundo tiene un nombre técnico que cualquier asesor patrimonial le va a mencionar: riesgo de concentración en partes relacionadas. El G4 enfrenta su propia versión del filtro: su solidez no está en duda, pero su memoria institucional —el 42% que repite su historia— tampoco aprueba. Entre esos dos mundos hay un hueco. Entre el cliente que un banco popular identifica como invertible (ahorros de 25,000 a 30,000 pesos) y el piso de Banamex Priority (150,000 a 300,000 pesos de saldo) hay un escalón que la banca tradicional atiende como masivo y que ningún banco de base popular atiende como Premium. Itaú resolvió exactamente ese problema en Brasil hace años: colocó Uniclass —con referencias de ingreso desde 5,000 reales e inversión desde 50,000— debajo de Personnalité, que empieza en 15,000 reales de ingreso y 250,000 de inversión (Cartões e Viagens, actualizado el 28 de agosto de 2026). El Premium de un banco que sube desde abajo no empieza donde termina el masivo del incumbente. Empieza donde termina el suyo.Llamémoslo Premium relativo: el primer escalón de reconocimiento para quien, en su propia base, ya está en la cima. Qué lleva ese escalón y cuánto cuesta es tema de la segunda entrega; aquí basta constatar que existe y está vacío. BLOQUE TEÓRICO 1 · EL TRABAJO DETRÁS DE LA TARJETA Nadie compra un taladro; compra un agujero en la pared. Clayton Christensen, Taddy Hall, Karen Dillon y David Duncan (Competing Against Luck, 2016) llevaron esa intuición más lejos: un «trabajo por hacer» tiene tres dimensiones. La funcional es lo que el cliente necesita resolver; la emocional, cómo quiere sentirse al resolverlo; la social, cómo quiere que lo vean los demás. La banca masiva compite casi siempre en la primera dimensión: monto, plazo, tasa. La banca Premium tradicional cree competir en la tercera: metal, salas, invitaciones. Y casi nadie compite en la segunda, que en el cliente afluente pesa tanto como las otras dos. Daniela no quería una línea de crédito en el hospital; quería sentir control en una crisis sin exhibir su vida a un desconocido. Rogelio no quería un préstamo; quería no deberle un favor a su cuñado. Cuando un banco define su producto por la dimensión funcional y lo decora con la social, deja la emocional —la que genera lealtad— en manos de quien sí la entienda. Los siete trabajos que la banca Premium resuelve con amenidades Si se observa lo que el cliente afluente intenta resolver —y no lo que el banco le vende—, aparecen al menos siete trabajos. Casi todos son familiares; casi ninguno se resuelve con una sala VIP. El primero es cubrir el deducible y el coaseguro de una hospitalización sin vender inversiones ni usar la tarjeta a tasa revolvente: funcionalmente es liquidez; emocionalmente es control en el peor momento. El segundo es garantizar la colegiatura de los hijos hasta que se titulen, aunque falte el ingreso del titular: ahorro programado en lo funcional, tranquilidad en lo emocional y, en lo social, cumplir como padre o como madre. El tercero es remodelar o ampliar la casa sin volver a hipotecarla, con desembolsos que acompañen el avance de la obra y sin perder el control del patrimonio. El cuarto, el de Rogelio, es tener liquidez para una oportunidad de negocio en 48 horas, con una línea preaprobada contra patrimonio o flujos, y no depender de la familia para aprovecharla. El quinto es ordenar la sucesión sin conflictos, con beneficiarios, testamento o fideicomiso: el legado como trabajo emocional. El sexto es viajar, estudiar o invertir fuera sin fricción cambiaria. Y el séptimo, el más subestimado, es no tener que repetir su historia a cada ejecutivo: el dolor que mide el 42% de Capgemini. Dos observaciones estratégicas. La primera: estos trabajos son la versión afluente de los mismos que aparecieron en otros segmentos de esta publicación. En «Remesas», la colegiatura y la hospitalización eran los productos de entrada más defendibles para el hogar receptor; aquí son los mismos trabajos con otro ticket. Un banco que ya los resuelve en su base popular conoce el trabajo, aunque todavía no conozca al cliente afluente que lo tiene. La segunda: ninguno de los siete se resuelve con un producto aislado. Todos exigen coordinar crédito, ahorro, seguro y servicio alrededor de un evento de vida. Eso es exactamente lo que un catálogo con el apellido «Premium» no hace. Qué compara realmente el cliente Premium Aquí conviene separar la evidencia de la hipótesis. No existe en México un estudio público de elasticidad o de heurísticas de decisión específico del segmento Premium; esa ausencia se declara, no se rellena. Lo que sí existe permite formular hipótesis con buen fundamento. ¿Compara el CAT? Probablemente no. En el pasado artículo de «Pricing de crédito personal» documentamos que ningún segmento observado ancla su decisión en el CAT; el más bancarizado ancla en el total de intereses en pesos y en su costo de oportunidad. La hipótesis razonable para el Premium es que compara el costo total en pesos en tickets grandes —hipoteca, auto, remodelación— y casi no compara en tarjeta. ¿Compara el total de intereses? En crédito de monto alto y en refinanciamiento, sí. Pero la sofisticación no garantiza la comparación. Benjamin Keys, Devin Pope y Jaren Pope (Journal of Financial Economics, 2016) encontraron que alrededor de 20% de los hogares estadounidenses a los que les convenía refinanciar su hipoteca, y que no tenían restricciones aparentes para hacerlo, no lo hizo; el costo presente para el hogar mediano rondaba los 11,500 dólares. Suponer que el cliente Premium mexicano optimiza su tasa con disciplina de tesorero es un acto de fe. ¿Es elástico o inelástico al precio? Depende del producto. En tarjeta de crédito, la elasticidad a la tasa es baja porque la mayoría no revuelve. Con datos a junio de 2025, 57.9% de la clientela de tarjetas en México era totalera, y las tarjetas platino representaban 9.4% de los plásticos pero 25.5% del saldo, con una tasa efectiva promedio de 18.8%, siete puntos por debajo de las clásicas (Banxico, Indicadores Básicos de Tarjetas de Crédito). La tasa ya es baja para este cliente y, además, casi no la paga. Lo que sí es elástico es la relación entre valor percibido y anualidad. American Express subió la anualidad de su Platinum en Estados Unidos de 695 a 895 dólares, un aumento de 29%, y su director general, Stephen Squeri, reportó que la adquisición de nuevas cuentas Platinum se duplicó (Fast Company, 17 de octubre de 2025). En captación e inversión ocurre lo contrario: la elasticidad al rendimiento es alta, y quien compra depósitos con tasa atrae precisamente al cliente menos leal, el que se irá con el siguiente punto base. Y en crédito de monto alto, el cliente es elástico a la tasa pero, sobre todo, a la velocidad y la certeza de la respuesta: a Rogelio le habría dado igual un punto más de tasa si el viernes tenía el dinero. BLOQUE TEÓRICO 2 · EL VALUE STICK: CUANDO SUBIR EL PRECIO TAMBIÉN SUBE LA DEMANDA Imagine una vara vertical. En la parte de arriba está lo máximo que el cliente estaría dispuesto a pagar; en la de abajo, lo mínimo que el proveedor aceptaría. Felix Oberholzer-Gee (Better, Simpler Strategy, 2021) llama a esa vara el Value Stick y sostiene que toda estrategia se reduce a dos movimientos: subir la disposición a pagar del cliente o bajar el costo de proveer. El precio solo decide cómo se reparte el valor; no lo crea. El caso de American Express es una demostración casi de laboratorio: el precio subió 29% y la adquisición se duplicó, porque la disposición a pagar subió más que el precio. Para la banca Premium mexicana, la lección es doble. Competir bajando la tasa a un cliente que no revuelve es regalar margen sin mover la disposición a pagar. Y la disposición a pagar de este cliente no sube con más amenidades de las mismas; sube con atributos que su banco actual no le da: memoria, certeza, velocidad en montos grandes, reconocimiento en el escalón correcto. ¿La tasa sirve como mensaje publicitario? No como mensaje central. Una encuesta de Kardmatch publicada en septiembre de 2026 encontró que los clientes de bancos mexicanos valoran el origen mexicano del banco (19.7%), su reputación (19.4%), sus productos y beneficios (16.5%), la cercanía (15.6%), el servicio (15.3%) y la eficiencia (13.4%); en el total de encuestados, la reputación ocupa el primer lugar con 22.4% (El Cronista, 15 de septiembre de 2026). La tasa ni siquiera aparece como atributo propio. Salvedad obligatoria: la encuesta no segmenta por ingreso ni publica su muestra; aun así, la dirección coincide. ¿Qué atributos pesan, entonces? Certeza y velocidad en montos grandes; un interlocutor que recuerde; reconocimiento sin ostentación; acceso; protección contra fraude; integración de la familia; y solidez institucional. Este último punto merece una aclaración técnica que el cliente masivo ignora y el Premium no: el seguro del IPAB cubre depósitos hasta por 400,000 UDIS por persona y por banco, alrededor de 3.53 millones de pesos al valor de la UDI del 26 de septiembre de 2026. Por encima de esa cifra, el cliente corre riesgo de contraparte, y por eso la calificación de un banco y la composición de sus fondos, indiferentes para el masivo, al Premium le importan. Sumar un segundo banco no es solo comodidad: es diversificación. Con esa evidencia, el papel de cada atributo se puede ordenar en una jerarquía que funciona como hipótesis de diseño, a validar con pruebas conjoint o experimentos controlados. La confianza y la solidez son filtro: sin ellas no hay consideración, por buenos que sean los beneficios. El servicio, la personalización y la experiencia son el diferenciador. Los beneficios y la tecnología son higiénicos: se comoditizan en un trimestre. El precio es decisivo solo en tickets grandes. Y la exclusividad debe ser sutil en el patrimonial y puede ser visible en el afluente emergente. Un banco que invierte primero en el metal y al final en la memoria construyó la jerarquía al revés. Lo que el G4 no le da, y por qué copiarlo es la peor idea Michael Porter escribió en 1996 que la esencia de la estrategia es elegir qué no hacer (What Is Strategy?). En banca Premium, esa frase tiene una aplicación inmediata. BBVA, Banamex, Santander y Banorte ya dominan la fórmula incumbente: metal, salas VIP, sucursal de lujo, umbral alto, banquero asignado. BLOQUE TEÓRICO 3 · ATRAPADO EN EL MEDIO Porter describió en Competitive Strategy (1980) el destino de las empresas que no eligen: las que intentan competir a la vez por costo y por diferenciación terminan «atrapadas en el medio», más caras que los eficientes y menos atractivas que los diferenciados. En banca Premium, la trampa tiene forma concreta. Un banco de base masiva o mediano que copia la fórmula del G4 hereda los costos del modelo incumbente —sucursales de lujo, amenidades, banqueros dedicados— sin heredar su credibilidad. El cliente compara y concluye que, para tener lo mismo, prefiere al original. La salida no es hacerlo más barato ni hacerlo más lujoso. Es competir en un eje que el incumbente no puede o no quiere atender, aunque eso implique renunciar explícitamente a otros: no pelear por el patrimonial de Polanco, no abrir salas VIP, no exigir nómina. Elegir qué no hacer es lo que convierte una lista de deseos en una estrategia. Lo que el cliente compraría de un banco que no es del G4 es, precisamente, lo que el G4 no le da. Reconocimiento en el escalón donde hoy lo tratan como masivo. Certeza y velocidad de crédito con datos que el G4 no tiene, porque no ve los flujos de un empresario que nunca ha sido su cliente de nómina. Presencia en su ciudad. Y comprensión de su flujo como empresario, que es la diferencia entre pedirle a Rogelio un recibo de nómina y preguntarle cuántas cajas de cajeta vende en diciembre. Christensen lo explicaría así: atacar de frente al cliente patrimonial del incumbente es una batalla de innovación sostenida, y en esas batallas casi siempre gana el incumbente. La trayectoria del disruptor es otra: subir desde abajo, desde el cliente que el líder no considera suficientemente rentable. Es la ruta de Nubank hacia Ultravioleta, cuya base más que se duplicó en un año (Forbes Brasil, 2025), y la lógica con la que Itaú separó Uniclass de Personnalité. En el artículo sobre el «SPEI» citamos a Geoffrey Moore para una idea que aquí vuelve con otro disfraz: el cliente no compra el riel, compra la certeza de que el dinero llega. El cliente Premium es, en términos de Moore, un comprador pragmático: no adopta por entusiasmo, adopta cuando alguien como él ya comprobó que funciona. Por eso la certeza demostrada en el primer trabajo resuelto vale más que cualquier promesa de campaña, y por eso la primera referencia de un Rogelio satisfecho vale más que diez anuncios. Hay un corolario que un comité debería escuchar dos veces: la fortaleza de un banco que sube desde abajo no es el lujo que todavía no tiene, sino los datos que el incumbente no tiene. Si el cliente Premium está insatisfecho —42% repite su historia, solo 17% describe su experiencia como fluida—, ¿por qué no se cambia? Las barreras son conocidas: nómina y domiciliaciones, una línea de crédito acumulada que ningún banco nuevo iguala de inmediato, la relación con el banquero y la percepción de solidez. Y la ausencia de portabilidad de datos: a junio de 2026, el artículo 76 de la Ley Fintech seguía sin reglas secundarias para compartir datos transaccionales (National Law Review), así que ningún banco nuevo puede ver lo que el cliente ya demostró en otro. Pero la barrera decisiva no es operativa, sino emocional. El error que duele más: cambiarse y equivocarse BLOQUE TEÓRICO 4 · LA AVERSIÓN AL ARREPENTIMIENTO Graham Loomes y Robert Sugden propusieron en 1982 (The Economic Journal) una idea que cualquier persona que ha cambiado de fila en el súper conoce: al decidir, no solo comparamos resultados, sino que anticipamos lo que sentiremos si la opción descartada resulta mejor. Y elegimos para minimizar ese arrepentimiento futuro. Daniel Kahneman y Amos Tversky (Scientific American, 1982) añadieron la asimetría clave: el mismo mal resultado duele más cuando fue producto de una acción que cuando fue producto de no hacer nada. Quien cambió de acción y perdió se arrepiente más que quien pensó en cambiar, no lo hizo y perdió lo mismo. No es aversión a la pérdida —que compara contra un punto de referencia— ni sesgo de statu quo —que es una preferencia por el estado actual—, aunque los tres suelen aparecer juntos. Es una emoción anticipada: la culpa de haber sido uno mismo quien movió la pieza. Y tiene un giro temporal que casi nadie recuerda: Thomas Gilovich y Victoria Husted Medvec (Psychological Review, 1995) mostraron que, en el corto plazo, nos arrepentimos más de lo que hicimos; en el largo plazo, de lo que no hicimos. Del lado del cliente, la aversión al arrepentimiento explica con precisión la conducta que Capgemini midió. Cambiar de banco y que salga mal —una domiciliación que falla, un pago rechazado en el extranjero— sería «culpa mía». Quedarse, aunque el servicio sea mediocre, no lo es. Por eso Daniela aguanta treinta y ocho minutos de espera y no cierra su cuenta. Por eso el cliente Premium no migra: suma. Dan Ariely documentó en Predictably Irrational (2008) que las personas pagan costos reales con tal de mantener opciones abiertas, aunque nunca las usen; el cliente multibanco no cierra ninguna puerta y abre otra por si acaso. Richard Thaler ya incluía el arrepentimiento, desde 1980, entre las desviaciones sistemáticas de la elección del consumidor, y Rolf Dobelli (2013) lo resume sin academia: decidimos para protegernos de la culpa, no para maximizar el resultado. La implicación es contraintuitiva: si el cliente no se cambia por miedo a arrepentirse, la palanca no es ofrecerle más beneficios, sino hacer que el cambio sea reversible. Un bono de bienvenida sube la recompensa de cambiarse, pero no toca el miedo a equivocarse. En cambio, reducen el arrepentimiento anticipado: un onboarding asistido; el traslado de domiciliaciones hecho por el banco y no por el cliente; una línea igualada desde el primer día con validación de ingresos por flujos, no por recibos; una garantía de servicio explícita, y la posibilidad de probar el banco con un solo trabajo antes de mover la relación completa. A eso se suman dos condiciones que no son de producto sino de confianza: solidez visible —calificaciones, gobierno corporativo, cobertura del IPAB y composición transparente de los fondos— y amplitud progresiva: pocos productos al principio, más conforme la relación lo justifique, nunca un catálogo el primer día. Un banco que quiere el segundo lugar de la cartera no debe pedirle al cliente que se mude, sino que lo pruebe, y hacer que probar no cueste nada si sale mal. Del lado del equipo de Producto, el mismo sesgo explica el chat de Federico. «Si hacemos lo mismo que Banamex y no funciona, nadie nos va a reclamar. Si inventamos algo y no funciona, nos corren». Eso no es imitación por creer que el líder sabe algo que uno ignora; es protección contra la culpa. John Maynard Keynes lo escribió en 1936, en el capítulo 12 de la Teoría general: la sabiduría mundana enseña que es mejor para la reputación fracasar de manera convencional que tener éxito de manera no convencional. El comité que copia la fórmula del G4 no está eligiendo la mejor estrategia; está eligiendo el fracaso más fácil de explicar. Y el giro de Gilovich y Medvec es la advertencia: hoy, lanzar algo propio parece el riesgo mayor; en cinco años, pesará haber gastado el presupuesto en un plástico más pesado mientras otro banco se quedaba con el segundo lugar de la cartera de sus propios clientes. El metal que sirve para uno y ofende al otro El segundo sesgo de esta entrega explica un error que casi todos los bancos cometen: confundir Premium con ostentación. BLOQUE TEÓRICO 5 · SEÑALES QUE SE VEN Y SEÑALES QUE SOLO RECONOCEN LOS PARES Thorstein Veblen acuñó en 1899 la idea de consumo conspicuo: gastar para que otros vean que uno puede gastar. Más de un siglo después, Jonah Berger y Morgan Ward (Journal of Consumer Research, 2010) documentaron el fenómeno inverso: los consumidores con más conocimiento y capital cultural prefieren señales sutiles, que solo reconocen quienes pertenecen al mismo círculo, porque la señal evidente los confunde con los recién llegados. Giana Eckhardt, Russell Belk y Jonathan Wilson (Journal of Marketing Management, 2015) llamaron a esa tendencia el ascenso del consumo inconspicuo. Y Robert Frank (Choosing the Right Pond, 1985) añadió una pieza que la banca suele olvidar: el estatus es relativo al grupo de referencia. Se es alguien en relación con los propios pares, no con el país. Por eso el Premium relativo funciona: en Celaya, el reconocimiento de su banco vale más para Rogelio que cualquier comparación con un cliente de Polanco que nunca va a conocer. Del lado del cliente, la señalización de estatus divide al segmento en dos. El afluente emergente valora las señales visibles: la tarjeta de metal que suena al caer en la mesa es, para quien acaba de llegar, una forma legítima de decir «llegué». El patrimonial prefiere señales sutiles: el banquero que lo saluda por su nombre, el trámite que no tiene que hacer, la invitación que no se anuncia. Daniela, en el pasillo del hospital, no necesitaba que su tarjeta pesara 18 gramos. Necesitaba que alguien supiera quién era sin preguntárselo. Del lado del equipo, el sesgo aparece como una confusión de producto: diseñar para el sub-segmento equivocado. El banco que lanza su línea Premium con metal, salas y la palabra «Premium» en todo le está hablando al afluente emergente, y puede que acierte con él. Pero si su estrategia depende del empresario próspero o del patrimonial, acaba de enviar una señal que ese cliente lee como lo contrario de lo que busca. Y el apellido «Premium» en cada producto tiene costos adicionales que veremos en la segunda entrega. El metal es un buen producto para un sub-segmento y una mala estrategia para un segmento. Qué puedes hacer diferente mañana Si diriges producto, segmento o estrategia en un banco que quiere crecer en el segmento Premium, hay cuatro decisiones que valen más que cualquier viaje de benchmarking. La primera es contar antes de diseñar: construir, con datos propios, un modelo de propensión que identifique a los clientes de la base que ya tienen ingreso o patrimonio de nivel Premium —por saldos, flujos, domiciliaciones y pagos— y que hoy se atienden como masivos. Es el mercado más barato que existe, porque ya pagaste su adquisición. La segunda es elegir un trabajo, no un catálogo: de los siete trabajos, identificar el que tus clientes no pueden resolver con su banco actual y en el que tus datos te dan ventaja, y ganarlo primero. La tercera es diseñar la reversibilidad antes que los beneficios: si el enemigo es el miedo a arrepentirse, cada peso invertido en hacer el cambio reversible y asistido rinde más que un peso en bonos de bienvenida. La cuarta es calibrar la señal por sub-segmento: visible para el afluente emergente, sutil para el patrimonial y, para el empresario próspero, la señal más poderosa de todas: entender su flujo. Dicho en una línea que cabe en una diapositiva: el cliente Premium no se cambia de banco; suma el que le resuelve primero un trabajo que el suyo no ve, y lo hace solo si equivocarse no le cuesta. Preguntas para el Comité Para el CEO: ¿Cuántos de nuestros clientes actuales tienen ya ingreso o patrimonio de nivel Premium, y cuántos los estamos atendiendo como masivos sin saberlo? Si no hay un número, no hay estrategia Premium: hay una intuición con presupuesto. Para el CPO: ¿Nuestra propuesta Premium resuelve un trabajo que el cliente no puede resolver con su banco actual, o solo replica la del incumbente con otro logotipo? Para el Director de Riesgo: ¿Nuestro modelo puede leer a un empresario próspero con ingresos mixtos, o le vamos a pedir, como a Rogelio, el recibo de nómina que él mismo firma? Para el responsable del segmento: ¿Qué haríamos para que cambiarse a nosotros no dé miedo —reversibilidad, igualación de línea, traslado asistido, garantía de servicio—, y cuánto de ese presupuesto hoy está asignado a beneficios que el cliente no pidió? Para todos: ¿Sabemos qué compara realmente nuestro cliente de mayor ingreso, o asumimos que compara tasa? OKR y KPIs para empezar Objetivo: conocer el segmento real antes de construir la línea. Resultados clave: cuantificar a los clientes con potencial Premium dentro de la base actual y validar sus tres trabajos principales en 90 días. KPIs: número y proporción de clientes con propensión alta; disposición a pagar por atributo, medida con una prueba conjoint; ranking de trabajos por frecuencia e intensidad; proporción de clientes Premium ocultos que son empresarios o tienen ingresos mixtos. Lo que sigue Ya sabemos qué compra el cliente Premium: tiempo, certidumbre, reconocimiento y delegación de complejidad, alrededor de trabajos familiares, y solo si equivocarse no le cuesta. Queda la pregunta que Federico, Camila y Ernesto tendrán que contestar antes de mandar a imprimir el primer plástico: con qué producto empezar para ganar el segundo lugar de la cartera sin comprar depósitos con tasa, sin atraer al cliente que nadie más quiso y sin inundar a los demás con diez productos que se llaman igual. En la segunda entrega de Banca Premium, muy pronto, veremos cómo se construye lo que el cliente compra: la línea, en qué orden y con qué equipo. EL SESGO DE ESTA SEMANA Aversión al arrepentimiento (regret aversion). Tendencia a elegir para minimizar el arrepentimiento anticipado, sobre todo el que produciría una acción propia: equivocarnos por hacer algo duele más que equivocarnos por no hacer nada. En la banca Premium mexicana aparece dos veces: en el cliente que no se muda de banco aunque esté insatisfecho y prefiere sumar otro, y en el comité que copia la fórmula del incumbente porque fracasar como todos se perdona y fracasar con una idea propia, no. Pregunta para llevarte: en tu propuesta Premium, ¿cuánto del presupuesto está diseñado para que el cliente se atreva a probarte, y cuánto para que tu comité no tenga que explicar un fracaso original? Fuentes Capgemini, «World Wealth Report 2026», comunicado de prensa, 4 de junio de 2026. UBS, «Global Wealth Report 2026», vía El Universal, «México tiene más millonarios, según reporte de UBS; riqueza aumentó 60% en 2025», 30 de junio de 2026. INEGI, «Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) 2024», 30 de julio de 2025. AMAI, «Estimaciones NSE 2022 y Regla AMAI 2024». AMIS, cifras de seguros de gastos médicos mayores, 2025. Banamex, «Priority», Banamex.com, consulta septiembre de 2026. Rankia México, umbrales de banca patrimonial, actualizado el 9 de junio de 2026. Santander México, Select; Banorte, Preferente, sitios institucionales, consulta septiembre de 2026. Expansión, «Revolut alcanza un millón de clientes en México», 21 de septiembre de 2026. El Universal, «Banca patrimonial gana terreno en México», 2026. Xataka México, «México ya tiene su primera tarjeta de crédito Legend de Mastercard», 30 de mayo de 2026. Merca2.0, tarjeta Black Infinite de Banco Azteca, 26 de agosto de 2023. Expansión, «Banco Azteca ofrece fondo de inversión; va por 250,000 clientes», 9 de febrero de 2026. El Cronista, «Nuevo fondo de Banco Azteca apuesta por empresas del propio Grupo Salinas», 10 de febrero de 2026. HR Ratings, «Banco Azteca», reporte de calificación, 20 de julio de 2026. HR Ratings, «BanCoppel», reporte de calificación, 15 de diciembre de 2025. BanCoppel, ficha de la tarjeta BanCoppel Platinum, BanCoppel.com, consulta septiembre de 2026. Banco de México, «Indicadores Básicos de Tarjetas de Crédito, datos a junio de 2025». Fast Company, «Why everyone suddenly wants the new AmEx Platinum card—fee hike and all», 17 de octubre de 2025. El Cronista, «Confianza mata beneficios: qué valoran los clientes de los bancos mexicanos, según Kardmatch», 15 de septiembre de 2026. Forbes Brasil, «Com foco em lifestyle, Nubank quer expandir Ultravioleta e conquistar fatia da alta renda», 1 de septiembre de 2025. Cartões e Viagens, «Segmentos de clientes Itaú», actualizado el 28 de agosto de 2026. Diario Oficial de la Federación, valor de la Unidad de Inversión, 26 de septiembre de 2026. National Law Review, estado de la regulación secundaria de Open Finance en México, junio de 2026. Keys, B., Pope, D. y Pope, J., «Failure to Refinance», Journal of Financial Economics, vol. 122, núm. 3, 2016. Loomes, G. y Sugden, R., «Regret Theory: An Alternative Theory of Rational Choice Under Uncertainty», The Economic Journal, 1982. Kahneman, D. y Tversky, A., «The Psychology of Preferences», Scientific American, 1982. Gilovich, T. y Medvec, V. H., «The Experience of Regret: What, When, and Why», Psychological Review, 1995. Thaler, R. H., «Toward a Positive Theory of Consumer Choice», Journal of Economic Behavior & Organization, 1980. Ariely, D., Predictably Irrational, HarperCollins, 2008. Dobelli, R., The Art of Thinking Clearly, Harper, 2013. Keynes, J. M., The General Theory of Employment, Interest and Money, cap. 12, 1936. Veblen, T., The Theory of the Leisure Class, 1899. Berger, J. y Ward, M., «Subtle Signals of Inconspicuous Consumption», Journal of Consumer Research, 2010. Eckhardt, G., Belk, R. y Wilson, J., «The Rise of Inconspicuous Consumption», Journal of Marketing Management, 2015. Frank, R. H., Choosing the Right Pond, Oxford University Press, 1985. Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K. y Duncan, D. S., Competing Against Luck, HarperBusiness, 2016. Oberholzer-Gee, F., Better, Simpler Strategy, Harvard Business Review Press, 2021. Porter, M. E., Competitive Strategy, Free Press, 1980; «What Is Strategy?», Harvard Business Review, 1996. Thanks for reading Mauricio Rodríguez Vázquez! This post is public so feel free to share it. Thanks for reading Mauricio Rodríguez Vázquez! Subscribe for free to receive new posts. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

3. 

   23 Sept 2026

   Pricing de préstamo personal: la estrategia que nadie hace.

   Septiembre 2026, la CDMX se presume adornada con motivos patrios. En la Terminal 2 del Aeropuerto de la capital de México hay un corredor de sesenta metros donde el capitalismo mexicano se exhibe sin pudor, como esas vitrinas de carnicería que enseñan el corte completo en lugar de esconder el hueso. De un lado, una casa de cambio anuncia “0% COMISIÓN” con luces de neón que ni la cartelera de Arena México usa para anunciar el regreso triunfal de “El Tataranieto del Santo, ahora en Pay-Per-View”. Las letras son tan grandes, tan naranjas, tan seguras de sí mismas, que uno esperaría que detrás del mostrador hubiera un político presentando un segundo informe de gobierno, prometiendo que la obra sí se va a terminar este sexenio, palabra de honor, mientras la avenida de junto sigue teniendo más baches que el historial de la Selección Nacional de fútbol en su participación en mundiales —y eso, en México, ya es decir mucho. Del otro lado del mismo corredor, a menos de veinte pasos, un cajero automático de un banco comercial ofrece el tipo de cambio oficial, sin pancarta, sin neón, sin nadie gritándolo, como el compañero de trabajo que sí hace bien su chamba pero nunca manda el correo de “logros del trimestre” para que se note. Un turista recién bajado del vuelo de Houston cambia 500 dólares en la casa de cambio, feliz de no pagar comisión, y sale con casi 400 pesos menos de los que habría obtenido en el cajero de junto. No le cobraron comisión. Le cobraron en el tipo de cambio, que es donde se esconde la comisión cuando alguien te promete, con la cara muy seria, que no te va a cobrar comisión —la misma cara seria con la que un funcionario vistiendo chaleco color guinda asegura que el programa de “apoyo” que reparte en tarjetita plastificada, con foto incluida, no tiene absolutamente nada que ver con las elecciones del año que entra, es pura casualidad de calendario—. El turista se aleja contento, convencido de que ganó. No hay torta y frutsi gratis. Lo que hay es un lonche cuyo precio decidieron esconder en otro renglón, y un cliente feliz de no haberlo visto. Esa misma arquitectura —cobrar donde el cliente no está mirando, y dejar que el cliente se sienta listo por no haber visto nada— es, con matices de escala y regulación, exactamente lo que ocurre en el crédito personal mexicano. Entre septiembre de 2024 y agosto de 2025, la tasa de interés promedio ponderada del crédito personal en México varió de 22.9% en Inbursa a 45.2% en BanCoppel —una dispersión de 22.3 puntos porcentuales para, en teoría, el mismo producto financiero—, con el sistema agregado en 40.5% (Banxico, Indicadores Básicos de Créditos Personales y Microcréditos, publicado el 3 de noviembre de 2025). Ningún banco compite en ese rango por accidente, de la misma manera en que ninguna casa de cambio pone luces de neón por accidente, ni ningún político manda a pintar la fachada de la delegación justo antes de la visita de los medios. Es el mismo truco del “envío gratis” que ya viene prorrateado en el precio del producto, o del Wi-Fi del avión que dice “gratis” y luego cobra 249 pesos por cuarenta minutos de Instagram en definición de foto de credencial vencida, con la misma cara de inocencia con la que el buffet del hotel todo incluido dice “bebidas ilimitadas” y luego cobra veinte dólares por la botella de tequila que sí se llevaron al cuarto. Si algún lector piensa que esto es un problema exclusivo de changarros informales cerca de terminales de avión —negocio legítimo, no se trata de satanizarlo— conviene recordarle que el mismo mecanismo, con corbata y sucursal bancaria, es columna vertebral de buena parte del pricing de crédito personal en México. La diferencia es de escala y de regulación, no de arquitectura conductual. Nadie, en ninguna sucursal del país, cuelga un letrero de neón que diga “45.2% de CAT anual, aproximadamente lo mismo que pagarías si tu tarjeta de crédito nunca dejara de traer intereses moratorios”. Lo que sí cuelgan es una pancarta con la palabra “APROBACIÓN INMEDIATA” en letras del tamaño de un espectacular de outlet en Semana Santa, con el CAT impreso al pie, cumpliendo la ley al pie de la letra, en un tamaño de fuente que exige entrecerrar los ojos como quien intenta leer el contrato de renta de un departamento a las once de la noche, después de que el asesor ya se fue y solo queda la firma pendiente y el WiFi del Oxxo de enfrente. Y aquí viene la parte que ningún comité de producto quiere escuchar en voz alta: el cliente que salió feliz de la casa de cambio no es el único que se cree más listo de lo que es. Del otro lado del mostrador, el equipo que diseñó ese letrero de neón —y el que diseñó la pancarta de “APROBACIÓN INMEDIATA” con el CAT en letra de hormiga— también se sienta en su junta de innovación convencido de que ellos sí son el lado racional de la ecuación, que el sesgo cognitivo es algo que les pasa a los clientes, nunca a quien diseña el formulario. Es el mismo efecto por el que el 93% de los conductores estadounidenses se considera mejor que el promedio al volante —un imposible estadístico que ni Pitágoras resucitado lograría cuadrar—, aplicado con corbata a la sala de juntas: el área de riesgo jura que su modelo es objetivo porque “son puros números”, el área legal jura que cumplió con la transparencia porque “el CAT está impreso, así lo pide la ley”, y nadie en la mesa se pregunta si esa combinación de números y letra chiquita fue diseñada, aunque sea sin mala intención consciente, para que el cliente entienda lo mínimo posible antes de firmar. Sentirse racional es, de hecho, el síntoma más confiable de que uno no lo está siendo: es el sesgo dentro del sesgo, el que hace que el cliente popular jure que “sacó cuentas” cuando en realidad solo comparó una cuota semanal contra su quincena, y que el comité de crédito jure que “hizo pricing” cuando en realidad copió la tasa del competidor y le bajó dos décimas para sentirse competitivo en la junta del jueves. CONDUSEF reportó en junio de 2026 que el CAT de crédito personal oscila entre 42% y 118% en banca comercial, entre 85% y 189% en SOFOMes de consumo, y hasta entre 200% y 600% en plataformas digitales de microcrédito —un rango tan generoso que hace que la variación de precio del boleto de avión según el día de la semana parezca un acto de honestidad radical—. La pregunta que este artículo busca contestar no es si la demanda de crédito personal en México es elástica o inelástica —spoiler: ambas cosas son ciertas, dependiendo de qué se mida—, sino por qué una dispersión de precio de esa magnitud puede sobrevivir año tras año sin que la competencia la erosione, en un mercado donde, en teoría, cualquier cliente podría simplemente cruzar la calle. Veintidós puntos que nadie compara a tiempo El estudio de campo más citado sobre crédito al consumo en México —Karlan y Zinman, con Compartamos Banco, ochenta regiones, publicado en The Review of Economic Studies en 2019— encontró algo que debería incomodar a cualquier director de pricing que todavía cree que el cliente mexicano “no compara”: la elasticidad precio de la demanda de crédito personal es de -1.9 en promedio a veintinueve meses, y esa elasticidad no es constante, sino que crece con el tiempo. Es de -1.1 al primer año y de -2.9 al tercer año. Traducido: el cliente mexicano sí responde al precio del crédito, y responde cada vez con más fuerza conforme acumula experiencia con el producto. Pero responde después, no en el momento de decidir. La elasticidad que documentaron Karlan y Zinman es una elasticidad de experiencia acumulada, no una elasticidad de comparación activa en el punto de venta. Es la diferencia entre “ya aprendí que este crédito me sale caro y la próxima vez busco otra opción” y “estoy comparando ahora mismo dos ofertas y elijo la más barata”. Lo primero es aprendizaje. Lo segundo es lo que el CAT, como métrica regulatoria, se diseñó para habilitar —y es precisamente lo que, en la práctica, casi nunca ocurre. Si la demanda es genuinamente elástica en el largo plazo, la pregunta incómoda es obligada: ¿por qué persiste una dispersión de tasas de más de 22 puntos porcentuales entre instituciones, para el mismo producto, sin que la competencia la erosione en el corto plazo? La tabla siguiente muestra la tasa de interés promedio ponderada por institución, según el corte más reciente de Banxico: Conviene detenerse un momento, antes de seguir, en el tercer nivel de esa tabla de CONDUSEF, el que casi nadie menciona en los paneles de innovación financiera: las plataformas digitales de microcrédito, con CAT que van de 200% hasta 400%-600%. Ese tramo no es una curiosidad estadística en la cola de la distribución. Es, en términos de arquitectura conductual, el atributo oculto llevado a su forma más pura: una app que se descarga en noventa segundos, que aprueba en minutos, que pide el mínimo de documentos posible, y cuyo costo real se revela —si se revela— después de aceptar los términos y condiciones con el dedo, en la misma pantalla táctil donde nadie lee nada, ni siquiera cuando se trata de bajar un filtro de cámara. La velocidad no es gratuita en ningún sentido de la palabra: es, literalmente, el vehículo que hace posible cobrar un CAT que, expresado en el lenguaje del cliente —”te presto mil pesos hoy, me devuelves mil doscientos el viernes”—, suena perfectamente razonable, y que expresado en el lenguaje del regulador —CAT de 400%— sonaría, correctamente, como una alarma de incendio. Las dos descripciones son matemáticamente la misma oferta. Solo una de ellas está diseñada para generar aceptación inmediata. La respuesta convencional —”es riesgo, no opacidad”— es cierta solo a medias, y la mitad que omite es la que le cuesta reputación al sector cada vez que un regulador, un periodista o un cliente enojado decide hacer la cuenta completa. Inbursa y Multiva prestan mayoritariamente a clientela con relación bancaria previa y colateral implícito; Compartamos, Azteca y BanCoppel atienden segmentos con menor historial crediticio y mayor costo de originación. Esa parte sí es segmentación real de riesgo, y no hay nada estratégicamente cuestionable en cobrar más caro a quien es más caro de originar y más incierto de cobrar. Pero la dispersión de 22.3 puntos no se explica solo con esa lógica, y CONDUSEF lo confirma desde otro ángulo: el CAT de crédito personal en banca comercial oscila entre 42% y 118% —un rango de 76 puntos dentro de la misma categoría regulatoria, “banca comercial”—, y en SOFOMes de consumo llega de 85% a 189%. Ese segundo rango no es únicamente una historia de riesgo distinto entre instituciones. Es, en una porción que ninguna fuente pública permite cuantificar con precisión, una historia de qué tan fácil o difícil es para el cliente comparar antes de firmar. Bloque teórico — Atributos ocultos (Gabaix y Laibson, 2006) Xavier Gabaix y David Laibson documentaron, en 2006, un fenómeno que cualquier persona que haya rentado un coche o comprado una impresora ya conoce en carne propia: cuando el costo total de un producto se distribuye en varios componentes —el precio base, más una comisión, más un seguro atado, más un cargo por servicio—, el consumidor sistemáticamente subpondera los componentes menos visibles, aunque estén técnicamente disponibles en el contrato. No es que el cliente no pueda ver la letra chiquita. Es que su cerebro, ocupado en procesar el número grande y llamativo, le asigna casi cero peso a los números pequeños que están alrededor. Gabaix y Laibson lo llamaron “atributos ocultos” (shrouded attributes), y el hallazgo más incómodo de su modelo no es que los consumidores se equivoquen —eso ya se sabía—, sino que las empresas que sí simplifican la comparación, en un mercado donde sus competidores esconden atributos, a veces pierden clientes frente a la empresa que oculta mejor. Simplificar puede ser, contraintuitivamente, una desventaja competitiva de corto plazo. Eso explica por qué ningún actor tiene, individualmente, el incentivo de romper filas primero. En el crédito personal mexicano, el CAT es, en el papel, exactamente lo contrario de un atributo oculto: es la métrica que la regulación diseñó, desde hace más de una década, para que fuera imposible de esconder. Aparece en el contrato, en la publicidad, en el comparador de CONDUSEF. Y sin embargo, en la práctica, funciona como un atributo oculto perfecto —no porque esté escondido, sino porque está distribuido en un lenguaje que no coincide con el lenguaje en el que el cliente toma la decisión. El cliente popular no organiza su presupuesto en porcentajes anualizados; lo organiza en quincenas y semanas. “$350 pesos a la semana sí los puedo pagar” es una frase completa, procesable, accionable. “45% de CAT anualizado” no es una frase que quepa en la lógica de un presupuesto semanal: es un número que exige una conversión mental —multiplicar, proyectar a doce meses, comparar contra otra tasa igualmente abstracta— que casi nadie hace en el mostrador, y que la mayoría de las instituciones, con conocimiento de causa o sin él, no tiene ningún incentivo estructural en facilitar. El CAT cumple la letra de la transparencia regulatoria. Rara vez cumple su función. La cuota semanal manda, no el CAT La dispersión de tasas de crédito personal no es aleatoria: refleja, en parte, una segmentación real de riesgo, y en parte, una extracción de margen sobre clientes con menor sofisticación financiera y menor capacidad de comparar ofertas. Pero esa segunda extracción no ocurre porque el cliente de Azteca o de BanCoppel intente comparar el CAT y fracase en el intento. Ocurre porque ese cliente casi nunca llega a comparar el CAT en absoluto. La decisión se toma en otro idioma. La facilidad y la rapidez del trámite pesan más que el costo total: quien necesita el crédito hoy no está dispuesto a esperar el proceso más lento de un banco que sí exige comparar, verificar ingresos y esperar una resolución en días en lugar de minutos. Y cuando dos ofertas sí llegan a compararse en el mostrador, el criterio de desempate rara vez es la tasa. Es más frecuente escuchar algo parecido a “en la otra tienda son 25 pesos menos de semanalidad por el mismo monto, pero aquí conozco a la ejecutiva desde hace veinte años, porque es la misma que atendía a mi mamá” —la relación personal con quien origina el crédito pesa más que una diferencia de precio que el cliente sí percibió y decidió, de forma perfectamente racional dentro de su propio marco de decisión, ignorar. El cliente de Inbursa, Multiva o Banamex tampoco compara el CAT, salvo honrosas excepciones, pero su heurística de reemplazo es distinta, no necesariamente más racional: compara el total de intereses en pesos que pagará durante todo el plazo, y decide en función de qué otra cosa podría comprar con esa diferencia. No es “45% contra 31%”; es “voy a pagar 8,200 pesos de intereses en este banco contra 12,600 en el otro —esos 4,400 pesos son un enganche, unas vacaciones, un semestre de colegiatura”. El CAT, la métrica que la regulación diseñó para ser el ancla universal de comparación, no es el ancla de ningún segmento observado en este análisis: el segmento popular ancla en la cuota semanal y en la confianza relacional con quien origina el crédito; el segmento con mayor bancarización ancla en el costo de oportunidad del total de intereses en pesos corrientes, una cifra más concreta y más fácil de convertir en algo tangible que un porcentaje anualizado abstracto. Ninguno de los dos segmentos compara el número que el regulador diseñó para que compararan. Los dos comparan un número distinto, propio, y ese número casi nunca es el CAT. El error estratégico —y aquí conviene ser preciso, porque la línea que separa una cosa de la otra importa para cualquier consejo de administración que tenga que defenderla frente a un regulador— es tratar la segmentación de riesgo y la extracción de margen como si fueran el mismo fenómeno. Un banco que cobra 45% porque su riesgo real lo justifica está haciendo pricing. Un banco que cobra 45%, o incluso 27%, porque sabe que su cliente decide con la cuota semanal, con la confianza en la ejecutiva o con el total de intereses en pesos, pero nunca con el CAT, está simplemente aprovechando que la métrica de comparación regulatoria no participa en la decisión de ningún segmento de su cartera. Sostener ese segundo modelo es cada vez más frágil conforme la comparación de precios se digitaliza, y conforme una generación que sí compara en la pantalla —que sí lee reseñas antes de pedir un Uber y compara tres apps antes de pedir comida— empieza a heredar las decisiones de crédito del hogar. ¿Comprenden los Jobs to Be Done detrás del precio? El crédito personal es, ya lo documentó la edición dedicada específicamente a ese producto, el más heterogéneo del sistema financiero mexicano: consolidación de deuda, gasto médico, remodelación del hogar, emergencia familiar, proyecto discrecional, todos empaquetados bajo la misma etiqueta regulatoria. Lo que ese análisis previo no resolvió del todo es cómo debería presentarse el precio para cada uno de esos trabajos, porque no todos tienen la misma sensibilidad al precio en el momento de decidir. Quien necesita consolidar deuda cara con deuda más barata sí compara tasas —ese es, literalmente, el objetivo explícito del producto, y cualquier fricción en la comparación destruye la propuesta de valor completa—. Quien enfrenta una emergencia médica compara velocidad de aprobación, no tasa, porque en ese momento el costo de esperar es mayor que el costo de pagar más caro. El mismo banco que ofrece “aprobación en minutos” puede, sin ninguna contradicción interna, cobrar más caro precisamente porque sabe que ese cliente, en ese instante específico, no va a comparar. El pricing por Job to Be Done —no por producto genérico— es la oportunidad estratégica que ningún actor mexicano documenta explotar todavía de forma sistemática. La pregunta que ningún formulario de solicitud de crédito personal en México hace todavía, de forma explícita y con impacto directo en la oferta que recibe el cliente, es simple: “¿para qué necesitas este dinero?”. No como campo obligatorio de prevención de lavado de dinero —ese ya existe, y se llena por cumplimiento, no por diseño de producto—, sino como variable que determine activamente qué tasa, qué plazo y qué velocidad de aprobación recibe cada solicitante. Un cliente que declara consolidación de deuda podría recibir, con evidencia de que efectivamente está liquidando otra deuda más cara, una tasa preferencial que refleje el menor riesgo real de esa operación específica —está reduciendo, no aumentando, su apalancamiento total—. Un cliente que declara una emergencia médica podría recibir la aprobación más rápida disponible en el catálogo del banco, sabiendo de antemano, con total transparencia, que esa velocidad tiene un costo asociado que el propio cliente puede decidir si vale la pena pagar. Ninguna de las dos cosas exige tecnología nueva. Exige, otra vez, la decisión estratégica de diseñar el producto alrededor del trabajo que el cliente contrató, no alrededor de una plantilla de crédito personal genérica que se ajusta únicamente por score de buró. Bloque teórico — El Value Stick (Oberholzer-Gee, 2021) Felix Oberholzer-Gee propone, en Better, Simpler Strategy, un modelo deliberadamente sencillo: imagina una vara vertical. En el extremo superior está la disposición a pagar del cliente (WTP); en el extremo inferior, la disposición a vender de la empresa (WTS) —en el caso de un banco, su costo de fondeo más el capital regulatorio que debe reservar—. Entre ambos extremos se reparte el valor total creado por la transacción: lo que el cliente se queda es la diferencia entre su WTP y el precio; lo que la empresa se queda es la diferencia entre el precio y su WTS. Toda decisión de pricing es, en el fondo, una decisión de en qué punto exacto de esa vara se fija el precio, y por lo tanto, cuánto del valor total se queda cada quien. La utilidad del modelo no es la fórmula —es obligar a cualquier equipo de producto a preguntarse, para cada segmento, dos cosas que rara vez se preguntan por separado: ¿cuánto está realmente dispuesto a pagar este cliente específico, y no el cliente promedio? Y, ¿ese precio que le estamos cobrando refleja esa disposición, o refleja simplemente lo que cobra el competidor más visible? Aplicado a la dispersión de 22.3 puntos porcentuales del crédito personal mexicano, el Value Stick sugiere que ningún actor está optimizando conscientemente esa brecha dentro de su propia cartera. Los bancos de tasa baja —Inbursa al 22.9%— probablemente dejan valor sobre la mesa en los sub-segmentos de mayor disposición a pagar dentro de su propia base de clientes: hay clientes de Inbursa que pagarían más por el mismo crédito si la urgencia o el destino del dinero lo justificara, y el banco no lo está capturando porque su tasa es prácticamente plana. Los bancos de tasa alta —BanCoppel al 45.2%, Compartamos al 44.8%— capturan el máximo de disposición a pagar disponible en su segmento, pero sin una propuesta de valor diferenciada más allá del acceso mismo que lo justifique frente al cliente ni frente al regulador. Ninguno de los dos extremos está haciendo pricing fino por sub-segmento de WTP real. Ambos están haciendo pricing por categoría de riesgo agregada, que es una aproximación mucho más burda. La misma IA, dos jefes distintos La adopción de inteligencia artificial en la banca mexicana está documentada y creciendo: BBVA reporta entre dos y tres horas ahorradas por empleado a la semana y una reducción del 30% en el tiempo de resolución de quejas; Banamex declaró en julio de 2026, por voz de Axel Romo de Vivar, director de IA y Datos de la institución, la ambición de convertirse en “el banco más inteligente” del país. Pero el foco documentado hoy —en score de riesgo, en detección de fraude, en eficiencia operativa— no es pricing dinámico orientado a captura diferenciada de valor. Eso es eficiencia. No es estrategia de precios, y la diferencia no es semántica: la estrategia de precios exige decidir explícitamente qué segmentos pagan más, por qué razón específica, y ser capaz de defender esa razón tanto ante el regulador como ante el cliente que pregunta. Muy pocos bancos en México pueden hacer eso hoy con datos propios, más allá del scoring de riesgo tradicional que ya todos usan desde hace años. Iansiti y Lakhani, en Competing in the Age of AI, son explícitos en un punto que aplica aquí con precisión quirúrgica: un algoritmo que solo acelera un proceso existente —la aprobación de un crédito— sin reconfigurar una decisión estratégica —qué segmento paga qué y por qué razón defendible— es automatización, no es la reconfiguración estratégica que su marco describe como la verdadera promesa de la IA aplicada a negocios. La misma tecnología, aplicada a la misma base de datos de comportamiento crediticio, puede usarse para simplificar la comparación a favor del cliente —mostrarle, en su propia app, cuál de las tres ofertas disponibles le conviene realmente, aunque no sea la del propio banco— o para afinar la segmentación de riesgo y maximizar la captura de excedente en cada micro-segmento, identificando con precisión creciente a quién se le puede cobrar más sin que se vaya. No es una diferencia de capacidad técnica. Las dos aplicaciones usan el mismo modelo, los mismos datos, el mismo equipo de ciencia de datos. Es una diferencia de a quién sirve el modelo, y esa decisión —a diferencia de lo que sugiere el discurso de “innovación” que domina los paneles de fintech— nunca la toma el algoritmo. La toma un comité, en una junta, con nombre y apellido en el acta. Los neobancos mexicanos con mayor sofisticación de datos —Nu, Klar, Stori— tienen, en teoría, la infraestructura técnica para hacer exactamente esa distinción de forma explícita: separar, en su propio tablero interno, cuánto del modelo de IA se dedica a decidir si aprueban un crédito, cuánto a decidir cuánto cobran por él, y cuánto a decidir cómo se lo comunican al cliente. Ninguno de los tres documenta públicamente esa separación, lo cual no significa que no exista internamente, pero sí significa que, de existir, no forma parte todavía de su narrativa de diferenciación frente al cliente ni frente al mercado. Es una oportunidad de posicionamiento que sigue disponible para el primero que decida hacerla explícita: no “usamos IA para aprobarte más rápido” —frase que ya no diferencia a nadie, porque la dice toda la industria— sino “usamos IA para asegurarnos de que pagues lo que tu riesgo real justifica, ni un punto porcentual más por opacidad”. Esa frase sí sería nueva en el mercado mexicano, y sería, además, verificable. Bloque teórico — Decoupling (Teixeira, 2019) Thales Teixeira documentó, analizando decenas de disrupciones de incumbentes por parte de nuevos entrantes digitales, un patrón que se repite con la regularidad de un manual: los clientes no abandonan una cadena de valor completa de golpe. La desacoplan, paso por paso. Comparar precio de un producto y comprarlo eran, hasta hace poco, un solo paso inseparable dentro de una tienda física; hoy son dos pasos separados —uno ocurre en el celular, comparando en línea, y el otro ocurre después, en cualquier canal—. Cualquier actor que logre separar con éxito un paso de la cadena de valor del cliente y ejecutarlo mejor que el incumbente, captura el margen asociado a ese paso específico, sin necesidad de replicar el negocio completo. Amazon no desacopló “comprar”, desacopló “comparar antes de comprar”, y con eso le quitó a Walmart una porción enorme de margen sin abrir una sola tienda física. En el crédito personal mexicano, comparar el precio del crédito y originar el crédito son, técnicamente, dos pasos perfectamente separables de la misma cadena de valor —de la misma manera en que comparar y comprar lo son en retail—. Hoy, en la práctica, casi ningún cliente los separa, porque no existe todavía en México un comparador de crédito personal con suficiente adopción, confianza y cobertura de instituciones como para que separar esos dos pasos sea más fácil que simplemente entrar a la sucursal más cercana o a la app del banco donde ya se tiene cuenta. Pero la ausencia de ese comparador hoy no es evidencia de que el paso sea indesacoplable —es evidencia de que todavía nadie lo ha ejecutado con la calidad suficiente para ganar la confianza del cliente—. Cualquier tercero que logre desacoplar con éxito la comparación de precio de la originación del crédito —un bróker digital, un comparador regulado, incluso una fintech de nicho que decida construir esa herramienta como cuña de entrada— captura el margen de confianza que hoy ningún banco mexicano está capturando activamente, porque ningún banco mexicano tiene, hoy, un incentivo de corto plazo para construir la herramienta que le facilitaría al cliente comparar el CAT correctamente. Bloque teórico — Pricing y monetización (Nagle, Hogan y Zale; Ramanujam y Tacke) Thomas Nagle, Hogan y Zale formalizaron, a lo largo de varias ediciones de The Strategy and Tactics of Pricing, un principio incómodo para cualquier institución acostumbrada a fijar precio por benchmark: el precio correcto no es el que cobra el competidor, es el que refleja la disposición a pagar real de cada segmento, medida con evidencia propia, no supuesta. Segmentar por valor —no solo por costo o por riesgo— exige primero medir esa disposición a pagar, y esa medición casi nunca existe todavía, con datos propios, dentro de las instituciones mexicanas de crédito personal. Ramanujam y Tacke añaden, en Monetizing Innovation, un ángulo complementario que invierte el orden habitual de trabajo de casi cualquier equipo de producto: el producto debería diseñarse alrededor del precio que cada segmento está dispuesto a pagar, no al revés. Hoy, en el crédito personal mexicano, ocurre sistemáticamente lo contrario: el producto se estandariza primero —mismo plazo, misma estructura de pagos, mismos requisitos— y el precio se ajusta después, únicamente en función del score de riesgo. La oportunidad no explotada es el pricing diferenciado dentro de la misma institución, por sub-segmento de disposición a pagar real, acompañado de una propuesta de valor —no solo una tasa distinta— que lo justifique frente al cliente de forma transparente. Errores estratégicos que se repiten, y por qué son errores El primero es fijar precio por benchmark competitivo en lugar de por disposición a pagar del segmento propio. Richard Rumelt lo dijo con una claridad que incomoda a cualquier comité que se sienta orgulloso de su “análisis competitivo”: fijar precio por imitación no es estrategia, es la ausencia de un diagnóstico propio del problema que se supone que el precio debería resolver. Copiar la tasa del vecino no es una decisión, es la abdicación de tomar una. El segundo error es tratar el CAT como un requisito de cumplimiento regulatorio en lugar de como una palanca genuina de confianza comercial. Ningún banco mexicano ha construido todavía una campaña de marca alrededor de “el CAT más fácil de entender de la industria”, a pesar de que la opacidad práctica del CAT es precisamente lo que erosiona, silenciosamente, la confianza del cliente en el sistema financiero completo, no solo en la institución que se lo cobra. El tercer error es invertir en inteligencia artificial para eficiencia de originación sin invertir en la misma proporción en inteligencia artificial para personalización real del precio. Esa asimetría de inversión revela, más que cualquier discurso corporativo, que la mayoría de las instituciones sigue viendo el pricing como un parámetro fijo que baja del área de riesgo, no como una variable de producto que se diseña, se prueba y se itera como cualquier otra funcionalidad de la app. Michael Porter describiría a buena parte de la banca de crédito personal mexicana como “atrapada en el medio” —stuck in the middle—, entre un liderazgo en costo que exigiría escala y eficiencia operativa real, y una diferenciación que exigiría un producto o una experiencia genuinamente distinta. La mayoría de los actores analizados en este corte compite en tasa sin ser la más barata del mercado, y compite en servicio sin diferenciarse de forma verificable de su competencia directa. Es una posición estratégicamente incómoda, y es, casi siempre, una posición por defecto, no una posición elegida deliberadamente. Un banco de tasa media —Santander al 34.5%, Consubanco al 38.9%— no es ni el más barato para el cliente que sí compara, ni el más accesible para el cliente que no tiene alternativa, ni el más rápido para quien necesita el dinero en minutos. Compite, simultáneamente, contra Inbursa en precio y contra BanCoppel en velocidad de aprobación, y pierde ambas batallas por un margen razonable, sin ganar ninguna con claridad. Esa es, en la definición exacta de Porter, la peor posición posible: no la más cara ni la más barata, no la más rápida ni la más segura, simplemente la que está en medio, esperando que el cliente decida por inercia o por sucursal más cercana. Las áreas de oportunidad que sí existen Hay al menos tres movimientos disponibles, hoy, para cualquier institución dispuesta a salir de la posición cómoda de fijar precio por benchmark. El primero es el pricing por Job to Be Done declarado: cobrar distinto, de forma explícita y transparente, según si el crédito es para consolidación —menor riesgo, el cliente ya demostró disciplina de pago en otra deuda—, para emergencia —mayor urgencia, menor elasticidad de búsqueda en el momento— o para proyecto discrecional —mayor elasticidad, el cliente puede posponer la decisión sin costo real—. El segundo es la transparencia radical del CAT como diferenciador de marca, no solo como casilla de cumplimiento: un banco que simplifique de forma verificable la comparación —no que se limite a cumplir el mínimo regulatorio— puede ganar confianza y cuota en el segmento que sí compara activamente, sin necesidad de ser el más barato del mercado. El tercero es la construcción de herramientas de comparación propias, como decoupling defensivo en el sentido de Teixeira: en lugar de esperar a que un tercero desacople el paso de “comparar precio” del paso de “originar crédito” y capture ese margen de intermediación, el banco puede construir y ofrecer esa herramienta él mismo, incluso mostrando honestamente al cliente cuándo la propia institución no es la mejor opción disponible para su caso específico. Eso último suena contraintuitivo hasta que se recuerda que es, exactamente, lo que hizo Nubank en Brasil con la transparencia activa del Custo Efetivo Total —el equivalente brasileño del CAT—, convirtiendo un requisito regulatorio en un elemento central de su narrativa de marca, no en un párrafo de letra pequeña que nadie lee. Ninguno de los tres movimientos exige esperar a que CONDUSEF, Banxico o la Comisión Nacional Bancaria y de Valores obliguen a hacerlo. Son decisiones que cualquier institución con la voluntad estratégica suficiente puede empezar a construir hoy, con la tecnología que ya tiene, sin esperar el siguiente ciclo regulatorio. La regulación mexicana de crédito personal —el CAT, el comparador de CONDUSEF, la obligación de mostrar la tabla de amortización completa— ya resolvió, en el papel, el problema de la transparencia hace más de una década. Lo que falta no es más regulación. Es voluntad institucional de que esa transparencia efectivamente funcione, en el lenguaje del cliente, en el momento en que el cliente decide, y no solo en el archivo PDF del contrato que se firma después de que la decisión ya se tomó. Lo que ya funciona en otros mercados En Estados Unidos, Upstart construyó pricing de crédito personal basado en modelos de inteligencia artificial que incorporan variables no tradicionales —historial educativo, historial de empleo, patrones de estabilidad laboral— para afinar el riesgo real más allá del score FICO convencional, reportando tasas de aprobación más altas con pérdida crediticia similar o menor a la de los modelos tradicionales basados exclusivamente en buró de crédito. El punto relevante para México no es replicar exactamente esas variables —el mercado laboral y el sistema educativo mexicanos tienen una estructura de datos distinta—, sino replicar el principio: usar variables verificables, adicionales al score de riesgo tradicional, para justificar con evidencia por qué un cliente específico merece una tasa distinta a la del promedio de su categoría. En Reino Unido, la regulación de open banking obligó a que el dato de cuenta corriente fuera portable entre instituciones, habilitando comparadores de crédito construidos sobre datos reales de flujo de caja, no solo sobre información autorreportada por el solicitante en un formulario. El cliente británico que compara crédito personal hoy puede, con un clic de autorización, dejar que un comparador regulado vea su historial real de ingresos y gastos, y recibir ofertas ya ajustadas a ese perfil, sin tener que llenar el mismo formulario tres veces en tres instituciones distintas. México tiene, desde 2018, una Ley Fintech que contempla open banking, y una adopción de esa capacidad que sigue siendo, en la práctica, marginal frente al potencial regulatorio ya existente. En Brasil, Nubank documenta pricing dinámico por cohorte de originación y por comportamiento transaccional, con transparencia activa del Custo Efetivo Total como elemento central de marketing —no de cumplimiento—, en un mercado que atravesó, salvando las distancias, una discusión regulatoria sobre transparencia de costos de crédito muy parecida a la mexicana. La diferencia no es que Brasil tenga mejor tecnología: es que Nubank decidió, como estrategia de marca deliberada, convertir la métrica que la regulación exige en un argumento de venta activo, apostando a que la claridad genera más confianza —y más originación de largo plazo— que la ambigüedad. Ninguno de los tres casos requiere tecnología que no exista ya, en alguna forma, dentro de las instituciones financieras mexicanas más grandes. Requiere la decisión estratégica —no técnica— de usarla para ese fin específico. Qué puede hacer diferente el equipo de Producto mañana Si diriges producto, riesgo o estrategia en una institución con originación de crédito personal, el ejercicio que vale la pena llevar al siguiente comité no es “¿en qué percentil de tasa estamos frente al mercado?” —esa pregunta ya se contestó, con 22.3 puntos porcentuales de evidencia empírica, y no dice nada sobre si tu institución está haciendo pricing o simplemente extracción de margen sobre opacidad—. La pregunta es distinta y más incómoda: ¿sabes, con datos propios de tu propia cartera y no con supuestos heredados de la industria, cuál es la disposición a pagar real de al menos tres sub-segmentos distintos dentro de tu base de clientes de crédito personal, más allá del score de riesgo tradicional? Si la respuesta es no, tu precio lo está decidiendo, de facto, el competidor más visible de tu categoría, no un diagnóstico propio del valor que tu producto genera para cada cliente. Un segundo ejercicio, más barato de ejecutar que rediseñar el modelo de scoring completo: audita, en tu propia app o en tu proceso de solicitud presencial, qué número aparece primero y en letra más grande —¿el monto pre-aprobado o la tasa? ¿la cuota semanal o el CAT?—. Esa jerarquía visual no es un detalle de diseño gráfico que se resuelve en una junta de UX de media hora. Es una decisión de producto que determina, todos los días, si tu cliente está comparando la cifra que efectivamente decide cuánto va a pagar, o la cifra que tu institución decidió poner primero porque es la que más le conviene mostrar. Un tercer ejercicio, específico para quien lidera una fintech de nicho o de menor escala: construye, y considera publicar aunque sea de forma parcial, la evidencia interna de elasticidad de demanda de tu propia cartera. Si el dato muestra que una proporción significativa de tus clientes sí responde a cambios de precio después de cierto tiempo de relación —como sugiere el hallazgo de Karlan y Zinman a tres años—, esa evidencia es un activo comercial y regulatorio, no un riesgo de exponerte frente a la competencia. Si el dato muestra lo contrario, mejor saberlo ahora, desde dentro de la institución, que descubrirlo cuando un regulador o un competidor lo señale primero, en público, con tu logotipo de fondo. Vale la pena cerrar donde empezó este análisis. El turista que cambió sus 500 dólares en la casa de cambio del aeropuerto probablemente nunca se entera de que perdió 400 pesos: sigue su camino, contento, con la sensación de haber evitado una comisión. Esa es, exactamente, la métrica de éxito silenciosa de cualquier modelo construido sobre atributos ocultos: el cliente no reclama, no compara, no se entera, y por lo tanto, en el reporte trimestral, todo parece funcionar. La pregunta que vale la pena hacerse, con toda seriedad, en el siguiente comité de producto, es si esa ausencia de reclamos es evidencia de que el precio es justo, o simplemente evidencia de que el cliente todavía no ha tenido la oportunidad —o las herramientas— de comparar a tiempo. Preguntas para el Comité (CEOs y CPOs) 1. ¿Sabemos, con datos propios y no con el benchmark de la competencia, cuál es la disposición a pagar real de cada segmento de nuestra cartera de crédito personal? 2. ¿Nuestra inversión en inteligencia artificial está dirigida a eficiencia operativa, a gestión de riesgo, o genuinamente a pricing diferenciado? ¿Podemos distinguir el gasto entre las tres categorías, o vive todo bajo la misma línea de presupuesto? 3. ¿El CAT que publicamos es una casilla de cumplimiento o una herramienta real de comparación para el cliente? ¿Lo hemos probado alguna vez con clientes reales, en una sesión de usabilidad, o solo con el equipo legal que lo redactó? 4. Si un comparador digital o un bróker de crédito entrara a nuestro mercado y desacoplara la comparación de precio de la originación, ¿cuánto margen perderíamos, y en qué segmento de nuestra cartera ocurriría primero? 5. ¿Tenemos evidencia interna —no supuesta— de la elasticidad de demanda de nuestra propia cartera de crédito personal, o asumimos, sin haberlo verificado nunca con nuestros propios datos, que el cliente mexicano “no compara”? OKRs y KPIs estratégicos OKR 1 — Pricing por segmento de disposición a pagar real: identificar al menos tres sub-segmentos de disposición a pagar dentro de la cartera de crédito personal, más allá del score de riesgo tradicional. KPIs: dispersión de tasa efectiva por sub-segmento; margen financiero por sub-segmento contra costo de originación de ese mismo sub-segmento. OKR 2 — Transparencia de CAT como palanca de confianza: reducir el tiempo que le toma a un cliente promedio comparar correctamente dos ofertas de crédito personal. KPIs: tiempo de comprensión medido en pruebas de usuario reales; NPS específico del momento de cotización, no el NPS general de la relación con el banco. El sesgo de esta semana Arco conductual: Atributos ocultos → Heurística precio-calidad → Ley de Goodhart Atributos ocultos (shrouded attributes). Definición: cuando el costo total de un producto se distribuye en varios componentes, el consumidor subpondera sistemáticamente los menos visibles, aunque estén técnicamente disponibles. En el crédito personal mexicano: el CAT existe, es público, está en el contrato —y aun así funciona como un atributo oculto perfecto, porque está expresado en un lenguaje, el porcentaje anualizado, que no coincide con el lenguaje en el que el cliente organiza su presupuesto y toma la decisión. Vale la pena nombrar también, brevemente, a sus dos acompañantes de esta edición. La heurística precio-calidad hace que un segmento de clientes infiera que una tasa nominal más baja implica un prestamista “más serio” o “menos riesgoso” para ellos, cuando en realidad puede significar simplemente que no califican para esa institución en absoluto: el precio se usa como señal de calidad del prestamista, no como costo real del producto. Y la Ley de Goodhart reaparece aquí con un ángulo distinto al que ya se usó como perspectiva principal en la edición dedicada a tarjetas de crédito: no se trata del número de tarjetas emitidas como meta que se vuelve objetivo, sino de la posición en los comparadores oficiales de CONDUSEF. Cuando una institución empieza a optimizar para verse bien posicionada en el comparador público, en lugar de optimizar la rentabilidad ajustada por riesgo real de su propia cartera, el indicador deja de medir lo que se suponía que debía medir, y la transparencia diseñada para proteger al cliente se convierte, silenciosamente, en otro juego de posicionamiento. Pregunta para el lector: la próxima vez que compares dos ofertas de crédito personal —para tu institución o para tu propia cartera personal—, ¿estás comparando el número que el contrato te obliga a mostrar, o el número que tu presupuesto real, en meses, quincenas o semanas, efectivamente usa para decidir? Fuentes Banco de México, “Indicadores Básicos de Créditos Personales y Microcréditos”, publicado el 3 de noviembre de 2025, corte septiembre de 2024–agosto de 2025. CONDUSEF, cifras de CAT de crédito personal por tipo de institución, junio de 2026. Karlan, D. y Zinman, J., “Long-Run Price Elasticities of Demand for Credit: Evidence from a Countrywide Field Experiment in Mexico”, The Review of Economic Studies, vol. 86, núm. 4, 2019. Banco de México, Anuncio de Política Monetaria, 25 de junio de 2026. La Jornada, cobertura de adopción de inteligencia artificial en banca mexicana, 12 de julio de 2026. Gabaix, X. y Laibson, D., “Shrouded Attributes, Consumer Myopia, and Information Suppression in Competitive Markets”, Quarterly Journal of Economics, 2006. Rao, A. y Monroe, K., “The Effect of Price, Brand Name, and Store Name on Buyers’ Perceptions of Product Quality”, Journal of Marketing Research, 1989. Nagle, T., Hogan, J. y Zale, J., The Strategy and Tactics of Pricing, Routledge, 5ª ed., 2021. Ramanujam, M. y Tacke, G., Monetizing Innovation, Wiley, 2016. Iansiti, M. y Lakhani, K. R., Competing in the Age of AI, Harvard Business Review Press, 2020. Oberholzer-Gee, F., Better, Simpler Strategy, Harvard Business Review Press, 2021. Rumelt, R., Good Strategy Bad Strategy, Crown Business, 2011. Porter, M., Competitive Strategy, Free Press, 1980. Teixeira, T. S., Unlocking the Customer Value Chain, Crown Business, 2019. Thanks for reading Mauricio Rodríguez Vázquez! This post is public so feel free to share it. Thanks for reading Mauricio Rodríguez Vázquez! Subscribe for free to receive new posts. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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   5 Aug 2026

   Remesas: El dinero ya llega a la cuenta en México. La oferta de otros productos financieros, no.

   Manitowoc, Wisconsin. Viernes, 9:47 de la noche, quince grados bajo cero afuera y el olor a amoniaco de la planta todavía metido en la chamarra. Jesús —Chuy, para los que lo conocen, que en ese turno son puros paisanos de Michoacán y dos guatemaltecos que le dicen “míster” en broma— acaba de terminar su undécima hora deshuesando cerdo en una línea que no se detiene ni para que alguien se persigne. Se lava las manos tres veces porque nunca se sienten limpias del todo, se sube a una camioneta con otros cuatro y, antes de que el motor termine de calentar, ya tiene la app abierta con el pulgar. No necesita ver la pantalla para saber dónde tocar: lo ha hecho cerca de doscientas veces en los últimos cuatro años. Escribe 300. Dólares. Destino: una cuenta en Zamora, Michoacán, a nombre de Yolanda, su esposa. Confirma. La app le dice, con un check verde optimista que contrasta con todo lo demás en ese estacionamiento congelado, que el dinero estará disponible “en minutos”. Chuy no tiene número de seguro social que sea suyo de verdad, no tiene licencia de conducir en ese estado, no tiene —por diseño explícito del sistema migratorio estadounidense— ningún papel que lo acredite ante el gobierno de Wisconsin. Pero para al menos tres fintechs mexicanas y dos remesadoras internacionales, Chuy es exactamente lo que cualquier producto financiero sueña tener: un cliente recurrente, puntual, de bajísimo riesgo de impago porque el impago no es una opción moral disponible, y con un comportamiento transaccional más predecible que el de la mayoría de los empleados con nómina domiciliada que sí calificarían para un crédito. Doce minutos después y 3,003 kilómetros al suroeste, en Zamora, a Yolanda le suena el celular con la notificación del depósito mientras revisa la tarea de la niña. No abre ninguna app de inversión. No lee ningún desglose de CAT. Hace, en su cabeza, en cuestión de segundos, algo que ningún modelo de scoring del sistema financiero mexicano registra en ningún campo de ningún formulario: reparte los 300 dólares. Un tercio para la renta de la semana. Otro tanto para la aportación de la tanda del jueves —la tanda, no la Afore, no la cuenta de ahorro programado que le ofreció alguna vez un promotor de banco que nunca volvió a aparecer—. El resto para lo que llama, sin ironía, “lo que se ofrezca”: la consulta del niño chico, el libro que pidieron en la escuela, el domingo que se les antojó comer algo que no fuera lo de siempre. Ese reparto mental, instantáneo y sin hoja de cálculo, es el Job to Be Done real de la remesa: no es ahorro, no es inversión, es manutención y resiliencia familiar entregada dos veces al mes con la puntualidad de una nómina que Chuy nunca podrá tener a su nombre. Mientras tanto, en High Point, Carolina del Norte —la capital mundial del mueble, aunque nadie en México lo sepa—, Roberto Alanís, “Beto”, sí tiene papeles. Lleva green card desde hace seis años, trabaja en el área de tapicería de una fábrica que exporta sillones a Canadá y a medio Estados Unidos, y su relación con las remesas es distinta en todo salvo en la frecuencia. Beto no manda dinero por sobrevivencia ajena: manda dinero por proyecto. Su mamá, doña Cande, vive sola en León, Guanajuato, y hace ocho meses le detectaron diabetes tipo 2 con una complicación en la vista que, en el sistema público del IMSS Bienestar, implica una lista de espera hasta diciembre del 2027 que Beto no está dispuesto a que su madre padezca. Beto manda 450 dólares cada quincena, más un extra cuando hay cita con el oftalmólogo particular. No usa la misma app que Chuy —usa la que le recomendó su cuñado, que a su vez la usa porque “así la usamos todos en la familia”, frase que ningún equipo de producto en México ha escuchado directamente de un cliente real en los últimos doce meses, aunque debería ser la primera pregunta de cualquier investigación de usuario sobre remesas. Beto tiene, además, algo que Chuy no tiene y que el sistema financiero mexicano no ha terminado de entender qué hacer con ello: dos cuentas bancarias, un historial crediticio impecable en Estados Unidos, y una madre en Guanajuato que recibe dinero de forma tan puntual y tan predecible como cualquier pensionado del ISSSTE —pero a quien ningún banco mexicano le ha ofrecido jamás, ni una sola vez en seis años, un crédito basado en ese historial de recepción. 325 kilómetros al sureste de León, Guanajuato, en un piso 22 con vista a Reforma, el Comité de Estrategia de Remesas y Nuevos Segmentos —así, con nombre de iniciativa trimestral que alguien registró en un OKR antes de que existiera el producto— lleva cuarenta minutos de junta. Preside Ignacio, el CEO, que abrió la sesión con la frase “las remesas son el nuevo oro digital”, frase que le escuchó a un ponente en un panel de fintech en Miami y que ha repetido en las últimas tres juntas con la misma convicción con la que un niño repite un dato de dinosaurios que memorizó ayer. A su lado, Renata, la CPO, tiene un dashboard —siempre hay un dashboard— con la tasa de captación de remesas del trimestre, que subió 4 puntos porcentuales, cifra que Ignacio celebra como si fuera un gol de chilena en el último minuto del segundo tiempo extra. Nadie en la sala ha preguntado, en cuarenta minutos, qué pasa con ese dinero cuarenta y ocho horas después de que llega. Bruno, el Head of Growth, todavía no termina de contar los likes de la foto que acaba de subir a Instagram, en la que aparece con toga, birrete y su flamante nuevo diploma del IPADE, cuando presenta un slide con el logo de la competencia tachado y la palabra «disrupción» escrita en Comic Sans. Él sonríe, satisfecho con la supuesta sofisticación de la broma. Nadie más lo hace. Paola, la Head of Data, es la única que hace la pregunta incómoda: “¿Sabemos qué porcentaje de los receptores deja el dinero más de dos días en la cuenta?” Silencio. Alguien anota la pregunta en una libreta que nadie va a volver a abrir. Ignacio responde, con el aplomo de quien inventa una cifra frente a testigos, “yo creo que un buen porcentaje”, y la junta sigue adelante hacia el siguiente punto de la agenda, que es —por supuesto— cómo bajar la comisión todavía más. Esa es la paradoja completa, en tres escenas y un piso 22: el dinero de Chuy y el dinero de Beto ya llega, cada vez más, a una cuenta bancaria en México. Por primera vez en la historia del dato que Banxico empezó a medir apenas el año pasado, más remesas llegan a una cuenta que a una ventanilla. Y sin embargo, casi ningún banco, neobanco o fintech mexicana ha resuelto todavía la pregunta que sí resolvió Yolanda en doce segundos sin ayuda de nadie: qué hacer con ese dinero después de que llega. El sector celebra la captación del flujo como si fuera el final de la historia. Es, en el mejor de los casos, el primer párrafo. El dato que cambió de bando Según el boletín “Ingresos y Egresos por Remesas, diciembre de 2025” de Banco de México, publicado el 3 de febrero de 2026, México recibió 61,791 millones de dólares en remesas durante 2025 —una caída de 4.6% frente a los 64,746 millones de dólares de 2024, la primera contracción anual en once años—. El titular fácil es la caída. El dato que de verdad debería estar en el radar de cualquier CPO de banca o fintech mexicana está una capa más abajo: dentro de ese total, el 99.1% de los ingresos se realizó vía transferencia electrónica, y —por primera vez desde que Banxico empezó a desagregar esta cifra— el depósito directo a cuenta (50.4%, 30,866 millones de dólares) superó al cobro en efectivo en ventanilla (49.6%, 30,331 millones de dólares). No es una tendencia que está por llegar. Ya llegó. El “dinero ya está en la cuenta” dejó de ser aspiración de producto y se volvió, en el margen, comportamiento mayoritario. Enero de 2026 —el primer mes con el nuevo impuesto estadounidense del 1% ya vigente sobre remesas fondeadas en efectivo— cerró en 4,594 millones de dólares, una caída de 1.4% anual y 13.4% mensual, el nivel más bajo desde abril de 2024 (Banxico, boletín de remesas de enero de 2026, publicado el 2 de marzo de 2026). Para el primer semestre de 2026 el flujo ya mostraba recuperación: 30,759 millones de dólares entre enero y junio, un alza de 3.1% anual, con BBVA Research proyectando en junio de 2026 un cierre de año en terreno positivo, cercano a 2%. La lectura conjunta de ambos datos no es contradictoria, es complementaria: el mercado se está reordenando, no colapsando, y el criterio de reordenamiento —quién gana y quién pierde participación— es exactamente el eje bancarizado/no bancarizado que este artículo está a punto de diseccionar. ¿Quién compite por Chuy y por Beto? Todos, y no de la forma en que el sector suele contarlo Aquí conviene resolver, con datos y sin ambigüedad, la pregunta que cualquier lector fuera del sector haría de inmediato: ¿las remesas en México se reciben solo a través de bancos y de remesadoras especializadas como Western Union, o ya participan también las fintechs? La respuesta verificable es que el ecosistema tiene hoy tres capas activas y compitiendo simultáneamente por el mismo dinero de Chuy y de Beto, no dos. La primera capa es la banca tradicional con vocación popular: Banco Azteca, de Grupo Elektra, opera poco más de 2,000 puntos de contacto en México, con recepción de remesas sin comisión y —según declaración de un directivo de la institución, cifra orientativa que debe leerse como proxy y no como reporte auditado— con 48% de participación de mercado en remesas nacionales y 15% de conversión de ese flujo hacia cuentas propias. BanCoppel, sin comisión de recepción, opera vía alianzas con Western Union, MoneyGram y la remesadora APPRIZA, y declaró en su Informe Financiero del segundo trimestre de 2025 estar trabajando en “productos que puedan dar atención al mercado potencial de nuestros connacionales... y así facilitar el reingreso de sus ahorros a México” —la intención estratégica está en el papel; la métrica pública de qué tan lejos ha llegado, no—. La segunda capa es la de las remesadoras especializadas clásicas: Western Union, MoneyGram y Ria, que siguen dominando la recepción física en zonas rurales —más de un tercio de los hogares receptores mexicanos vive en localidades de menos de 2,500 habitantes, según CEMLA (Nota 7, 2025)— y que están, ellas mismas, migrando hacia lo digital más rápido de lo que el sector mexicano suele reconocerles: en su llamada de resultados del cuarto trimestre de 2025 (24 de febrero de 2026), el CEO de Western Union, Devin McGranahan, declaró que la exposición real de la compañía al efectivo es menor a 20%, posiblemente menor a 15%, y que el fondeo con tarjeta de débito llegó a 15% del fondeo retail en Estados Unidos en enero de 2026. Aun con esa migración interna, en el segundo trimestre de 2026 la propia compañía admitió una caída de poco más de 3% en transacciones del corredor Estados Unidos-México. La tercera capa —la que el discurso del sector suele minimizar— es la de las fintechs, y ya no es marginal. Félix Pago, fintech de remesas vía WhatsApp que liquida sobre stablecoin USDC, cerró una Serie B de 75 millones de dólares en 2025, gestionó más de 1,000 millones de dólares en transferencias en 2024 y capta más de 250,000 clientes en su primer año de operación con Stripe, con alianzas activas con Mercado Pago y Nu. Bitso procesa más del 5% de las remesas del corredor Estados Unidos-México vía cripto y stablecoins. Stori —sofipo mexicana, no fintech extranjera— lanzó recepción de remesas en octubre de 2025 vía alianza con Félix Pago, con un objetivo declarado explícitamente por su gerente de depósitos, Sergio Dueñas: usar el historial de remesas como dato alternativo para mejorar la aprobación de crédito de esos mismos clientes. Y el propio gobierno mexicano entró a competir con la tarjeta FinaBien, que al 18 de marzo de 2026 acumulaba 132,827 tarjetas activas en Estados Unidos y 37.7 millones de dólares enviados, con comisión reducida a 2.99 dólares y promesa de reembolso del impuesto estadounidense del 1% a quien la use. La tabla siguiente compara a los actores de las tres capas en las variables que de verdad determinan si Chuy o Beto eligen un canal u otro: no es solo comisión, es comisión más red física más lo que pasa después del cobro. El impuesto que iba a cambiarlo todo, y que hasta ahora ha cambiado menos de lo anunciado Vale la pena detenerse en el impuesto estadounidense, porque en enero de 2026 medio sector mexicano estaba convencido de que sería el evento que reordenaría el mercado de un golpe. La One Big Beautiful Bill Act, firmada el 4 de julio de 2025, creó en Estados Unidos un impuesto especial de 1% sobre remesas al exterior —Sección 4475 del Código de Rentas Internas—, vigente desde el 1 de enero de 2026. La tasa se negoció a la baja durante el proceso legislativo: la propuesta inicial fue de 5%, bajó a 3.5% y aterrizó en 1%, y grava únicamente los envíos fondeados con efectivo, money order o cheque de caja; exime, explícitamente, los envíos fondeados desde cuenta bancaria o con tarjeta emitida en Estados Unidos. Es, en otras palabras, un impuesto diseñado —quizás sin que ese fuera el objetivo declarado— para empujar exactamente la migración hacia lo bancarizado que este artículo documenta con el dato de Banxico de 2025. El Tesoro y el IRS publicaron reglas propuestas el 13 de abril de 2026, con periodo de comentarios hasta el 12 de junio de 2026, y existe una propuesta legislativa —el REMIT Act, presentada el 29 de septiembre de 2025— que buscaría elevar el impuesto de 1% a 15%; sigue siendo propuesta, no ley, pero es la variable que cualquier comité de estrategia de remesas debería tener en su matriz de escenarios, no en el archivo de “noticias interesantes” que nadie vuelve a abrir. El gobierno mexicano respondió con dos movimientos: uno político —la presidenta Claudia Sheinbaum calificó el impuesto de “inaceptable” e “inconstitucional” por doble tributación, y el Senado mexicano lo rechazó por unanimidad— y uno de producto: la tarjeta FinaBien, lanzada el 18 de julio de 2025, con comisión reducida a 2.99 dólares y promesa de reembolso del 1% a quien envíe por ese medio. El impacto real observado hasta ahora es más modesto que el que auguraban los titulares alarmistas de enero: BBVA estima que el efecto es “marginal” para México porque, según sus propias estimaciones, entre 84% y 85% de los migrantes mexicanos en Estados Unidos ya tiene cuenta bancaria y puede evitar legalmente el impuesto fondeando desde ahí —Chuy, sin papeles pero con cuenta bancaria abierta con matrícula consular, cae exactamente en ese grupo—; el impacto se concentra, en cambio, en los países centroamericanos con menor bancarización del migrante (Honduras 65%, Guatemala 72%, El Salvador 74%, todas cifras de bancarización estimadas más bajas que la mexicana). La caída de -1.4% anual y -13.4% mensual que mostró enero de 2026 probablemente combina el efecto real del impuesto con un efecto de adelanto de envíos —”pull forward”— que ya se observó en noviembre y diciembre de 2025, cuando remitentes que anticiparon el cambio de régimen mandaron antes de que entrara en vigor. BLOQUE TEÓRICO A — Jobs to Be Done: la remesa no es el trabajo, es el camión que lo entrega Piensa en el típico taladro que alguien compra en una ferretería. Clayton Christensen usaba este ejemplo hace años: nadie quiere un taladro, la gente quiere un agujero en la pared. La remesa es exactamente ese tipo de producto —un medio, no un fin—. Nadie envía dinero por el placer de enviar dinero: Chuy envía manutención y tranquilidad familiar; Beto envía resolución de un problema médico concreto. El error de diseño que este artículo documenta una y otra vez es tratar la remesa como si fuera el trabajo terminado —”ya llegó el dinero, misión cumplida”— cuando en realidad es apenas el camión de entrega de un JTBD que sigue abierto del otro lado: qué hace la familia receptora con ese dinero, y si existe algún producto financiero diseñado para acompañar esa siguiente decisión. Lo que dice la evidencia sobre el JTBD del que envía y del que recibe Según CEMLA (Notas de Remesas 11, 2023, encuestas a migrantes de diez países), los motivos declarados de envío hacia México son, por frecuencia de mención: manutención familiar (86.7%), salud (62.8%) y educación (39.0%), muy por encima de inmuebles (9.4% propios, 12.0% de familiares) o negocio propio (4.5%). El JTBD del emisor —el de Chuy, el de Beto— es garantizar la subsistencia y la resiliencia ante shocks de su familia, no acumular patrimonio en México a través de la remesa misma. Del lado del receptor, Kantar Worldpanel (marzo de 2025) documenta que el destino principal del dinero es consumo de productos del hogar, con 49.8% del total y ocho de cada diez hogares receptores recibiendo remesas de forma mensual; BBVA Research reporta que los hogares receptores destinan 19% de su gasto a educación frente a 8% en hogares no receptores, y que las remesas representaron en promedio 30.5% del ingreso de esos hogares en 2022, concentradas en los cinco deciles de menor ingreso (58.7% de los hogares receptores). El dato más incómodo, y el que el sector financiero prefiere no mirar de frente: según BBVA Research con datos de la ENSAFI 2023 de INEGI, los hogares receptores de remesas muestran MENOR tenencia de crédito formal que los no receptores (39.3% frente a 42.1% de adultos con algún producto de crédito), y predomina el ahorro informal —dinero en casa, tandas, cajas de ahorro—. El JTBD, en su forma básica, sí se cumple: el dinero llega, se usa para lo que se necesita. Lo que ningún producto de remesas en México resuelve todavía es el JTBD secundario, menos urgente pero de mayor valor de largo plazo, tanto para el hogar como para la institución: convertir ese ingreso recurrente en resiliencia financiera propia. ¿Entienden Azteca y Coppel el activo que ya tienen en la mano? Hay una pregunta que se queda flotando sin respuesta en todo lo anterior: si Banco Azteca y BanCoppel ya tienen, en teoría, la mejor posición del mercado para convertir receptor de remesa en cliente de crédito o ahorro —porque ya conocen al cliente por su relación previa de tienda departamental, ya tienen su domicilio, en muchos casos ya tienen su historial de pago de una tarjeta departamental—, ¿por qué la cifra de conversión declarada por Azteca (15% a cuenta propia) sigue siendo minoritaria y no la métrica dominante? La hipótesis más generosa es que la fricción operativa —abrir cuenta requiere pasos adicionales que el cliente no siempre completa en el momento— explica buena parte de la brecha. La hipótesis menos generosa, y la que este artículo no puede descartar sin evidencia interna que ninguna institución ha hecho pública, es que la remesa se sigue midiendo puertas adentro como métrica de tráfico en tienda —”cuánta gente entra a cobrar, y ya que están adentro, a lo mejor compran algo”— y no como el inicio de una relación financiera que merece su propio journey de producto, con su propio dueño de KPI y su propia meta trimestral. Mientras esa pregunta no se conteste con datos internos, cualquier declaración de “estrategia de remesas” de estas dos instituciones debe leerse, en el mejor de los casos, como intención en construcción. BLOQUE TEÓRICO B — Value Stick: bajar la comisión ya no es la palanca Felix Oberholzer-Gee, de Harvard Business School, propone pensar cualquier negocio como un palo —el Value Stick— con cuatro segmentos: lo que el cliente estaría dispuesto a pagar como máximo (WTP), el precio que paga, el costo de la empresa, y lo mínimo que un proveedor aceptaría (WTS). La forma más fácil de “ganar” —bajar precio— es también la más destructiva de valor si el precio ya está cerca del costo, como ocurre hoy en remesas: Azteca cobra cero, BanCoppel cobra cero, Western Union compite en spread cambiario apretado. Seguir bajando ahí ya no mueve la aguja. La palanca real está en subir el WTP del receptor —cuánto estaría dispuesto a “pagar”, en términos de lealtad y permanencia, por sentirse acompañado en la siguiente decisión financiera— reduciendo su incertidumbre: transparencia sobre qué pasa con su dinero, certeza de disponibilidad, y una oferta concreta de ahorro o crédito en el instante exacto del cobro, no una campaña de correo tres semanas después. BLOQUE TEÓRICO C — Recursos valiosos, raros e inimitables: la trampa de la sucursal Jay Barney, en su marco de recursos y capacidades (Resource-Based View), argumenta que una ventaja competitiva sostenible requiere un recurso valioso, raro, difícil de imitar y organizacionalmente explotado. La red de más de 2,000 puntos de contacto de Grupo Elektra cumple los primeros tres criterios sin discusión: ningún neobanco puede replicar esa presencia física en el corto plazo. El cuarto criterio —organizacionalmente explotado— es el que este artículo pone en duda con el dato del 15% de conversión. Un recurso raro y valioso que no se explota al máximo no es una ventaja competitiva: es un activo varado, exactamente igual de peligroso que no tenerlo, porque genera la falsa sensación de estar ganando mientras la brecha de oportunidad sigue abierta para quien sí decida diseñar la experiencia completa, como Stori. Por qué Chuy sigue usando la misma app aunque exista una más barata El sesgo que explica, con más precisión que cualquier otro, por qué el mercado de remesas se mueve tan lento hacia lo racionalmente óptimo es la prueba social. Chuy no eligió su app comparando comisiones en un spreadsheet: la usa porque “así la usamos todos en la línea de la planta” —el mismo mecanismo, casi palabra por palabra, que describió Beto sobre su cuñado—. En ausencia de información perfecta y bajo presión de tiempo real —Chuy tiene doce minutos entre que sale del turno y que se sube a la camioneta compartida—, la heurística más eficiente disponible no es “cuál es más barata” sino “cuál usa la gente en la que confío”. Esto no es irracionalidad: es una estrategia de decisión perfectamente adaptativa en un contexto de información imperfecta y consecuencias reales de equivocarse —perder una remesa, para alguien en la posición de Chuy, no es un inconveniente, es una crisis familiar—. El error está del otro lado: en el equipo de producto que diseña una campaña de adquisición basada en “somos 0.5% más baratos” cuando la barrera real no es de precio, es de confianza transferida socialmente, y esa confianza no se compra con un banner. BLOQUE TEÓRICO D — El efecto dotación: por qué “lo mío” vale más que lo objetivamente mejor Richard Thaler documentó, en experimentos ya clásicos, que las personas exigen más dinero para renunciar a algo que ya poseen del que estarían dispuestas a pagar por adquirir exactamente lo mismo si no lo tuvieran. A esto se le llama efecto dotación. Aplicado a remesas: el receptor que ya “tiene” el ritual de la ventanilla —el señor que lo conoce por su nombre, la sucursal a la vuelta de la esquina, el sobre de billetes que se siente tangible— sobrevalora ese canal frente a una alternativa objetivamente superior en velocidad y costo, no porque sea irracional, sino porque el canal conocido ya forma parte de lo que posee, y renunciar a él se siente como una pérdida, no como una simple elección entre dos opciones neutras. Ese mismo sesgo, el efecto dotación, ya lo analizamos en la edición sobre crédito de nómina, donde explicaba por qué los equipos bancarios defienden la cartera existente en lugar de rediseñarla. Aquí no es un hallazgo nuevo: es la explicación exacta de por qué Yolanda, en Zamora, tardará más en migrar de ventanilla a cuenta que lo que cualquier proyección optimista de un comité de innovación asume. El sesgo de statu quo —que ya exploramos en la primera edición de este newsletter— completa el cuadro desde el lado institucional: los actores que ya dominan la captación de flujo —Azteca, Coppel, las remesadoras tradicionales— tienen menos incentivo inmediato para invertir en rediseñar la experiencia posterior al cobro, precisamente porque el volumen que ya capturan es alto y visible en cualquier dashboard trimestral. La amenaza de disrupción no viene de quien tiene más volumen: viene de quien no tiene volumen que defender y por eso puede permitirse diseñar la experiencia completa desde cero, como está intentando Stori. La evidencia de que la puerta al ahorro sí se puede abrir —pero no sola El caso más citado en la literatura de banca de desarrollo sobre este problema específico viene de El Salvador: FEDECACES documentó, en un estudio del Inter-American Dialogue con Manuel Orozco (noviembre de 2016), que con asesoría financiera personalizada en el propio punto de cobro de la remesa, 15% de los clientes formaliza o incrementa su ahorro en el acto, y que la educación financiera llevó a 8% de los “clientes transaccionales” a hacerse socios y abrir cuenta de ahorro —cifra que subió a 14% cuando se añadió, simplemente, un mensaje de agradecimiento al cliente—. Es un estudio con casi una década de antigüedad y una intervención activa, no automática, pero es la evidencia cuantificada más sólida disponible sobre un patrón que se repite en México sin que nadie lo mida todavía con el mismo rigor: la remesa sí abre la puerta al ahorro. Esa puerta, sin embargo, no se abre sola. Requiere que alguien —un producto, un mensaje, un nudge— la empuje en el instante exacto del cobro, no una semana después en un correo que nadie va a abrir. ¿Estrategia genuina o simple eficiencia operativa disfrazada de innovación? La mayoría de los actores del corredor —bancos, remesadoras tradicionales y fintechs por igual— aplican, en el mejor de los casos, eficiencia operativa: bajan comisión, aceleran disponibilidad, digitalizan el proceso de cobro. Eso no es estrategia en el sentido que Richard Rumelt le da al término: es hacer mejor lo mismo que ya se hacía, sin cambiar el terreno de la competencia. Stori es, hasta donde la evidencia pública permite afirmar, la única excepción clara: entrar tarde al negocio de remesas —octubre de 2025, cuando el terreno de la comisión ya estaba saturado y regalado— no para competir ahí, sino explícitamente para usar el flujo de remesas como dato alternativo de originación de crédito. Es una apuesta de océano azul en el sentido de Kim y Mauborgne: en lugar de nadar en el mismo espacio rojo de “quién cobra menos comisión”, Stori está tratando de crear un espacio de mercado nuevo —crédito basado en historial de remesas— donde, por ahora, no compite con nadie porque nadie más lo declara como estrategia central. La pregunta abierta, y que ningún reporte público responde todavía, es si esa apuesta funciona: no existe, al cierre de esta edición, una cifra de cartera originada bajo ese criterio, ni un IMOR reportado de forma independiente para poder evaluarla. Lo que ya funcionó en otros países y nadie ha traído todavía a México El Salvador no es el único espejo útil. Filipinas resolvió con GCash algo que ningún actor mexicano ha resuelto todavía: integrar la recepción de remesas internacionales con ahorro, microseguros y microcrédito dentro de la misma aplicación, con un onboarding que ofrece el siguiente producto financiero de forma inmediata después del cobro, no como campaña separada. Bangladesh construyó, con bKash, el hábito de ahorro entre receptores rurales mediante metas de ahorro visibles en la misma pantalla donde se recibe el dinero, más comisión preferencial para quien mantiene un saldo mínimo —el tipo de diseño que convertiría el 15% declarado por Azteca en un número bastante menos modesto—. Kenia demostró, con M-Pesa, que la permanencia del dinero en el sistema formal depende menos de la tasa de interés ofrecida que de la utilidad diaria de la cuenta: cuando la cuenta que recibe la remesa es la misma que se usa para pagar la luz, el camión y la tiendita de la esquina, el dinero simplemente no tiene razón para salir del sistema. Ninguno de estos tres modelos requiere inventar tecnología nueva en México: Spin by OXXO, Cashi de Walmart y las wallets de los propios bancos ya tienen la infraestructura transaccional cotidiana que a M-Pesa le tomó años construir. Lo que falta no es tecnología. Es la decisión de diseño de conectar la remesa con esa infraestructura en el mismo segundo del cobro. El segmento que nadie ha segmentado todavía: crédito para quien recibe con reloj suizo Aquí está la implicación con la que cualquier CPO de crédito debería salir de esta lectura incómodo, en el buen sentido. Beto le manda a su mamá 450 dólares cada quincena desde hace seis años, con una regularidad de calendario más confiable que la de muchos empleados formales que sí califican hoy para un crédito personal. Ese patrón —monto, frecuencia, antigüedad, estabilidad— es, técnicamente, un historial de ingreso recurrente verificable vía SPEI. Ningún banco mexicano se lo ha ofrecido nunca como base de scoring alternativo, ni a doña Cande ni a los millones de receptores con un patrón igual de predecible. La oportunidad concreta no es un producto genérico de “crédito para receptores de remesas”: es una familia de productos calibrados al JTBD real que ya se demostró en la evidencia de esta edición. Crédito personal de montos pequeños y aprobación rápida para el receptor con seis a doce meses de historial de recepción documentado. Crédito específico para colegiaturas, activado justo antes del ciclo escolar, cuando el patrón de gasto en educación de los hogares receptores —19% frente a 8% en no receptores, según BBVA Research— ya está confirmado por la propia conducta del hogar. Crédito para gastos médicos no cubiertos por el sistema público, diseñado explícitamente para el caso de doña Cande y de miles de receptores en su misma situación, con desembolso más rápido que el ciclo de aprobación tradicional porque el riesgo de impago de un hogar que recibe remesas con la puntualidad de Beto es, hipotético y sujeto a validación con datos reales de cartera, distinto —no necesariamente mejor ni peor, pero sí distinto— del riesgo de un solicitante sin ese flujo verificable. Incluso crédito hipotecario o automotriz de ticket ajustado para el receptor con el historial de mayor antigüedad, el terreno donde Stori ya declaró intención pero donde ningún actor mexicano publica todavía una sola cifra de cartera originada bajo este criterio. Conviene ser explícito sobre las condiciones bajo las cuales esta oferta de crédito tendría sentido de riesgo, no solo de intención comercial. No se trata de prestarle a cualquiera que reciba una remesa: se trata de construir un scoring alternativo que use, como variables verificables vía SPEI, la antigüedad del patrón (mínimo seis a doce meses de historial continuo), la regularidad (desviación estándar del monto y de la fecha de recepción, no solo el promedio) y la concentración de la fuente (si el dinero viene siempre del mismo remitente o de fuentes erráticas). Un receptor con el patrón de Beto —mismo monto, misma quincena, mismo remitente, seis años consecutivos— es, en términos de previsibilidad de flujo, un perfil de riesgo más parecido a un pensionado que a un solicitante sin historial; un receptor con remesas esporádicas de fuentes distintas es, correctamente, un perfil de mayor incertidumbre. La diferencia entre estos dos perfiles es información que ya existe en el propio SPEI y que ningún modelo de scoring mexicano usa todavía de forma sistemática para crédito personal, mucho menos para las variantes específicas de colegiatura u hospitalización que este artículo propone como los productos de entrada más defendibles, precisamente porque van atados a un JTBD verificable y de menor monto que un crédito hipotecario o automotriz completo. Del otro lado del mismo dato está el producto de ahorro e inversión que Yolanda resolvería sola si alguien se lo pusiera enfrente en el momento correcto: un apartado automático de un porcentaje configurable de cada remesa recibida, activado en el instante del depósito —no en un correo posterior—, replicando el mecanismo, no necesariamente la cifra exacta, del 15% de conversión que logró FEDECACES con asesoría humana. La diferencia entre ese producto y lo que existe hoy en la mayoría de las instituciones mexicanas no es tecnológica —la infraestructura de apartados automáticos ya existe en Nu, en Klar, en la mayoría de los neobancos—; es de diseño de momento: nadie está poniendo la pregunta correcta —”¿quieres apartar automáticamente el 10% de cada remesa?”— en el segundo exacto en que Yolanda ve el check verde en su pantalla, que es también el segundo exacto en que, según toda la evidencia conductual de esta edición, más disposición tiene a decir que sí. Un segmento, no un producto: por qué esto no es lo mismo que “crédito para migrantes” Vale la pena una precisión final antes de cerrar, porque es la que separa una estrategia real de un gesto de mercadotecnia inclusiva. Esto no es “ofrecer crédito a migrantes” —los migrantes están en Wisconsin y en Carolina del Norte, fuera del alcance regulatorio y de cobranza del sistema financiero mexicano—. Es reconocer que el receptor en México —Yolanda, doña Cande, y los millones de hogares con un patrón similar— constituye un segmento de clientes con una señal de ingreso recurrente, verificable y distinta a la nómina formal, que hoy se procesa como si no existiera. La segmentación correcta no es geográfica ni demográfica en el sentido tradicional: es conductual y transaccional, basada en la regularidad del flujo que ya llega a una cuenta que la propia institución administra. Tratar a ese segmento como una categoría de responsabilidad social corporativa, en lugar de como una oportunidad de originación con su propio caso de negocio y su propia meta de rentabilidad, es la forma más rápida de que el producto muera en el primer recorte de presupuesto del año en que las prioridades cambien. De vuelta al piso 22 Volvamos, para cerrar, al Comité de Estrategia de Remesas y Nuevos Segmentos. Si alguien ahí adentro leyera esta edición completa, la pregunta de Paola —¿sabemos qué porcentaje de los receptores deja el dinero más de dos días en la cuenta?— dejaría de ser la pregunta incómoda que nadie contesta y se convertiría en la primera línea del siguiente OKR. Ignacio seguiría celebrando la tasa de captación, porque para eso lo contrataron y porque el número sí importa, solo que no es el número completo. Renata, la CPO, tendría al fin el dato que le falta para defender frente a finanzas por qué vale la pena invertir en el segundo exacto del cobro y no solo en la velocidad de la transferencia: el 15% de conversión que hoy declara la competencia como logro es, leído con los ojos correctos, la confesión de que 85% del flujo se está yendo sin que nadie le pregunte a dónde. Bruno seguiría con su Comic Sans irónico, porque algunas cosas no las cambia ni el mejor artículo de estrategia. Pero la junta, por primera vez, terminaría con una pregunta distinta en la agenda de la siguiente sesión: no “cómo bajamos la comisión otro poco”, sino “qué le ofrecemos a Yolanda cuarenta y ocho horas después de que el dinero de Chuy ya está en su cuenta”. Esa pregunta, y no el volumen capturado este trimestre, es la que de verdad separa a quien entiende el Job to Be Done de quien solo aprendió a pronunciarlo en inglés en la junta. EL SESGO DE ESTA SEMANA Prueba social. Tendencia a inferir la decisión correcta a partir de lo que hacen otros, especialmente bajo presión de tiempo o incertidumbre, en lugar de evaluar cada opción de forma independiente. En remesas, se manifiesta cada vez que un receptor elige un canal porque “así lo hace toda la familia” y no porque lo haya comparado —y cada vez que una institución financiera asume que basta con ser más barata para ganar ese momento, ignorando que el canal ganador casi nunca es el más racional, es el más recomendado—. La pregunta para dejarte pensando, no para responder en automático: si tu institución recibe remesas hoy, ¿sabes si tus clientes te eligieron a ti, o si simplemente heredaron la decisión de alguien más en su familia hace diez años — y qué tan distinta sería tu estrategia de producto si la respuesta fuera la segunda? PREGUNTAS PARA EL COMITÉ Para el CEO: ¿Mides el éxito de tu estrategia de remesas por el volumen de flujo capturado, o por cuánto de ese flujo permanece en tu institución más de 48 horas? Son dos métricas distintas, y solo una predice si tienes un cliente o un intermediario de paso. Para la CPO: Si Banco Azteca declara que solo 15% de las remesas que capta termina en cuenta propia, y tu institución no tiene todavía ni esa cifra medida, ¿qué evidencia real —no aspiracional— tienes de que tu producto está diseñado para la conversión y no solo para la captación? Para el Director de Riesgo: ¿Has evaluado formalmente el historial de recepción de remesas —monto, frecuencia, antigüedad— como dato alternativo de scoring, o sigue descartado por default porque “no es ingreso formal”, aunque sea, en la práctica, más predecible que buena parte de la nómina que sí calificas hoy? Para el Director de Producto de Crédito: ¿Tienes diseñado, aunque sea en borrador, un producto de crédito específico para colegiaturas o gastos médicos activado por patrón de recepción de remesas, o el crédito personal genérico sigue siendo la única oferta disponible para ese segmento? Para el equipo de Inclusión Financiera: Si la evidencia muestra que los hogares receptores de remesas tienen MENOR tenencia de crédito formal que los no receptores, ¿qué te dice eso sobre a quién está excluyendo tu modelo actual, y qué meta cuantificable tienes para revertirlo en los próximos doce meses? OKRS Y KPIS SUGERIDOS — Tasa de permanencia de saldo de remesa a 30 días, medida por primera vez y reportada trimestralmente, con meta de incremento progresivo contra la línea base del primer trimestre de medición. — Porcentaje de receptores de remesas que adopta un segundo producto (ahorro con apartado automático o crédito basado en historial de recepción) en los primeros seis meses, benchmark interno inicial: superar el 15% declarado por Banco Azteca como proxy de conversión a cuenta propia. — Originación de crédito piloto con scoring alternativo basado en historial de remesas (monto, frecuencia, antigüedad mínima de seis meses), meta inicial: al menos 500 créditos originados en los primeros doce meses del piloto, con IMOR reportado de forma independiente al resto de la cartera de crédito personal. FUENTES Banco de México, “Ingresos y Egresos por Remesas, diciembre de 2025”, publicado el 3 de febrero de 2026. Banco de México, “Ingresos y Egresos por Remesas, enero de 2026”, publicado el 2 de marzo de 2026. BBVA Research, “2026 Begins with New Remittance Tax”, junio de 2026. BBVA Research, “Remesas y Salud Financiera”, con datos ENSAFI 2023 de INEGI, 2 de octubre de 2024. CEMLA, Notas de Remesas 11, 2023; CEMLA, Nota de Remesas 7, 2025. Kantar Worldpanel, estudio sobre destino del gasto de remesas, marzo de 2025. CNBV, cifras de tenencia de productos financieros entre receptores de remesas, 2024. SciELO, “Inclusión financiera de los receptores de remesas en México”, 2022. Inter-American Dialogue / Manuel Orozco, caso FEDECACES El Salvador, 3 de noviembre de 2016. Banco Azteca, información corporativa de red de puntos de contacto, cierre 2024; El Universal, nota sobre apertura de cuentas de ahorro para remesas. BanCoppel, Informe Financiero 2T2025. Western Union, earnings call del cuarto trimestre de 2025 (24 de febrero de 2026) y del segundo trimestre de 2026. Félix Pago, comunicados corporativos 2025; Bloomberg Línea, cobertura de fintechs de remesas, 2025. Stori, declaraciones de Sergio Dueñas (gerente de depósitos), octubre de 2025. Conferencia presidencial, 18 de marzo de 2026, corroborada por La Jornada, Excélsior e Infobae, sobre tarjetas FinaBien. One Big Beautiful Bill Act, Sección 4475 del Código de Rentas Internas de Estados Unidos, firmada el 4 de julio de 2025, vigente desde el 1 de enero de 2026. Banco Mundial, Remittance Prices Worldwide, corredor Estados Unidos-México. MiMorelia.com / Banco de México, cifras de remesas por entidad federativa, cierre 2025 y primer trimestre de 2026. Christensen, Clayton M., Competing Against Luck, HarperCollins, 2016. Oberholzer-Gee, Felix, Better, Simpler Strategy, Harvard Business Review Press, 2021. Thaler, Richard H., Misbehaving: The Making of Behavioral Economics, W. W. Norton, 2015. Barney, Jay B., “Firm Resources and Sustained Competitive Advantage”, Journal of Management, 1991. 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5. 

   23 Jul 2026

   Crédito Personal: Bancos y Fintechs compiten con el mismo guión —tasa, plazo, monto—. ¿Cómo diferenciarse en México y LATAM?

   Ciudad de México, miércoles 24 de junio de 2026, minuto 89. México 3-0 República Checa, fase de grupos de la Copa Mundial de Fútbol, el estadio que hasta hace unos meses se llamaba Azteca, luego se llamó Banorte por patrocinio, y que la FIFA obliga a llamar “Estadio Ciudad de México” durante el torneo porque ningún logo no oficial puede aparecer ni en el nombre del inmueble. Nadie en la azotea de Tavo sabe cómo se llama el estadio esta semana, y a nadie le importa, porque hay tres pantallas conectadas a un splitter de dudosa legalidad, cuarenta y dos personas pagando $80 pesos de cover, y un negocio de tacos de canasta y cerveza que esa noche está operando, técnicamente, como cine de barrio. Tavo no se llama Tavo en su acta de nacimiento. Se llama Gustavo, pero lleva veintidós años vendiendo tacos y nadie —ni su esposa, ni el de la tienda de la esquina, ni el inspector de Protección Civil que pasó una vez y nunca volvió— lo ha llamado Gustavo desde el sexenio de Fox. Tavo tiene una pantalla de 55 pulgadas comprada hace tres años a meses sin intereses en una tienda departamental cuyo nombre prefiere no mencionar por razones que quedarán claras en un momento, y esa noche esa pantalla le queda chica. Cuarenta y dos personas no caben viendo un rectángulo de 55 pulgadas sin generar el tipo de tensión social que normalmente solo se ve en horas pico al querer abordar el metro en la estación Pantitlán. Tavo necesita una pantalla más grande, una bocina que no distorsione en los goles, y los necesita ya, porque México acaba de sellar el liderato del Grupo A con paso perfecto —tres partidos, tres victorias, cero goles recibidos, un dato que representa un nuevo récord para El Tricolor en mundiales— y el martes 30 de junio juega los dieciseisavos de final contra Ecuador, otra vez en este mismo estadio de nombre inestable, y ya corrió la voz en el grupo de WhatsApp de la cuadra de que la próxima función va a ser todavía más grande que esta y que las latas de cerveza estarán al 3x2. A las 8:47 de la mañana del jueves, mientras hace la limpieza de la azotea, a Tavo le llega una notificación push a su celular. Dice, en letras grandes y en un color azul que a Tavo curiosamente le recuerda al de la tienda departamental que prefiere no mencionar: “¡Gustavo, ya tienes 35,000 pesos pre-aprobados!” Tavo nunca solicitó nada. La notificación llegó porque Tavo tiene una tarjeta departamental con ocho años de historial impecable, y el algoritmo de riesgo de esa institución decidió, sin que nadie se lo pidiera, que Tavo es exactamente el tipo de cliente al que le urge ofrecerle un crédito personal para que pueda comprar una pantalla de 75 pulgadas disfrazada de “capital de trabajo personal.” Tavo entra a la app. Le preguntan: “¿Para qué necesitas el crédito?” Las opciones son “Gastos personales”, “Remodelación”, “Viaje” y “Otro.” Tavo lo piensa un segundo y selecciona “Gastos personales”, porque no existe la opción “Pantalla más grande para que no se pelee la clientela viendo el Mundial mientras vendo tacos de canasta a los que el SAT no conoce”, que sería la respuesta honesta, la que efectivamente describe el Job to Be Done (JTBD), y la que ningún formulario de ninguna de las once principales instituciones financieras de este mercado está diseñado para capturar. Le aprueban 35,000 pesos en menos de cuatro minutos. Nadie le pregunta si el negocio existe formalmente. Nadie le pregunta cuánto factura. El modelo ya sabe, por el historial de pagos y por el patrón de consumo de su tarjeta departamental, que Tavo es cliente confiable — sabe eso mejor de lo que sabe qué va a hacer Tavo con el dinero, y no le importa la diferencia. Tavo compra la pantalla de 75 pulgadas y una bocina que, jura, “se escucha con nitidez hasta Tláhuac.” El martes 30 de junio, con la pantalla nueva y ahora setenta personas pagando cover de $120 pesos porque la voz ya se corrió hasta la colonia de al lado y porque consumen tacos de canasta y cerveza como si no hubiera un mañana, Tavo recupera la inversión completa antes de que acabe el primer tiempo contra Ecuador. Nadie en la cadena de decisión de ese crédito —ni el algoritmo, ni el área de riesgo, ni el área de producto que diseñó el formulario con la opción “Gastos personales”— se entera jamás de que acaban de financiar, con éxito, un plan de negocio de streaming ilegal de la Copa del Mundo. Fue, contra toda evidencia del formulario, el crédito personal mejor diseñado del mes: resolvió exactamente el Job to Be Done de Tavo, dos veces, sin que el formulario lo supiera ninguna de las dos. Por accidente. Al mismo tiempo, Brandon —cuyo nombre no tiene ningún misterio para quien haya sido adolescente mexicano en los noventa: su mamá era fanática absoluta de Beverly Hills, 90210, y decidió, sin consultarlo con nadie, que su primogénito se iba a llamar como Brandon Walsh, el bueno de la serie, mucho antes de que el Brandon real supiera que su destino era compartir nombre con un gringo ficticio con largas patillas de Beverly Hills mientras intenta conseguir boletos de reventa —está negociando boletos de reventa para el partido de octavos de final a través de un cuate de un compa suyo que jura que son originales. Los boletos cuestan más de lo que Brandon tiene en la cuenta, y menos de lo que Brandon está dispuesto a admitir frente a su esposa que costaron. Brandon abre en su celular, durante el medio tiempo del partido entre México y Ecuador que ve en la azotea de Tavo, no una sino tres apps de crédito personal distintas, comparando ofertas con la misma concentración clínica con la que un neurocirujano opera a un paciente. Lo hace mientras susurra, con la misma intensidad y el mismo rencor histórico con el que un argentino habla de los ingleses: "vamos México, hay que ganarles a los que se metieron a nuestra embajada" —como si el marcador de esta noche fuera, en el fondo, una revancha diplomática y no un simple dieciseisavo de final. Las tres pantallas de las apps se ven, en un detalle que Brandon no nota pero que cualquier diseñador de producto debería encontrar mínimamente incómodo, casi idénticas: un monto grande en la parte superior, una tasa mensual o una cuota quincenal en letra mediana justo debajo, un botón de “Aceptar” naranja o azul o verde según el banco, y en algún lugar de la pantalla, recóndito, en gris claro y en una tipografía visiblemente más pequeña, el CAT. Brandon no sabe qué es el CAT. Y aquí está la parte que debería quitarle el sueño a cualquier CPO antes que a Brandon: una proporción incómodamente alta de las personas que diseñan, aprueban y gestionan comités de producto de crédito en México tampoco sabría calcularlo a mano, ni lo compara de forma sistemática cuando ellos mismos solicitan un crédito automotriz, una hipoteca o una tarjeta —lo cual no es una acusación gratuita, es simplemente lo que predice cualquier encuesta de alfabetización financiera aplicada a población general, sin excluir a quienes traen colgada una credencial de “Gerente de Producto” en LinkedIn o un grado de MBA—. Menos gente todavía sabe que el CAT de una misma tarjeta de crédito puede variar de forma brutal según el supuesto de uso: financiarse un solo día antes de liquidar no es lo mismo, matemáticamente, que se aplique la revolvencia durante veintiocho días, y el CAT que ve el cliente en el contrato es, por metodología regulatoria, un promedio calculado bajo un supuesto de uso que casi nunca coincide con el suyo. Brandon selecciona la oferta con el monto pre-aprobado más alto, que resulta ser también la de mayor tasa, un patrón que ninguna de las tres apps hace nada por corregir, porque corregirlo activamente les costaría conversión. En la tanda publicitaria del medio tiempo del partido —siete comerciales, cuarenta y dos segundos cada uno, el peaje publicitario de la televisión mexicana entre gol y gol— pasan, en el orden exacto en que la vecindad de Tavo los cuenta entre carcajadas, cuatro anuncios de crédito personal de cuatro instituciones distintas, y los cuatro dicen, casi con las mismas palabras: “aprobación en minutos”, “la tasa más baja del mercado” y “sin necesidad de aval.” Uno de los cuatro es de Banco Azteca, lo que dispara en la azotea una discusión etílica y completamente inútil sobre si Banco Azteca tiene algo que ver con el Estadio Azteca, que ya no se llama Azteca, que se llama Banorte desde hace un año pero que esta noche se llama Ciudad de México porque la FIFA así lo exige, y que nadie en esa azotea —ni Tavo, ni Brandon, ni el señor de la mesa de al lado que insiste en que “eso es puro marketing, mijo”— logra explicar con precisión, lo cual, cuando uno lo piensa fríamente por la noche con dos caguamas encima, es una metáfora casi demasiado perfecta de lo que le pasa al cliente promedio frente a los once nombres de este mercado financiero: ni el estadio sabe cómo se llama esta semana, y aun así ahí sigue, cobrando renta. Fernanda, que vive dos casas más allá de la de Tavo y que hasta hace ocho meses trabajaba precisamente en el equipo de producto de crédito personal de uno de los siete bancos más grandes de este mercado, ve pasar en su televisión el cuarto anuncio y suelta, a nadie en particular y a todos a la vez: “son el mismo comercial. Nomás le cambian el logo y el señor que sonríe.” Fernanda pidió cambio de área hace ocho meses, después de proponer, en un comité de producto que todavía recuerda con una mezcla de orgullo y trauma leve, que se registrara el motivo real de la solicitud como variable de scoring. La respuesta que recibió, textual, de un director que ya no trabaja ahí pero cuyo LinkedIn sigue diciendo “Visionario de Producto | Data-Driven Leader | Customer Centric”, fue que eso “complicaría el funnel de conversión” y que “el cliente no quiere que le hagan tantas preguntas, quiere su dinero.” Fernanda todavía no decide si lo que más le indigna es que la hayan ignorado, o que probablemente tenía razón sobre el funnel: preguntar sí complica la conversión. Lo que nunca discutieron en ese comité es si complicarla un poco a cambio de prestarle mejor a la gente era un mal negocio o simplemente un negocio que nadie se tomó el trabajo de modelar. Alguien en la azotea pregunta, genuinamente, cuál de los créditos ofertados en los cuatro anuncios es más barato. Nadie lo sabe, incluyendo Fernanda, que trabajó dos años diseñando exactamente ese producto y que en este momento está viendo el televisor en su cocina más concentrada, al inicio del segundo tiempo, en gritarle al árbitro que en hacer cuentas. El árbitro revisa una jugada en el VAR. Treinta y cinco segundos de pantalla congelada, silbatazo, se aplica tarjeta roja para un defensor de México, la azotea de Tavo se cae a pedazos de los gritos y mentadas de madre. Hay algo casi conmovedor en que el VAR —un sistema construido específicamente para que una decisión importante no se tome con el primer vistazo, con el ángulo equivocado o con la emoción del momento— tarde más en revisar una supuesta falta o un fuera de lugar que cualquiera de los once actores principales de este mercado financiero en revisar si el monto pre-aprobado que le mandaron a Tavo tenía sentido. Nadie está pensando, en ese momento, en el crédito personal que financió la pantalla en la que están viendo la repetición de la supuesta falta. Ese es, precisamente, el punto: el crédito personal mexicano funciona mejor cuando nadie piensa en él, cuando es invisible, cuando resuelve el problema real sin que el formulario se entere de cuál era el problema real. Once instituciones principales —siete bancos, cuatro fintechs— compiten hoy por financiar noches como esta, y ninguna de las once sabe, con certeza y con datos propios, que esta es exactamente la clase de necesidad que están financiando. Lo intuyen. Algunas lo intuyen mejor que otras, a juzgar por qué tan rápido le aprobaron los 35,000 pesos a Tavo. Pero ninguna lo ha convertido todavía en la variable central del diseño de su producto, y ninguna, hasta donde la evidencia pública permite saber, se ha hecho la pregunta incómoda que sí se está haciendo este artículo: si el crédito personal mejor diseñado de todo el Mundial 2026 fue, hasta ahora, uno que nadie diseñó a propósito. Si eres CEO, CPO o Head of Product de crédito personal y llegaste hasta aquí pensando que esta escena no te aplica porque tu institución sí es sofisticada, sí tiene un modelo de riesgo de última generación y sí revisa sus campañas en comité, vale la pena la pregunta incómoda antes de seguir leyendo: ¿cuándo fue la última vez que tú, personalmente, solicitaste un crédito —automotriz, hipotecario, una tarjeta nueva— y comparaste (y priorizaste) el CAT entre dos ofertas antes de firmar, en lugar del importe de la mensualidad? Si la respuesta es “no recuerdo”, estás, en este momento específico, exactamente en el lugar de Brandon. La diferencia es que a Brandon nadie le paga un salario de director por entender el producto mejor que el cliente. Esa flexibilidad —la misma que le permitió a Tavo financiar una pantalla de streaming pirata con un crédito etiquetado “gastos personales”— es, en teoría, lo que convierte al crédito personal en el producto de mayor potencial del sistema financiero mexicano: puede servir para cualquier Job to Be Done, la expresión de Clayton Christensen para el trabajo específico que un cliente contrata a un producto para resolver. Esa misma flexibilidad es también su problema estratégico. Un producto que puede servir para todo corre el riesgo de terminar diseñado para nada en particular, ajustado únicamente por el riesgo de buró del canal de entrada —quién ya es cliente de quién— y no por el motivo real de la solicitud. Los datos de la propia Comisión Nacional Bancaria y de Valores, leídos institución por institución en lugar de como cifra agregada, sugieren exactamente eso: una segmentación real, sí, pero derivada casi por completo de accidente de canal, no de diseño consciente por segmento. Segmentación de clientes: once ofertas, ¿once entendimientos distintos del cliente? La pregunta que abre el análisis formal de este artículo, después del episodio de Tavo y su pantalla, es la que cualquier CPO debería poder responder con datos propios y que la evidencia pública, institución por institución, permite empezar a responder desde afuera: ¿los principales siete bancos y las cuatro fintechs de crédito personal en México segmentan de verdad a su clientela (segmentos en función de sus Job To Be Done, adicionales a los segmentos socioeconómicos), o atienden, cada uno, a quien ya llegó por su canal, sin haber elegido conscientemente ese segmento? La fuente más completa disponible es el corte de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores sobre cartera de crédito personal por institución, cifras a abril de 2026, que consolida banca múltiple y sociedades financieras de objeto múltiple reguladas. Conviene precisar su alcance exacto antes de usarla, porque es fácil asumir que un solo corte cubre todo el mercado y no es así: Banco de México publica bimestralmente, desde 2015, el reporte “Indicadores Básicos de Créditos Personales y Microcréditos” —la fuente regulatoria en la que se basa este corte— en cumplimiento del artículo 4 Bis 2 de la Ley para la Transparencia y el Ordenamiento de los Servicios Financieros, con datos recabados directamente de las instituciones supervisadas por la CNBV. Ese corte excluye explícitamente a los oferentes no regulados. Kueski, Baubap y Creditea, como sociedades financieras de objeto múltiple no reguladas, no aparecen en esta tabla —su estatus se puede verificar en el registro SIPRES de entidades supervisadas de CONDUSEF—; Kubo Financiero, que en su origen operó como plataforma de crédito entre pares, hoy figura registrada como Sociedad Financiera Popular (SOFIPO) autorizada ante la CNBV, un dato que retomamos más adelante porque cambia la lectura de su trayectoria frente al resto de las fintechs de este análisis. Fuente: CNBV, Portafolio de Información Estadística, Cartera de Crédito Personal por institución, cifras a abril de 2026 (columnas de ticket y tasa ponderada para bancos y SOFOM reguladas). Datos de fintechs: comparadores independientes (Yotepresto, Financera.mx, Kueski —página propia de CAT promedio—), 2026; cifras de naturaleza distinta a las de la CNBV y presentadas con esa salvedad. Se excluyen de esta tabla Banca Mifel, Afirme, Banco del Bajío, Banco Bineo, Banco Plata, Bancrea, Banfeliz, Bankaool, Banregio, Bansi, Hey Banco, Intercam, Invex, Kapital, Multiva, Openbank, Sabadell y Ualá por tener una participación de mercado marginal en este producto o, en el caso de Bansi, por presentar una cifra de ticket promedio con una anomalía de 22.3 millones de pesos por crédito en solo 43 operaciones que no corresponde al perfil de crédito personal masivo. El caso de Banorte —solo 7,065 créditos en el corte, una cifra visiblemente baja para un banco de su escala de nómina— sugiere que buena parte de su originación de crédito personal se reporta bajo otras líneas de producto no capturadas en este corte específico. Leída fila por fila, la tabla confirma lo que el episodio de Tavo insinuaba: existen, de facto, dos poblaciones que casi no se tocan. Un clúster de ticket alto (111 mil a 203 mil pesos) y tasa moderada (17% a 28%) —BBVA, HSBC, Banamex, Santander, Scotiabank, Banorte, Inbursa— que atiende, casi en su totalidad, a un cliente que ya tenía una relación bancaria previa con nómina o buró limpio. Y un clúster de ticket bajo (7,680 a 18,898 pesos) y tasa alta (33% a 60% en la banca regulada, y sustancialmente más alta en las fintechs de nicho como Baubap) —Banco Azteca, BanCoppel, Compartamos, Consubanco— que atiende, casi en su totalidad, a un cliente que ya tenía una relación de crédito departamental previa. Ningún banco de este corte publica evidencia de haber elegido ese segmento por un análisis consciente de Job to Be Done; lo que sí parece explicar la segmentación, con una precisión casi perfecta, es simplemente el canal por el que el cliente ya entró a la institución antes de solicitar el crédito personal. Entre las cuatro fintechs, la segmentación declarada es más explícita que la de los bancos, aunque también más estrecha en la práctica. Kueski se posiciona para el “crédito invisible” —el cliente sin historial suficiente para calificar en la banca tradicional—, con aprobación algorítmica en minutos basada en señales transaccionales alternativas; la compañía reportó, en un comunicado corporativo del 12 de mayo de 2026, haber superado los 40 millones de préstamos otorgados de forma acumulada en México, aunque esa cifra combina su producto de compra ahora paga después con sus préstamos personales propiamente dichos, sin desagregación pública entre ambos. Baubap sirve al extremo más restringido de ese mismo segmento: montos de 500 a 5,000 pesos, sin consulta de buró, ideal —en el sentido literal de la palabra— para quien no tiene ninguna otra puerta abierta, con una tasa que refleja ese riesgo casi sin filtro. Creditea, con montos de hasta 70,000 pesos y una estructura tipo revolvente, compite más de cerca con el segmento C/C+ de la banca tradicional. Kubo Financiero, ya como SOFIPO regulada y no como plataforma P2P pura, atiende a un cliente con historial parcial que busca condiciones de monto y plazo —hasta 100,000 pesos, hasta tres años— que ni la banca departamental ni las fintechs de micro-préstamo le ofrecen todavía. Nu México, que no forma parte de las cuatro fintechs de crédito personal de este análisis pero compite indirectamente por el mismo cliente digital, reportó —según los resultados del cuarto trimestre de 2025 de Nu Holdings, publicados el 25-26 de febrero de 2026— más de 131 millones de clientes en América Latina, 14 millones de ellos en México, sin desagregar públicamente qué proporción usa específicamente su producto de crédito personal frente a tarjeta de crédito o cuenta de depósito; se menciona aquí como referencia de escala, no como una de las cuatro fintechs analizadas en la tabla de segmentación. Jobs to Be Done: ¿los entienden, o los infieren después del hecho? Tavo necesitaba financiar equipo de streaming pirata para su changarro de tacos y cerveza. Ninguna de las once instituciones de este corte lo sabe, y ninguna lo necesita saber para aprobarle el crédito, porque el modelo de riesgo ya predice, con datos de comportamiento, que Tavo va a pagar — sin que le importe para qué. Esa es, en una sola frase, la tensión central de este mercado: el JTBD real del crédito personal mexicano es heterogéneo por definición —emergencia médica, consolidación de deudas de tarjetas más caras, evento familiar, reparación de vivienda o vehículo, capital de trabajo informal disfrazado de gasto personal porque el solicitante no calificaría para crédito empresarial (véase el artículo de Crédito Empresarial de Estrategia en Juego), o, como en el caso de Tavo, una inversión de negocio con retorno de una tarde—, pero el diseño de producto de los once actores no distingue entre esos motivos en ningún punto del proceso de aprobación. Para el segmento B+/A —BBVA, HSBC, y en menor medida Inbursa—, el JTBD más probable —inferido del perfil de acceso a alternativas que ya tiene este cliente, no de una encuesta directa que ninguna institución publica— es la consolidación de deudas más caras o el financiamiento de un gasto discrecional grande —remodelación, evento familiar, viaje— para un cliente que además tiene acceso a alternativas de menor costo, como meses sin intereses en tarjeta de crédito. Si ese es el JTBD dominante, la pregunta estratégica no es de acceso sino de por qué ese cliente elige un crédito personal —con una tasa generalmente mayor que la de MSI en tarjeta— en lugar de la alternativa más barata que ya tiene disponible; una explicación plausible, consistente con el patrón de ticket único que muestra la tabla anterior, es que el crédito personal ofrece un monto fijo y una certeza de pago que la tarjeta no ofrece con la misma claridad psicológica. Para el segmento B/C+ —Banamex, Santander, Scotiabank, Banorte—, el JTBD se mezcla entre consolidación y liquidez de mediano plazo, con Banorte añadiendo un matiz específico por su base de nómina gubernamental y de pensiones: para un pensionado, el crédito personal probablemente resuelve necesidades de salud o de apoyo a la familia extendida, un JTBD estructuralmente distinto al de un empleado de nómina privada activo, y sin que exista evidencia de que Banorte ajuste su producto —más allá de la tasa preferencial que ya reporta la tabla— para reconocer esa diferencia. Para el segmento D+/D/C- —Banco Azteca, BanCoppel, Compartamos, Consubanco, y del lado fintech, Kueski y Baubap—, el episodio de Tavo es el caso de uso más representativo, aunque no el único: emergencia inmediata, evento familiar de bajo presupuesto, aparato electrodoméstico o electrónico, y, con una frecuencia que ninguna institución documenta públicamente pero que la lógica económica hace plausible, capital de trabajo para changarros, talleres y negocios informales que no calificarían para crédito empresarial. Que Compartamos y Consubanco tengan origen histórico en microfinanzas orientadas a mujeres con micronegocio hace especialmente notable que su ticket promedio (18,898 y 56,007 pesos respectivamente) y su tasa (59.35% y 33.71%) no muestren, en este corte, ninguna señal visible de que el producto se diseñe distinto para un JTBD de capital de trabajo frente a uno de consumo puro. La pregunta que este análisis deja abierta —porque ninguna fuente pública permite cerrarla con certeza— es si los once actores diseñan conscientemente estas ofertas para JTBD distintos, o si simplemente heredan una segmentación de canal que coincide, por accidente estadístico más que por estrategia, con una segmentación real de necesidad. La diferencia importa porque una segmentación por canal es defendible solo mientras nadie más ataque ese canal; una segmentación por JTBD es defendible aunque cambie la distribución de clientes. Ningún indicio público —ni en reportes de resultados, ni en comunicados de producto, ni en los propios formularios de solicitud— sugiere que alguna de las once instituciones registre el motivo de la solicitud y lo use como variable de decisión, más allá del cumplimiento normativo de prevención de lavado de dinero. Tasas, CAT y la pregunta de si alguien está comparando el número correcto Fernanda, la ex-gerente de producto de la azotea de Tavo, tenía razón: los cuatro comerciales del entretiempo eran, en la práctica, el mismo comercial. Pero los números detrás de esos comerciales no son iguales, y la dispersión entre ellos es demasiado grande para explicarse solo por diferencias de riesgo. Nota metodológica: las cifras de “tasa ponderada CNBV” provienen de la fuente regulatoria oficial descrita en la sección anterior. Las cifras de CAT y tasa de fintechs y de comparadores independientes (Yotepresto, Financera.mx) son estimaciones de mercado publicadas por terceros, no cifras oficiales de un regulador consolidando esas instituciones, y se presentan con esa distinción explícita porque mezclar ambas fuentes sin advertirlo sería, precisamente, el mismo error de encuadre que este artículo describe más adelante. La dispersión es demasiado amplia para explicarse solo por riesgo de crédito. Baubap, en el extremo de mayor tasa (hasta 300% anual), presta sin consultar buró y sin exigir historial —el riesgo de incumplimiento es, casi por definición, mucho mayor que el de Banorte, que exige nómina—. Pero la diferencia entre Banco Azteca (CAT reportado de 83.5%) y BBVA (tasa ponderada de 22.65%) no se explica solo por riesgo: se explica también porque el cliente de Banco Azteca, según el patrón que ya documentaron los artículos para crédito empresarial y crédito retail de Estrategia en Juego, no compara tasas activamente. Evalúa, sobre todo, la probabilidad de obtener un “sí” — y frente a esa pregunta, el precio deja de ser la variable que determina la decisión. ¿Existe entonces elasticidad precio de la demanda en crédito personal, y varía por segmento? La evidencia indirecta de esta tabla sugiere que sí, y de forma marcada. Para el segmento B+/A —que puede cotizar entre BBVA, Santander y HSBC porque las tres instituciones lo consideran sujeto de crédito—, la elasticidad debería ser relativamente alta: el cliente tiene alternativas reales y comparables. Para el segmento D+/D —cuyo comparador realista no es “otro banco” sino “que me digan que sí”—, la elasticidad probablemente se acerca a cero: subir o bajar la tasa cinco puntos no cambia la decisión de un cliente que de cualquier forma no cree tener acceso a la alternativa de menor costo. Ninguna institución de este corte publica un experimento controlado que confirme esta hipótesis con datos propios, lo que deja la pregunta —tan relevante para el pricing de los once actores— sin la evidencia primaria necesaria para responderla con certeza. Oferta de valor diferenciada: lo que cada segmento valora de verdad Si la tasa y el CAT no son, para buena parte del mercado, la variable que decide la contratación, ¿qué sí lo es? Para el segmento B+/A, la evidencia indirecta —el hecho de que este segmento sí tiene alternativas y aun así muestra una dispersión de tasas de más de seis puntos entre BBVA e HSBC— sugiere que la transparencia radical del CAT y la experiencia digital sin fricción (aprobación sin sucursal, desembolso inmediato) pesan tanto o más que el precio nominal; es el segmento con mayor probabilidad de abandonar un trámite por un formulario mal diseñado, no por una tasa medio punto más alta. Para el segmento B/C+, la oferta de valor diferenciada probablemente combina el monto disponible con la posibilidad de reestructura ante una dificultad de pago —una garantía psicológica más que financiera, pero con peso real en la decisión—. Para el segmento D+/D/C-, replicando el hallazgo que documentó el artículo para crédito retail de Estrategia en Juego, la oferta de valor diferenciada probablemente no es la tasa en absoluto: es la certeza de aprobación y la cercanía física de la relación —una sucursal Elektra o Coppel a la que el cliente ya fue antes, un cajero o promotor conocido, la confianza en una marca con presencia física en su colonia—. Esto explica, mejor que cualquier argumento de eficiencia de fondeo, por qué Banco Azteca y BanCoppel pueden sostener tasas tres veces más altas que la banca B+/A sin perder participación de mercado: no están compitiendo, en la práctica, por el mismo eje de valor que BBVA. Para las fintechs de micro-préstamo (Kueski, Baubap), la oferta de valor diferenciada es la velocidad de aprobación —minutos, no días— y la ausencia de exigencia de historial, dos atributos que ningún banco de este corte iguala hoy para el cliente sin historial suficiente. Para Creditea y Kubo, en el espacio intermedio, la oferta de valor probablemente combina monto y plazo mayores que las fintechs de nicho con un proceso más rápido que el de un banco tradicional —aunque, con la información disponible, esto sigue siendo una hipótesis de posicionamiento más que una diferenciación confirmada con datos de retención de clientes. Estrategias y áreas de oportunidad, segmento por segmento Aplicar un solo marco estratégico a las once instituciones de este corte repetiría el error que este artículo documenta: tratar un mercado heterogéneo como si fuera uno solo. Las recomendaciones, por eso, se diferencian por segmento. Para el segmento B+/A —BBVA, HSBC, Inbursa—, el marco más útil es el Value Stick de Oberholzer-Gee: la palanca de mayor valor no está en bajar la tasa —ya compiten en un rango razonablemente estrecho—, sino en subir la disposición a pagar del cliente reduciendo su incertidumbre. Transparencia radical de CAT, certeza de aprobación antes de la solicitud formal, y claridad contractual sobre qué pasa si el cliente no puede pagar una mensualidad son palancas de costo relativamente bajo con potencial de captura de un segmento que, según la evidencia indirecta de la sección anterior, sí compara activamente. Para el segmento B/C+ —Banamex, Santander, Scotiabank, Banorte—, el marco de Decoupling de Thales Teixeira es más útil que el Value Stick: la pregunta no es cómo agregar valor al producto actual, sino qué eslabón de la cadena de valor del crédito personal —descubrimiento de la oferta, evaluación de riesgo, desembolso, servicio post-venta, reestructura— puede desacoplarse y ofrecerse de forma independiente, posiblemente en alianza con una plataforma digital de nómina o beneficios que ya use el cliente, en lugar de forzar todo el proceso dentro del canal bancario tradicional. Para el segmento D+/D/C- —Banco Azteca, BanCoppel, Compartamos, Consubanco—, el marco más honesto es el de Rumelt en Good Strategy / Bad Strategy: diagnosticar correctamente cuál es la restricción real antes de recetar una solución. Si el diagnóstico correcto es que este cliente no compara tasa porque no cree tener acceso a la alternativa —y no porque no le importe el costo—, la estrategia ganadora no es bajar la tasa —que probablemente no cambiaría la decisión de compra— sino invertir esa certeza de acceso en una relación de largo plazo: programas explícitos de mejora de condiciones conforme el cliente construye historial, comunicados con la misma claridad que hoy se usa para anunciar la tasa. Ninguna de las cuatro instituciones de este clúster publica hoy ese tipo de programa de forma explícita. Para las fintechs de nicho —Kueski y Baubap—, el marco de Christensen aplicado a su propio negocio sugiere una pregunta incómoda: si su ventaja competitiva es servir al cliente sin historial, su estrategia de largo plazo depende de construir, de forma explícita y medible, la trayectoria de “graduación” de ese cliente hacia mejores condiciones. Sin esa trayectoria documentada, el negocio corre el riesgo de que Christensen llamaría una disrupción capturada a medias: entraron por abajo, sirvieron al cliente desatendido, pero no construyeron el mecanismo para retenerlo cuando mejora. Para Kubo Financiero, ya como SOFIPO regulada, el benchmark de Zopa —presentado más adelante— sugiere una ruta de crecimiento explícita hacia una licencia más amplia, si el marco regulatorio mexicano lo permite. Y para el segmento transversal que ninguno de los once atiende bien —el ingreso mixto formal-informal, el mismo que identificó desatendido el artículo sobre crédito empresarial de Estrategia en Juego—, el marco de Kim y Mauborgne señala la oportunidad de océano azul más clara de todo este análisis: nadie ha resuelto con total eficacia el scoring alternativo que permitiría atender a Tavo no por accidente de canal, como ocurrió esa noche del Mundial, sino por diseño consciente de producto. Lo que ya resolvieron Zopa, Nubank y Upstart Ningún actor mexicano ha rediseñado todavía el crédito personal desde el Job to Be Done real del solicitante, pero eso no significa que el problema no tenga precedente resuelto en otros mercados. Cinco casos, con mecanismos replicables y verificables, ilustran rutas distintas hacia el mismo objetivo: dejar de vender tasa, plazo y monto como si fueran la oferta completa. El patrón común entre los cinco casos no es la tecnología —todos son, en mayor o menor medida, digitales—; es que ninguno vende el crédito personal como un producto genérico ajustado por riesgo de buró. De los cinco, el modelo SoFi/Upstart es probablemente el más directamente replicable en el corto plazo porque no depende de una licencia bancaria nueva ni de infraestructura de cuenta transaccional: depende de que alguna institución mexicana decida invertir en un modelo de scoring que incorpore señales alternativas ya disponibles en México, como el historial de pago vía SPEI o la facturación CFDI del SAT para quien, como Tavo, tiene actividad económica parcialmente informal. El CAT existe para esto exactamente, y aun así Vale la pena una pausa regulatoria antes de entrar al análisis conductual, porque el problema que este artículo describe no es una laguna legal: es un mecanismo de transparencia que ya existe y que, en la práctica, compite en desventaja contra el diseño visual de la oferta —y contra la propia curva de aprendizaje de quien lo diseña—. El Costo Anual Total —CAT— es una obligación regulatoria mexicana, supervisada por CONDUSEF y el Banco de México, precisamente para resolver el problema de comparabilidad entre créditos con distintos plazos, comisiones y estructuras de pago. Cualquier publicidad de crédito en México debe mostrar el CAT de forma visible. El problema que documenta este artículo no es la ausencia de esa métrica: es que su cumplimiento formal —el CAT aparece, en letra más pequeña, en algún lugar del anuncio o el contrato— no garantiza que el cliente lo use como base de comparación frente a la cifra que sí está diseñada para anclar su atención, la tasa mensual o la cuota, ni garantiza, como se documentó arriba, que la persona que diseñó esa pantalla lo entienda mejor que Brandon. Brandon, en la azotea de Tavo, es el ejemplo perfecto: comparó tres apps, y ninguna de las tres cifras que comparó fue el CAT. Por qué el cliente y el banco fijan la conversación en el número equivocado Anclaje Desde la perspectiva del cliente. Cuando un supermercado exhibe un producto con un precio tachado de 200 pesos junto al precio real de 120, el cliente no evalúa si 120 es un precio justo: evalúa si 120 es menor que 200. El primer número que el cerebro procesa se convierte en el punto de referencia contra el que se juzgan todos los números siguientes, incluso cuando ese primer número no tiene ninguna relación con el valor real del producto. En el crédito personal, la primera cifra que el cliente ve al abrir una app —la tasa mensual (”3% al mes”), o el monto máximo pre-aprobado, como el “35,000 pesos” que le llegó a Tavo sin que lo pidiera— ancla toda su evaluación posterior de la oferta, incluso si esa cifra no representa el costo total del crédito ni la cantidad que realmente necesita. El cliente no elige, conscientemente, ignorar el CAT: el diseño de la pantalla decide por él qué número procesa primero, y el resto es fisiología cognitiva, no negligencia del cliente. Desde la perspectiva del producto. Ninguna de las once instituciones de este corte publica evidencia de haber probado de forma explícita, con un experimento A/B documentado, el efecto de mostrar primero el monto o la tasa. Pero el patrón visual observable en las apps y anuncios de las once —monto en letra grande, tasa en letra mediana, CAT en letra pequeña, siempre en ese orden— sugiere que el anclaje se usa, consciente o inconscientemente, como herramienta de conversión: mostrar primero el monto pre-aprobado ancla la decisión del cliente hacia la aceptación antes de que evalúe el costo real. Esto tiene implicaciones directas de segmentación y pricing: si el anclaje funciona mejor entre el cliente que no compara activamente —el segmento D+/D—, la institución tiene un incentivo perverso a invertir menos, no más, en la claridad de esa jerarquía visual precisamente para el segmento que más la necesita. El anclaje, además, no solo se lo hacen los once actores al cliente: se lo hacen a sí mismos, hacia adentro, todos los años. El presupuesto de crédito personal del próximo ejercicio casi nunca se construye desde cero: se ancla en el presupuesto del año anterior, más un crecimiento porcentual que suena razonable en el comité. La tasa “competitiva” que un área de pricing propone casi nunca se deriva de un modelo de elasticidad propio: se ancla en la tasa del competidor más visible, la que aparece en el comparador de Yotepresto o en el último reporte de CONDUSEF, sin preguntarse si ese competidor la fijó con más rigor del que se está a punto de copiar. Fernanda, en la azotea de Tavo, vivió exactamente esta versión del sesgo: la tasa de su producto no se fijó comparando el costo de fondeo contra el riesgo real del segmento, se fijó “un punto abajo de Consubanco, que ya lleva tiempo en esto”, una frase que en su momento sonó a benchmarking serio y que, vista con distancia, es el mismo anclaje que sufre Brandon cuando compara tres apps sin mirar el CAT —solo que con una junta directiva de por medio en lugar de un teléfono. Sesgo del presente Desde la perspectiva del cliente. Nadie decide no hacer ejercicio hoy pensando “prefiero enfermarme en veinte años”. Decide no hacerlo porque el costo de ejercitarse es inmediato y concreto, mientras que el beneficio de la salud futura es abstracto y lejano. El sesgo del presente describe exactamente esta asimetría: sobrevaloramos sistemáticamente los costos y beneficios inmediatos frente a los que ocurrirán en el futuro. En el crédito personal, el cliente prioriza el pago semanal, quincenal o mensual que puede cubrir hoy —la cuota de un crédito de Banco Azteca sobre un ticket de 7,680 pesos parece manejable en términos absolutos— sobre el costo total que va a pagar en los próximos doce o veinticuatro meses, el mismo patrón que documentaron los artículos previos de Estrategia en Juego sobre crédito retail y sobre crédito de nómina. La mensualidad, no la tasa ponderada de 54.5%, es lo que Tavo evaluó antes de comprar la pantalla —y, en su caso particular, el sesgo del presente resultó, contra el patrón habitual, en una decisión financieramente correcta, porque el retorno de la inversión llegó en una sola tarde. Desde la perspectiva del producto. El diseño de las opciones de pago de la mayoría de los once actores refleja, de forma casi estructural, una explotación de este sesgo: ofrecer más variedad de plazos y montos de cuota facilita la aceptación —”encuentra el pago que te quepa en el bolsillo”— sin necesariamente mejorar la comprensión del cliente sobre cuánto va a pagar en total. Esto no es exclusivo de la banca de nicho: cualquier institución que promocione “desde $X al mes” en lugar de “$Y en total” está, consciente o no, diseñando alrededor del sesgo del presente del cliente en lugar de neutralizarlo. El equipo de producto tiene su propia versión del sesgo del presente, y es, en algún sentido, más costosa que la del cliente porque opera con montos mayores y con menos excusa. Un CPO que reporta trimestralmente a un consejo tiene un incentivo estructural a optimizar la originación del trimestre en curso —el número que va en la siguiente presentación— sobre la calidad de esa cartera a dos o tres años, el horizonte en el que un scoring mal calibrado o una segmentación heredada por accidente de canal realmente le pasa la factura a la institución. Aprobar más créditos hoy, con el modelo de riesgo actual, es la decisión que se ve bien en el próximo comité; invertir ese mismo presupuesto en construir el scoring alternativo que permitiría atender al segmento de ingreso mixto formal-informal es una decisión cuyo retorno tarda más en aparecer en cualquier gráfica trimestral. No es que a los directores de producto no les importe el largo plazo: es que el diseño de sus propios incentivos —KPIs trimestrales, bonos anuales— los ancla, con la misma fuerza gravitacional que el pago quincenal ancla a Tavo, al número que van a poder mostrar en tres meses, no al que reflejaría si el producto realmente genera valor económico tres años después. Efecto de encuadre Desde la perspectiva del cliente. Decirle a un paciente que una cirugía tiene “90% de probabilidad de éxito” genera una decisión distinta a decirle que tiene “10% de probabilidad de fracaso”, aunque ambas frases describan exactamente el mismo procedimiento con exactamente la misma probabilidad. El efecto de encuadre, documentado por Tversky y Kahneman desde 1981, muestra que no es la información objetiva la que determina la decisión, sino el marco lingüístico en el que esa información se presenta. En el crédito personal mexicano, este es el sesgo que da título a este artículo: la misma tasa se percibe de forma radicalmente distinta según se comunique como “tasa mensual de 3%” —una cifra pequeña, casi inofensiva— o como “CAT de 65% anual” —una cifra grande, alarmante—. Brandon comparó tasas mensuales entre tres apps. Ninguna comparó CAT. El número que hubiera cambiado su decisión —de haberlo comparado— nunca entró en su proceso de evaluación, no porque Brandon sea descuidado, sino porque el encuadre de las tres apps hizo casi imposible notarlo. Desde la perspectiva del producto. El CAT existe precisamente para neutralizar este efecto, forzando la comparabilidad entre productos con distintos plazos y estructuras de pago. Pero ninguna de las once instituciones de este corte tiene un incentivo comercial real para destacar el CAT con el mismo tamaño de letra que la tasa mensual, y ninguna publica datos de qué proporción de sus clientes reporta haber comparado el CAT antes de contratar frente a quienes solo compararon la cuota. La decisión de qué número enmarcar como protagonista de la pantalla —tasa mensual, CAT, o pago quincenal— es, en última instancia, una decisión de diseño de producto que determina qué tan bien informado está realmente el cliente al momento de contratar, y es una pregunta abierta si esa elección se hace pensando en la claridad del cliente o en la tasa de conversión de la oferta. El encuadre también viaja hacia arriba, del equipo de producto al consejo, y ahí cambia de nombre pero no de mecánica. Un IMOR de 7.36%, como el de Banco Azteca en el corte de este artículo, se puede presentar en un comité como “controlado dentro del apetito de riesgo aprobado” o como “el más alto de los siete bancos analizados en esta edición” —ambas frases describen exactamente el mismo número, y ambas son técnicamente honestas, pero generan una reacción completamente distinta en la sala—. Lo mismo ocurre con la tasa ponderada: presentarla como “54.5% de rendimiento sobre cartera” suena a éxito comercial; presentarla como “más del doble de lo que paga un cliente BBVA por el mismo producto” suena a una pregunta que el consejo debería estar haciendo y probablemente no está haciendo. Ninguna de las dos maneras de contar el mismo número es falsa. Pero la que efectivamente se usa en la mayoría de los reportes internos —a juzgar por la ausencia pública de autocrítica de este tipo en cualquier reporte anual de los once actores— tiende a ser la que enmarca el resultado como logro, no la que lo enmarca como pregunta abierta. El mismo sesgo que le impide a Brandon comparar el CAT le impide a un consejo directivo comparar su propia tasa contra la del competidor con la honestidad que este artículo acaba de aplicar en la sección de tasas y CAT. Qué pueden hacer diferente mañana las áreas de producto de crédito Si diriges producto o riesgo de crédito personal en una institución con oferta de este producto en México, la pregunta que vale la pena llevar al siguiente comité no es “cómo bajamos la tasa” —ya viste, con datos de la propia CNBV, que la dispersión de tasas entre instituciones refleja en buena medida diferencias reales de riesgo y de canal de originación, no solo de estrategia comercial—. La pregunta es más incómoda: ¿tu institución registra el motivo real de la solicitud de crédito personal, y usa ese dato para ajustar plazo, monto y estructura de pago, o solo lo pregunta por cumplimiento normativo y lo ignora en el modelo de decisión? Si la respuesta honesta es que se ignora, la línea de producto más grande que tu institución probablemente se está regalando no es un competidor visible: es el segmento de ingreso mixto formal-informal que ni tu scoring actual, calibrado sobre nómina y buró, sabe leer todavía —el mismo segmento que, por accidente y no por diseño, terminó financiando la pantalla de 75 pulgadas de un taquero un jueves por la mañana. Un segundo ejercicio, más barato que rediseñar el scoring: audita, en tu propia app o proceso de solicitud, qué número aparece primero y en letra más grande —el monto pre-aprobado o la tasa, la cuota mensual o el CAT—. Esa jerarquía visual no es un detalle de diseño gráfico. Es una decisión de producto que determina, todos los días, si tu cliente está comparando la cifra correcta antes de firmar. Un tercer ejercicio, específico para quien lidera fintech de nicho: construye —y considera publicar, aunque sea de forma parcial— la trayectoria real de tus clientes a dos y tres años. Si el dato muestra que una proporción significativa “gradúa” a mejores condiciones conforme construye historial, esa evidencia es un activo comercial y regulatorio, no un riesgo de exponerse frente a la competencia. Si el dato muestra lo contrario, mejor saberlo ahora, desde dentro de la institución, que descubrirlo cuando un regulador o un competidor lo señale primero. El sesgo de esta semana Arco conductual: Anclaje → Sesgo del presente → Efecto de encuadre Efecto de encuadre. Definición: la misma información objetiva genera decisiones distintas según el marco lingüístico en el que se presenta, sin que cambie el número real detrás de ella. En el crédito personal mexicano: una tasa de 3% mensual y un CAT de 65% anual pueden describir el mismo crédito, pero solo uno de los dos marcos hace evidente, de forma inmediata, el verdadero costo total. Pregunta para el lector: la próxima vez que compares dos ofertas de crédito personal —para tu institución o para tu propia cartera personal—, ¿estás comparando el número que el anuncio quiere que compares, o el número que efectivamente determina cuánto vas a pagar? Preguntas para el Comité (CEOs y CPOs) 1. ¿Sabemos, con datos y no con supuestos, para qué usan nuestros clientes el crédito personal que les otorgamos? ¿Registramos el motivo de la solicitud, o solo inferimos el perfil de riesgo a partir del canal de originación? 2. ¿Nuestra tasa y CAT de crédito personal varían por segmento de forma que refleje el riesgo real, o reflejan principalmente cuánto puede “aguantar” cada segmento antes de dejar de solicitar el crédito? 3. ¿Tenemos evidencia propia de la elasticidad precio de la demanda por segmento de NSE, o asumimos —como sugiere la dispersión de tasas de la tabla de este artículo— que todos los clientes reaccionan igual a un cambio de tasa? 4. Si somos fintech de nicho: ¿tenemos una trayectoria documentada de clientes que “gradúan” a mejores condiciones conforme construyen historial, o el modelo de negocio depende, sin decirlo en voz alta, de que el cliente permanezca en el mismo rango de monto y tasa? 5. ¿Qué cambiaría en el diseño de nuestro crédito personal si tuviéramos que ganar solo un segmento de NSE, en lugar de intentar atender a todos con el mismo producto ajustado únicamente por riesgo de buró? Rentable en la contabilidad, ¿rentable en la realidad? Hay una pregunta que ninguna de las tablas anteriores responde, y que es, probablemente, la más incómoda de todo este artículo para un CFO o un Director de Riesgo: que una tasa ponderada de 54.5% genere ingresos financieros altos no significa que ese segmento esté generando valor económico real. La contabilidad de un banco puede mostrar un margen financiero positivo en la cartera de Banco Azteca o Bancoppel y, al mismo tiempo, esa cartera puede estar destruyendo valor si el costo de capital que exige regulatoriamente ese nivel de riesgo —y el costo de las provisiones que un IMOR de 7.36% o 11.69% obliga a reservar— no está siendo comparado, de forma explícita, contra el rendimiento ajustado por riesgo que esa cartera realmente entrega. El marco correcto para esta pregunta no es nuevo ni exótico: es el mismo que cualquier área de finanzas corporativas usaría para evaluar si un proyecto de inversión crea o destruye valor, aplicado a una cartera de crédito en lugar de a una planta o una adquisición. La Tasa Interna de Retorno (TIR) ajustada a riesgo de cada segmento de crédito personal —el rendimiento que efectivamente genera esa cartera una vez descontadas las pérdidas esperadas, las provisiones y los costos operativos de originación y cobranza— debe compararse contra el Costo Promedio Ponderado de Capital (WACC) de la institución, no contra la tasa nominal que aparece en el contrato. Si la TIR ajustada a riesgo de la cartera de Banco Azteca es, digamos, 16% después de provisiones y costo operativo, y el WACC de la institución es 14%, esa cartera crea valor, aunque la tasa nominal de 54.5% suene desproporcionada frente a la de BBVA. Pero si la TIR ajustada resulta menor al WACC —un escenario perfectamente posible cuando el IMOR y el costo de cobranza física se comen buena parte del margen nominal—, entonces esa cartera, por atractiva que se vea en el estado de resultados de este trimestre, está destruyendo valor económico cada vez que crece. El Valor Económico Agregado (EVA) formaliza esta misma pregunta en una sola cifra: EVA = NOPAT − (Capital Invertido × WACC), donde el NOPAT de una cartera de crédito personal es, en esencia, el margen financiero neto de provisiones y costos operativos, y el Capital Invertido es el capital regulatorio que esa cartera exige mantener dado su perfil de riesgo. Ninguna de las once instituciones de este corte publica el EVA de su cartera de crédito personal desagregado por segmento. Esa ausencia —más que un simple hueco de transparencia— probablemente refleja que tampoco se calcula internamente a ese nivel de granularidad, y es, en sí misma, el hallazgo: es perfectamente posible que alguno de los once actores esté creciendo agresivamente un segmento que en las juntas trimestrales se ve rentable —crece la cartera, crecen los ingresos financieros— y que, medido con EVA, esté destruyendo valor para el accionista precisamente en el segmento que el comité celebra cada trimestre. La única forma de saberlo es medirlo, y la evidencia pública sugiere que hoy nadie lo está midiendo con ese rigor, al menos no de forma que se haga pública. Esta distinción importa, además, para la pregunta central de este artículo: un producto verdaderamente diseñado desde el Job to Be Done del cliente no solo debería aprobar más rápido o comunicar mejor el CAT —debería, sobre todo, ser capaz de demostrar que el segmento que dice atender mejor genera, con el tiempo, una TIR ajustada a riesgo por encima de su costo de capital, y no solo un crecimiento de cartera que se ve bien en la diapositiva doce de la presentación trimestral. OKRs y KPIs estratégicos OKR 1 — Comprensión del JTBD real. Implementar el registro estructurado del motivo de solicitud en el 100% de las originaciones de crédito personal en 12 meses. KPIs: porcentaje de solicitudes con motivo registrado; correlación entre motivo declarado y comportamiento de pago posterior; tasa de retención y recompra por motivo declarado, como proxy de si el producto realmente resolvió el JTBD o solo colocó el monto. OKR 2 — Pricing por elasticidad real, no supuesta. Medir la elasticidad precio de la demanda por segmento de NSE mediante pruebas controladas de tasa. KPIs: elasticidad estimada por segmento; cambio en tasa de conversión ante variaciones controladas de tasa ofrecida; costo de adquisición de cliente (CAC) por canal frente al valor de vida del cliente (LTV) ajustado por riesgo, no solo por ingresos financieros brutos. OKR 3 — Scoring alternativo para ingreso mixto. Originar al menos el 10% de la cartera nueva de crédito personal usando datos alternativos —SPEI, CFDI/SAT— para el segmento formal-informal. KPIs: porcentaje de cartera nueva con scoring alternativo; IMOR de ese segmento frente a la cartera tradicional; tasa de “graduación” de ese segmento hacia mejores condiciones a dos y tres años. OKR 4 — Rentabilidad económica real, no solo contable. Calcular y reportar internamente, por segmento de crédito personal, la TIR ajustada a riesgo frente al WACC institucional y el EVA de cada segmento, no solo el margen financiero nominal. KPIs: TIR ajustada a riesgo por segmento vs. WACC institucional; EVA por segmento (NOPAT − Capital Invertido × WACC); spread neto de provisiones y costo operativo vs. costo de capital regulatorio; porcentaje de la cartera total cuyo EVA es positivo, como métrica de salud económica real del portafolio, distinta del crecimiento nominal de cartera que hoy domina los reportes trimestrales. Fuentes consultadas CNBV, Portafolio de Información Estadística, Cartera de Crédito Personal por institución, cifras a abril de 2026. Banco de México, “Indicadores Básicos de Créditos Personales y Microcréditos”, reporte bimestral en cumplimiento del Artículo 4 Bis 2 de la LTOSF; edición pública más reciente verificada, datos a febrero de 2024. Yotepresto.com, “¿Cuál es el mejor crédito personal?”, comparativo de CAT y condiciones entre BBVA, Banamex, Banorte, Santander, HSBC, Scotiabank, Inbursa, Nu, Banco Azteca y BanCoppel, 2026. Financera.mx, perfiles comparativos de Kueski, Baubap, Creditea y Kubo Financiero, 2026. Kueski, página oficial de CAT promedio, cálculo del 2 de marzo de 2026, vigente al 2 de septiembre de 2026. Kubo Financiero, sitio oficial de producto, 2026. CONDUSEF, registro SIPRES de entidades supervisadas (Kueski, Baubap, Creditea, Kubo Financiero), 2026. Kueski, comunicado corporativo, “Kueski alcanza 40 millones de préstamos y acelera la transformación del crédito en México”, 12 de mayo de 2026. Nu Holdings Ltd., resultados del cuarto trimestre de 2025 y comunicado corporativo, 25-26 de febrero de 2026. FIFA, ficha de sede “Estadio Ciudad de México” y calendario de partidos de la Copa Mundial de la FIFA 2026, incluyendo el partido México 3-0 República Checa del 24 de junio de 2026 (fase de grupos) y México vs. Ecuador del 30 de junio de 2026, 19:00 horas (dieciseisavos de final). El Financiero / El Universo, cobertura de México vs. Ecuador, dieciseisavos de final del Mundial 2026, 28-30 de junio de 2026. Mediotiempo, cobertura del cierre de la fase de grupos de México en el Mundial 2026 (paso perfecto, Grupo A, nueve puntos, cero goles recibidos), junio de 2026. El Economista / Billboard México, “Estadio Azteca cambia de nombre a Estadio Banorte de cara a la Copa Mundial de Fútbol 2026”, marzo de 2026. Stewart, G. Bennett, The Quest for Value, HarperBusiness, 1991 (marco de EVA — Economic Value Added). Damodaran, Aswath, Investment Valuation, Wiley, 3ª ed., 2012 (marco de TIR ajustada a riesgo frente a WACC). Zopa Bank Ltd., perfil corporativo e historia regulatoria (licencia bancaria completa, 2020; cierre de libro P2P, diciembre de 2021). Christensen, Clayton M., Competing Against Luck, HarperBusiness, 2016. Oberholzer-Gee, Felix, Better, Simpler Strategy, Harvard Business Review Press, 2021. Kim, W. Chan y Mauborgne, Renée, Blue Ocean Strategy, Harvard Business School Press, 2005. Porter, Michael E., Competitive Strategy, Free Press, 1980. Rumelt, Richard, Good Strategy / Bad Strategy, Crown Business, 2011. Teixeira, Thales S., Unlocking the Customer Value Chain, Crown Business, 2019. Kahneman, Daniel, Thinking, Fast and Slow, Farrar, Straus and Giroux, 2011. Thaler, Richard H., Misbehaving: The Making of Behavioral Economics, W. W. Norton, 2015. Tversky, Amos y Kahneman, Daniel, “The Framing of Decisions and the Psychology of Choice”, Science, 1981. Referencia cruzada interna: P23 (crédito empresarial — MIPYME desatendida), P25 (crédito retail — sesgo de accesibilidad percibida en NSE D+) y P07 (crédito de nómina — sesgo del presente) de este mismo temario. Thanks for reading Mauricio Rodríguez Vázquez! This post is public so feel free to share it. Thanks for reading Mauricio Rodríguez Vázquez! Subscribe for free to receive new posts . This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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   8 Jul 2026

   Crédito Hipotecario: Banxico bajó la tasa. Tu hipoteca no se enteró.

   Lunes 9:00 AM, piso 34 de un corporativo de Paseo de la Reforma con vista panorámica al Ángel de la Independencia y a la desigualdad. El Comité de Innovación Hipotecaria arranca su sesión quincenal. Preside Rodrigo, el CEO, que llegó ocho minutos tarde porque venía de un desayuno de networking donde tres personas le dijeron que el futuro es “phygital” y él anotó la palabra en su iPhone con la solemnidad de quien recibe una profecía. A su derecha, Ximena, la CPO, que tiene abiertas cuarenta y dos pestañas de Chrome, un tablero de Miro con 200 post-its virtuales que nadie ha vuelto a leer desde el offsite de Valle de Bravo, y la convicción genuina —esto es lo trágico, la convicción es genuina— de que están a un sprint de distancia de “crackear” el segmento informal. A su izquierda, Aldo, el CMO, que trae una propuesta de campaña con el claim “Tu casa te está esperando” —claim que costó $380,000 pesos de agencia, dos rondas de focus groups y una junta de alineación de tres horas en la que la palabra “aspiracional” se pronunció veintiséis veces, cifra verificable porque el becario, por aburrimiento, las contó. Completa la mesa Sebastián, el Head of Product, treinta y nueve años, maestría en el extranjero, tres años en consultoría estratégica antes de “brincar a la industria,” y autor intelectual del proyecto estrella del trimestre: el “Modelo T100,” un scoring de nueva generación con capas de datos alternativos, filtro DTI recién calibrado y un nombre que suena a consola de videojuegos pero cuesta como un piso de oficinas. Sebastián proyecta el slide 14 de 60. El slide tiene una paloma volando sobre un fraccionamiento al atardecer y la frase “Democratizar el acceso al crédito hipotecario para el México que trabaja.” Nadie en la sala ha preguntado nunca qué significa exactamente “democratizar,” entre otras cosas porque el que pregunte queda automáticamente como el que no entendió la visión. Rodrigo asiente mirando el slide con la misma cara con la que asintió en el desayuno cuando le dijeron “phygital.” Aldo comenta que la paloma “comunica libertad financiera.” Ximena pregunta —y esta es, objetivamente, la mejor pregunta que se hará en toda la junta— cuánto falta para que el modelo pueda evaluar a un solicitante con ingreso informal. Sebastián responde “ocho semanas,” con el aplomo impecable de quien acaba de inventar el número en tiempo real, delante de testigos, sin que se le mueva un músculo de la cara. Todos asienten. Ocho semanas es razonable. Ocho semanas es, de hecho, ágil, comparado con los doce meses que tardó el modelo anterior —el mismo que el año pasado ganó, en una ceremonia con barra libre, DJ y trofeo de acrílico, el premio interno a “Mejor Innovación en Inclusión Financiera,” categoría en la que competía contra otros dos proyectos del mismo banco. Se agenda el siguiente checkpoint. Se acuerda “aterrizar los learnings.” Se pide al equipo de Datos “un deep dive del segmento no bancarizado,” que es la manera corporativa de decir que van a contratar un estudio de mercado de $900,000 pesos para averiguar algo que cualquier persona podría averiguar preguntándole a la señora que les vende las quesadillas en la esquina del corporativo. La junta termina a las 10:27. Duró 87 minutos. Se produjeron cero decisiones y un compromiso de volver a reunirse. Sábado de esa misma semana, 7:40 AM, Chimalhuacán, Estado de México. Doña Herminia y don Refugio —Cuca y Cuco para todos menos para el acta de matrimonio— están parados frente al terreno que compraron hace nueve años en pagos, viendo llegar al maestro Eleuterio, compadre de don Refugio desde que bautizaron al segundo niño, albañil de oficio desde los catorce años, y titular de un sistema de gestión de proyectos que consiste en una libreta Scribe de espiral, un lápiz mordido y una memoria infalible para saber quién le debe una chamba a quién. El maestro Eleuterio no sabe qué es un OKR y su vida es mejor por ello. Nunca ha dicho “onboarding.” Jamás ha “socializado un deck.” No tiene roadmap: tiene la semana que entra. Y en treinta años de carrera ha entregado más metros cuadrados de vivienda funcional que la fintech hipotecaria mejor fondeada del país. El proyecto de hoy: el cuarto de arriba, porque Berenice, la hija mayor, está embarazada y el bebé llega en noviembre. El presupuesto: $14,000 pesos, ahorrados en ocho meses en el sistema financiero más antiguo y con mejor tasa de cumplimiento de México —un sobre de papel marcado “EL QUARTO” con plumón negro, guardado donde doña Herminia sabe y don Refugio sospecha. El comité de riesgo sesionó anoche en la mesa de la cocina, duró once minutos, y aprobó por unanimidad. El análisis de crédito del maestro Eleuterio fue instantáneo y multivariable: conoce a esta familia hace veinte años, sabe que don Refugio no queda mal, y además el compadrazgo funciona como el colateral social más líquido del hemisferio. No pidió buró. No pidió comprobante de ingresos. No pidió los últimos tres estados de cuenta. Pidió que hubiera cemento gris, no blanco, porque el blanco es para los que tienen dinero para tirar, y que le tuvieran un refresco frío para las dos de la tarde. Para el domingo en la noche, la pared del cuarto de Berenice ya tiene la primera hilada de tabique. El proyecto se ejecutó sin CAT, sin tasa, sin enganche, sin avalúo, sin notario, sin registro público, sin Modelo T100, sin filtro DTI y sin que nadie preguntara en ninguna sala si esto “escala.” La familia de doña Herminia no fue rechazada por el sistema financiero mexicano: eso implicaría que alguna vez fue considerada. Simplemente, para el sistema, no existe. Y el sentimiento —esta es la parte que ningún estudio de $900,000 pesos va a capturar— es rigurosamente mutuo. El lunes, Sebastián abrirá su laptop y verá el recordatorio del checkpoint del Modelo T100. Faltan siete semanas. La pared de Berenice, para entonces, ya estará enjarrada. Esto no es una anécdota conmovedora sobre la resiliencia mexicana que un banco pondría en su reporte de sostenibilidad junto a una foto en blanco y negro, con una frase en cursiva sobre “la fuerza de las familias mexicanas” y el logo institucional discretamente en la esquina. Es, con nombre y apellido —Herminia, Refugio, Eleuterio, y detrás de ellos varios millones más—, el competidor que le está ganando al sistema financiero formal en la categoría más importante del mercado: volumen. Y es un competidor que jamás ha sido invitado a un panel de fintech, no tiene ronda de inversión, no aparece en el radar de ningún Head of Innovation, y aun así se está comiendo, sábado a sábado, el mercado que el Comité de Rodrigo lleva trimestres tratando de modelar. Según el Centro Terwilliger de Innovación en Vivienda de Hábitat para la Humanidad —citado por El Economista en marzo de 2026— el 62.8% del parque habitacional mexicano, unos 28 millones de viviendas, se construyó por etapas, y casi nueve de cada diez de esas viviendas se levantaron únicamente con ahorro familiar, sin acceso a crédito ni financiamiento formal de ningún tipo. Ninguna institución financiera del país —ni Infonavit, ni Fovissste, ni los ocho bancos con cartera hipotecaria, ni las cuatro fintechs hipotecarias con más prensa del ecosistema— originó, diseñó, ni subsidió esa construcción. La ganó, por goleada, un sistema que no tiene director de producto, ni consejo de administración, ni comité de riesgo: el sistema formado por albañiles de confianza, tiendas de materiales que fían hasta quincena, y la disciplina de ahorro de millones de familias que el sector llama, con una mezcla de lástima y desprecio, “informales.” Mientras tanto, en el mundo donde sí hay comité: Banco de México recortó su tasa de referencia 475 puntos base entre marzo de 2024 y mayo de 2026 —de 11.25% a 6.50%, el nivel más bajo desde 2022— y la Junta de Gobierno votó por unanimidad mantenerla ahí el 25 de junio de 2026 (Banxico, comunicados de política monetaria). La tasa hipotecaria promedio en México, sin embargo, se mantuvo en 11.55% al cierre de 2025 (Índice SHF, 4T2025). BBVA Research lo puso en una frase que cualquier Director de Producto debería tener pegada en el monitor: “la transmisión hacia el crédito hipotecario ha sido nula” (BBVA Research, Situación Inmobiliaria México 1S2026). Cuatrocientos setenta y cinco puntos base de política monetaria, absorbidos en algún punto de la cadena de transmisión sin que le tocaran ni un peso al pago mensual del solicitante. El país entero pasó dos años bajando una tasa que, en el segmento donde más se necesitaba que bajara, se comportó como si Banxico nunca hubiera hablado. Aquí está el punto editorial, y conviene decirlo sin envolverlo en diplomacia corporativa: el sistema financiero formal mexicano no está compitiendo, en el mercado de vivienda más grande del país, contra otro banco, contra una fintech agresiva ni contra Infonavit. Está compitiendo contra nadie —porque, en el segmento donde más volumen se juega, nadie más se presentó a la licitación. Y aun así perdió. Un mercado en el que la respuesta ganadora es “constrúyelo tú mismo, con tus ahorros, con tu compadre, sin pedirle permiso a nadie” no es evidencia de que el mexicano promedio sea admirablemente autosuficiente. Es la prueba, en la escala más brutal posible, de que el producto que la banca, Infonavit y las fintechs llevan dos décadas perfeccionando en juntas de 87 minutos y cero decisiones simplemente no fue diseñado para la mayoría de las personas que necesitan un techo. El Modelo T100 de Sebastián puede tener el mejor árbol de decisión del mercado. Sigue perdiendo, todos los sábados, contra la libreta de espiral del maestro Eleuterio. El país que se construye solo La cifra de la autoconstrucción no es un dato aislado ni una curiosidad antropológica: es el contexto que explica por qué el resto de las cifras de este artículo importan. Al cierre de 2025, la cartera hipotecaria bancaria en México ascendía a $1,475.1 miles de millones de pesos a octubre de ese año, con un crecimiento real de apenas 1.7% anual —el ritmo más bajo en ocho años (Banxico); el cierre de diciembre de 2025 aún no se había publicado al momento de escribir este artículo. La originación total del sistema —Infonavit, banca comercial y Fovissste combinados— sumó apenas 512,300 créditos en 2025, una contracción de 0.5% respecto a 2024 (BBVA Research, Situación Inmobiliaria México 1S2026). Infonavit originó 376,300 créditos (+2.5%), la banca comercial 114,200 (-5.2%) y Fovissste 30,800 (-14.4%), con un monto promedio de crédito bancario de $2.48 millones de pesos, -2.6% en términos reales. Contrastemos: el sistema financiero formal completo —con sus 60-plus actores regulatorios, sus modelos de scoring, sus comités de riesgo y sus filtros DTI— originó medio millón de créditos en un año. La autoconstrucción, sin ningún actor institucional coordinándola, sostiene 28 millones de viviendas ya construidas y sigue siendo uno de los principales motores de vivienda nueva del país en 2026, según estimaciones del sector citadas por publicaciones especializadas en construcción a finales de 2025. No es que el mercado formal sea pequeño por falta de demanda: el déficit habitacional es de 8.38 millones de viviendas (Sedatu/CONAVI, ENIGH 2024), con una demanda adicional proyectada de 6.6 millones hacia 2030. La demanda existe, es enorme, y la mayoría de ella simplemente decidió no esperar a que el sistema formal la atendiera. La explicación estructural tiene nombre: informalidad laboral. El 54.8% de la población ocupada en México —32.6 millones de personas— trabaja en la informalidad (INEGI, ENOE 1T2026). Cada uno de los requisitos estándar del crédito hipotecario formal —comprobante de ingresos con recibo de nómina, historial de buró de al menos dos años, antigüedad laboral verificable— está diseñado, casi por definición, para excluir a más de la mitad de la fuerza laboral del país. El precio de la vivienda tampoco ayuda: el Índice SHF de Precios de la Vivienda registró un incremento de 8.7% anual al cierre de 2025, con un valor promedio de $1,863,965 pesos y una mediana de $1,209,189 pesos —Guadalajara (+11.3%), Tijuana (+10.6%) y Monterrey (+9.4%) por encima del promedio nacional, mientras el Valle de México creció apenas 5.1%. Ese ritmo de apreciación más que duplica la inflación general del periodo. El IMOR de la banca comercial alcanzó 3.0%-3.1% al cierre de 2025, el nivel más alto en 16 años, con Nuevo León (1.4%) y CDMX (2.3%) como los mejores comportamientos regionales (CNBV, Banxico, BBVA Research). El de Infonavit, en cambio, superó el 17% al cierre del mismo año —una brecha que no es casualidad, sino el resultado directo de dos modelos de originación completamente distintos operando sobre poblaciones con capacidad de pago también distinta. Cuando la institución más grande admite que se equivocó La Reforma Infonavit de 2024-2025 —decretada el 21 de febrero de 2025 en el Diario Oficial de la Federación— es, en el contexto de la historia crediticia mexicana reciente, un evento poco común: el mayor instituto de vivienda de América Latina reconociendo públicamente que su propio diseño de producto empobrecía a las personas que se suponía debía proteger. Durante décadas, Infonavit indexó el saldo de millones de créditos a Veces Salario Mínimo (VSM). El mecanismo parecía razonable en el papel —ajustar la deuda con el poder adquisitivo del salario— pero en la práctica generaba un efecto perverso: cuando el salario mínimo subía más rápido que los pagos del acreditado, el saldo de la deuda crecía en automático, incluso para quienes pagaban puntualmente. Un crédito contratado en 2010 con una mensualidad inicial de $1,500 pesos podía llegar, sin ningún atraso del acreditado, a $8,615 pesos mensuales al final del plazo (Infonavit). El instituto reconoció que 4.85 millones de créditos quedaron atrapados en este esquema —no los “2 millones” que circularon en la conversación pública durante buena parte de 2025, cifra que corresponde solo a la primera etapa del congelamiento anunciada en noviembre de 2024. Al 5 de diciembre de 2025, según el documento aprobado por la Asamblea General de Infonavit para el Presupuesto de Egresos de la Federación 2026, 2.5 millones de esos créditos ya habían sido corregidos —incluyendo descuentos al saldo superiores a $72,000 millones de pesos— y el resto avanzaba a través del programa “Infonavit Solución Integral,” lanzado en noviembre de 2025 con la meta de cerrar la corrección del universo completo de 4.85 millones de créditos “impagables.” La reforma trajo también el Modelo T100 y un nuevo filtro de DTI (relación deuda-ingreso) que comenzarán a operar plenamente en 2026, arrendamiento social con opción a compra para quienes no califican para crédito directo, y una meta sexenal de 3,050,000 créditos hipotecarios más 2.48 millones de créditos de mejoramiento de vivienda. Aquí conviene una corrección que suele perderse en las notas de prensa: la cifra de 758,284 créditos que circula como “resultado 2026” es una meta del Presupuesto de Egresos de la Federación (POA 2026), no un resultado ya alcanzado. El balance real de Infonavit entre enero y noviembre de 2025 fue de 590,000 créditos entregados, de los cuales más de 264,000 correspondieron a mejoramiento de vivienda, no a crédito hipotecario nuevo. La diferencia entre “meta” y “resultado” no es un tecnicismo contable: es la diferencia entre el relato institucional y la cifra que un CFO tendría que defender ante un consejo. Cuatro jugadores, un mercado roto Segmentar el mercado hipotecario mexicano por a quién realmente atiende cada actor —no por a quién dice atender en su reporte anual— revela un mapa de exclusión bastante más preciso que cualquier discurso de inclusión financiera. Infonavit atiende, por diseño, al 45% de la Población Económicamente Activa que cotiza formalmente ante el instituto: trabajadores con patrón registrado, nómina formal, antigüedad verificable. La banca comercial concentra su originación en NSE B+/C+, el segmento con ingreso comprobable más alto y menor riesgo relativo. Las fintechs hipotecarias —Yave y Smartti como los actores con mayor tracción, junto con jugadores más pequeños como Homu y Finantah— apuntan al mismo NSE C+ urbano formal, con la promesa de un proceso más rápido pero, en la práctica, sin resolver el problema estructural de comprobación de ingresos. El resultado: los cuatro actores compiten, con distintos grados de sofisticación tecnológica, por esencialmente el mismo cliente —el trabajador formal, urbano, con ingreso comprobable. Nadie diseñó, todavía, un producto de originación seria para el NSE C-/D+ con ingreso mixto formal-informal: el trabajador que tiene un empleo con recibo de nómina tres días a la semana y complementa su ingreso con trabajo independiente el resto, el comerciante con negocio establecido pero sin persona moral, el conductor de plataforma con ingresos variables pero documentables vía SPEI. Ese segmento —el de doña Herminia y don Refugio, el que sostiene el 62.8% del parque habitacional autoconstruido— sigue esperando un scoring que hable su idioma financiero. El JTBD que Infonavit resolvió a medias Aplicando el marco de Trabajos por Realizar (Jobs to Be Done) de Clayton Christensen, el solicitante hipotecario mexicano no está “contratando” un crédito hipotecario: está contratando una solución a tres trabajos distintos y, con frecuencia, en tensión entre sí. JTBD 1 es dejar de pagar renta —el trabajo más urgente, el que domina la decisión de corto plazo. JTBD 2 es construir patrimonio heredable, el horizonte de largo plazo que justifica veinte años de pagos. JTBD 3, el que el sistema formal mexicano ha ignorado sistemáticamente durante décadas, es vivir cerca del trabajo, en una zona con servicios funcionales y conectividad razonable. Infonavit, durante los años de mayor volumen de originación de vivienda periférica —particularmente entre 2005 y 2015— resolvió el JTBD 1 (dejar de pagar renta) y el JTBD 2 (adquirir un patrimonio a nombre propio) para millones de derechohabientes, pero ignoró casi por completo el JTBD 3. El resultado, documentado y ampliamente conocido en el sector: desarrollos completos en la periferia de zonas metropolitanas, con unidades abandonadas o revendidas muy por debajo de su valor original, porque el costo real de vivir ahí —en tiempo de traslado, en gasto de transporte, en desconexión de redes de apoyo familiar y laboral— terminó superando el ahorro nominal en la mensualidad. Un producto que resuelve dos de tres trabajos y falla en el tercero no es un producto exitoso a medias: es un producto que, para una parte significativa de sus usuarios, termina sin usarse. Comprar o rentar: el veredicto que nadie publica Tomemos un ejercicio concreto, con números reales de 2026, para un departamento en la Ciudad de México valuado en $3.97 millones de pesos —el valor promedio de las operaciones con crédito hipotecario en la capital, según el Índice SHF. Con un enganche del 20% ($794,000 pesos) y financiamiento del 80% restante a una tasa bancaria promedio de 11.55% a 20 años, la mensualidad ronda los $34,000 pesos (capital e intereses; excluye seguros y comisiones, que elevan el CAT hipotecario a 13%-14%). Rentar una unidad equivalente en la misma zona cuesta, según cotizaciones de portales inmobiliarios consultadas por especialistas del sector, alrededor de $21,400 pesos mensuales. La diferencia mensual —$12,600 pesos— es el primer número que cualquier comité de crédito debería mostrar en la pantalla antes de aprobar el crédito, y casi nunca lo hace. A veinte años, el comprador habrá pagado en intereses acumulados una cifra que, dependiendo del esquema exacto de amortización, puede superar el 150% del monto financiado —el equivalente a pagar una vez y media el crédito, solo en intereses—, una cifra que rara vez se comunica en pesos absolutos en el momento de la firma, precisamente porque haría más difícil cerrar la operación. Especialistas consultados por medios del sector (Century 21, Banorte, Banca Mifel, Inmerxia) coinciden en que el veredicto comprar-vs-rentar en 2026 depende de tres variables de quiebre, no de una intuición genérica sobre “comprar siempre es mejor que rentar”: la tasa hipotecaria efectiva (el punto de inflexión ronda 9%, muy por debajo del 11.55% actual), la plusvalía anual de la zona (si cae por debajo del rendimiento libre de riesgo de CETES, comprar deja de ser la decisión financieramente superior) y una eventual corrección de precios que reduzca la brecha entre el valor de mercado y el ingreso disponible de las familias. Cuadro de alerta — umbrales de reversión El veredicto comprar-vs-rentar cambia de dirección si ocurre cualquiera de estos tres eventos: la tasa hipotecaria efectiva baja de 9%, la apreciación de la vivienda en la zona cae por debajo del rendimiento de CETES, o el mercado experimenta una corrección de precios. Ninguno de los tres está ocurriendo en 2026. Lo que el mundo ya está haciendo Mientras la tasa hipotecaria mexicana permanece congelada en la práctica, el resto del mundo se mueve en dos direcciones simultáneas: baja el costo del crédito y acelera la innovación de producto. En Estados Unidos, la hipoteca fija a 30 años de Freddie Mac cerró en 6.43% al 2 de julio de 2026, su nivel más bajo en siete semanas, con la Reserva Federal en un rango de 3.5%-3.75% (Freddie Mac, PMMS). El Banco de Inglaterra mantuvo su tasa en 3.75% el 18 de junio de 2026, y el Banco Central Europeo se ubicó en 2.25% en junio del mismo año. En los tres casos, la tasa hipotecaria responde —con rezago, pero responde— a la política monetaria. En México, no. La innovación de producto tampoco se detuvo. Rocket Mortgage desplegó “Rocket Logic” junto con su asistente de IA “Sierra,” que procesa más de 400,000 conversaciones al mes, en el marco de la consolidación Rocket-Redfin-Mr. Cooper completada en 2025. Better.com obtuvo acceso a 500 millones de dólares vía la red de stablecoins Sky (Framework Ventures) con la meta —todavía aspiracional, no un resultado consumado— de ofrecer tasas por debajo del 5%. En Dubái, PRYPCO Mint tokenizó 7.8 millones de dólares en activos inmobiliarios en febrero de 2026. El Banco de Inglaterra publicó, en enero de 2026, un documento de trabajo formal sobre hipotecas verdes (Staff Working Paper 1,167) que documenta cómo la eficiencia energética de una vivienda empieza a incorporarse como variable de riesgo crediticio en mercados desarrollados. Ninguno de estos desarrollos ha llegado, todavía, al mercado hipotecario mexicano en una escala relevante. Los benchmarks más útiles para México, sin embargo, no vienen de Wall Street ni de Londres: vienen de mercados con condiciones estructurales comparables. Creditas, en Brasil, ofrece crédito con garantía sobre un activo ya pagado —una casa, un coche— a tasas de 10%-15% anual, muy por debajo del crédito sin garantía. La Haus, en Colombia, combina marketplace inmobiliario, financiamiento y datos de comportamiento de búsqueda en una sola plataforma. Mibanco, en Perú, opera microcrédito hipotecario de entre 5,000 y 50,000 soles con un IMOR menor a 3%, demostrando que sí es posible originar crédito de vivienda a segmentos de bajos ingresos sin que la morosidad se dispare. CORFO, en Chile, canaliza subsidio estatal directo al enganche —no a la tasa— como palanca de acceso. Los cuatro casos comparten un rasgo que ningún actor mexicano ha replicado con seriedad: diseñaron el producto alrededor de la capacidad de pago real del segmento informal o de bajos ingresos, en lugar de pedirle a ese segmento que se transforme en un cliente formal antes de calificar. Los cinco sesgos que nadie corrige solo Bloque A — Sesgo de atribución: cuando la institución culpa al síntoma El sesgo de atribución es la tendencia a explicar el comportamiento de una persona por rasgos internos —carácter, responsabilidad, disciplina— ignorando las causas situacionales o estructurales que realmente lo producen. Durante casi dos décadas, Infonavit trató el deterioro de millones de créditos VSM como un problema de comportamiento de pago: derechohabientes “en mora,” “en incumplimiento,” casos que requerían gestión de cobranza más agresiva. La causa real no estaba en el comportamiento del acreditado —muchos de ellos pagaban puntualmente, mes tras mes, durante años— sino en el diseño del propio producto: un mecanismo de indexación que garantizaba, matemáticamente, que el saldo creciera más rápido que la capacidad de pago de un salario mínimo. El error de atribución no fue de un funcionario individual: fue institucional, sostenido durante años, y afectó a 4.85 millones de créditos antes de ser reconocido y corregido. Kahneman documentó este patrón como uno de los más persistentes en juicios organizacionales: es sistemáticamente más fácil, y menos incómodo, culpar al individuo que auditar el sistema que uno mismo diseñó. Bloque B — Efecto Dunning-Kruger: la complejidad que nadie fue a medir El efecto Dunning-Kruger describe la tendencia de quienes tienen conocimiento limitado de un dominio a sobreestimar su competencia en él —y, específicamente en contextos de producto, a subestimar la complejidad de un proceso que no han operado de cerca. Las fintechs hipotecarias mexicanas (Yave, Smartti, Homu, Finantah) lanzaron sus propuestas de valor prometiendo aprobaciones digitales en 48 horas, aplicando al mercado hipotecario la misma lógica de velocidad que había funcionado en crédito de consumo o BNPL. La realidad operativa del proceso mexicano —notario, registro público, avalúo certificado, verificación fiscal ante el SAT, coordinación con municipios, más de 60 actores regulatorios distintos según el estado— no baja, en la práctica, de 25 a 45 días, incluso para los casos más simples. Yave, la fintech con mayor tracción del segmento, ofrece hoy una tasa fija de 11.42% con CAT de 14.09% (sin IVA, ficha de producto al 31 de marzo de 2026): un producto competitivo en precio, pero sujeto exactamente a los mismos tiempos de escrituración que cualquier banco tradicional. La velocidad de onboarding digital nunca fue el cuello de botella del mercado hipotecario mexicano. El cuello de botella siempre estuvo, literalmente, en la notaría de la esquina. Bloque C — Ilusión de control: un punto porcentual no resuelve la informalidad La ilusión de control es la tendencia a sobrestimar la influencia que las propias acciones tienen sobre un resultado que, en realidad, depende de factores fuera de control directo. La banca comercial y la autoridad monetaria mexicana parecen operar bajo la premisa implícita de que bajar la tasa de referencia un punto porcentual resolverá, con el tiempo, el problema de acceso al crédito hipotecario. Los datos de 2024-2026 contradicen esa premisa de manera casi experimental: Banxico recortó 475 puntos base y la tasa hipotecaria promedio prácticamente no se movió. El verdadero cuello de botella no es el costo del dinero: es que el 54.8% de la fuerza laboral mexicana no puede comprobar el ingreso que el modelo de scoring exige, sin importar qué tan barato esté ese dinero. Ningún ajuste de política monetaria, por agresivo que sea, resuelve un problema de informalidad laboral. Resolver el acceso requiere rediseñar qué cuenta como “ingreso comprobable” —no seguir bajando una tasa que ya demostró, con 475 puntos base de evidencia, que no es la variable que mueve la aguja. Bloque D — Descuento hiperbólico: el intercambio que nadie hace conscientemente El descuento hiperbólico (Thaler, 1981; formalizado por Laibson y actualizado en el trabajo de Enke para Harvard Business School en 2024) describe la tendencia humana a subvalorar sistemáticamente los costos futuros frente a los beneficios inmediatos, con una tasa de descuento que decae de forma no lineal en el tiempo. El comprador hipotecario mexicano típico no está calculando, conscientemente, que pagará entre 130% y 150% del valor de su vivienda en intereses acumulados a veinte años. Está comparando $32,700 pesos mensuales contra $21,400 pesos de renta, y sintiendo, de forma inmediata y tangible, el alivio de “esto ya es mío” frente a “esto nunca será mío.” El CAT de doble dígito no funciona como una señal de alarma porque el cerebro humano, ante un horizonte de veinte años, simplemente no procesa correctamente el costo total distribuido en ese plazo. Es la misma arquitectura cognitiva que explica por qué los CATs de 92%-120% en crédito de consumo tampoco disuaden la decisión de compra: el costo futuro, por real que sea, compite en desventaja estructural contra el beneficio presente. Bloque E — Sesgo del proceso notarial (Notary Bottleneck Bias): la restricción que nadie cuestiona Propongo, para esta publicación, un sesgo no catalogado previamente en la literatura conductual del sector: el sesgo del proceso notarial. Se manifiesta cuando todos los actores de un ecosistema —bancos, fintechs, autoridad regulatoria— aceptan una restricción estructural como si fuera una ley de la física, sin cuestionar si es, en realidad, una decisión de diseño institucional heredada y modificable. En México, el monopolio notarial y el paso obligado por el registro público se tratan, en cada conversación de producto hipotecario, como una restricción inamovible: “así es el proceso,” “eso no se puede acelerar,” “ese tiempo no depende de nosotros.” En Estados Unidos y Canadá, la escrituración de una propiedad es, en la mayoría de los estados y provincias, un trámite administrativo sin monopolio profesional equivalente al notariado latinoamericano —lo que explica, en parte, por qué Rocket Mortgage puede prometer, y cumplir, ciclos de cierre sustancialmente más cortos que cualquier competidor mexicano. Nadie en el sector financiero mexicano cuestiona la restricción notarial porque todos —bancos, fintechs, reguladores— la dan por supuesta desde el primer día de su carrera. Ese es, precisamente, el mecanismo del sesgo: no es que la restricción sea invisible. Es que dejó de percibirse como una restricción hace tanto tiempo que ya no aparece en ningún ejercicio de rediseño de producto. El Estado hizo lo que el mercado no quiso Mariana Mazzucato, en su marco del Estado emprendedor, describe cómo el sector público termina asumiendo el riesgo que el capital privado calcula como no rentable —no por generosidad, sino porque nadie más está dispuesto a absorberlo. Infonavit construyendo vivienda directamente y congelando 4.85 millones de saldos “impagables” es exactamente ese patrón: el Estado interviniendo donde el mercado privado, con toda su sofisticación de modelos de riesgo, decidió que el segmento de menores ingresos no valía la pena atender en condiciones justas. Aplicando las Cinco Fuerzas de Porter, las barreras de entrada al mercado hipotecario mexicano —capital intensivo, regulación notarial, dependencia del registro público— son tan altas que protegen a los actores incumbentes de la competencia, pero al mismo tiempo frenan cualquier innovación real de producto: es más fácil replicar el modelo existente que rediseñarlo desde cero contra esas barreras. El marco del Value Stick de Felix Oberholzer-Gee sugiere, además, que el valor máximo disponible en este mercado no está en comprimir la tasa un par de puntos —el ejercicio que todos los actores llevan años intentando— sino en reducir la barrera de entrada real: el enganche y la comprobación formal de ingresos. Como lentes complementarias para esta publicación, incorporamos dos marcos activados automáticamente por la naturaleza del tema: la teoría de mercados de dos lados de Rochet y Tirole, pertinente porque plataformas fintech como Yave conectan acreditados con capital de inversionistas, generando efectos de red que presionan la estructura de precios del sector; y la teoría de captura regulatoria de Stigler, relevante para entender el rol dual de Infonavit como regulador y actor de mercado simultáneamente, así como el cuello de botella notarial que BBVA Research identifica como fuente estructural de rigidez. Se descartó, para esta publicación, profundizar en el marco de Reeves et al. sobre estilos estratégicos: el mercado hipotecario mexicano opera bajo un entorno lo suficientemente predecible en el corto plazo como para que la variable relevante no sea el estilo estratégico del actor, sino su disposición a rediseñar el producto desde el segmento excluido. Qué puede hacer diferente el lector mañana Si diriges producto o riesgo en una institución con originación hipotecaria, la pregunta que vale la pena llevar al siguiente comité no es “cómo bajamos la tasa” —ya se demostró, con 475 puntos base de evidencia empírica, que esa palanca no mueve el acceso. La pregunta es: ¿qué porcentaje de tu cartera rechazada tiene ingreso mixto formal-informal documentable vía SPEI, SAT o historial de pago de servicios, y qué tan lejos está tu modelo actual de poder leer esos datos como señal de riesgo en lugar de como ausencia de señal? Esa cifra, si no la tienes hoy, es probablemente la línea de producto más grande que tu institución le está regalando, sábado tras sábado, a la libreta de espiral del maestro Eleuterio. El sesgo de esta semana Arco conductual: Sesgo de atribución → Efecto Dunning-Kruger → Ilusión de control → Descuento hiperbólico → Sesgo del proceso notarial Sesgo de atribución. Definición: la tendencia a explicar el comportamiento de una persona por rasgos individuales, ignorando las causas estructurales o situacionales que realmente lo producen. En el crédito hipotecario mexicano: Infonavit atribuyó, durante años, el deterioro de millones de créditos a la conducta de pago de los derechohabientes, cuando la causa real era la indexación del saldo a Veces Salario Mínimo —un defecto de diseño de producto, no de comportamiento individual. Pregunta para el lector: ¿cuántas de las decisiones de “riesgo de cliente” que tu institución toma esta semana son, en realidad, decisiones de diseño de producto disfrazadas de juicio sobre el carácter del solicitante? Preguntas para CEO, CPO y directores C-level Para el CEO: Si Banxico ya recortó 475 puntos base y tu institución no trasladó esa baja al costo del crédito hipotecario, ¿qué le vas a decir a tu consejo cuando te pregunten en qué se quedó ese margen —y si esa decisión fue deliberada o simplemente nadie la revisó? Para el CPO: ¿Tu roadmap de producto hipotecario para 2027 incluye una línea de scoring diseñada específicamente para ingreso mixto formal-informal, o sigue siendo una variante del mismo modelo que ya excluye al 54.8% de la fuerza laboral del país? Para el Director de Riesgo: ¿Qué porcentaje de tus solicitantes rechazados en los últimos doce meses tenía capacidad de pago demostrable por vías no tradicionales —SPEI, comportamiento de pago de servicios, historial en tanda documentado— que tu modelo actual simplemente no está diseñado para leer? Para el Director de Originación: Si tu ciclo de aprobación real es de 25 a 45 días pese a que tu marketing promete “digital y rápido,” ¿cuánto de ese gap se lo estás explicando honestamente al cliente antes de que firme la solicitud, y cuánto se está descubriendo apenas al día 20? Para el equipo de Inclusión Financiera / Vivienda Social: Si el 62.8% del parque habitacional mexicano se construyó sin ningún financiamiento formal, ¿qué producto —no discurso, producto— está diseñando tu institución para participar en ese mercado en los próximos dos años, y con qué meta cuantificable de originación? OKRs / KPIs sugeridos — Incremento en la tasa de aprobación de solicitantes con ingreso mixto formal-informal, medido trimestralmente contra la línea base actual. — Velocidad promedio real de escrituración (no tiempo de aprobación de crédito, tiempo hasta escritura registrada), con meta de reducción del 20% en 18 meses. — Penetración de producto hipotecario en vivienda usada como porcentaje de la originación total, actualmente marginal frente al mercado de vivienda nueva. Fuentes Banco de México, comunicados de política monetaria, mayo-junio de 2026. BBVA Research, “Situación Inmobiliaria México,” 1S2026, abril de 2026. Sociedad Hipotecaria Federal, Índice SHF de Precios de la Vivienda, 4T2025. CNBV, indicadores de cartera hipotecaria bancaria, cierre 2025. Infonavit, Presupuesto de Egresos de la Federación (PEF) 2026, documento aprobado por la Asamblea General, 8 de diciembre de 2025. INEGI, Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), 1T2026, publicada 26 de mayo de 2026. Sedatu/CONAVI, Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) 2024. Centro Terwilliger de Innovación en Vivienda, Hábitat para la Humanidad, citado por El Economista, marzo de 2026. Freddie Mac, Primary Mortgage Market Survey (PMMS), 2 de julio de 2026. Yave, ficha de producto hipotecario, 31 de marzo de 2026. Thanks for reading Estrategia en Juego! This post is public so feel free to share it. Thanks for reading Mauricio Rodríguez Vázquez! Subscribe for free to receive new posts. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

7. 

   24 Jun 2026

   Crédito retail en México: El crédito ya no vive en la tienda. Vive en tu carrito.

   Son las 11:02pm del domingo. El grupo de WhatsApp se llama “Estrategia Digital 🚀” — denominación que hace tres años sonó tan audaz en la sala de juntas que nadie tuvo el valor de señalar que todos los grupos de WhatsApp corporativos del sector financiero mexicano tienen un emoji de cohete y que el cohete, en la historia reciente de la industria, no siempre ha indicado la dirección correcta. El grupo tiene catorce miembros. Ocho no han enviado un mensaje en más de cinco meses pero tampoco lo han abandonado, porque salirse de un grupo de WhatsApp corporativo en México es un acto político que comunica exactamente lo que uno no quiere comunicar a unos meses del siguiente ciclo de evaluación de desempeño. Dos son “lectores silenciosos” —leen todo en los primeros veinte minutos, ponen el pulgar arriba mentalmente, y no responden nunca, exactamente como los suscriptores de newsletter que el equipo de marketing celebra en la métrica de open rate y llora en la de conversión. Los cuatro restantes son quienes supuestamente operan el negocio digital. O eso dicen sus títulos en LinkedIn. Carlos —Chief Digital Officer, según LinkedIn, donde también aparece con una foto de bokeh que claramente tomó alguien de su equipo en algún momento en que la cámara del iPhone no estaba siendo usada para otra cosa— acaba de reenviar la nota de Retailers.mx sobre los resultados de Liverpool con el mensaje más temido de la cultura organizacional mexicana: “Para los que preguntemos esta semana en el Comité por qué no estamos creciendo así 🎯.” Cuatro palomitas azules en seis minutos. Cero respuestas. Lo cual es notable, considerando que Carlos tiene en su firma de correo la frase “Digital-first. Always on.” y en su oficina un cuadro de Steve Jobs que compró en línea —aunque no en la plataforma de su institución, porque esa “tiene otros costos de envío” y “para eso mejor llamo a la tienda”— y pagó en efectivo, porque el monto era pequeño y “para eso no vale la pena usar tarjeta”, aunque tampoco la tarjeta de su institución, porque Carlos siente que el crédito digital en general “es para otro perfil de cliente” —reflexión que ha sostenido internamente desde 2021 sin haberla dicho nunca en una junta, porque en las juntas Carlos dice que “el cliente digital es nuestra prioridad número uno” con la misma convicción con que uno dice cosas que en algún punto dejaron de necesitar verificación empírica para seguir siendo verdad. Rodrigo, Director de Crédito Digital —quien en el Q2 presentó un análisis de 38 diapositivas titulado “El costo invisible de la fricción: cómo cada segundo adicional en el onboarding de crédito digital nos cuesta clientes y cartera”, análisis que el Comité de Producto recibió con gran interés, varios “muy válido” y un acuerdo para “dar seguimiento en Q3”— está en su sofá activando una línea de crédito en Mercado Pago sobre una freidora de aire que lleva veintitrés días en su carrito. El proceso completo, desde abrir la app hasta la aprobación, duró 94 segundos. Rodrigo no subió ningún documento. Nadie le pidió comprobante de domicilio, verificación de ingresos, ni el estado de cuenta de ese crédito de Coppel de 2019 que técnicamente sigue en su historial. La freidora llegará el martes. El análisis del Q2 sigue en el servidor compartido en una carpeta llamada “Presentaciones Definitivas v3 FINAL_usado”. Valentina, Chief Growth Officer y titular de una maestría en economía conductual por una universidad que sí aparece en los rankings internacionales —lo cual es relevante porque Valentina lo menciona cuando cita a Ariely, que es frecuente, y que citará nuevamente el jueves en la junta de estrategia, probablemente en el contexto de “cómo el sector subestima los sesgos cognitivos del cliente”— acaba de completar el checkout en Amazon con Kueski. Doce cuotas quincenales. Aprobación en menos de un minuto. Sin tarjeta bancaria. Valentina evaluó la tasa nominal del crédito exactamente cero segundos, porque la pantalla decía “0% de intereses” y Valentina —quien conoce de memoria el experimento de Dan Ariely sobre el zero-price effect, quien ha explicado el zero-price effect en al menos tres presentaciones internas, y quien va a citar el zero-price effect el próximo jueves— procesó “gratis” antes de que el neocórtex pudiera hacer la multiplicación. Así funciona el zero-price effect. En todos. Con maestría y sin ella. Eso, de hecho, es exactamente lo que Ariely dice. Valentina lo sabe. Y aun así el sesgo cognitivo la domina. Andrés, Head of Analytics, está en el paso 3 de 9 del flujo de solicitud de crédito digital de la propia institución. Es el cuarto intento en tres semanas. En el primero pensó que era un error temporal del servidor. En el segundo pensó que quizás era su teléfono. En el tercero actualizó la app. En el cuarto simplemente quería ver si algo había cambiado, con la clase de optimismo que uno desarrolla después de años trabajando en proyectos de transformación digital corporativa. El sistema le pide una selfie. La selfie no carga. El sistema le informa que “vuelva a intentarlo en unos momentos” —frase que en el contexto de apps financieras mexicanas es el equivalente tecnológico de “en breve lo atendemos” y tiene exactamente el mismo nivel de precisión temporal. Andrés cierra la app. Andrés abre Mercado Pago. Andrés tarda menos de tres minutos en lo que no pudo hacer en tres semanas. Andrés abre LinkedIn, encuentra un artículo sobre “UX en el crédito digital latinoamericano” y le da “Me gusta” con la velocidad de quien reconoce un problema sin terminar de decidir qué hacer con él. No abre un ticket. El backlog ya tiene uno. El ticket dice: “Mejorar UX de onboarding crédito digital.” Fue creado en agosto de 2024. Tiene tres comentarios, todos de la misma semana en que fue abierto, todos de la misma persona —la UX Lead que se fue en octubre de 2024 a una startup que, por coincidencia con el universo o sin ella, está construyendo un flujo de solicitud de crédito que tarda menos de dos minutos. El ticket tiene prioridad Media, habiendo sido degradado de Alta en un sprint de septiembre de 2024 en el que el equipo tuvo que reducir los ítems de Alta prioridad de 47 a “algo más manejable”. El campo Owner dice TBD desde hace nueve meses. El campo Status dice “En revisión”. Nadie lo está revisando. Pero “En revisión” es más cómodo que la verdad, que es que nadie sabe quién debería revisarlo, y Jira no tiene esa opción en el menú desplegable. La junta es el jueves. El deck tiene 61 diapositivas. La fuente de la slide 3 —Montserrat, 36pt, negrita, color #1A1A1A— fue el resultado de una sesión de Figma de veintidós minutos entre el head of design y la directora de comunicación. Casi usaron Raleway. Decidieron que Raleway “se sentía demasiado startup”. La slide 3 dice: “Hacia una experiencia de crédito verdaderamente omnicanal.” Todos van a aplaudir slide 3. Este deep dive analiza a los siete actores principales del crédito retail en México —físicos y digitales—, sus modelos, sus sesgos conductuales, y la pregunta que ninguno quiere responder en junta directiva: ¿cuánto tiempo falta para que Mercado Pago conozca a tu cliente mejor que tú? La mesa completa: quién es quién El crédito retail en México es un mercado de paradojas. El instrumento con la tasa más cara —BanCoppel con CAT de 96.9% sin IVA (BanCoppel.com, enero 2026)— es también el que menos historial crediticio exige. El actor con mejor experiencia de usuario —Mercado Pago— es también el que más rápido escala su cartera: USD 6,600 millones en tarjetas de crédito globales al primer trimestre de 2026, con una cartera de crédito total de USD 14,600 millones (+87% a/a) (MercadoLibre Inc., 8-K, mayo 2026). El retailer más discreto —Palacio de Hierro— es el que crece más rápido en digital: 21% en ventas online en el primer trimestre de 2026 (Retailers.mx, junio 2026). Banco Azteca cerró 2025 con una cartera bruta consolidada de P$216,716 millones (+11% anual), ingresos financieros de P$36,162 millones (+9%) e IMOR de 6.4% en México (Grupo Elektra, 4T2025). Tiene 6,112 puntos de contacto y aproximadamente 23 millones de clientes activos. Ninguna fintech puede replicar esa infraestructura de cobranza. Eso es la fortaleza. El problema es que la fortaleza también es la trampa: el salario mínimo subió 12% en 2025, lo que significa que los promotores de crédito —cuya función es cobrar en efectivo, a domicilio, en la colonia— también se encarecieron. Cuando el costo de cobranza presencial sube más rápido que el ingreso por intereses, el modelo se contrae por el único lado que no puede escalar: el humano. Coppel opera con más de 1,800 tiendas físicas y BanCoppel con un CAT de 96.9% sin IVA y tasa ordinaria de 69.4%. Lo que hace funcionar al modelo no es la tasa —es el encuadre. El cliente no paga “intereses del 96%”: paga “24 quincenas de P$180”. Y Coppel Pay —con 300 negocios afiliados actualmente— está construyendo algo más interesante: una red de aceptación de crédito para NSE D que opera como cuasi-Mastercard en el segmento que Mastercard ignora. Liverpool está ejecutando sin mucho ruido una de las transformaciones más relevantes del retail mexicano. Con 8.7 millones de tarjetahabientes al cierre de mayo 2026 y un IMOR de 4.4% al tercer trimestre de 2025 —el más sano y el único publicado entre los retailers departamentales— Liverpool se está convirtiendo en una empresa financiera que también vende ropa. Su vulnerabilidad: la tarjeta Liverpool solo funciona dentro del ecosistema Liverpool-Suburbia. El cliente que quiere comprar en Amazon o en Coppel.com necesita otra tarjeta. Y esa otra tarjeta podría volverse la habitual. Palacio de Hierro registró ingresos consolidados de P$60,748 millones en 2025 (+8.3%), EBITDA de P$8,521 millones (+7.4%) y utilidad neta de P$3,029 millones (+1.4%) (Retailers.mx, marzo 2026). Para su segmento NSE A-B, el trabajo que el cliente contrata al crédito no es “puedo pagarlo en partes”: es “compro lo que quiero sin sentir el desembolso esta quincena”. Los meses sin intereses de 3 a 12 funcionan como anestesia financiera de alta gama. PH tiene además un activo que ningún retailer mexicano ha capitalizado: una base de tarjetahabientes de ingreso alto propensa a adoptar microseguros, inversiones y wealth management. Nadie ha tocado esa puerta. Amazon.com.mx opera el modelo de crédito más sofisticado y el que menos capital propio arriesga. En su esquema de meses sin intereses, el banco absorbe el costo del financiamiento; Amazon solo cobra el margen de la venta. Desde 2024-2025 formalizó su alianza con Kueski para BNPL sin tarjeta bancaria. Amazon no asume el riesgo crediticio. Lo externaliza y se queda con la venta. Eso no es un servicio financiero. Es arquitectura de plataforma. Mercado Pago es el actor más peligroso del ecosistema —no porque tenga la mejor tasa, sino porque tiene el dato más rico. Su modelo de scoring analiza comportamiento de compra, historial de ventas dentro del marketplace, frecuencia de uso del wallet y variables de comportamiento digital que ningún banco tradicional puede observar desde una sucursal. Al cierre del 1T26, la cartera total de crédito de Mercado Pago alcanzó USD 14,600 millones (+87% a/a), con las tarjetas representando el 46% del portafolio —habiendo más que duplicado su valor en el año (MercadoLibre Inc., Earnings Release 1T2026, SEC Form 8-K, mayo 2026). En Hot Sale 2025, su BNPL representó el 8% del GMV total de Mercado Libre México. El mercado BNPL en México alcanzó USD 5,080 millones en 2026, con proyección a USD 13,850 millones en 2031 a un CAGR del 22.2% (Research and Markets, Informe de Negocios e Inversión 2026). La adopción actual —7% en compras online, apenas 2% en físico (AMVO, Estudio de Venta Online 2025)— indica que el espacio de crecimiento es inmenso. Y Mercado Pago ya está dentro del carrito. Cuando el modelo lineal pierde el momento El punto que vale subrayar: el canal físico no está muriendo. Está siendo resignificado. El promotor que visita el domicilio del cliente en mora sigue siendo imbatible en recuperación. La tienda Coppel como punto de entrega es un activo que Amazon no tiene. La confianza acumulada durante décadas en el segmento NSE D no se replica con una app y una campaña de performance marketing. Lo que cambia no es la relevancia del canal físico —es el punto de originación del crédito. Y ahí, el digital ya ganó la primera ronda. ¿Entienden el trabajo que el cliente contrató? La brecha entre el JTBD que la institución asume atender y el JTBD real del cliente no es de tecnología —es de escucha. El cliente del segmento NSE D no quiere “acceso a crédito formal”: quiere un “sí” que no lo haga sentir juzgado, hoy, sin papeles, sin explicaciones. Mercado Pago es el único actor en esta mesa que ha construido su producto alrededor del JTBD real —que no es el crédito, sino la compra sin fricción. El crédito es el mecanismo. La compra es el trabajo. El cliente que no siente la tasa El crédito retail en México funciona no a pesar de sus tasas, sino gracias a la arquitectura conductual que las hace invisibles. Cinco sesgos operan en simultáneo a lo largo del proceso —y los cinco están diseñados, conscientemente o no, en cada touchpoint de cada modelo. El sesgo del presente es el más poderoso. Un cliente que evalúa una lavadora de P$3,500 no está calculando el costo total del crédito: está imaginando la lavadora funcionando en su casa este fin de semana. El costo futuro —distribuido en pagos durante los próximos 18 meses— es, para el cerebro humano, casi irrelevante frente al beneficio presente inmediato. Es la razón por la que Elektra y Coppel pueden cobrar CATs de 92%–120% en segmentos que, técnicamente, tienen alternativas más baratas disponibles. No se perciben como caros. Se perciben como el único que dijo sí. El anclaje completa la ilusión. “24 quincenas de P$180” no activa ninguna alarma porque la cifra de referencia —P$180— es manejable. El cliente nunca hace la multiplicación: P$180 × 24 = P$4,320 sobre una lavadora que costaba P$3,500. El ancla mental es el pago periódico, no el precio total ni la tasa implícita. En el canal digital el anclaje se refuerza visualmente: precio tachado en grande, cuota mensual en naranja, tasa en letra pequeña al final de la pantalla. El diseño de esa pantalla no es inocente —es una decisión de producto tomada en una junta de UX. La ilusión de control cierra el triángulo conductual básico. El cliente firma convencido de que puede gestionar ese pago quincenal indefinidamente —porque en el momento de la firma, puede. Lo que el modelo no pondera es la probabilidad estadística de un evento de quiebre en los próximos 18 meses: enfermedad, pérdida del empleo, emergencia familiar. En el canal digital esta ilusión se vuelve más aguda porque el proceso de solicitud se siente “liviano”. No hay promotor que explique las consecuencias del incumplimiento. No hay firma física que genere la sensación psicológica de compromiso vinculante. El zero-price effect (Ariely, Predictably Irrational, 2008) opera cuando el crédito se comunica como “0% de intereses” o “12 MSI sin costo”. El cerebro no procesa “menor costo relativo”: procesa “gratis”. Ariely demostró que la palabra “gratis” —o cualquier equivalente perceptual, incluyendo la eliminación visual del precio— activa una respuesta emocional desproporcionada que eleva el deseo de compra muy por encima de lo que justificaría cualquier análisis racional. Esto explica por qué el Hot Sale con “18 meses sin intereses” puede disparar ventas en un fin de semana que no ocurrirían el lunes siguiente, aunque el producto y la tasa efectiva sean idénticos. Los meses sin intereses no son una oferta. Son un reencuadre cognitivo. Y funcionan igual en el segmento B que en el segmento D. Valentina lo sabe. Y aun así. El sesgo de accesibilidad percibida es quizás el más subestimado por los equipos de producto —y el que más directamente define quién gana el segmento NSE D+ en México. En ese segmento, el cliente no compara tasas. No hace comparison shopping. Lo que evalúa, en un proceso que dura segundos, es la probabilidad percibida de recibir un “sí”. El historial de rechazos bancarios acumula una “ansiedad de rechazo” que desactiva el análisis racional antes de que empiece. La pregunta que el cliente se hace no es “¿cuál me conviene más?” sino “¿cuál me va a decir que no, como siempre?” Coppel y Elektra no dominan este segmento porque sean más baratos —tienen los CATs más altos del mercado. Dominan porque décadas de operación en la colonia les dieron lo que ningún fintech puede comprar con una campaña de adquisición digital: la reputación del “sí fácil”. En el canal digital, Mercado Pago y Kueski están construyendo exactamente esa misma reputación, con una fricción diez veces menor y un costo de originación veinte veces más bajo. El producto que gana el segmento NSE D+ no es el más barato ni el más sofisticado: es el que el cliente percibe como el que va a decirle “sí” antes de que tenga que sentir el peso de pedir. El corolario estratégico es directo: si tu institución tiene fama de pedir muchos documentos, de rechazar sin explicación, o de tener un flujo de onboarding que abandona al 67% de los solicitantes en el paso 3 de 9, no tienes un problema de tasa. Tienes un problema de reputación percibida en el momento que más importa. Y esa reputación se construye un checkout a la vez. Dos lentes para ver lo que el sector no está viendo Platform Revolution (Parker, Van Alstyne & Choudary, 2016) distingue entre empresas lineales —que crean valor en una dirección— y plataformas de dos lados, que crean valor facilitando el encuentro entre dos grupos distintos. Elektra y Coppel son empresas lineales: financian productos, los cobran, asumen el riesgo. Amazon y Mercado Libre son plataformas: el crédito es el ‘side payment’ que hace que la plataforma funcione. Por eso Amazon puede ofrecer meses sin intereses a 0% sin ser un banco: porque el banco paga esa tasa para tener presencia en el checkout de Amazon. Coppel no tiene ese otro lado de la ecuación. Todavía —pero Coppel Pay es el primer movimiento en esa dirección. Decoupling (Teixeira, Unlocking the Customer Value Chain, 2019) describe el movimiento competitivo que más duele a los incumbentes: un competidor toma el eslabón más valioso de tu cadena de valor y lo desacopla del resto. Kueski y Mercado Pago no compiten con Coppel en el modelo completo —no tienen 1,800 tiendas, no hacen cobranza puerta a puerta, no entregan refrigeradores en la colonia. Compiten exclusivamente en el momento de originación del crédito. La respuesta del incumbente no puede ser “también tenemos app”. Debe ser re-acoplar el crédito con algo que Kueski no puede replicar: la tienda física como punto de entrega, el promotor como servicio postventa, la liquidez en efectivo cuando el cliente necesita salir del sistema digital. El físico no muere. Se resignifica. Pero solo si el incumbente lo decide. ¿Debe SuperBAZ vivir dentro de la app de Banco Azteca? Esta es la pregunta de arquitectura de producto más relevante para Grupo Elektra en 2026. El ecosistema actual opera en tres capas: la App Banco Azteca (banking puro), la baz súperapp (marketplace + entretenimiento + servicios financieros) y Elektra.mx (e-commerce con crédito en checkout). El Credimax ya está disponible en ambas apps —la integración parcial existe. La tentación es evidente: si el banco tiene 23 millones de clientes y acceso a sus datos transaccionales, el data flywheel —compras que enriquecen el scoring que mejora la aprobación que genera más compras— es real. Mercado Pago lo hace. Magalu en Brasil lo hace. El problema es más sutil. Si el cliente abre su app bancaria para hacer una transferencia y encuentra un catálogo de televisiones y streaming de TV en vivo, no obtiene una experiencia mejorada: obtiene confusión sobre qué tipo de producto está usando. Y la confusión, en servicios financieros, migra a desconfianza. Veredicto estratégico: La integración correcta no es poner el catálogo de Elektra dentro de la app bancaria. Es hacer que el crédito bancario (Credimax) aparezca como opción de pago en el checkout de baz súperapp y Elektra.mx. Embedded finance de banco en marketplace —no marketplace en banco. En el NPS del cliente, es la diferencia entre un banco que me facilita la vida y una pulga digital con licencia bancaria. Hay además un riesgo regulatorio que pocas presentaciones de producto mencionan: la CNBV regula la actividad bancaria con considerablemente mayor rigurosidad que el e-commerce. Un banco que muestra su propio catálogo dentro de la app bancaria genera una pregunta legítima de conflicto de interés. La separación de superficies no es solo diseño de producto. Es gobierno corporativo. Seis perspectivas para ganar en México 1. Ganar con datos, no con tasas. El diferenciador sostenible en crédito retail digital no es la tasa —es el scoring. El retailer que construya el modelo más preciso para el segmento de no-bancarizados tendrá el CAC más bajo y el IMOR más controlado. Bajaj Finance en India aprueba en 30 segundos con dato alternativo y mantiene un IMOR menor al 2% sobre 89 millones de préstamos activos. Ese es el benchmark. 2. El checkout es el nuevo mostrador. La decisión de crédito ocurre en el carrito digital, a las 11pm, en el celular. El retailer con crédito disponible en ese instante —aprobación en menos de dos minutos— captura la venta. El que requiere 24-48 horas pierde al cliente que ya encontró otra opción. 3. Construir red de aceptación, no solo tarjeta. Coppel Pay con 300 negocios afiliados es el experimento más interesante del sector. Si escala a 10,000 negocios, Coppel habrá construido la primera red de aceptación masiva para NSE D en México. La misma lógica aplica para Banco Azteca con Credimax fuera del ecosistema propio. 4. De tarjeta a ecosistema financiero. Liverpool, con 8.7 millones de tarjetahabientes y un negocio financiero que crece más rápido que el comercial, tiene masa crítica para lanzar microseguros, cuentas de ahorro y préstamos personales. JD Finance en China partió de una tarjeta departamental y hoy tiene 560 millones de usuarios de servicios financieros. 5. BNPL como puerta de entrada, no como producto final. El BNPL en México es hoy un producto de adquisición. El margen está en convertir al usuario de BNPL en cliente de crédito revolving, seguro o inversión. Kueski y Mercado Pago ya ejecutan esa secuencia. Elektra y Coppel tienen la base de clientes —les falta la escalera de productos. 6. Omnicanalidad de crédito, no solo de catálogo. La mayoría de los retailers en México tienen omnicanalidad de catálogo pero no de crédito. El cliente puede ver el producto en la app, pero si quiere el crédito tiene que ir a la tienda. Eso no es omnicanalidad: es convivencia de canales con una fricción que el cliente digital ya no está dispuesto a tolerar. Lo que dice el mundo Las preguntas que el C-suite no está respondiendo El análisis anterior genera decisiones, no solo reflexiones. Las siguientes preguntas no están diseñadas para validar lo que ya se sabe —están diseñadas para identificar las brechas que los reportes internos de performance no van a revelar, porque están construidos para medir lo que ya se está haciendo, no lo que se debería estar haciendo diferente. Para el CEO ¿Tu institución define el crédito retail como un producto o como infraestructura? La respuesta que des en privado —no en una junta— determina quién va a ser tu competidor en 2028. Si el crédito es un producto, lo optimizas para margen trimestral. Si el crédito es infraestructura, lo optimizas para adopción y lo monetizas en el ecosistema más amplio. Mercado Pago hace lo segundo. BanCoppel empieza a entender lo segundo. ¿Tu institución? ¿El crédito de tu institución puede usarse fuera de tu propio ecosistema? Si la tarjeta Liverpool solo funciona en Liverpool y Suburbia, tienes una ventaja de fidelización y un techo de penetración al mismo tiempo. ¿Cuánto GMV incremental capturaría tu institución si ese crédito operara en cualquier comercio? Ese número existe. Calcúlalo antes de que un competidor te lo presente en una propuesta de M&A. ¿Sabes cuántos de tus clientes activos de crédito tienen también una línea activa con Mercado Pago, Kueski o Nu? Si no tienes ese dato —o si lo tienes pero no está en el dashboard de tu equipo de retención— el problema de wallet share ya empezó. La coexistencia no es fidelidad. Es el primer paso del abandono ordenado. ¿Tu modelo de scoring es más preciso hoy que hace 24 meses? La precisión en scoring es el activo más defendible del crédito retail digital y también el más difícil de auditar sin una cultura de dato real. Bajaj Finance mantiene un IMOR menor al 2% sobre 89 millones de préstamos activos. Eso no es suerte regulatoria —es infraestructura de dato construida durante años. ¿Tu estrategia de crédito retail está diseñada para el cliente que ya tienes hoy o para el cliente que Mercado Pago está incorporando ahora? Los 18 millones de líneas de crédito que Mercado Pago tiene activas en México son clientes que en su mayoría tienen menos de tres años de historial crediticio formal. En 36 meses, muchos de ellos van a querer un crédito más grande, una hipoteca, un seguro. ¿Quién va a estar ahí para ofrecersélo? ¿Y quién ya los conoce mejor? Para el CPO (o Director de Crédito Digital) ¿En cuántos pasos y cuántos minutos puede un cliente nuevo obtener su primera línea de crédito en tu app? Si la respuesta es más de cinco minutos o más de cuatro pasos, tienes un problema de conversión que ninguna campaña de adquisición va a resolver. El problema no es que los clientes no quieran usar tu crédito. Es que el flujo los pierde antes de que lleguen a usarlo. Kueski y Mercado Pago lo resolvieron. El benchmark existe y es público. ¿Cuál es tu tasa de abandono en cada paso del flujo de solicitud de crédito digital? ¿Sabes en qué pantalla exacta se pierde el mayor porcentaje de solicitantes? Si no tienes ese dato granular por paso, no tienes un producto digital de crédito —tienes una funcionalidad que alguien construyó, nadie ha auditado a profundidad, y todos dan por sentado que “funciona”. La tasa de abandono en el paso 3 de 9 puede ser mayor al 60%. No como metáfora. ¿Tu crédito digital está disponible en el momento del checkout, dentro del mismo flujo de compra? O el cliente tiene que salir del proceso de compra para solicitarlo por separado. La diferencia entre crédito embebido en el checkout y crédito disponible-pero-separado no es de diseño UX. Es de conversión. El carrito a las 11pm no espera a que el flujo de aprobación tenga cinco pantallas. ¿El NPS de tu experiencia de crédito —aprobación y rechazo— está medido de forma aislada del NPS general de la app? El momento del crédito es el más cargado emocionalmente en toda la relación cliente-institución. Un rechazo mal comunicado destruye más relación que tres meses de buen servicio. Si ese momento está promediado dentro del NPS general, estás perdiendo la señal más importante que tu producto genera. ¿Cuántos productos financieros adicionales adopta un cliente en los primeros 180 días después de activar su primera línea de crédito digital? Si la respuesta es cercana a cero, el crédito no es una puerta de entrada al ecosistema financiero de tu institución —es un producto terminal. JD Finance partió de una línea de crédito en el checkout y hoy tiene 560 millones de usuarios de múltiples productos financieros. La secuencia de producto —crédito como primera capa, seguros, ahorro, inversión como capas sucesivas— es la estrategia más replicable del crédito retail digital global. ¿Tu institución la tiene documentada, con responsable y con OKR asignado? Los KPIs que el sector no está midiendo Los nueve KPIs anteriores no son métricas de vanidad —son las preguntas que un board debería estar haciendo trimestralmente sobre el desempeño del crédito digital. Los más urgentes: el credit flow abandonment rate por paso (revela exactamente dónde el producto rompe la promesa), el first-session credit activation (revela si el producto está diseñado para el cliente o para el área de cumplimiento), y el NPS at credit checkout (revela el activo o pasivo de reputación más importante que la institución construye un checkout a la vez). Marco de OKRs para el equipo de crédito digital Para las instituciones que ya tienen visibilidad sobre estos KPIs, el siguiente paso es conectarlos con objetivos estratégicos medibles. Un ejemplo de estructura aplicable al segmento NSE C-/C: Objetivo: Convertir el checkout digital en el principal canal de originación de crédito para clientes nuevos en el segmento NSE C-/C antes del cierre del año. KR1: Reducir el tiempo de aprobación de primer crédito digital de X minutos a menos de 5 minutos antes del tercer trimestre. KR2: Reducir la tasa de abandono en flujo de solicitud de crédito de más del 60% a menos del 30% antes del cierre del año. KR3: Alcanzar un cart-to-credit conversion rate de al menos 15% en el checkout digital antes del cuarto trimestre. KR4: Lograr que al menos 25% de los nuevos usuarios de crédito digital adopten un segundo producto financiero en los primeros 180 días de activación. Un OKR que no tiene al cart-to-credit conversion rate y al credit flow abandonment rate como métricas clave no está midiendo si el crédito digital está cumpliendo su función estratégica. Está midiendo si el equipo está ocupado. El sesgo de esta semana: Sesgo de accesibilidad percibida En el segmento NSE D+ de México, el cliente no compara tasas de crédito. Compara la probabilidad percibida de recibir un “sí”. El historial de rechazos bancarios crea una “ansiedad de rechazo” que elimina el comparison shopping antes de que empiece. Coppel y Elektra dominan este segmento no porque sean más baratos —tienen los CATs más altos del mercado. Dominan porque son los únicos que entrenaron al cliente a esperar su “sí”. En el canal digital, Mercado Pago y Kueski están construyendo exactamente esa misma expectativa, en el mismo segmento, con una experiencia diez veces más rápida. La pregunta para esta semana: ¿Tu institución es conocida en el segmento NSE D+ por decir “sí” o por decir “necesitamos más documentos”? Un último dato para llevar a la junta del jueves El crédito retail en México no está en crisis. Está en bifurcación. Los modelos de origen presencial y cobranza física —Elektra, Coppel— van a seguir siendo relevantes para los segmentos que el canal digital no puede atender con la misma confianza ni la misma inmediatez de la cobranza puerta a puerta. Los modelos de plataforma —Mercado Pago, Amazon con Kueski— van a seguir capturando el momento de originación en el checkout digital con costos marginales que ningún banco tradicional puede igualar en el corto plazo. Lo que está en disputa no es si el canal digital va a ganar el punto de originación. Ya lo ganó. Lo que está en disputa es quién va a construir el ecosistema financiero completo alrededor de ese primer “sí”: el crédito como puerta de entrada, el ahorro, el seguro, la inversión como habitaciones sucesivas. Esa es la carrera. Y el reloj no corre desde la junta del jueves. Corre desde las 11:02pm del domingo. ¿Cuánto tiempo tarda un cliente nuevo en obtener su primera línea de crédito digital en tu app, desde que la descarga hasta que puede comprar? Si la respuesta es más de cinco minutos, Kueski ya ganó esa venta. ¿Cuál es la tasa de abandono en el flujo de solicitud de crédito digital de tu institución? ¿Sabes en qué paso exacto se pierde el cliente? Si no lo sabes, tu problema no es el cliente — es que no estás mirando. ¿Tu crédito institucional solo funciona en tu propio ecosistema? ¿Qué GMV incremental capturaría tu institución si ese crédito pudiera usarse en cualquier tienda? Fuentes Grupo Elektra, “Resultados del Año 2025”, comunicado de prensa, 25 de febrero de 2026. El Puerto de Liverpool, “Reporte de Resultados 1T2026”, 27 de abril de 2026 (BMV: LIVEPOL). El Puerto de Liverpool, “Reporte de Resultados 3T2025”, 21 de octubre de 2025 (BMV: LIVEPOL). Retailers.mx, “Resultados 1T26: Liverpool y Palacio de Hierro”, junio 2026. Retailers.mx, “Palacio de Hierro: resultados anuales 2025”, marzo 2026. MercadoLibre Inc., “Earnings Release 1T2026”, SEC Form 8-K, 7 de mayo de 2026. BanCoppel, “CAT y condiciones de la Tarjeta de Crédito BanCoppel”, calculado al 31 de enero de 2026; vigente del 1 de marzo al 31 de julio de 2026. BanCoppel.com. Research and Markets, “Mexico Buy Now Pay Later Business and Investment Opportunities Report 2026”, 2026. AMVO, “Estudio de Venta Online 2025”, Asociación Mexicana de Venta Online, 2025. Expansión / Xataka, “IMOR Liverpool 3T25”, noviembre 2025. Parker, Van Alstyne & Choudary, Platform Revolution, W. W. Norton, 2016. Teixeira, Thales S., Unlocking the Customer Value Chain, Crown Business, 2019. Ariely, Dan, Predictably Irrational, HarperCollins, 2008. Comparte este artículo si te ha parecido interesante. Suscríbete gratis para recibir semanalmente nuevos artículos. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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   17 Jun 2026

   El Riesgo en México: El scoring no discrimina. No ha aprendido a leer entre líneas.

   En alguna calle del México que el modelo de scoring no sabe que existe hay dos establecimientos frente a frente. En el de la izquierda: una sucursal bancaria que lleva 31 años en el mismo lugar. Tiene mármol en el piso porque cuando la inauguraron en 1994 eso comunicaba solidez financiera. Hoy comunica principalmente que el proveedor de mantenimiento cobra caro, que el mármol es difícil de limpiar y que nadie con autoridad de aprobación presupuestal ha entrado a esa sucursal en al menos ocho años. Hay seis ventanillas numeradas, de las cuales operan dos, porque las otras cuatro tienen un letrero que dice “PRÓXIMAMENTE” desde aproximadamente 2017. La sucursal huele a papel, a aire acondicionado central y a decisiones tomadas antes de que ninguno de sus usuarios actuales tuviera número de CURP. En el de la derecha: una fintech que lleva nueve meses en el local donde antes había una miscelánea. Tiene dos sillas sin coordinación de color, un iPad en un soporte de aluminio mate, y una planta suculenta en el escritorio que tiene más seguidores en Instagram que la cuenta oficial de la sucursal bancaria de enfrente. El local huele a pintura fresca, a café de especialidad de cápsula y a ambición de primer año. No tiene guardia de seguridad. No necesita uno: todo lo que vale está en la nube y el resto está en un contrato de coworking. A las 11:23 de la mañana, Don Joel entra a la sucursal bancaria. Don Joel tiene 58 años. Lleva once años pagando puntualmente un crédito personal en Banco Azteca —sin una sola quita, sin un solo día de mora, con la regularidad de quien sabe que el mundo no perdona los retrasos aunque el CFE sí los cobre con recargo. Paga el internet de la taquería, el gas, el predial y las cuotas del edificio donde vive. Tiene a tres personas trabajando con él en esquema informal —porque así funciona el 55% del empleo en este país y porque Don Joel prefiere pagarles bien y puntual a tenerlos en nómina y pagarles mal cada quincena— y una señora de nombre Liliana que elabora las salsas de martes a domingo y que es, técnicamente, el activo estratégico más importante, más difícil de valorar y absolutamente no amortizable del negocio. Liliana no tiene contrato. Tiene 22 años de lealtad, que en la economía real equivale a un contrato colectivo más sólido que el de muchos sindicatos. La taquería factura entre 58,000 y 75,000 pesos mensuales según el clima, el desempeño de la selección, si hay partido entre semana y si el cilantro llegó a precio ese martes. Don Joel quiere 80,000 pesos para comprar un segundo comal industrial y abrir una segunda mesa de trabajo. Tiene el plan, tiene el flujo para pagarlo, y tiene once años de conducta financiera que demuestran que paga lo que debe. A todo el mundo. Siempre. Primero. Lo atiende el Licenciado Lazcano. El Licenciado Lazcano tiene 51 años, una maestría en finanzas de una universidad privada de buena reputación, una certificación de riesgo crediticio que le costó dieciocho meses de estudio, veintitrés años en la misma institución y un pin de “Empleado del Año 2009” que guarda en el cajón porque ya no es apropiado colgárselo en la solapa pero tampoco tiene el corazón para tirarlo. Lleva corbata porque la política institucional lo requería hasta 2019, y porque en 2019, cuando dejó de requerirse, él siguió llevándola porque —seamos honestos— a estas alturas la corbata es parte de quién es el Licenciado Lazcano. La porta con el nudo doble Windsor que aprendió en YouTube en 1998 y que ejecuta con la precisión de quien practica. La corbata le aprieta exactamente en la vértebra C6, que es donde el estrés se convierte en cefalea tensional los viernes a las 4:17 de la tarde. El Licenciado Lazcano recuerda cuando aprobaban préstamos con papel. No porque el proceso de papel fuera mejor —no lo era— sino porque en ese proceso él podía ejercer criterio. Podía escribir en el expediente: “cliente con trayectoria sólida en institución hermana, se recomienda aprobación con garantía de obligado solidario.” Ese comentario importaba. Tenía peso. Alguien lo leía. Hoy tiene un sistema que ingiere variables y produce una respuesta binaria en 4.3 segundos, y el único campo de texto libre dice “observaciones adicionales (opcional)” en un tamaño de fuente que sugiere que nadie espera que lo uses. Le hace a Don Joel las preguntas de rigor. RFC. CURP. Actividad económica. Antigüedad del negocio. Comprobante de ingresos. Ahí está el problema. Don Joel no tiene nómina. No tiene recibo CFDI de nómina porque la taquería opera en régimen de actividad empresarial, sus ingresos son variables, estacionales y —hecho fundamental que el sistema no tiene campo para registrar— completamente reales. Sus ingresos no son un misterio: son 58,000 a 75,000 pesos mensuales en efectivo y transferencia. En el mundo analógico que el Licenciado Lazcano todavía habita a ratos, eso sería suficiente. En el mundo del sistema, un ingreso sin recibo de nómina es como un árbol que cae en el bosque sin nadie que lo registre en la base de datos: puede haber estado haciendo el ruido más puntual y constante del mundo desde 2013, pero el modelo nunca lo escuchó. El Licenciado Lazcano lo intuye. Genuinamente quiere ayudar a Don Joel. No es un mal tipo. Es, de hecho, un tipo que en sus años en la institución ha visto exactamente esta situación cientos de veces y que cada vez siente el mismo malestar discreto de quien sabe que el sistema está haciendo algo que no es del todo correcto pero que no tiene autoridad para cambiar. Ingresa los datos. El sistema considera cada campo con la velocidad y la sensibilidad emocional de una lavadora industrial. Cuatro punto tres segundos después: Sin historial suficiente en buró. Solicitud no viable. El Licenciado Lazcano suspira con la discreción de quien lleva veintitrés años practicando la suspirología corporativa. Le explica. Don Joel pregunta si hay algo que se pueda hacer. El Licenciado Lazcano —que en su vida adulta ha dicho “la computadora dice que no” más veces de las que podría contar— llama al supervisor. El supervisor tarda nueve minutos en contestar. Escucha cuarenta segundos. Confirma: el sistema dice que no. El Licenciado Lazcano lo transmite con la mirada de alguien que, si pudiera elegir, no estaría teniendo esta conversación. Le recomienda a Don Joel que quizá intente con una SOFOM o con el programa de garantías de Nacional Financiera, que son opciones muy buenas. Esta recomendación es el equivalente financiero de decir “have you tried turning it off and on again”: técnicamente no está mal, pero no resuelve nada para la persona que tiene el problema ahora. Don Joel ya conoce esta conversación. La ha tenido en tres instituciones distintas en los últimos cuatro años. Asiente con la paciencia específica de quien sabe que la persona frente a él no es el problema pero tampoco tiene la autoridad para ser la solución. Sale de la sucursal. El Licenciado Lazcano archiva el expediente. El sistema ya olvidó que Don Joel existió. Don Joel camina once metros. Entra a la fintech. Lo atiende Yoshio. Yoshio tiene 27 años, o posiblemente 25, es difícil saberlo con certeza porque Yoshio tiene esa edad específicamente millennial en la que uno podría tener entre 23 y 31 años dependiendo del nivel de iluminación y de si durmió bien. Trabaja en la fintech desde hace un año y cuatro meses, que en términos de permanencia en startups equivale aproximadamente a “veterano de guerra.” Tiene una licenciatura en Administración Financiera que menciona con una mezcla de orgullo y distancia, como quien menciona una relación de hace mucho tiempo que terminó bien. Su escritorio tiene: la suculenta ya mencionada, un sticker que dice “DONE IS BETTER THAN PERFECT” pegado en la laptop, un vaso térmico con el logo de una startup que cerró en 2022 pero cuya marca de agua le pareció bonita, y unos auriculares inalámbricos que cuestan más que el primer sueldo de su padre. Yoshio no lleva corbata. Yoshio no tiene corbatas. Yoshio considera que la corbata es una reliquia de un sistema de señalización social que el sector financiero debería haber abandonado cuando abandonó los formatos en papel, y tiene sobre el tema una opinión articulada que daría si alguien se lo preguntara, lo cual nadie hace porque en la fintech todos comparten esta opinión y en la sucursal de enfrente nadie tiene tiempo para preguntas filosóficas sobre el vestuario. Yoshio está, cuando Don Joel entra, simultáneamente en: (a) un canal de Slack del equipo de producto discutiendo una feature que lleva tres sprints en el backlog, (b) un grupo de WhatsApp del trabajo donde alguien mandó un meme sobre tasas de interés que tiene cinco respuestas de “jejeje”, (c) la aplicación de su neobanco revisando si llegó su quincena, y (d) la ventana principal de la plataforma de originación. Este nivel de multitarea no le parece inusual. Le parece el estado natural del trabajo. Cuando Don Joel se acerca, Yoshio cierra el Slack con el reflejo Pavloviano de quien ha aprendido que el cliente que entra tiene prioridad sobre el canal de #producto-general, y hace lo que hacen los millennials bien entrenados en servicio al cliente: establece contacto visual intenso, sonríe genuinamente y dice: “¿Cómo te llamas, jefe?” Don Joel, de 58 años, acostumbrado a que durante los últimos quince años lo llamen “jefe” en toda clase de interacciones digitales y comerciales personas de las que evidentemente no es jefe, responde con paciencia que, en realidad, se llama Joel. “Joel, ¿qué necesitas?” Don Joel explica. El crédito. El comal. Los 80,000 pesos. Los once años pagando en Azteca. Yoshio escucha, asiente, escribe algunas cosas, hace dos preguntas adicionales sobre el flujo de la taquería, ingresa algunos datos. En ningún momento de este proceso pregunta por un recibo de nómina. En algún momento de este proceso revisa brevemente si el pedido de comida que hizo por app veinte minutos antes ya está en camino. El pedido está en camino. Yoshio vuelve a la pantalla. A las 11:39 de la mañana —dieciséis minutos después de que Don Joel entró al banco— Yoshio le dice: “Joel, te puedo ofrecer hasta 85,000 pesos al 34% anual. Solamente pagarías $4,239 a la quincena durante un año. ¿Cómo la ves?” Don Joel la ve bien. La ve muy bien. La tasa no es barata —hay que decirlo, porque el acceso no siempre equivale a justicia en el precio— pero el proceso tomó menos tiempo que la cola para el turno en la sucursal de al lado. “¿Tienes WhatsApp, jefe? Te mando el contrato por ahí.” Don Joel tiene WhatsApp. Don Joel tiene WhatsApp desde 2015. Don Joel usa WhatsApp para coordinar con los proveedores de la taquería, para pasar los pedidos a Liliana y para hacer transferencias. Don Joel no es el personaje analógico que el modelo de scoring imagina cuando lee “sin historial en buró.” Don Joel es un emprendedor de la economía informal con once años de comportamiento financiero impecable, conectividad digital plena y suficiente inteligencia económica como para haber sobrevivido —y crecido— operando en el México real. El modelo, simplemente, nunca tuvo un campo para registrar todo eso. Yoshio procesa el contrato. Don Joel firma digitalmente. Yoshio le ofrece un café de cápsula —”tenemos colombiano o etíope”— con el entusiasmo de alguien que genuinamente cree que el café de origen importa en todos los contextos. Don Joel elige el colombiano por cortesía. Sale con 85,000 pesos aprobados y un café que cuesta lo que un desayuno completo. No está mal para un martes a las 11:45 de la mañana. Aquí conviene detenerse un momento para imaginar al equipo que construyó el modelo que rechazó a Don Joel. No para culparlos. Para entenderlos. Y, si es posible, para que ellos se entiendan. Son personas técnicamente brillantes. Tienen maestrías o doctorados en instituciones que sus madres mencionan con orgullo genuino y frecuencia estadísticamente elevada en reuniones familiares. Han publicado papers. Han ganado hackatones. Su director tiene una presentación que dio en un evento de fintech en Bogotá en 2022 sobre “scoring inclusivo con machine learning” que tiene 847 visualizaciones en SlideShare, de las cuales aproximadamente 600 son del propio equipo revisándola antes de compartirla en el canal de Slack de #logros-del-equipo. Trabajan en un edificio de cristal en Santa Fe o Insurgentes Sur donde el café de cápsulas es gratuito —hay siete variedades de origen, como en la fintech pero a escala institucional—, las salas de reuniones tienen nombres de ciudades europeas, hay una sala de gaming que nadie usa porque el único que la usa a veces es el practicante, y el estacionamiento tiene convenio corporativo que cubre hasta cuatro horas. Su experiencia crediticia personal consiste en: una tarjeta Platinum de metal tramitada cuando les subieron el sueldo hace tres años, un crédito hipotecario con tasa de convenio que les pareció razonable porque la compararon con la tasa de la competencia y no con el costo real de capital que están asumiendo, y, en el caso del director, un auto financiado a 48 meses a una tasa que también era razonable comparada con la tasa de mercado, aunque si alguien le calculara el precio final del auto más los intereses probablemente preferiría no saberlo. El directivo de Riesgos que supervisa al equipo tiene el FRM, el ICAAP y una certificación de Basel III que le costó dos semanas de estudio intensivo. Sabe calcular el VaR de una cartera de derivados en menos tiempo del que tarda en pedir su desayuno. Ha dado ponencias sobre gestión de riesgo sistémico. Ha leído todos los papers de Basel que se pueden leer sin necesitar terapia. Tiene 3,847 conexiones en LinkedIn, de las cuales aproximadamente el 80% trabajan en el sector financiero formal. Su definición profesional de riesgo es extraordinariamente precisa. Su definición experiencial del cliente Don Joel es, siendo generosos, teórica. El Director de Riesgos ha estado en Davos —o al menos en el foro de Davos de LinkedIn, que es la versión digital de haber estado en Davos y es también donde la mayoría de sus colegas “estuvo en Davos”—, en Money 20/20 en Las Vegas, en Finovate en Londres y en un evento de fintech en Singapur donde dio exactamente la misma presentación que en Bogotá pero con el logo cambiado. No ha estado en Ecatepec. No ha estado en Tepito. No ha estado en ninguna colonia periférica de ninguna ciudad media de México preguntando cómo funciona el acceso al crédito desde adentro. Esto no es un juicio moral. Es un dato operativo. El modelo que su equipo construyó tampoco ha estado en esos lugares. Estas dos ausencias son relacionadas. El junior del equipo —que se graduó el año pasado con honores, tiene una tesis de 120 páginas sobre gradient boosting aplicado al riesgo crediticio, y programa en Python con la velocidad y la elegancia de quien encontró su idioma nativo a los 21 años— descubrió hace tres semanas que el modelo tiene una feature llamada “NSE (índice AMAI).” Mencionó en una reunión de revisión de modelo que “NSE D+ muestra tasas de default estadísticamente más altas en nuestra cartera.” Nadie en la sala preguntó: “¿más altas comparadas con quién? ¿Con la submuestra de personas NSE D+ que ya fueron aprobadas por nuestro modelo anterior? ¿Que es a su vez una submuestra de quienes ya tenían historial crediticio previo? ¿Que es a su vez una submuestra que excluye sistemáticamente a todo el segmento que más nos interesa atender?” Nadie preguntó. La reunión tenía doce features por revisar y cuarenta minutos asignados. La palabra “informal” en el vocabulario diario del equipo significa tres cosas: (1) la reunión de kick-off que no requiere presentación en PowerPoint, (2) los viernes cuando se puede venir sin corbata —aunque en este equipo eso es todos los días—, y (3) el tono de ciertos correos internos cuando el VP no está en copia. No significa: el 55% de la fuerza laboral del país que opera fuera del sistema de protección social formal pero dentro del sistema de consumo, pago y subsistencia económica perfectamente funcional. Esa acepción del término no está en el glosario del modelo porque el glosario del modelo fue construido por personas para quienes “informal” no tiene esa acepción. El modelo tiene 40 features. Entre ellas: código postal del solicitante, sector laboral, tipo de empresa del empleador, antigüedad en el empleo actual, monto de nómina declarada, número de productos financieros activos, historial en buró/círculo. Ninguna de ellas captura: años pagando a Banco Azteca sin falta, constancia de pago de servicios básicos por más de una década, estabilidad del negocio medida en años de operación continua en la misma dirección, o participación regular y puntual en una tanda. Estas variables no están en el modelo porque nadie las fue a buscar. Nadie las fue a buscar porque el equipo de modelo nunca tuvo que valerse de ellas para acceder al crédito. Y el modelo, con impecable precisión matemática, aprendió a ver lo que le enseñaron a ver. La conclusión no es que el equipo sea malo. Es que el equipo es excelente en lo que aprendió a hacer, y que lo que aprendió a hacer fue optimizar para el cliente que conoce. El problema es que ese cliente es el 45% del mercado disponible. El otro 55% espera, con la paciencia específica de quien lleva décadas esperando, que alguien en un edificio de cristal en Santa Fe se tome la molestia de salir del edificio. Los números que hacen de esto un problema estructural, no una anécdota. El escenario de Don Joel no es una excepción pintoresca: es la norma para 32.9 millones de personas. El 55% de la Población Económicamente Activa mexicana trabaja en la economía informal (ENOE 4T2025, INEGI). De ese universo, solo el 31% tiene acceso a crédito formal (ENIF 2024, INEGI/CNBV/SHCP). La brecha no es de capacidad de pago. Es de legibilidad del modelo. El Reporte FinTech 2025 de la Asociación Fintech México pone el dato más incómodo sobre la mesa: solo el 26.3% de quienes solicitan su primer crédito —los llamados “new-to-credit”— lo obtienen, frente a una tasa de aprobación cercana al 50% para quienes ya tienen historial. La diferencia entre esos dos grupos no es necesariamente de riesgo real: es de visibilidad en el modelo. Las fintechs que adoptaron datos alternativos logran hasta 19% más originación sin incrementar la morosidad. El dato merece repetirse: más crédito, misma morosidad. No es magia. Es que los datos correctos permiten leer señales de capacidad de pago que el modelo tradicional nunca buscó. La brecha de género añade otra dimensión: las mujeres acceden a productos financieros formales 8.1 pp menos que los hombres (ENIF 2024), con diferencial de 11.3 pp en Ciudad de México. El dato más irónico lo aporta Banxico en su Reporte de Estabilidad Financiera del primer semestre de 2025: en condiciones de financiamiento comparables, las mujeres presentan menor índice de incumplimiento que los hombres. El modelo las rechaza más. Pagan mejor. El modelo no sabe esto porque sus datos no tienen ese matiz. Los tres sesgos que explican por qué esto no se corrige solo. Bloque A — Automation bias: el ciclo del rechazo automático El automation bias es la tendencia a aceptar el dictamen de un sistema automatizado sin cuestionarlo, incluso cuando hay información contextual disponible que lo contradice. En originación crediticia opera así: el Licenciado Lazcano tiene en frente a Don Joel, puede leer once años de historial de pago, puede leer el contexto. Pero el sistema dice que no. Y el Licenciado Lazcano tiene dos opciones: (a) sobrepasar al sistema con una justificación manual que le toma 45 minutos documentar y que su supervisor revisará con el ojo de quien busca errores por razones que tienen más que ver con la política interna que con el riesgo crediticio, o (b) anotar “no viable por modelo” en el expediente, llamar al siguiente turno y preservar exactamente el nivel de energía que necesita para llegar a las 6:30 PM sin cefalea. La opción (b) no es cobardía. Es racional dado el sistema de incentivos. El problema es que, a escala de cientos de miles de decisiones al año, el automation bias institucionalizado convierte al modelo en árbitro sin apelación ni recurso. Kahneman lo diría de otra manera: el Sistema 1 del Licenciado Lazcano —intuición, lectura contextual, años de experiencia— ve a alguien que paga. El Sistema 2 —procedimiento, modelo, manual del 2011 con actualizaciones del 2018— dice que no. La institución entrenó a sus analistas para obedecer al Sistema 2. El resultado es correcto en promedio y sistemáticamente incorrecto en los casos que más importan para la inclusión. Bloque B — Sesgo de representatividad: el modelo aprende lo que le enseñan Los modelos de scoring aprenden que “buen pagador” significa datos que se parecen a los buenos pagadores históricos. Si los buenos pagadores históricos son principalmente trabajadores formales con nómina verificable y código postal en zonas de “bajo riesgo”, el modelo aprende que nómina + código postal = confiabilidad. Don Joel no encaja en ese patrón. El modelo lo penaliza no porque sea riesgo, sino porque es diferente al patrón aprendido. Es el mismo error que cometen los modelos de diagnóstico médico entrenados solo con pacientes que llegaron al hospital: aprenden a detectar enfermedades en quienes ya tuvieron acceso al sistema, y no pueden detectarlas en quienes nunca llegaron. No porque el modelo sea malo. Porque la muestra de entrenamiento ya estaba sesgada antes de que el modelo tocara un solo dato. Bloque C — Sesgo de afinidad: el mapa que solo muestra un barrio El equipo de data science que diseña el modelo vive y trabaja en un mundo donde el crédito formal es la norma, el empleo tiene recibo de nómina, y la única “informalidad” que conocen es la que tienen los lunes cuando hay home office y nadie se pone camisa. Su intuición sobre “qué variables predicen riesgo” está calibrada, inevitablemente, por su propia experiencia como usuarios financieros. El in-group bias no es clasismo consciente: es el efecto inevitable de diseñar para un cliente cuya experiencia coincide con la propia. Las variables que el modelo considera relevantes fueron elegidas por personas para quienes esas variables son las más visibles. Las que harían legible a Don Joel —flujo de efectivo sostenido, constancia de pago en otras instituciones, estabilidad del negocio medida en años de operación continua— no entraron en el modelo porque nadie en el equipo las había necesitado para calificar a su primer crédito. La tanda, irónicamente, sería una señal positiva de disciplina financiera en un modelo bien calibrado: alguien que paga semanalmente, bajo presión social, una cantidad fija comprometida con un grupo de personas que lo conocen, es alguien que sabe manejar compromisos de pago. El modelo no lo sabe porque nunca aprendió que la tanda existía. El modelo que no sabe qué generación tiene enfrente. Hay una dimensión del scoring crediticio que los modelos estándar abordan con la elegancia de un martillo frente a un reloj suizo: el comportamiento financiero generacional. No porque las generaciones sean destinos —la demografía no es un oráculo— sino porque los patrones de relación con el dinero, la deuda y las instituciones financieras están profundamente marcados por los eventos económicos que cada cohorte vivió en su etapa de formación financiera. Un modelo que trata a un Boomer, un Gen X, un Millennial y un Gen Z como variantes del mismo perfil de riesgo está, técnicamente, ignorando décadas de economía conductual aplicada. Veamos qué generación tiene enfrente —y qué tan bien la ve el modelo. Nota: Los perfiles generacionales son tendencias estadísticas, no determinismos individuales. Su valor para el scoring está en calibrar expectativas de comportamiento por cohorte, no en sustituir la evaluación individual. La implicación estratégica de esta tabla no es que los Boomers son buenos pagadores y los Gen Z son riesgosos, o viceversa. Es que el mismo modelo aplicado uniformemente a cuatro perfiles de comportamiento financiero radicalmente distintos produce errores sistemáticos en cada segmento —errores distintos, en direcciones distintas, por razones distintas. El scoring generacional no es demografía: es economía conductual aplicada al ciclo de vida. Y es, hoy, una dimensión que la mayoría de los modelos de riesgo en México no mide porque no sabe que debería. Cinco propuestas que valen la pena probar. Lo que sigue no es un marco teórico. Son cinco intervenciones concretas. Algunas requieren inversión técnica. Todas requieren, antes que eso, una decisión estratégica sobre qué mercado se quiere realmente atender. 1. Medir el falso positivo de rechazo — la pérdida que nadie registra La mayoría de las áreas de riesgo tienen dashboards elaborados para medir los falsos negativos: clientes aprobados que no pagaron. Es el KPI por el que se evalúa al director de riesgo en el comité mensual. Lo que nadie mide —porque es invisible por construcción— es el falso positivo de rechazo: el cliente rechazado que habría pagado. Don Joel no existe en el P&L porque nunca entró en él. Propuesta: diseñar un experimento controlado en el que se aprueben —con límites conservadores y seguimiento activo— solicitudes que el modelo estándar habría rechazado por “sin historial”. Medir la morosidad resultante versus el grupo de control. El dato que salga vale más que cualquier consultoría de transformación digital: te dice exactamente cuánto mercado estás dejando sobre la mesa, y cuánto riesgo real estás asumiendo al no asumirlo. 2. Rediseñar la originación desde el Job to Be Done del cliente, no del banco El modelo de scoring está diseñado para resolver el Job del banco: minimizar el riesgo de impago. El Job de Don Joel es otro: acceder a liquidez con condiciones que correspondan a su flujo variable y a su realidad económica. Un scoring diseñado desde el JTBD del cliente incorpora preguntas distintas: ¿cuándo cobra este negocio? ¿Qué tan estable es ese flujo semana a semana? ¿Cuántos meses lleva pagando cualquier compromiso financiero puntualmente, aunque no sea un banco? La tanda, en este modelo, sería una señal de disciplina financiera. No una ausencia de historial formal. Christensen lo diría con precisión: el banco contrata al modelo de scoring para identificar clientes que paguen. Pero el modelo aprendió a identificar solo a quienes ya tenían crédito previo. El Job está mal definido desde el origen. 3. Diseñar el rechazo como producto, no como puerta cerrada Cuando el modelo dice “no”, la institución debería poder decirle al solicitante exactamente por qué y qué tendría que cambiar para calificar en seis meses. No “su score es bajo”: eso no le sirve a nadie. Sino: “le faltan dos de estas tres cosas: (a) historial de pagos formales de al menos doce meses en cualquier institución, (b) comprobante de ingresos verificable — cualquier declaración al SAT de los últimos dos ejercicios cuenta—, (c) una cuenta activa con movimientos regulares en los últimos seis meses. Si consigue cualquiera de las dos primeras, vuelva y su caso se revisa en un esquema distinto.” El banco que enseña a sus clientes rechazados a calificar se convierte en su primer acreedor cuando calificien. Es retención de largo plazo disfrazada de inclusión financiera. Para la Gen Z, además, no es solo retención: es la diferencia entre un cliente que abandona y uno que confía. 4. Diversidad estructural en el equipo de modelo — como inteligencia competitiva, no como política de RRHH Si el 55% de tu mercado potencial es informal, tu equipo de scoring necesita al menos una persona que entienda cómo funciona el crédito en ese mundo desde adentro. No un consultor que visita colonias periféricas durante el sprint de research. Un integrante permanente que sepa, por experiencia propia, que en el NSE D+ el riesgo de impago baja cuando hay compromiso social —tanda, familia, reputación en la colonia— y sube cuando hay una crisis de salud no anticipada, no una crisis de carácter. El diploma de maestría del ITAM ayuda. Ayuda mucho. Pero ayuda más saber qué es una “raya”, cómo funciona el flujo de efectivo de alguien que cobra diario, y por qué el cliente que paga el primer día hábil del mes no es necesariamente más confiable que el que paga el jueves de cada semana porque ese día cierra la caja de la taquería. Esas variables no están en el modelo porque nadie en el equipo las necesitó para acceder a su primer crédito. 5. Separar el scoring de originación del scoring de comportamiento — y tratar cada uno como lo que es Son dos problemas técnicamente distintos que con frecuencia se gestionan con el mismo instrumento. El scoring de originación trabaja con datos escasos de alguien que no conoces. El objetivo es encontrar señales alternativas —SAT, IMSS, CFE, comportamiento digital, flujo de transacciones con consentimiento vía Open Finance— que sustituyan la nómina como proxy de capacidad de pago. Nubank lo resolvió con nuFormer, en producción para tarjetas de crédito en México desde Q1 2026. El 48% de sus clientes en México obtuvieron su primera tarjeta de crédito con Nu. No como favor: como resultado de un modelo que puede leerlos. El scoring de comportamiento trabaja con datos ricos de alguien que ya es cliente. Aquí la oportunidad es detectar deterioro antes de que ocurra: no esperar los 91 días para clasificar cartera vencida, sino detectar la señal en el día 12, cuando el cliente dejó de revisar su saldo, redujo su volumen habitual de transacciones o cambió su patrón de horarios. Moonflow reporta ~85% de exactitud en la predicción de incumplimientos con semanas de anticipación. Gestionarlos por separado implica métricas distintas, incentivos distintos y equipos distintos. La confusión entre ambos es una de las razones por las que los bancos siguen reaccionando al impago en lugar de prevenirlo. El sesgo de esta semana. Automation bias. La tendencia a aceptar el output de un sistema automatizado como si fuera la respuesta definitiva, dejando de lado el juicio humano disponible. En underwriting crediticio, se manifiesta cuando el analista —que tiene información contextual adicional— sigue el veredicto del modelo porque el sistema de incentivos hace que cuestionarlo sea más costoso que obedecerlo. A escala de millones de decisiones, el automation bias convierte al modelo en árbitro sin apelación: no porque sea infalible, sino porque hacerlo falible implica responsabilidad. Y la responsabilidad, en las instituciones grandes, se gestiona con procedimientos. Pregunta para llevarte: ¿Tu institución tiene un mecanismo formal para que un analista de crédito anule la recomendación del modelo? ¿Cuántas veces al mes se usa ese mecanismo? ¿Y qué pasa con la morosidad de esas excepciones versus la cartera aprobada por el modelo estándar? Si no tienes esos datos, tu modelo no tiene supervisión humana: tiene obediencia institucional. Para el CEO, el CPO y el Director General de Riesgo que llegaron hasta aquí. Hay una conversación que en muchas instituciones financieras mexicanas todavía no ha ocurrido, y que debería ocurrir en el próximo comité de riesgos, en la próxima revisión de modelo, en la próxima sesión de estrategia de producto. No es la conversación técnica sobre features, thresholds y matrices de confusión. Esa conversación ya la están teniendo, y bien. Es la otra: la conversación sobre si los equipos de riesgo y de modelo entienden al cliente que no están viendo. El problema no es que el modelo sea malo. El problema es que el modelo está perfectamente optimizado para un objetivo que solo representa el 45% del mercado disponible. El otro 55% no tiene historial en buró no porque sea irresponsable, sino porque el sistema nunca tuvo los instrumentos para verlo. Y mientras el modelo siga siendo evaluado exclusivamente por su tasa de impago en la cartera aprobada —y nunca por las decisiones correctas que rechazó— el sistema de incentivos garantiza que el modelo seguirá siendo exactamente lo que es: un mecanismo extraordinariamente eficiente para atender a las personas que ya no necesitan que alguien las descubra. La economía conductual —que es el lente con el que este newsletter lee el sector financiero semana a semana— no es un departamento de innovación ni una línea en el roadmap de producto. Es la disciplina que explica por qué Don Joel paga once años a Banco Azteca antes de que un modelo lo considere sujeto de crédito. Por qué Yoshio aprueba en dieciséis minutos lo que el Licenciado Lazcano no puede aprobar en cuarenta. Por qué una Gen Z rechazada sin explicación tiene más probabilidad de convertirse en un cliente perdido para siempre que en un cliente que vuelva en seis meses con los documentos correctos. Por qué el directivo de riesgos que ha leído todos los papers de Basel no ve lo que ve la señora del OXXO cuando Don Joel paga sus recibos de servicios de la taquería y de su casa todos los martes a las 11 de la mañana, sin excepción, desde 2013. La pregunta que vale la pena llevar a la próxima reunión de alta dirección no es cuánto capital tienen sus modelos de riesgo para predecir el impago. Es si sus equipos entienden por qué las personas pagan —y por qué dejan de hacerlo. Si la respuesta a esa pregunta vive exclusivamente en un modelo de Python y no en el conocimiento profundo del comportamiento financiero real de sus clientes potenciales, tienen un problema que ningún hackatón va a resolver. El scoring que entiende a México no se construye solo con más datos. Se construye con personas que entienden qué significan esos datos para alguien que los vive. Y eso, hasta ahora, es lo que más le falta al sector. Horizonte regulatorio: El EU AI Act clasifica el scoring crediticio como sistema de alto riesgo (Anexo III). La fecha original de plena aplicación era el 2 de agosto de 2026. El Consejo de la UE acordó extender el plazo a diciembre de 2027 (marzo de 2026), pero el trílogo del Digital Omnibus cerró sin acuerdo el 28 de abril de 2026. La situación regulatoria está, a la fecha de publicación, técnicamente en disputa. México no tiene equivalente. FIDUZ (mayo de 2026) es el primer modelo con manual de gobernanza de IA autorizado por la CNBV: un precedente, no un marco. Para los equipos de cumplimiento: el trabajo de explicabilidad y auditoría de sesgos es buena práctica independientemente de la fecha definitiva. Las instituciones que lo hagan antes no estarán cumpliendo una norma que no les aplica todavía. Estarán ganando tiempo. Fuentes. 1. INEGI. Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), 4T2025. Publicación: enero de 2026. 2. INEGI / CNBV / SHCP. Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) 2024. Publicación: 14 de marzo de 2025. 3. Asociación Fintech México. Reporte FinTech 2025. (Verificar URL y fecha exacta antes de publicar.) 4. Banco de México. Reporte de Estabilidad Financiera, primer semestre 2025. Junio de 2025. 5. Nu Holdings Ltd. Form 6-K Q1 2026. 14 de mayo de 2026. SEC.gov. 6. Nu Holdings Ltd. Form 6-K FY2025. 4 de marzo de 2026. SEC.gov. 7. FICO / Círculo de Crédito. Comunicado sobre FICO Extended Score en México. 2019–2022. 8. Reglamento (UE) 2024/1689 (EU AI Act). DOUE, julio de 2024. 9. Kahneman, Daniel. Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux, 2011. 10. Christensen, Clayton M. et al. Competing Against Luck. HarperBusiness, 2016. 11. Rumelt, Richard. Good Strategy / Bad Strategy. Crown Business, 2011. 12. Mazzucato, Mariana. The Entrepreneurial State. PublicAffairs, 2013. 13. Iansiti, Marco; Lakhani, Karim R. Competing in the Age of AI. Harvard Business Review Press, 2020. 14. Moonflow. Plataforma de predicción de impago crediticio. Feb 2026. (Verificar exactitud ~85% con fuente primaria.) Si te ha parecido interesante este artículo, compártelo. Suscríbete gratis a “Estrategia en Juego” para recibir semanalmente nuevos artículos. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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   9 Jun 2026

   Productos de ahorro e inversión: La tanda gana en México. CETES pierde. Y el banco casi ni compite.

   Son las 9:04 am de un lunes. El chat de WhatsApp del equipo —ese grupo que se llama “Team Producto ⚡” o “Crew MKT 🔥” o simplemente “Los de Growth 🚀”, recibe un mensaje de Fernanda. Fernanda lleva seis años en la empresa. Fernanda organizó el intercambio de diciembre, la posada, la colecta del pastel de cumpleaños del CFO, y la despedida de Rodrigo que se fue a una startup de cripto en Miami y del que nadie ha vuelto a saber nada. Fernanda sabe los nombres de los hijos de todos. Fernanda recuerda que a ti no te gusta el chile en el catering del Offsite de planificación semestral. Fernanda es, en todos los sentidos que importan, la institución financiera más estable y confiable de toda la organización. Y Fernanda, cada enero, con la puntualidad de alguien que sí leyó el Atomic Habits pero lo aplicó diferente, lanza la pregunta que ningún banco en la historia de México ha logrado replicar con un onboarding digital, una campaña de performance marketing, un NPS alto, o dieciséis slides de una presentación titulada “Estrategia de Captación Q1”: “Team: Excelente inicio de semana. ¿Se apuntan a la tanda? Son $750 quincenales. Doce turnos mensuales, por lo que hay lugar para doce personas.” Las respuestas llegan antes de que el café haya terminado de calentar. 9:05 — “Yo sí, ponme en el 3 si puedes 🙏” 9:05 — “Siempre 🤝” 9:05 — “Me apunto pero dame uno de los últimos, el año pasado gasté en diciembre” 9:06 — “Claro que sí Fer” 9:06 — “Yo también, el número que salga” 9:06 — “Yo participo, pero… ¿me pones en el 7?” 9:07 — “Simona la Cacariza. Estoy dentro. 😉” 9:07 — “Le entro, Fer, considérame” 9:07 — “Apúntenme ✅” Nótese lo que no ocurrió en esos tres minutos: nadie preguntó cuál es el rendimiento. Nadie pidió el contrato. Nadie consultó el CAT. Nadie exigió ver la política de privacidad ni aceptó términos y condiciones con un checkbox. Nadie preguntó si el producto estaba regulado por la CNBV. Nadie abrió una segunda pestaña para compararlo con otra opción. Nadie dijo “lo veo y te confirmo”. Nadie pensó en el riesgo de contraparte. El único análisis de riesgo que ocurrió fue silencioso, instantáneo e inconsciente: ¿le puedo ver la cara a Fernanda todos los días si no pago? Respuesta: sí, porque voy a pagar. Conversión: 100%. Tiempo de onboarding: 19 segundos; incluyendo la redacción y envío de la respuesta afirmativa. Costo de adquisición: cero. Para las 9:08 am, once personas han confirmado su participación en un instrumento financiero que paga 0% de rendimiento nominal, no tiene respaldo del IPAB, no está supervisado por la CNBV, no tiene contrato firmado, no tiene mesa de ayuda, no tiene app, no tiene política de privacidad y —detalle importante— tampoco tiene ningún mecanismo de cobranza formal. Lo que sí tiene es algo que ninguna institución financiera regulada ha logrado replicar en setenta años de sistema bancario mexicano: la mirada de Fernanda. Una mirada de una precisión inquisitorial que haría palidecer a Tomás de Torquemada —quien, dicho sea de paso, nunca cobró cartera vencida con esta eficiencia. Esa mirada específica, sin pestañear, calibrada durante seis años de convivencia laboral, que no dice nada pero lo dice todo, que te encuentra en la fila del comedor, en el elevador, en la sala de juntas, en el estacionamiento, en el baño ejecutivo si es necesario, y que comunica con una precisión quirúrgica un solo mensaje: ya sé que es quincena. Con ese infalible mecanismo de cobranza, el IMOR de la tanda es 0%. Ni Citibanamex en su mejor año ha logrado eso. Ni tampoco el tío Richie y Banco Azteca con sus casi 24 años de experiencia cobrando en efectivo a domicilio. Nadie leyó las letras chiquitas. No hay letras chiquitas. Ese es el punto. El participante número doce es Israel, el Director de Producto de Ahorro e Inversión. El mismo Director de Producto de Ahorro e Inversión que lleva cuatro meses trabajando en el rediseño del flujo de alta de la cuenta de ahorro de la app. El que lleva un dashboard con el funnel de conversión abierto en una de sus ocho pestañas permanentes. El que en el último All-Hands presentó —con gráficas en verde, mucho verde, estratégicamente verde— una reducción del 38% en el tiempo promedio de onboarding, lograda después de tres sprints, dos rondas de user testing, una discusión de noventa minutos sobre si el botón de “Continuar” debía decir “Continuar” o “Siguiente”, y la eliminación heroíca de un campo del formulario que pedía el segundo apellido materno. El que tiene una hipótesis, validada por tres rondas de pruebas con usuarios en Maze, de que cambiar el color del CTA de gris #6B6B6B a naranja #FF6B1A mejora la tasa de conversión en 11 puntos porcentuales —hallazgo que presentó al Comité de Producto con la solemnidad de alguien anunciando el hallazgo de una vacuna. El que en su última presentación al consejo dijo, con toda la convicción de quien ha visto muchos TEDx talks, que el nuevo Fondo de Inversión es “lo más disruptivo que ha ocurrido en el mercado mexicano de ahorro e inversión en la última década”. El consejo asintió. Alguien lo anotó. Nadie preguntó qué significa “disruptivo” exactamente, porque en esa sala llevan tres años usando la palabra y a estas alturas preguntarlo sería como confesar que tampoco sabes qué es el EBITDA. A las 9:09 am del lunes, este mismo hombre escribe “Me apunto, Fer” y manda un GIF de okay. No hubo funnel. No hubo fricción. No hubo campo de CLABE. No hubo paso 4 de 7. No hubo pantalla de “¡Tu cuenta está siendo activada! Esto puede tomar hasta 48 horas hábiles.” Solo: mensaje, respuesta, listo. Cuatro días después, ese mismo Director de Producto de Ahorro e Inversión intentará abrir una cuenta en CETESdirecto. Llegará motivado: leyó un hilo de Twitter (sí, la neta nadie la llama “X”) sobre rendimiento real positivo, tiene los $3,000 pesos listos, y siente esa energía específica del domingo por la tarde en que uno cree que va a reorganizar toda su vida financiera. Avanzará con fluidez por los primeros tres pasos. Llegará al paso donde le piden la e.firma. Buscará su e.firma. No recordará dónde guardó su e.firma. Buscará el correo donde SHCP le mandó instrucciones para renovarla. Encontrará 47 correos de SHCP, ninguno es ese. Cerrará la pestaña. Abrirá Netflix. Decidirá que ya lo hará “el siguiente fin de semana”. No lo hará. El siguiente fin de semana tendrá una reunión familiar para partir la Rosca de Reyes con relleno de Nutella. El fin de semana siguiente habrá un partido. El siguiente, algo de los niños. Para marzo, ya ni recordará que quiso abrir la cuenta. En algún momento del año verá una notificación de CETESdirecto en su teléfono y la deslizará sin leerla, con el mismo gesto reflejo con el que uno descarta una actualización de iOS. Su aportación a la tanda, en cambio, saldrá puntual cada quincena. Sin recordatorio. Sin fricción. Sin que nadie se lo tenga que pedir dos veces. Será la primera transferencia que haga. Le transferirá a Fernanda los $750 de la tanda, incluso antes que el gasto quincenal a su esposa. Esto, exactamente esto, es el problema más costoso y menos discutido del sistema financiero mexicano. No es la tasa. No es el regulador. No es la competencia. Es que el sistema formal nunca entendió que compite con Fernanda. Y lo más irónico —lo verdaderamente, profundamente irónico— es que los equipos que deberían entenderlo mejor que nadie, los mismos que llevan en su firma de correo los títulos de Head of Product, Growth Lead y Customer Experience Manager en bancos y fintechs de todo el país, tienen su propia tanda corriendo en el chat del equipo. Cada enero, sin falta, como si fuera un ritual. Como si el sector financiero mexicano llevara décadas construyendo el producto correcto para un usuario que nunca estudió, mientras ese usuario estudia al sector todos los días sin saberlo. El 0% que le gana al 7% Los datos de la Encuesta Nacional de Inclusión Financiera 2024 —publicada por INEGI y CNBV en marzo de 2025— dibujan una paradoja que debería incomodar a cualquier director de producto de cualquier institución financiera en México. El 36.6% de los adultos mexicanos ahorra exclusivamente de forma informal: 74% guarda efectivo en casa, 22% participa en tandas, 16% deposita en cajas de ahorro comunitarias. Solo el 8.2% ahorra exclusivamente a través de canales formales. El 33.6% restante no ahorra de ninguna manera. En paralelo, CETESdirecto —el instrumento del Estado mexicano diseñado precisamente para democratizar el acceso al rendimiento— operaba en 2025 con 2,755,199 cuentas activas, una tasa de entre 6.5% y 7.5% anual en CETES 28 días, y un rendimiento real estimado de ~3.3 puntos porcentuales sobre una inflación que cerró 2025 en 3.69% (INEGI/INPC, enero 2026). Tiene respaldo soberano. No cobra comisiones. Se abre desde $100 pesos. Está disponible desde internet, sin necesidad de pisar una sucursal. La tanda no tiene ninguna de estas características. Y la tanda gana. La siguiente tabla lo hace visible. La tabla revela algo que la mayoría de los analistas leen mal: el problema no es el rendimiento. Si lo fuera, DiDi Cuenta —que ofrece 15% para los primeros $10,000 pesos⁸ con liquidez inmediata— y Mercado Pago —13% condicionado a ingreso mínimo mensual de $3,000 pesos¹°— habrían ya desplazado completamente a la tanda entre el segmento que hoy ahorra exclusivamente de manera informal. No lo han hecho. La evidencia de la ENIF 2024 sugiere que ni siquiera han movido la aguja. Hay algo que la tanda resuelve que ninguno de estos instrumentos ha replicado. Y ese algo tiene nombre técnico. El dinero no es fungible: tres sesgos en una misma quincena. Richard Thaler —Nobel de Economía 2017, padre de la economía conductual aplicada— formuló hace cuatro décadas una idea que el sector financiero mexicano sigue sin incorporar al diseño de sus productos: las personas no tratan el dinero como una masa homogénea y fungible. Lo segregan mentalmente en cuentas con etiquetas, propósitos y reglas de acceso distintas. A esto lo llamó contabilidad mental, y es el mecanismo que explica por qué la aportación a la tanda se siente tan diferente a depositar en una cuenta bancaria, aunque los pesos sean exactamente los mismos. La aportación quincenal a la tanda pertenece a la cuenta mental de “compromisos ineludibles”. Vive en la misma categoría psicológica que el pago de la renta, la mensualidad del teléfono o la cuota escolar del mes. No es opcional. No está disponible. No está sujeta a la tentación del momento. El cerebro la ha etiquetado como ya gastada desde el momento en que Fernanda leyó tu confirmación de WhatsApp. El dinero en una cuenta de ahorro —incluyendo CETESdirecto, incluyendo Nu Cajitas, incluyendo cualquier instrumento con liquidez inmediata— pertenece a una cuenta mental radicalmente distinta: la de “disponible”. Y el dinero disponible tiene un horizonte de vida muy corto en el entorno cognitivo de la mayoría de los ahorradores informales. Kahneman lo documentó sistemáticamente: las personas consumen de manera diferente dependiendo de en qué “caja mental” perciben que está el dinero, aun cuando la caja sea completamente artificial. Ariely añadió evidencia específica de que los mecanismos de separación física o social del dinero —aunque no cambien su valor— modifican sustancialmente el comportamiento de gasto. CETESdirecto lo intuye. Por eso creó los productos “Objetivos” y “Ahorro Recurrente”: intentos de crear etiquetas mentales que muevan el dinero de la cuenta de “disponible” a la de “comprometido”. El esfuerzo es correcto en teoría. En la práctica, la etiqueta que pone CETESdirecto es voluntaria, reversible con dos clics y no tiene consecuencia social alguna si se ignora. La etiqueta que pone la tanda —“ya te comprometiste con Fernanda y con doce personas más que te ven todos los días”— es de una naturaleza completamente diferente. El segundo sesgo opera antes de que comience cualquier comparación racional: el sesgo de familiaridad, también conocido como efecto de mera exposición. La tanda no se aprende: se hereda. En México, la exposición a la tanda como mecanismo de ahorro ocurre en la infancia, a través de la madre, la abuela, las vecinas, la cooperativa escolar. No requiere alfabetización financiera. No requiere entender qué es un “bono cero cupón” ni saber que los CETES se compran “con descuento sobre valor nominal”. La tanda ya estaba ahí cuando el ahorrador informál construyó su mapa mental del dinero, y cualquier instrumento nuevo llega con la desventaja de ser precisamente eso: nuevo. Karina Villanueva, funcionaria de la SHCP, lo dijo sin eufemismos al hablar de las barreras de adopción de CETESdirecto: “los productos muchas veces suelen ser complejos”. La complejidad no es solo técnica —es epistemológica. El tercer sesgo es el que más subestiman los equipos de producto: la aversión a la pérdida. El riesgo percibido de “meter el dinero en una institución” —aunque esta sea el propio gobierno federal— pesa desproporcionadamente en la evaluación cognitiva del instrumento formal. El IPAB garantiza depósitos hasta 400,000 UDIS. CETESdirecto tiene respaldo soberano explícito. La tanda tiene riesgo real de incumplimiento: el participante número once que desaparece en noviembre es una historia que cualquier mexicano ha escuchado o vivido. Y sin embargo, el riesgo percibido del instrumento formal supera al riesgo real del instrumento informal, porque el instrumento informal está bajo control social visible, mientras que el formal está bajo control institucional invisible. Esta asimetría entre riesgo real y riesgo percibido no es exclusiva de México. Ashraf, Karlan y Yin (2006) documentaron exactamente el mismo fenómeno en Filipinas con el producto SEED (Save, Earn, Enjoy Deposits) en el Banco Verde: ofrecer a los ahorradores informales una cuenta con restricciones de acceso autoimpuestas —el equivalente financiero del compromiso social de la tanda— produjo un incremento de 81 puntos porcentuales en el saldo a 12 meses, con una tasa de adopción del 28.4%, muy superior a la de instrumentos similares sin mecanismo de compromiso. El hallazgo central: los ahorradores no necesitaban rendimiento. Necesitaban que alguien les ayudara a comprometerse con ellos mismos. Lo que cambia si aceptas que compites con Fernanda. El saldo total de CETESdirecto cayó 53.7% en 2025 —de ~$26,945 millones a ~$12,450 millones— siguiendo fielmente el ciclo de recortes de Banxico, no por insatisfacción del usuario. Es un instrumento sensible a tasas, no a compromiso. Cuando las tasas bajan, el racional financiero de CETESdirecto se debilita. El racional conductual de la tanda no cambia con ninguna decisión de política monetaria. Fondo Azteca 1 representa el experimento más interesante del ecosistema en este sentido¹¹: portafolio total de ~$27,612 mdp a enero 2026 —cifra correspondiente al capital institucional preexistente; la captación del público general inició en febrero de 2026 con apenas $27.8 mdp al 5 de ese mes (0.56% de la meta anual de $5,000 mdp)¹¹—, acceso desde $1 peso vía la app de Banco Azteca. La barrera de familiaridad se reduce porque Banco Azteca opera dentro de tiendas Elektra, donde el ahorrador informal ya pone el pie sin fricción conceptual: a diferencia de CETESdirecto, no requiere e.firma ni CLABE para iniciar. Es el instrumento formal más cercano a replicar la arquitectura de acceso de la tanda, aunque su rendimiento acumulado (4.32%, Clase B personas físicas, sep 2024–ene 2026)¹¹ queda por debajo de los instrumentos digitales, y su portafolio presenta concentración en partes relacionadas (17.67% en bonos de TotalPlay y Grupo Elektra, ambas Grupo Salinas)¹¹ que merece seguimiento regulatorio. Nu Cajitas alcanzó 15 millones de clientes en México a abril de 2026 con una propuesta clara de cuentas etiquetadas con propósito: el usuario puede nombrar múltiples cajitas y verlas separadas visualmente. Es la implementación más cercana en banca digital al mecanismo de contabilidad mental que Thaler describió. La limitación es estructural: la etiqueta es cosmética. Si el cliente necesita el dinero, lo mueve en segundos. No hay fricción de retiro, no hay compromiso social, no hay Fernanda que lo responsabilice. El CPO que quiera ganarle a la tanda tiene tres preguntas de diseño que responder antes de tocar el color de ningún botón: ¿Tu producto crea compromiso o solo crea contenedores? La diferencia entre una cajita etiquetada con “vacaciones” y un mecanismo de ahorro con compromiso real —aportación automática, visibilidad de progreso frente a un grupo, algún tipo de fricción para el retiro anticipado— es la diferencia entre contabilidad mental decorativa y contabilidad mental funcional. El primero no compite con la tanda. El segundo, sí. ¿Tu lenguaje de producto habla de tasas o de metas? “Abre tu cuenta con rendimiento de hasta 13% anual” es el lenguaje del producto que compite con el banco de enfrente. “Guarda $500 al mes y en 12 meses tienes $6,000 más rendimiento” es el lenguaje del producto que compite con la tanda. La tanda nunca habló de tasa. Habló de cuándo te tocaba y de cuánto ibas a tener ese día. ¿Tu onboarding reduce fricción técnica o fricción cognitiva? Reducir los pasos del registro de 23 a 11 resuelve fricción técnica. Eliminar la necesidad de entender qué es un “instrumento de deuda gubernamental de corto plazo” para empezar a ahorrar resuelve fricción cognitiva. El primero problema ya lo están resolviendo las fintechs. El segundo es el que tiene el 36.6% informal. Son problemas distintos para mercados distintos. El mercado no atendido no está esperando una tasa más alta. Está esperando que alguien diseñe el equivalente digital de Fernanda. El sesgo de esta semana: Contabilidad mental. Qué es. La tendencia de las personas a clasificar el dinero en “cuentas” mentales separadas según su origen o destino —y a tomar decisiones de gasto e inversión de manera inconsistente entre cuentas, aunque el dinero sea económicamente idéntico. Formulado por Richard Thaler (1985; Nobel de Economía, 2017). Cómo opera en el sector. El dinero comprometido con la tanda pertenece a la cuenta mental de “obligaciones fijas” y es intocable. El mismo dinero en una cuenta bancaria pertenece a la cuenta de “disponible” y se gasta. Esto explica por qué ofrecer mayor rendimiento no convierte ahorradores informales en formales: el problema no es el retorno, es la cuenta mental en la que está clasificado el dinero. La pregunta para tu equipo. ¿Qué cuenta mental activa tu producto cuando el usuario hace su primera aportación: la de “dinero disponible que podría gastar” o la de “compromiso que no voy a romper”? La respuesta determina si tu producto compite con el banco de enfrente o con el sistema financiero informal más antiguo y exitoso de México. Fuentes. 1. INEGI / CNBV, “Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) 2024”, comunicado de prensa conjunto, 14 de marzo de 2025. 2. SHCP / Nacional Financiera (NAFIN), Reporte CETESdirecto, noviembre 2025. Nota: el saldo promedio (~$4,518 por cuenta) es un cálculo derivado, no una cifra publicada. 3. INEGI / INPC, “Índice Nacional de Precios al Consumidor, diciembre 2025”, enero 2026. Inflación cierre 2025: 3.69%. 4. Banco de México, decisiones de política monetaria 2025. Tasa de referencia diciembre 2025: 7.00%; CETES 28d promedio 2025: 6.5%–7.5%. 5. HR Ratings / CNBV, captación total bancaria cierre 2025: $9.2 billones (+5.7% real). BBVA: 24.3% del mercado, marzo 2025. 6. Ashraf, N., Karlan, D. & Yin, W. (2006). “Tying Odysseus to the Mast: Evidence from a Commitment Savings Product in the Philippines”. Quarterly Journal of Economics, 121(2), 635–672. 7. Thaler, R. H. (1985). “Mental Accounting and Consumer Choice”. Marketing Science, 4(3), 199–214. 8. Nu México, reporte de clientes Cajitas, abril 2026: 15 millones de clientes. 9. Actinver (operadora) / Banco Azteca (distribuidor), Fondo AZTECA 1, Prospecto de Información al Público Inversionista y Factsheet, febrero 2026. Rendimiento acumulado Clase B (personas físicas) sep 2024–ene 2026: ~4.32%; portafolio total: ~$27,612 mdp (capital institucional preexistente). Disponible en: actinver.com. 10. Mercado Pago, tasas de rendimiento vigentes a junio 2026: 13% anual, condicionado a ingreso mínimo de $3,000 pesos mensuales; tope $25,000 pesos. Ajuste vigente desde octubre de 2025. Fuente: laverdadnoticias.com / Expansión, marzo–octubre 2025. 11. El CEO / Expansión / El Cronista, cobertura del lanzamiento público de Fondo AZTECA 1, febrero 2026. Captación retail al 5 de febrero de 2026: $27.8 mdp (0.56% de la meta anual). TotalPlay (10.1%) y Grupo Elektra (~7.57%) conforman el 17.67% del portafolio en partes relacionadas a esa fecha. Si te ha parecido interesante este artículo, compártelo. 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    1 Jun 2026

    Tarjeta de Crédito: 40 millones de tarjetas en México. Cero ventajas competitivas en Hot Sale.

    El calvario de Marco. El trabajo que Marco necesita que haga su tarjeta de crédito no es complicado. Quiere acceder a bienes de mayor valor sin descapitalizarse de golpe, sentirse financieramente inteligente por haber elegido bien su instrumento de pago, y — si lleva cuatro años siendo cliente puntual — ser reconocido como el activo que es. Ese es el Job to Be Done de la tarjeta de crédito en temporada de descuentos: hacer que una compra grande se sienta posible, inteligente y merecida. En cambio, lo que ocurre en México durante el Hot Sale es otra historia. Cada Hot Sale, ocurre en México una danza que ya debería estudiarse en los posgrados de finanzas y de MBA. En el lado de la oferta, la coreografía es perfecta: el banco llega puntual con su pancarta de “30% de bonificación, MSI hasta 24 meses, inscríbete ahora”. El director de adquisición sonríe. El director de marketing abre el champagne metafórico. El equipo de producto publica el screenshot del dashboard en el chat de Slack. Todo está bien. Todo, absolutamente todo, va a plan. En el lado de la demanda, la experiencia es ligeramente distinta. El cliente —llamémosle Marco, 34 años, ingeniero en mecatrónica, usuario leal de su tarjeta Santander desde hace cuatro años, cero adeudos, pago puntual cada mes sin excepción— abre la app de su banco el 27 de mayo con la energía de quien va a hacer algo inteligente con su dinero. Ha visto el anuncio. Ha leído el correo. Ha guardado el cupón en sus notas. Marco está listo. Quiere comprar un celular Android nuevo. Lo primero que encuentra Marco es un botón que dice “Registra tu tarjeta para participar.” Marco frunce el ceño. Lleva cuatro años siendo cliente. Su tarjeta lleva cuatro años registrada. Su nombre, su RFC, su domicilio, su teléfono, su CURP, su historial de pagos, su comportamiento de consumo y probablemente hasta el nombre de su perro o su nivel de triglicéridos ya están en los servidores del banco. Y, sin embargo, para recibir el cashback de una promoción que el banco mismo le envió por correo electrónico, a su cuenta de correo, con su nombre en el asunto, Marco necesita “registrarse”. Como si el banco necesitara confirmar que Marco existe. Como si los cuatro años de relación financiera fueran simplemente un malentendido administrativo que se resuelve oprimiendo un botón. Marco ingresa los datos solicitados y oprime el botón de “Registrarse”. La app le dice que la registración fue exitosa. Marco siente alivio momentáneo, que es exactamente la emoción que siente alguien después de resolver un problema que no debería haber existido. Después, con la disciplina de quien ha sido timado antes, Marco hace algo que el 90% de los participantes del Hot Sale no hace: lee los términos y condiciones. No todos. Eso le llevaría el resto del fin de semana. Pero sí los primeros párrafos. Y ahí empieza el verdadero Hot Sale. El 30% de cashback aplica en compras en línea. Bien. Pero no en todas. Solo en comercios participantes. ¿Cuáles son los comercios participantes? Hay un enlace. El enlace lleva a una página con 47 tiendas. Algunas las conoce Marco. Otras, sinceramente, no sabía que existían. Su tienda favorita, la que tenía en mente desde que vio el anuncio, no está en la lista. Pero no importa, porque sigue leyendo y descubre que el 30% no aplica en compras de contado. El 30% aplica en compras a meses sin intereses. Pero no solo eso: para llegar al 30% real, Marco necesita comprar en el comercio especial del día —que cambia cada 24 horas y que el banco anuncia con la suficiente ambigüedad como para que no quede claro si hoy es el día— y además tener su nómina domiciliada en Santander. Sin nómina Santander, el techo es 25%. Con nómina, pero sin comercio del día, el techo es 15%. El 30% del titular existe. Solo que es la suma de tres condiciones que nadie menciona en el anuncio de Instagram o Tik Tok. Marco ya no sabe cuánto le van a dar realmente. Marco ya no está seguro de si lo que quería comprar califica. Marco tiene un Excel mental que se está sobrecalentando. Sigue leyendo. Hay un monto mínimo de compra: $5,000 pesos. Lo que Marco quería comprar cuesta $4,200 pesos. Ochocientos pesos menos del mínimo requerido para que el universo y el Niño Pa le permitan recibir su bonificación. Ochocientos pesos que, en el lenguaje del Hot Sale, se traducen en una sola instrucción: compra algo que no necesitas para poder recibir el dinero que te prometieron por comprar. Marco contempla brevemente agregar al carrito unos audífonos que no pidió, una funda que no requiere y quizás una extensión eléctrica de las que ya tiene tres en casa. Así funciona el Hot Sale: el banco promete devolverte dinero y tú terminas gastando dinero extra para merecerlo. Es el único concurso del mundo donde el premio por participar es pagar más. Continúa con la lectura. Llega a la cláusula que especifica que las compras realizadas antes de inscribirse no cuentan para la promoción. El cashback no es retroactivo. Ahí Marco recuerda que su papá compró el 25 de mayo —primer día del Hot Sale, con toda la ilusión del mundo— una cafetera Miele de $50,000 que hace capuchinos y espressos de una manera que hace quedar a los italianos como aprendices de primer semestre. La compró en línea con su tarjeta Santander. Sin registrarse primero. Con la fe genuina de quien vio el anuncio, escuchó el titular del 30% y confió en que el banco haría lo que un banco debería hacer con un cliente de años: darle el beneficio sin pedirle que demuestre que existe. La cafetera mamalona llegará. El infame cashback nunca lo hará. “Ya se la peló el viejo”, piensa Marco, con un dejo de tristeza y lástima. Además, recuerda haber leído que hay un tope máximo de bonificación: $5,000 pesos por cliente, sin importar cuánto gastes. Su hermana lleva semanas planeando comprar una pantalla de 80 pulgadas de última generación que cuesta $75,000 pesos. Organizó su presupuesto alrededor del 30% prometido. El 30% de $75,000 serían $22,500 pesos. Pero el tope es $5,000. Lo que significa que, para la pantalla de su hermana, el 30% del titular no es 30%. Es 6.66% — un número que, irónicamente, huele a lo mismo que toda esta experiencia. Nadie lo llama así en el anuncio, claro. El correo dice “hasta 30% de cashback” con una tipografía que ocupa la mitad de la pantalla. El 6.66% real aparece solo cuando el cliente hace la división que el banco nunca hará por él. “Mi carnala también se la va a pellizcar”, reflexiona Marco, mientras lanza un profundo suspiro. Marco hace la compra en línea del celular, con más desánimo que entusiasmo. Cuatro días después, revisa su app para ver el cashback acreditado. No hay nada. Revisa de nuevo. Nada. Lee otra vez los términos y condiciones, esta vez con la determinación de alguien que busca la cláusula oculta porque ya sospecha que existe. Y ahí está, en el párrafo seis de la sección cuatro, con una tipografía que en pantalla de celular equivale aproximadamente al tamaño de las instrucciones de un medicamento para peces más pequeños que un charal: “La bonificación se acreditará en un plazo de 30 a 45 días hábiles posteriores al cierre del periodo de la promoción, siempre y cuando la transacción haya sido procesada correctamente y no haya sido objeto de devolución, reclamación o ajuste.” Cuarenta y cinco días hábiles. Marco comprará el celular en mayo y recibirá sus $630 pesos en algún momento del verano —solamente le aplicará el 15% de bonificación, porque no tiene su nómina domiciliada ni compró en el día específico en la tienda correcta—, si recuerda revisarlo, si no hizo devolución y si el universo no decide que su transacción fue objeto de un ajuste por razones que ningún ser humano, ni Grok, podrá explicarle con claridad. Tres semanas después, Marco recibe una encuesta de satisfacción por parte de su banco. ¿Del 0 al 10, qué tan probable es que recomiende el banco a un familiar o amigo? Marco da un seis. En el mundo del NPS, eso significa que Marco es un “detractor”. En el comité del lunes, este dato aparece en una lámina junto con los números del Hot Sale, que fueron históricos. Nadie conecta ambas cosas. El Hot Sale fue un éxito. El NPS cayó dos puntos. Son conversaciones separadas. Mientras Marco intenta descubrir si su cashback fue acreditado, en la sede del banco ocurre algo distinto. El equipo de producto celebra los números del Hot Sale en una reunión de resultados con pizza y una presentación de cuarenta láminas. Las métricas son impecables: tarjetas activadas en promoción, el mayor número en la historia de la institución. Gasto por tarjeta activada, récord. Share of wallet en la semana del Hot Sale, también récord. Alguien propone que el éxito del Hot Sale debería replicarse en el Buen Fin. Todos asienten. Nadie pregunta cuánto costó el cashback como porcentaje del margen de intermediación de los clientes que participaron. Nadie pregunta cuántos de esos clientes eran totaleros que cargaron el gasto al Hot Sale y lo liquidaron al corte siguiente. Nadie pregunta si alguno de esos clientes, como Marco, salió de la experiencia con más molestia que lealtad. La doble ironía del Hot Sale es esta: el banco diseñó una promoción para generar lealtad y capturar gasto. El cliente leal que ya existía —Marco, cuatro años de historial impecable— salió del proceso con la sensación de haber jugado un juego cuyas reglas completas solo se revelan cuando la partida ya terminó. El banco midió tarjetas activadas en promoción. El cliente experimentó registros adicionales, condiciones en letra pequeña, cashback con tope invisible y bonificación que llegará dentro de seis semanas, si llega. Uno de los dos tiene una comprensión correcta de lo que ocurrió durante el Hot Sale. Y no es el banco. Esta no es la historia de Marco. Esta es la historia de cómo cuarenta millones de tarjetas de crédito y un Hot Sale con cashbacks de hasta 30% coexisten en el mismo mercado con NPS en descenso y una pregunta que nadie en ningún comité de resultados se ha animado a hacer en voz alta: ¿estamos satisfaciendo el Job to Be Done de nuestros clientes, o solo comprando comportamiento? Porque construir lealtad es caro, pero dura. Comprar comportamiento es barato al principio y cuesta todo después. Y la diferencia entre ambas estrategias no aparece en el deck del Hot Sale. Aparece en las cohortes de rentabilidad a 24 meses. Aparece en la tasa de cancelación post-promoción. Aparece, en resumen, en los números que nadie incluye en la presentación de la pizza. La pregunta estratégica no es si el mercado de tarjetas crece. Claramente crece. La pregunta es por qué el sector —bancos, fintechs y neobancos— sigue confundiendo crecer con ganar. Y por qué la respuesta a esa confusión tiene 50 años, viene de un economista británico y lleva un nombre incómodo: la Ley de Goodhart. La analogía. Imagina una taquería que no puede estar más llena: promoción diaria de 3x2, fila de media hora para entrar y un perfil de Instagram con más “engagement” que el de las Kardashians en sus mejores años. Éxito total al hacer el corte del día. Excepto que para acceder a la promoción, a la hora de pagar le piden al cliente tres requisitos: traer la factura de la cuenta anterior, llenar un formulario en papel y esperar 72 horas hábiles para que el taco gratis sea “acreditado en su cuenta de tacos”. El NPS baja un par de puntos cada semana. Nadie entiende por qué. Y cada taco gratis, claro, lo está pagando el fondo que invirtió en la “disrupción gastronómica”. Spoiler: los fondos eventualmente leen sus estados financieros. ¿El negocio funciona? Funciona exactamente hasta el día en que alguien deja de poner dinero para cubrir el taco gratis. Ese día, la fila de clientes desaparece más rápido que el ex gobernador Rocha Moya camino al aeropuerto de Culiacán, Sinaloa. Una tarjeta con cashback agresivo puede ser esa taquería. Y cuando se acaben los tacos gratis, la lealtad de tus clientes se irá a la finca de López Obrador en Palenque, Chiapas: muy pero muy lejos, sin señal, y sin intención de regresar. El mercado en números: cuando el saldo no cuenta la historia completa. Los datos de la CNBV a octubre de 2025 son, en primera lectura, motivo de celebración. El saldo total de cartera de tarjeta de crédito bancaria alcanzó MXN$676,429 millones — el producto más grande del crédito al consumo. La tasa de morosidad del sistema se ubicó en 3.32%, cifra que cualquier director de crédito firmaría sin pestañear. Y el ritmo de emisión — 71,000 tarjetas diarias1 — supone una industria con apetito genuino de crecimiento. El problema comienza cuando se desagrega ese 3.32%. BanCoppel reportó una IMOR de 9.41% y Banco Azteca de 7.38%1. Ambas instituciones atienden segmentos de menor ingreso con distribución física en tiendas propias — una estrategia deliberada de riesgo alto y volumen alto. Hasta ahí, coherente. El problema es diferente y más silencioso: ocurre en las instituciones que crecieron rápido precisamente porque decidieron medir lo más visible en lugar de lo más importante. La estructura del negocio es más compleja de lo que sugiere el saldo total. Banxico reportó para el mismo periodo que el 42% de los tarjetahabientes — los no-totaleros — concentra el 64.3% del saldo2. Ese 42% es el negocio real de la tarjeta: son quienes no liquidan el saldo completo al corte y, por lo tanto, pagan intereses. La tasa efectiva promedio ponderada para este segmento fue de 37.1% anual; sin promociones activas, 52.7%2. El resto — los totaleros — usan la tarjeta como medio de pago y no generan ingreso financiero por intereses. Su rentabilidad para el banco proviene de la tasa de intercambio —la cuota que el banco del comercio paga al banco emisor por cada transacción—, del cross-sell y del costo de oportunidad. Cómo gana realmente el banco en cada compra. Cuando un cliente usa su tarjeta, el banco emisor recibe una tasa de intercambio de aproximadamente 1.35% del valor de la transacción —pagada por el banco del comercio—18. Cuando la compra es a Meses Sin Intereses (MSI), el mecanismo cambia: el banco le paga al comercio el monto total en 24–48 horas, pero le cobra una comisión de financiamiento de entre 5% y 10% del valor de la compra19. En temporadas como Hot Sale y Buen Fin, el banco agrega sobre eso una bonificación al cliente (cashback). El P&L real de una promoción de 30% de cashback a MSI —para un cliente totalero, cuando el banco actúa simultáneamente como emisor y adquirente de la transacción— luce así: ingreso por comisión MSI al comercio (+5% a +10%) más tasa de intercambio (+1.35%) menos cashback al cliente (−30%). El resultado es una pérdida neta de entre 18 y 24 puntos porcentuales. Cuando el banco emisor y el adquirente son distintos, la comisión MSI la retiene el adquirente y la pérdida para el emisor se acerca a los 28 pp. En cualquier escenario: es una apuesta, no una estrategia de rentabilidad. El único escenario donde la aritmética mejora es cuando el cliente no liquida al corte siguiente y convierte la operación en cartera revolvente: la tasa activa de 37–52% anual puede recuperar la pérdida promocional en dos o tres ciclos. El problema es que ese escenario implica exactamente el cliente que el banco no debería querer capturar en temporada — uno que compra más de lo que puede pagar de contado — o bien un cliente que ya era revolvente antes de la promoción, en cuyo caso el banco subsidiaba comportamiento que ya tenía, sin necesitar incentivarlo. El mapa completo de ingresos de una tarjeta incluye fuentes adicionales que el análisis del sector rara vez agrega en la misma lámina: la anualidad — cuota fija que el banco cobra independientemente del comportamiento del cliente y que puede representar entre MXN$500 y MXN$4,000 según el segmento —; la comisión por disposición de efectivo, que combina un porcentaje sobre el monto retirado con una tasa que corre desde el día uno sin período de gracia; y los seguros asociados al plástico — vida, desempleo, fraude — que en algunos portafolios representan entre 8% y 12% del ingreso no financiero. En conjunto, estas tres fuentes pueden aportar hasta 15–20% del ingreso total por cliente activo, con una particularidad relevante: operan con independencia del comportamiento de pago. El cliente que nunca paga intereses sí paga anualidad. El que nunca va a MSI sí puede retirar efectivo en una emergencia. Eso no los hace más importantes que el spread — pero sí los hace invisibles en los decks que solo miden tarjetas emitidas. Lo que la tabla anterior evidencia no es que unos jugadores sean mejores o peores. Evidencia que cada uno compite con un conjunto diferente de variables — y que la mayoría de las fintechs está compitiendo en las variables más visibles y fáciles de medir, no en las que determinan la rentabilidad de largo plazo. La Ley de Goodhart: cuando la métrica mata la estrategia. En 1975, Charles Goodhart, asesor del Banco de Inglaterra, formuló lo que hoy se conoce como su ley: “Cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida.”10 Goodhart lo aplicó a la política monetaria: si el banco central fija como objetivo el crecimiento de M3, los agentes económicos optimizarán para ese agregado, no para la inflación que M3 debía representar. En el mercado de tarjetas de crédito de México, la Ley de Goodhart opera de la siguiente manera: el número de tarjetas emitidas, los usuarios activos o los plásticos en circulación se convirtieron en la métrica-objetivo de los equipos directivos, los fondos de venture capital y los consejos de administración. A partir de ese momento, dejaron de ser buenas medidas de salud del negocio. Los equipos comenzaron a optimizar para el número — no para la rentabilidad que ese número supuestamente representaba. La analogía cotidiana es exacta: es como si un restaurante midiera su éxito por el número de comensales que cruzan la puerta — sin importar si piden agua o el menú completo, si pagan o se van sin la cuenta. El número de entradas sube. El P&L no. Activación automática de lentes: Kahneman (Sistema 1/2) y Thaler (contabilidad mental) convergen aquí. Los equipos procesan el crecimiento de usuarios con Sistema 1 — rápido, emocional, satisfactorio — mientras los números de rentabilidad quedan en el cuaderno de Sistema 2 que nadie abre en el Town Hall. La sala de juntas que celebraba mientras acumulaba mora. Los números de las fintechs durante los primeros nueve meses de 2024 son el caso clínico más documentado de la Ley de Goodhart en el mercado financiero mexicano. Nu México reportó pérdidas de MXN$1,534 millones en ese periodo. Ualá acumuló MXN$859 millones y Stori MXN$405 millones. En conjunto: MXN$2,798 millones en pérdidas en nueve meses3, financiadas en parte por rendimientos de captación de hasta 17% anual que ningún modelo de unit economics podía sostener con el spread disponible. Estas pérdidas no se explican únicamente por el cashback: incluyen costos de mora, fondeo institucional caro, gastos de administración y marketing. El cashback fue el detonador más visible; la causa estructural fue operar con márgenes negativos mientras se apostaba a que la escala los resolvería. Y sin embargo, en esas mismas instituciones, los decks de resultados internos reportaban métricas de crecimiento positivas. Usuarios activos al alza. Tarjetas activadas al alza. Net Promoter Score sólido. La disonancia cognitiva — el malestar psicológico que surge cuando sostenemos creencias contradictorias — se resolvía de la manera más humana posible: reencuadrando las pérdidas como “inversión en crecimiento” y las señales negativas de cartera como “costos temporales de adquisición.” Kahneman11 llamaría a esto una trampa clásica de Sistema 1: el cerebro ejecutivo encontró una narrativa coherente — “somos una empresa de crecimiento, el modelo se optimizará en escala” — y usó esa narrativa para filtrar la evidencia contraria. Los IMOR en ascenso, las tasas de activación débiles entre las cohortes más recientes, la presión sobre el fondeo: todo quedaba en la carpeta de spam cognitivo del comité. Thaler12 añadiría la contabilidad mental: el cashback y los rendimientos se contabilizaban como “inversión en marketing”, no como pérdida de margen financiero — aunque económicamente sean exactamente lo mismo. Disonancia cognitiva en las salas de juntas de fintechs. La disonancia cognitiva, documentada por Leon Festinger en 1957, describe el malestar que experimentamos cuando sostenemos dos creencias incompatibles simultáneamente. El cerebro no tolera esa tensión indefinidamente — la resuelve de tres maneras: cambiando una creencia, añadiendo cogniciones que reconcilien ambas, o descartando la evidencia que genera el conflicto. En el contexto de una fintech con crecimiento fuerte y pérdidas crecientes, la tercera opción es la más tentadora. Los equipos directivos tenían evidencia simultánea de: (a) crecimiento de usuarios validado por inversores y celebrado en medios, y (b) deterioro de cartera que amenazaba la tesis de inversión. La tensión cognitiva se resolvía sistemáticamente descartando (b) o reencuadrándola como transitoria. El resultado no es irracionalidad — es racionalidad incompleta. El directivo no miente a su consejo: genuinamente cree que la escala resolverá el problema. Y en algunos modelos, lo hace. El problema es que creer en la escala no es lo mismo que tener evidencia de que la escala produce rentabilidad en ese segmento específico, con ese mix de cartera, en ese entorno macroeconómico. La analogía: es como el piloto que confía en que el avión puede aterrizar porque siempre ha aterrizado — sin revisar el nivel de combustible esta vez. El sesgo de confirmación de la banca G8. Mientras las fintechs acumulaban pérdidas, los bancos G8 — los ocho bancos de mayor tamaño por activos en el sistema mexicano — observaban con la satisfacción del que siempre supo que esto pasaría. El IMORA de Nu como SOFIPO alcanzó 27.51% en el periodo 2023–2024 — un número que confirmaba, para la banca tradicional, exactamente lo que querían confirmar: que el modelo digital no funciona, que los clientes de bajos ingresos no son bancarizables rentablemente, que la desintermediación fintech era un experimento de Sand Hill Road. Ese es el sesgo de confirmación en su versión más costosa. No porque la banca G8 estuviera equivocada en el dato — el IMORA de 27.51% era real en ese periodo. Sino porque interpretó ese dato selectivamente, ignorando la tendencia: Nu estaba comprimiendo su mora consistentemente trimestre a trimestre, llegando a 20.8% en junio de 20256, y recibió la aprobación de licencia bancaria de la CNBV el 24 de abril de ese año5. Al cierre del primer trimestre de 2025, Nu México reportaba 11 millones de clientes — lo que la ubicaba entre las cinco instituciones con mayor número de clientes del sistema bancario mexicano5. La banca G8 leyó la foto. Nu leyó la película. Y mientras los equipos directivos de los bancos grandes pasaban los primeros tres años de la expansión de Nu diagnosticando que “el modelo no es sostenible”, Nu construyó el conjunto de datos de comportamiento transaccional digital más grande del segmento C-D de México. Ese activo no aparece en el balance hoy. Pero va a aparecer en el P&L de los próximos cinco años — especialmente ahora que la licencia bancaria les permite agregar portabilidad de nómina, el producto con el que los bancos G8 tienen su mayor ventaja de relación. El sesgo de confirmación de la banca tradicional. El sesgo de confirmación —documentado extensamente por Kahneman11 y por Ariely13— es la tendencia a buscar, interpretar y recordar información de manera que confirme nuestras creencias previas. En entornos competitivos, tiene un efecto devastador: retrasa la respuesta estratégica a amenazas reales porque el cerebro ejecutivo las convierte en validación de la posición propia. En el mercado de tarjetas, la banca G8 usó el IMORA alto de Nu como confirmación de que el modelo digital no funciona — en lugar de usarlo como evidencia de que Nu está aprendiendo más rápido que nadie en el segmento C- del mercado mexicano. La diferencia es crítica: una empresa con IMORA de 27.51% que lo está comprimiendo trimestre a trimestre es más peligrosa que una empresa con IMORA de 3% que lleva cinco años sin moverlo. Ariely13 diría que los bancos caen en el efecto señuelo: comparan a Nu con sus propios ratios de cartera, concluyen que son superiores, y esa comparación les satisface lo suficiente como para no preguntarse qué está construyendo Nu que ellos no tienen. La pregunta relevante no es quién tiene mejor IMOR hoy — es quién tiene mejor dato de comportamiento para originar crédito mañana. Nu México: ¿éxito estratégico o apuesta sin veredicto? El caso Nu México merece un análisis propio porque el artículo lo usa como ejemplo de empresa que “leyó la película” frente a una banca G8 que solo “leyó la foto”. Esa lectura es correcta en dirección estratégica. Pero el veredicto financiero en México específicamente no está cerrado. Y un análisis riguroso exige decirlo así. Lo que la evidencia sí permite afirmar. Los indicadores operativos de Nu en México son extraordinarios para la etapa de madurez en la que se encuentra. El ingreso promedio mensual por cliente activo (ARPAC) alcanzó USD$12.5 en el tercer trimestre de 202520 — comparado con USD$6.7 que tenía Brasil en una etapa equivalente. El costo de atención por cliente se redujo de USD$3 en 2021 a USD$1 en 202520, reflejando eficiencias operativas reales, no cosméticas. Con ~14 millones de clientes y un ritmo de adición cercano al millón por trimestre, Nu es ya la tercera institución en tarjetas de crédito emitidas en México21. Y a nivel del holding, Nu Holdings cerró 2025 con una utilidad neta de USD$2,900 millones22 — una de las empresas de servicios financieros más rentables del mundo en proporción a su escala. Lo que la evidencia obliga a matizar. El cuadro completo de la operación mexicana como entidad local es más complejo. Según reportes de prensa especializada, Nu México como SOFIPO cerró 2025 con pérdidas de MXN$1,974 millones23, registró pérdidas de capital por MXN$4,142 millones y redujo su plantilla de 1,247 a 649 empleados durante el proceso de reestructuración previa a la conversión bancaria23. La conversión a banco múltiple, aprobada en abril de 2025, aún no ha concluido su proceso de autorización operativa por parte de CNBV y Banxico23. Y la relación préstamos/depósitos (LDR) se ubicó en ~18% al cierre del segundo trimestre de 202524, lo que indica que la mayor parte del fondeo captado aún no se está colocando como crédito — el corazón del modelo de monetización. Una precisión regulatoria que el análisis frecuentemente omite: como SOFIPO — Sociedad Financiera Popular —, Nu podía captar ahorro del público bajo la LACP, pero con diferencias materiales respecto a un banco múltiple. Los depósitos estaban protegidos por el FIPAGO — no por el IPAB — hasta 25,000 UDIs por persona, el acceso al fondeo interbancario era más restringido y el costo de capital resultante era estructuralmente más alto. Eso explica dos fenómenos que aparecen juntos en sus estados financieros: las tasas de captación de hasta 17% anual — Nu necesitaba pagar más que un banco para atraer depósitos — y el LDR de 18% al 2T2025, que revela una institución que captaba considerablemente más de lo que prestaba, invirtiendo el exceso en instrumentos de deuda mientras construía cartera. La licencia bancaria no es solo un hito reputacional: es el momento en que el modelo de fondeo cambia estructuralmente, con acceso al mercado de dinero, a la ventanilla de Banxico y — lo más estratégico — a la portabilidad de nómina. Hay un dato que condensa el estado actual mejor que cualquier otro: Nu México alcanzó el break-even operativo como entidad local en el primer trimestre de 202625 — no en 2025. El “equilibrio operativo 1T2025” que David Vélez comunicó en marzo de ese año se refería al holding global, no a la filial mexicana, que aún cerraba ese ejercicio en pérdidas. Además, el 89% de los ingresos de Nu Holdings sigue concentrado en Brasil26. México es el segundo mercado estratégico del grupo, pero su contribución a la rentabilidad consolidada es aún marginal. La rentabilidad que el mercado celebra en Nu Holdings es, en lo fundamental, rentabilidad brasileña. ¿Es exitosa la estrategia de Nu México? El veredicto provisional. El argumento estratégico es sólido: Nu entró por el segmento rechazado, acumuló datos de comportamiento únicos y ahora tiene licencia para escalar hacia productos de mayor valor. Christensen16 lo reconocería como innovación disruptiva clásica ejecutada con disciplina. El argumento financiero en México específicamente requiere más tiempo. Las variables que determinarán el veredicto definitivo son: (1) evolución del LDR desde el 18% actual hacia niveles del 40–50%, que indicaría monetización real del fondeo; (2) tasa de adopción de portabilidad de nómina, que cambiaría el modelo de fondeo y el LTV por cliente; (3) rentabilidad sostenida por al menos 3–4 trimestres consecutivos, no solo el break-even de 1T2026; y (4) comportamiento de mora en segmentos de mayor ingreso a los que Nu accederá como banco múltiple. El veredicto hoy: Nu tiene la trayectoria correcta y el activo estratégico más valioso del segmento (datos de comportamiento transaccional en NSE C-D). Pero quien declare victoria financiera en México antes de ver dos años de operación bancaria plena y LDR por encima del 35% estará cometiendo exactamente el mismo error que este artículo le critica a la banca G8: leer la foto, no la película. La ventaja real no está donde todos la buscan. Las lentes de Porter17, Martin14 y Oberholzer-Gee15 convergen en un diagnóstico incómodo para todos los jugadores del mercado. Porter diría que la guerra de cashback y tasas es una señal de que la industria confunde eficiencia operativa con posición estratégica: cuando todos compiten en las mismas variables, el mercado se vuelve un océano rojo donde el margen se erosiona para todos. La concentración del sistema — con un CR5 de ~85.8% del saldo1 — sugiere que los incumbentes tienen escala, pero la escala sin diferenciación no es ventaja; es tamaño. Roger Martin14 formularía la pregunta central: ¿en qué campo específico quieres ganar — y cuál es tu capacidad diferenciadora para ganar ahí? La mayoría de los jugadores del mercado tienen claro el dónde jugar — tarjeta de crédito para personas físicas en México — pero son notablemente vagos en el cómo ganar. “Mejor tasa”, “mejor app” y “mejor cashback” no son ventajas competitivas. Son inversiones en commodities que todos pueden replicar en el siguiente trimestre. Oberholzer-Gee15, con su Value Stick, señala la trampa más elegante del mercado: el cashback subsidiado reduce la disposición a vender del proveedor (WTS) sin aumentar proporcionalmente la disposición a pagar del cliente (WTP). En términos concretos: el banco que ofrece 20% de cashback en el Hot Sale está transfiriendo valor al cliente, pero no está creando valor nuevo. Si mañana ese banco deja de ofrecer cashback, el cliente se mueve a quien lo ofrezca — porque el cashback no construyó lealtad; construyó dependencia de precio. La ventaja real en tarjetas de crédito en México, en 2026, no está en la tasa activa ni en el programa de recompensas. Está en el dato de comportamiento transaccional. Y aquí aparece el vacío estratégico más grande del mercado: no son los bancos G8 quienes tienen los datos más ricos sobre el comportamiento de compra del mexicano NSE C- con empleo informal. Son Mercado Pago — con un millón de terminales activas en México a septiembre de 20258, más el ecosistema de pagos digitales — Liverpool, Coppel y, cada vez más, Nu con su base de clientes digitales. Christensen16 lo llamaría innovación disruptiva clásica: Nu entró por el segmento rechazado por la banca tradicional — el cliente sin historial, fuera de las grandes ciudades, que nunca tuvo tarjeta — y ahora, con licencia bancaria y datos de comportamiento de más de catorce millones de usuarios21, está subiendo hacia los segmentos que la banca G8 considera sus bastiones. La licencia bancaria no es solo un hito regulatorio. Es el momento en que el disruptor anuncia que ya terminó de aprender en el segmento base y está listo para la siguiente jugada: nómina, ahorro y crédito de mayor ticket para clientes que ya demostraron comportamiento. El matiz importante: ese anuncio es prematuro si la conversión operativa aún no ha concluido. La diferencia estructural entre bancos G8 y fintechs en temporadas de Hot Sale y Buen Fin también merece nombre explícito. Los bancos grandes absorben el costo del cashback dentro del modelo de vida del cliente: tienen nómina domiciliada, crédito hipotecario, seguro de auto y cuenta de débito — la red de seguridad relacional que hace que el cashback de un mes sea irrelevante frente al LTV del cliente a 10 años. Las fintechs sin nómina subsidian cashback sin esa red. Para ellas, cada promoción de temporada es una apuesta de adquisición pura, no una inversión dentro de una relación establecida. Lo que el CEO y el CPO deberían hacer diferente mañana en la mañana. Si diriges un portafolio de tarjeta de crédito — banco, fintech o neobanco — hay una pregunta que vale revisar antes de tu próxima reunión de resultados: ¿tu métrica principal de crecimiento es un objetivo o es una medición? Si el número de tarjetas emitidas es lo que reportas al consejo como evidencia de éxito, has caído en la trampa de Goodhart. Ese número solo es una buena señal si viene acompañado de activación real, de cohorte de rentabilidad a 18 meses y de comportamiento de pago en las primeras seis cuotas — los datos que nadie incluye en el deck de Hot Sale. Las métricas que deberían reemplazar al deck de pizza: NPS post-promoción por cohorte de cashback (no NPS general); tasa de activación a 90 días de clientes adquiridos en temporada vs. clientes orgánicos; LTV/CAC a 24 meses por canal de adquisición; porcentaje de clientes de Hot Sale activos seis meses después sin una segunda promoción. Ese último número es el costo de adquisición real, no el cashback. Para el CPO de un banco G8. La pregunta no es si tu IMOR es mejor que el de Nu. Es si tienes datos de comportamiento transaccional suficientemente ricos en el segmento C-D como para originar crédito mejor que Mercado Pago cuando Mercado Pago decida escalar su producto de crédito. Si la respuesta honesta es “no tenemos esa granularidad”, esa es la brecha estratégica que importa — no el siguiente cashback del Hot Sale. Las preguntas que faltan en tu agenda post-Hot Sale: ¿Cuántos de los clientes que se “registraron” en la promoción ya eran clientes activos hace más de 12 meses? ¿Cuál es el NPS diferencial entre clientes que recibieron su cashback a tiempo y los que lo recibieron tarde o no lo recibieron? ¿Tu producto de MSI está diseñado para satisfacer el Job to Be Done del cliente — acceder a bienes de mayor valor sin descapitalizarse — o para generar comisión al comercio y riesgo de impago si falla un pago? Para el CEO de una fintech de tarjetas. El periodo de gracia de crecer a cualquier costo y rentabilizar después terminó. Los inversores que fondearon ese modelo en 2021–2023 están mirando con distinto lente en 2026. La pregunta ya no es si puedes crecer. Es si tu LTV/CAC a 24 meses supera 1.0x sin el subsidio de cashback. Si no, no tienes una estrategia de adquisición — tienes un subsidio temporal que alguien, eventualmente, va a dejar de pagar. Las preguntas que deberían estar en tu plan estratégico: ¿Qué porcentaje de los clientes adquiridos en Hot Sale con cashback agresivo están activos a seis meses sin una segunda promoción? ¿Tu estrategia de temporada crea un Job to Be Done que solo tú puedes satisfacer, o crea un comportamiento de búsqueda de cashback que cualquier competidor puede capturar el siguiente trimestre? Y la más reveladora de todas: si eliminaran todas las promociones de Hot Sale y Buen Fin por un año, ¿cuántos de sus clientes activos seguirían siendo clientes activos? Esa cifra es la lealtad real. Todo lo demás es comportamiento comprado. No hay que olvidar a Marco. Marco no aparece en ningún deck de resultados del Hot Sale. No tiene nombre en el dashboard. Es una tarjeta activada en promoción, un registro exitoso, una línea más en el reporte de participación. Pero Marco es también el cliente que en noviembre, cuando llegue el Buen Fin, va a recordar exactamente cómo terminó esta historia: con su papá sin cashback por no haberse inscrito primero, con su hermana descubriendo que su 30% era en realidad 6.66%, y con él mismo esperando una bonificación de $630 pesos que llegará en algún momento del verano — si es que llega. Ese recuerdo no genera lealtad. Genera búsqueda en Google de “mejor tarjeta de crédito México 2026.” La pregunta que ningún director de adquisición incluye en su presentación de pizza es la más simple y la más cara de ignorar: ¿cuántos Marcos salieron del Hot Sale dispuestos a recomendarte, y cuántos salieron buscando a tu competidor? Porque la diferencia entre un promotor y un detractor no está en el porcentaje del cashback. Está en si la experiencia fue tan buena como el titular del correo prometía. Y esa métrica — NPS post-promoción por cohorte de cashback — tampoco aparece en el deck. Nunca aparece en el deck. Y mientras no aparezca, el próximo Hot Sale será exactamente igual a este: récord de tarjetas activadas, reunión con pizza, y Marco buscando opciones. El sesgo de esta semana. Ley de Goodhart. Cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida.10 En estrategia financiera, opera cada vez que un equipo directivo reporta como éxito el número que es más fácil de hacer subir — tarjetas emitidas, usuarios activos, volumen de captación — en lugar del número que es más difícil de construir: rentabilidad por cohorte, LTV/CAC a 24 meses, activación sostenida. En el mercado mexicano de tarjetas de crédito, la Ley de Goodhart explica tres fenómenos simultáneos: por qué tres fintechs acumularon MXN$2,798 millones en pérdidas en nueve meses de 20243 subsidiando un crecimiento que el mercado aplaudía; por qué los bancos G8 confundieron morosidad baja con ventaja estratégica sólida; y por qué todos los participantes del mercado llegarán al próximo Hot Sale con exactamente los mismos cashbacks — porque esa es la métrica que el cliente ve, no la que decide si el negocio sobrevive. La pregunta para el lector: ¿Cuál es la métrica que más influye en las decisiones estratégicas de tu equipo en este momento? ¿Es una métrica que mide lo que quieres construir — o una métrica que mide lo que es más cómodo de reportar? Fuentes verificadas. 1. CNBV vía La Jornada. Indicadores de tarjeta de crédito bancaria, octubre 2025. Publicado 29 de diciembre de 2025. [40,368,808 contratos; saldo MXN$676,429 mdp; IMOR 3.32%; CR5 ~85.8% del saldo; BanCoppel 9.41%; Azteca 7.38%; ritmo de emisión 71,000 tarjetas/día calculado como variación mensual de contratos ÷ días del mes] 2. Banxico. Indicadores Básicos de Tarjetas de Crédito, datos a junio de 2025. [Tasa promedio 38.3%; no-totaleros 42.1% / 64.3% del saldo; TEPP no-totalera 37.1%; sin promociones 52.7%] 3. El CEO / El Informador (publicado 2025, datos enero–septiembre 2024). Pérdidas 9M 2024: Nu MXN$1,534 mdp; Ualá MXN$859 mdp; Stori MXN$405 mdp. Nota: cifras corresponden a los primeros nueve meses de 2024, no al año completo. 4. Nu Holdings. Comunicado David Vélez, marzo 2025. Equilibrio operativo 1T2025 del holding global Nu Holdings — no de la operación mexicana como entidad local. 5. El Universal / DPL News. CNBV oficializa aprobación de licencia bancaria a Nu México, 24 de abril de 2025. Nu: 11M usuarios al cierre 1T2025. 6. Bloomberg / Miranda Partners (agosto 2025). Morosidad a junio 2025: Stori 23%, Nu México 20.8%, Klar 26.8%. El IMORA de 27.51% citado en el texto corresponde al periodo 2023–2024 como SOFIPO (Bloomberg Línea, octubre 2023). 7. Banxico. SPEI: >7,300 millones de operaciones en 2025 (+36.8% vs. 2024). 8. Mercado Pago. 1 millón de terminales activas en México, septiembre 2025. 9. Infobae / Xataka México / Luz Noticias. Hot Sale 2026: cashbacks bancarios de 10–30%, vigencia 25 mayo – 2 junio 2026. 10. Goodhart, Charles A.E. “Problems of Monetary Management: The U.K. Experience.” Papers in Monetary Economics, Reserve Bank of Australia, 1975. 11. Kahneman, Daniel. Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux, 2011. 12. Thaler, Richard H. Misbehaving: The Making of Behavioral Economics. Norton, 2015. 13. Ariely, Dan. Predictably Irrational. HarperCollins, 2008. 14. Martin, Roger L. Playing to Win. Harvard Business Review Press, 2013. 15. Oberholzer-Gee, Felix. Better, Simpler Strategy. Harvard Business Review Press, 2021. 16. Christensen, Clayton M. The Innovator’s Dilemma. Harvard Business Review Press, 1997. 17. Porter, Michael E. Competitive Strategy. Free Press, 1980. 18. Miranda Intelligence / Banxico (2025). Tasa de intercambio promedio ponderada para tarjeta de crédito en México: ~1.35%. Nota: el MDR (Merchant Discount Rate) total al comercio incluye adicionalmente el margen del adquirente y se ubica en el rango 1.5–2.0%. 19. E-consulta.com / Finan.mx (2025). Comisión de financiamiento MSI cobrada por el banco al comercio: entre 5% y 10% del valor de la compra, según acuerdo entre partes. 20. El Universal / Nu México comunicado (febrero 2026). ARPAC México USD$12.5 en 3T2025; costo de atención por cliente USD$1 en 3T2025 vs. USD$3 en 3T2021. 21. Nu México / Nu Holdings comunicado (febrero 2026). ~14 millones de clientes; tercera institución en tarjetas de crédito emitidas en México. 22. Revista Fortuna / Nu Holdings resultados 4T2025. Utilidad neta holding 2025: USD$2,900 millones vs. USD$2,000 millones en 2024. 23. Excélsior / Intelimedios (columna Alicia Salgado, mayo 2026). Según reportes de prensa especializada basados en información financiera pública de la SOFIPO: pérdidas MXN$1,974 mdp en 2025; pérdidas de capital MXN$4,142 mdp; reducción de plantilla de 1,247 a 649 empleados. Dato pendiente de validación contra estados financieros auditados. Conversión a banco múltiple aún pendiente de autorización operativa final de CNBV y Banxico. 24. Bloomberg Línea / Citi Research (septiembre 2025). LDR Nu México: ~18% al 2T2025; depósitos USD$6,700M; cartera de crédito USD$1,200M. 25. FintechExpert.mx / AmericaRetail-Malls (mayo 2026). Nu México alcanza break-even operativo en 1T2026 con utilidad cercana a MXN$240 millones, frente a pérdidas de MXN$587 millones en 1T2025. 26. Ainvest / Bloomberg (febrero 2026). Concentración de ingresos Nu Holdings: 89% en Brasil. Si este artículo te ha parecido interesante, compártelo. Suscríbete gratis para recibir semanalmente nuevos artículos de “Estrategia en Juego”. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

11. 

    26 May 2026

    Crédito Empresarial MiPyME: El estadio más grande de la liga. Y solo llenan las gradas de un sector.

    Son las 9:07 de la mañana de un martes cualquiera. El Director de Estrategia —título que en México puede significar cualquier cosa, desde “el que hace las presentaciones bonitas usando NotebookLM” hasta “el que sí leyó a Porter pero lo recuerda con la misma precisión con que recuerda la geometría analítica de segundo de prepa”— entra a la sala de juntas con un café oat milk en la mano, una presentación de 74 diapositivas bajo el brazo, y la convicción silenciosa de que hoy, definitivamente, va a ser el día en que la organización finalmente entienda hacia dónde va el negocio. En la primera slide aparece, en tipografía de 48 puntos y con un gradiente azul corporativo que costó tres iteraciones con el equipo de diseño y una discusión de 40 minutos sobre si el azul era “suficientemente institucional pero tampoco demasiado conservador”, la frase que abrirá su discurso: “Las MIPYMES son el motor de la economía mexicana.” Todos asienten. El CFO asiente con la gravedad de quien acaba de escuchar el teorema de Pitágoras por primera vez y piensa que debería anotarlo. El CPO asiente mirando su teléfono —está respondiendo un correo sobre el presupuesto del cuarto trimestre, pero su cabeza sube y baja con una cadencia que cualquier observador externo interpretaría como profunda reflexión estratégica. El COO asiente y anota algo en su app de notas — probablemente “MIPYMES = oportunidad” entre un recordatorio de dentista y la lista del súper, aunque también podría ser “preguntar qué es MIPYME exactamente”. El CEO asiente con esa solemnidad específica del líder que reconoce una verdad universal que, casualmente, él también hubiera dicho, y que de hecho dijo en la convención bancaria del año pasado, aunque con otra diapositiva detrás. El CMO después de ver asentir al CEO, también asiente con energía. El abogado corporativo asiente porque siempre asiente. Lleva veinte años haciéndolo en esta sala. Ha sobrevivido cuatro recortes masivos y dos pandemias con exactamente la misma estrategia: cabeza arriba, cabeza abajo, expresión de quien está procesando algo muy importante. Su valor diferencial en cualquier comité directivo es aportar la reconfortante sensación de que hay alguien en la sala que sabe de algo que los demás no saben. Nadie ha podido confirmar ni desmentir esto en veinte años. Ni él. El Director de Riesgos —que tiene un doctorado en econometría, una certificación FRM que costó dieciocho meses de estudio, y la capacidad técnica de modelar exactamente el tipo de error estratégico que están cometiendo en este momento— hace algo radical: piensa. Voltea a la izquierda. A la derecha. Al CEO. A la diapositiva. Corre el modelo internamente. Dos variables: probabilidad de que la estrategia sea correcta vs. probabilidad de que contradecirla le cueste el bono de diciembre. La función objetivo converge en milisegundos. Asiente. Dos veces. Con convicción doctoral. Alguien al fondo —el Chief of Staff, el único que esa mañana desayunó con datos reales y llegó treinta minutos antes para revisar los reportes de la CNBV— escribe en su cuaderno: “motor de la economía”. Con subrayado doble. Y una estrella. Porque en los once meses que lleva en la empresa ha aprendido que las frases con subrayado doble y estrella son las que aparecen en las siguientes 74 diapositivas en diferentes combinaciones de tipografía. El Director de Growth —que llegó hace seis meses desde una startup de e-commerce donde “escaló usuarios” con un presupuesto de Meta Ads y una hoja de cálculo de cohortes que él mismo llama el modelo, como si hubiera descubierto algo que Black y Scholes no alcanzaron a ver— asiente con el entusiasmo específico de quien lleva semanas buscando el momento de mencionar que en su empresa anterior “hicieron algo parecido con MIPYMES”, aunque en realidad era un cupón de descuento para restaurantes de la Condesa que nadie redimió. Antes de que alguien pueda preguntarle algo concreto, ya escribió “Construir MIPYME funnel 🚀” en el canal de Slack del equipo, agregó una tarea en Notion titulada “explorar oportunidad MIPYME Q3” con fecha de vencimiento en seis semanas, y está a tres clics de poner una métrica de vanidad en el dashboard ejecutivo. El CMO y el CPO lo observan, de reojo, en silencio con esa mirada corporativa tan particular que no necesita subtítulos, que trasciende el lenguaje, que probablemente tiene su propio nombre en sánscrito: ¿este güey qué hace exactamente, y por qué cobra más que yo? La presentación avanza. Diapositiva 12: “Estrategia de crecimiento de cartera — visión 2026.” Aquí conviene detenerse un momento, porque la palabra estrategia está haciendo un trabajo muy, muy pesado en esa diapositiva. Roger Martin —el académico canadiense que ha dedicado su carrera a explicar qué es estrategia real y qué es simplemente un presupuesto con buenas intenciones y tipografía corporativa— definiría lo que está en esa slide como una lista de actividades disfrazada de elección. Rumelt lo llamaría directamente un bad strategy: objetivos grandilocuentes sin diagnóstico, sin lógica de ventaja, sin apuesta real. Pero nadie en esa sala ha leído a Rumelt. O si lo leyeron, fue en el resumen de Blinkist en el avión a Cancún, entre el aperitivo y el aterrizaje, y lo que retuvieron fue básicamente “tener una estrategia es bueno”. El segmento objetivo de la diapositiva 12, naturalmente, es el mismo de siempre: empresas con ventas anuales superiores a MX$250 millones, dos años de declaraciones fiscales impecables, garantía hipotecaria preferentemente en zona metropolitana, y —de ser posible— que ya sean clientes del banco desde hace al menos una década. Es decir: los mismos clientes que tienen todos los demás bancos, disputados con los mismos productos, a las mismas tasas, con el mismo NPS mediocre. El océano más rojo del sistema financiero mexicano, representado en PowerPoint con un gradiente azul. En ese momento, desde el extremo opuesto de la mesa, el Director de Producto de Crédito Empresarial —que sí revisó los datos de la CNBV esa mañana y sabe perfectamente que hay 4.45 millones de MIPYMES sin crédito bancario en México, que hay miles de entidades gubernamentales con necesidades de financiamiento institucional que nadie está atendiendo, y que hay un mercado de tarjeta corporativa para pequeña empresa que prácticamente nadie está diseñando bien— abre la boca. La cierra. La abre nuevamente. Voltea a ver a su jefe, el CPO. Cierra la boca, una vez más. Vuelve a abrirla. Y dice: “Muy alineado con la visión del grupo.” Esto tiene un nombre técnico. En psicología organizacional se llama efecto HiPPO: Highest Paid Person’s Opinion. La opinión que termina dominando cualquier sala no es la mejor fundamentada —es la del que cobra más. Irving Janis lo documentó en 1972 como groupthink: cuando la cohesión del grupo y la jerarquía se vuelven más importantes que el pensamiento crítico, los equipos toman decisiones que individualmente ninguno de sus miembros aprobaría. En la práctica corporativa mexicana, el groupthink tiene una variante local: nadie le dice al CEO que su “estrategia” es un plan de eficiencia operativa con PowerPoint. Se lo dicen al analista junior. En privado. En el elevador. Camino al estacionamiento, a las 7:30 de la noche, cuando ya nadie graba. Lo que nadie le dice al CEO en la sala —porque el HiPPO llena el espacio cognitivo antes de que cualquier otra idea pueda aterrizar— es que los cuatro segmentos más rentables del siguiente ciclo no están en esa diapositiva. No están porque nunca han estado en el historial de la cartera. Y como nunca han estado en el historial, no tienen representación mental en el modelo de negocio. Y como no tienen representación mental, no existen. Aunque tengan nombre, dirección fiscal, y una necesidad de financiamiento que llevan años resolviendo con prestamistas informales, tarjetas personales mal usadas, o la caja chica familiar. El café sigue caliente. La reunión termina a tiempo. Y los tres segmentos que ese día amanecieron sin una propuesta de valor real —la microempresa, la pequeña y mediana empresa, y el empresario que sigue pagando a sus proveedores en efectivo porque nadie le ha diseñado todavía una tarjeta corporativa que entienda cómo trabaja— siguen sin aparecer en ninguna diapositiva. Ni en la 74. Lo anterior es ficción. Pero si trabajas en banca o fintech en México y leíste esos párrafos pensando en una sala específica, con personas específicas a las que podrías ponerles nombre, apellido y, quizá, hasta apodo y número de extensión telefónica, entonces no es tan ficción. El problema no es que el sistema financiero mexicano desconozca la oportunidad. El problema es que la estructura de incentivos, la psicología de los comités, y la tiranía de lo familiar conspiran para que esa oportunidad siga siendo, año tras año, el punto 4 del orden del día que nunca llega a discutirse de verdad. El mapa que nadie quiere ver. Hay 4.7 millones de MIPYMES en México.¹ Solo 255,114 tienen crédito bancario formal.² Ese número —5.4% de penetración— debería ser la estadística más citada en cualquier sala de consejos de banca en México. No lo es. Y esa omisión tiene nombre: sesgo de disponibilidad aplicado al revés. No es que el sector no vea el dato. Es que lo que sí ve —la cartera existente, los procesos que ya funcionan, los clientes que ya pagan— se vuelve tan presente, tan tangible, que los 4.45 millones de empresas sin crédito quedan fuera del cuadro mental del equipo de producto. El diferencial entre México y Brasil no es tecnológico ni regulatorio en su origen. Es de apetito estratégico. Y en mayo de 2025, ese apetito recibió por primera vez un mandato institucional: el gobierno federal y la ABM firmaron un acuerdo —en el marco del Plan México— para que al menos el 30% de las MIPYMES cuenten con crédito bancario para 2030, creciendo a una tasa media anual de 3.5%.³ A ocho meses de la firma, el avance es real: 264 mil MIPYMES con financiamiento, penetración del 26.4%, y la tasa de interés bajando de 15.55% a 14.5% en el mismo período.⁴ Ese dato tiene una lectura estratégica que pocas salas de consejo han procesado: si el G8 (los ocho bancos más grandes de México, los que dominan la banca comercial del país) se comprometió institucionalmente a crecer en MIPYME, la ventana del first mover advantage se cierra más rápido de lo que cualquier PowerPoint de visión 2026 anticipa. SESGO DE DISPONIBILIDAD INVERTIDO El sesgo de disponibilidad clásico es fácil de explicar: sobrestimamos la probabilidad de lo que recordamos con facilidad. Pero hay una versión inversa más peligrosa en estrategia corporativa: la invisibilidad de lo que no tiene representación mental. Si nunca has originado un crédito MIPYME, si tu sistema core no está diseñado para ello, si tus analistas no tienen datos históricos de ese segmento, entonces el mercado no-atendido literalmente no existe en tu modelo mental del negocio. Esto explica algo paradójico: los mismos directores que reconocen en conferencias que “la MIPYME es el corazón de la economía mexicana” regresan a sus oficinas y siguen asignando presupuesto al segmento que ya funciona. No es hipocresía. Es que lo disponible tiene una presencia cognitiva que el mercado no-atendido no puede igualar. La cura no es un análisis de mercado más detallado. Es lo que hizo BanCoppel: tomar la decisión estratégica de que la cartera empresarial sería el 50% del total, y luego construir los procesos para que eso fuera verdad. BanCoppel: el giro estratégico que pocos vieron venir. En 2007, BanCoppel nació para servir al mercado popular mexicano. En 2024, nadie en una sala de consejos apostaba a que ese banco tendría algo estratégicamente interesante que decirle a la banca comercial tradicional. Y sin embargo… Al cierre del segundo trimestre de 2025, la cartera comercial de BanCoppel llegó a MX$43,495 millones, representando el 62% de su cartera total de MX$70,279 millones, con un crecimiento anual del 30%.⁵ Su resultado neto en los doce meses a septiembre de 2025 fue de MX$3,129 millones, un incremento del 18.9% anual.⁶ HR Ratings proyectó que la cartera total llegaría a casi MX$80,000 millones al cierre de 2025 y a MX$95,000 millones en 2027.⁶ Ese crecimiento descansa en un activo que ningún banco del G8 puede replicar en 18 meses: datos de comportamiento de pago de millones de clientes del NSE C/D, combinados con el historial del crédito departamental de Coppel. Ese scoring alternativo permite originar crédito empresarial para proveedores, microempresarios y comercios locales que no tienen dos años de declaración fiscal —pero sí tienen un patrón de pago consistente documentado. El ecosistema refuerza cada capa: más de 1,800 tiendas en 630 ciudades, 14 millones de clientes activos, 14 millones de cuentas en Afore Coppel (primer lugar con 17% del sistema), red de remesas como segundo pagador en México. Grupo Coppel anunció en junio de 2025 una inversión de MX$80,000 millones para el período 2025-2030, con el 40% destinado a tecnología y transformación digital.⁷ Lo que BanCoppel hizo no fue optimizar su modelo de consumo. Lo cambió. Esa distinción es la más importante de este análisis. OVERCONFIDENCE EN MERCADOS DOMINADOS Richard Thaler documentó que el overconfidence —la tendencia a sobrestimar la propia capacidad de predicción y desempeño— tiene una manifestación específica en actores fuertes: el actor dominante en un segmento tiende a asumir que su ventaja es transferible. La evidencia muestra que las ventajas competitivas son frecuentemente específicas al contexto. El modelo de cobranza semanal a domicilio de Banco Azteca es extraordinariamente eficaz para crédito de consumo en el NSE D. Pero ese mismo modelo, aplicado sin reingeniería al crédito MIPYME —que tiene ciclos de caja distintos, necesidades de capital de trabajo variables y puntos de decisión con mayor sofisticación financiera— no transfiere automáticamente. La analogía es directa: un chef que domina la cocina de un restaurante de comida corrida no puede abrir sin preparación un restaurante de alta cocina usando exactamente los mismos procesos. Tiene ingredientes. Tiene clientes. Tiene reputación. Pero la receta es diferente. Banco Azteca tiene todos los activos. Lo que no ha hecho todavía es rediseñar la receta para el segmento empresarial. Banco Azteca: el gigante que aún no activó su palanca. Banco Azteca cerró 2025 con una cartera bruta de MX$208,486 millones, un crecimiento del 11% anual.⁸ Su ICAP es de 15.5% — sólido. Al 30 de junio de 2025, operaba 2,029 sucursales en México, con presencia en 813 municipios — siendo la única institución bancaria privada en 178 de ellos.⁹ Afore Azteca administra 17.5 millones de cuentas, el 24.6% del sistema.¹⁰ Analogía estratégica — Banco Azteca hoy es como el equipo de futbol con el estadio más grande de la liga que solo llena las gradas en un sector de la cancha. Tiene la infraestructura, los datos y la confianza del NSE C/D para jugar en el partido MIPYME, gubernamental y corporativo. Pero sigue apostando casi todo al mismo partido de consumo que ya dominó. Sin embargo, su producto empresarial central —Empresario Azteca— es, por diseño y por regulación, un crédito para persona física con actividad empresarial, no para empresas constituidas como personas morales. Según el folleto informativo oficial publicado por Banco Azteca en su sitio institucional, el producto otorga montos desde MX$10,000 hasta MX$300,000, con tasa fija anual del 48% sin IVA, CAT promedio de 71.6% sin IVA y plazos de entre 26 y 104 semanas.²⁰ El destino declarado del crédito es liquidez —capital de trabajo—, no inversión en activo fijo ni financiamiento de cadena productiva. Para personas morales, el propio banco remite a su división de Banca Institucional y de Gobierno, cuyas condiciones —montos, tasas, plazos— no están publicadas en su sitio web y se determinan caso a caso, en función de la evaluación crediticia de la empresa.²¹ La brecha entre los activos disponibles y el producto real es el mapa exacto del overconfidence. Y cada trimestre que pasa sin un producto real en el mercado es una ventana que se cierra: Konfío dispersó más de MX$17,000 millones entre 2024-2025 a casi 80,000 empresas —80% sin crédito empresarial previo.¹¹ Mercado Pago acumulaba 1.5 millones de créditos a PyMES en México al primer semestre de 2024. BBVA México ya otorgó el 8% de nuevos créditos MIPYME a empresas sin historial bancario en el primer trimestre de 2026. El mapa estratégico: no todo es océano rojo. Aplicando el framework de Kim y Mauborgne, el mercado de crédito MIPYME y segmentos adyacentes no es un océano rojo uniforme. Cuatro zonas merecen análisis propio: Cuatro segmentos, cuatro oportunidades distintas. Microempresa: el océano azul más profundo Las microempresas representan el 95.4% de las unidades económicas de México.¹² Son el segmento más difícil de servir con los modelos de originación tradicionales —no el más olvidado por falta de interés. La paradoja es estructural: con 174 plataformas de financiamiento operando en el país, el crédito fintech en México enfrenta una contradicción que los datos confirman — la oferta se expande, pero la inclusión avanza con lentitud.¹³ Millones de microempresarios siguen fuera del sistema financiero formal no porque no haya jugadores, sino porque el producto que todos ofrecen sigue requiriendo formalidad fiscal que más del 60% de ese segmento no tiene. El instrumento correcto para microempresa no es un crédito bancario clásico. Es revenue-based lending basado en flujo de caja transaccional. BanCoppel ya tiene ese dato en forma de historial de crédito departamental. Banco Azteca lo tiene en 23 años de cobranza semanal a domicilio. Ninguno necesita construir el scoring desde cero. Solo necesita la decisión de usarlo para un producto diferente. Hay además una dimensión de género que el análisis sectorial suele tratar como nota al pie y debería tratar como tesis central. Las fintech mexicanas redujeron la brecha de género en el acceso al crédito de 8.8% a 2.6% entre enero de 2023 y septiembre de 2025 —un avance que la banca tradicional no logró en décadas.¹⁴ Las mujeres representan hoy el 42.9% de las personas que acceden por primera vez al crédito en México.¹⁴ En el ecosistema de Coppel y Azteca —con presencia en municipios donde la mujer microempresaria no es la excepción sino la norma— este no es un segmento de responsabilidad social corporativa. Es un océano azul propio. La microempresa plantea un área de oportunidad que no es la misma que la de la pequeña y mediana empresa, aunque ambas vivan bajo el mismo paraguas “MIPYME” en los reportes sectoriales. Confundir las dos es el error más frecuente —y el más caro— en el diseño de productos de crédito empresarial en México. Para la microempresa, la oportunidad está en incluir al excluido: bajar la barrera de entrada hasta hacerla prácticamente invisible — sin comprobante de ingresos formales, sin declaración fiscal, sin historial en buró, sin aval con escrituras. El ticket es pequeño (MX$5,000–80,000), la frecuencia de pago es semanal o quincenal, y el scoring es conductual: quién paga, cuándo paga, con qué constancia. BanCoppel y Banco Azteca ya tienen esa información acumulada. El movimiento ganador aquí no es producto bancario —es producto embebido en el ecosistema: el crédito que aparece cuando el microempresario ya está en el punto de contacto —la tienda, la app, la ventanilla de cobranza— sin que tenga que pedirlo. Pequeña y mediana empresa: la ventana que se cierra La pequeña y mediana empresa tiene algo que la microempresa generalmente no tiene: un tomador de decisiones con mayor sofisticación financiera, ciclos de caja más predecibles, y algún grado de formalidad fiscal. Eso cambia radicalmente el producto requerido y, sobre todo, el área de oportunidad. Mientras la microempresa demanda inclusión —llevarle el primer crédito formal a quien nunca lo tuvo—, la PyME demanda eficiencia en el ciclo operativo: liquidez justo a tiempo para pagar proveedores, instrumento para gestionar el desfase entre ventas y cobro, y acceso a lineas revolventes que acompañen la estacionalidad del negocio. El producto correcto no es un crédito simple de ticket pequeño. Es línea de capital de trabajo más factoraje de cadena productiva. Aquí hay una ventaja que nadie ha señalado con suficiente claridad en el caso de Coppel: el factoraje electrónico con proveedores de la propia cadena es un producto que puede originarse con riesgo casi nulo — porque el pagador ya es conocido, ya tiene relación comercial establecida, y ya paga. BanCoppel no necesita evaluar el riesgo del proveedor de la misma manera que lo haría un banco que lo ve por primera vez. Ese es un moat que BBVA, Banorte y Konfío no pueden replicar. La urgencia estratégica la marca el propio mandato del Plan México: TMAC de 3.5% en MiPyMEs acreditadas hacia una meta de 30% para 2030.³ Eso significa que el G8 —con toda su infraestructura y equipos de producto— está en movimiento activo en el mismo mercado. La ventana del first mover advantage en PyME no dura eternamente. Sector gubernamental: dos velocidades, dos productos El sector gubernamental es el segmento que menos aparece en los decks de estrategia MIPYME, y probablemente el más subestimado del mapa. Tiene dos velocidades completamente distintas. La primera es el crédito institucional a estados y municipios para infraestructura. La deuda de estados y municipios alcanzó 717,898.6 millones de pesos al cierre de 2025, con más de la mitad contratada con banca privada.¹⁵ El mercado ya existe y es enorme — y Banobras, que sigue operando con plena actividad institucional —colocó MX$17,000 millones en bonos en marzo de 2026 como parte de su Plan Anual de Financiamiento 2026-2030²²—, domina junto al G8 los tickets grandes y la escala federal. La oportunidad real no está donde ya operan estos actores. Está en los municipios medianos y pequeños: los que tienen proyectos de infraestructura local de MX$20-100 millones que BBVA no atiende porque el ticket no justifica el costo de originación, y que Banobras no atiende con agilidad porque sus procesos están diseñados para escala federal. La red de Banco Azteca en 813 municipios — presente como única institución privada en 178 de ellos — es exactamente la infraestructura de relación que ese producto requiere. El municipio que hoy recibe su primer crédito de MX$25 millones es el que en seis años pide MX$200 millones. La relación se construye primero. La segunda dimensión es menos obvia —y por eso mismo más interesante estratégicamente: el crédito empresarial a grandes organismos del Estado como sujetos de financiamiento institucional, sin necesidad de que el banco administre su nómina ni gestione ningún producto individual. Organismos como el IMSS, el ISSSTE, la CFE y los grandes sindicatos tienen, como cualquier entidad con operaciones a escala, necesidades de financiamiento institucional: capital de trabajo para programas de abastecimiento, líneas de crédito revolvente para operar fondos de apoyo a trabajadores, financiamiento para proyectos de infraestructura interna, o líneas de factoraje para el pago adelantado a proveedores de bienes y servicios. No son créditos individuales. Son créditos institucionales con características propias. ¿Cómo hacer rentable y de bajo riesgo este tipo de financiamiento? Tres mecanismos han probado funcionar en contextos similares. El primero es el factoraje de cadena de proveedores: el banco anticipa el pago que la entidad ya debe a sus proveedores, con la entidad gubernamental como pagador confirmado. El riesgo no recae sobre el proveedor —cuya capacidad crediticia puede ser limitada— sino sobre la institución que ya asumió la obligación de pago. Para el IMSS o la CFE, esto permite optimizar su ciclo de cuentas por pagar; para el banco, el riesgo equivale al de un crédito directo a la entidad gubernamental — con la ventaja de que está atomizado en múltiples proveedores. El segundo mecanismo es la línea de crédito revolvente institucional con descuento vía presupuesto o transferencia automática: estructuralmente similar al modelo de descuento vía nómina, pero aplicado a nivel de institución. El riesgo de impago se mitiga porque el flujo de recursos proviene del presupuesto federal o de los ingresos propios de la entidad —no de la voluntad de pago de un individuo. El tercero es el financiamiento a fondos sindicales: los grandes sindicatos administran fondos de prestaciones, cajas de ahorro y programas de apoyo a sus agremiados. Financiar esos fondos —no los créditos individuales que desembolsan, sino el fondo mismo como entidad— es crédito empresarial puro, con una contraparte que tiene ingresos estables vía cuotas sindicales y, frecuentemente, activos en garantía. La clave en los tres casos es la misma: el análisis de riesgo recae sobre la institución, no sobre el individuo. Y la rentabilidad no depende de tasas altas —sino de volúmenes grandes, plazos controlados y costo de originación bajo una vez establecida la relación institucional. Para Banco Azteca, que ya tiene presencia en los municipios donde muchos de estos organismos tienen operaciones regionales, el costo de adquisición de esta relación es significativamente menor que para cualquier banco del G8 que tenga que construirla desde cero. Tarjeta corporativa MIPYME: de las preguntas a la postura El mercado ya tiene un benchmark incómodo que ningún análisis puede ignorar: Clara, fintech mexicana fundada en 2020, se convirtió en unicornio en tiempo récord con valuación de USD 1,000 millones.¹⁶ En diciembre de 2025 anunció un financiamiento de deuda estructurado de USD 70 millones de BBVA Spark, Covalto y la IFC para acelerar sus productos de tarjeta corporativa en México y Colombia.¹⁷ En 2025 obtuvo su licencia de SOFOM. Clara es lo que pasa cuando alguien sí se hace las preguntas estratégicas correctas sobre el mercado de gestión de gastos empresariales — y luego construye el producto sin esperar el VoBo del HiPPO. Pero hay algo que Clara no puede hacer — y que Coppel y Azteca sí. Clara sirve principalmente a startups y empresas tech-native: el NSE A/B del ecosistema empresarial. Su modelo requiere formalidad fiscal, onboarding 100% digital, y un cliente que gestiona sus gastos desde una app. La MIPYME del NSE C/D — la ferretería de Culiacán, la papelería de Mérida, la distribuidora local de Monterrey — no es el cliente de Clara. Ese cliente necesita un producto más simple, con originación en sucursal o con el promotor que ya lo conoce. Esa brecha es el océano azul de Coppel y Azteca en tarjeta corporativa. La señal de mercado más relevante llegó el 1 de enero de 2026: Mastercard lanzó una propuesta de valor renovada para su tarjeta PyME en América Latina, con herramientas integradas de ciberseguridad, presencia digital y protección de identidad.¹⁸ Que Mastercard mueva ficha en enero 2026 con un producto específico para PYME en LATAM no es un dato menor: es una señal de que el volumen potencial del segmento ya justifica inversión de una red global. El socio de red ya está en posición. Lo que falta es el emisor con el ecosistema correcto. El job-to-be-done de la tarjeta corporativa no es el mismo para todos los segmentos, y confundirlos es el primer error de diseño de producto. Para la microempresa, el trabajo que hay que hacer es uno solo y es urgente: separar las finanzas del negocio de las finanzas personales. El dueño de la ferretera que hoy paga a sus proveedores con su tarjeta de débito personal, que mezcla el gasto de nómina con el del súper, que no puede comprobar fiscalmente sus compras de inventario — ese cliente no necesita un programa de puntos ni un dashboard de gastos. Necesita un instrumento simple, con límite modesto, originado sin requisitos imposibles, que le permita operar el negocio como negocio y no como extensión de su economía doméstica. La tarjeta aquí es un instrumento de identidad empresarial, no de gestión financiera avanzada. Para la pequeña y mediana empresa, el trabajo es distinto y más complejo: controlar el gasto operativo sin perder visibilidad ni liquidez. El dueño de una distribuidora con seis empleados necesita tarjetas adicionales para cada uno, con límites diferenciados por perfil, comprobación automática de gastos deducibles, y reconciliación que no le tome horas al contador. Este cliente sí valora el control, la trazabilidad y, eventualmente, la integración con su sistema de facturación. La tarjeta aquí es un instrumento de eficiencia operativa y gobierno interno. Clara sirve bien este último perfil —pero solo en su versión tech-native, NSE A/B. La BBVA Tarjeta Corporativa cobra MX$1,100 de comisión anual para 1 a 4 tarjetas y requiere ejecutivo empresarial asignado.¹⁹ Eso ya excluye estructuralmente al cliente que Coppel y Azteca podrían servir sin fricción — con originación en sucursal, sin ticket mínimo imposible, y con un promotor que ya conoce al negocio. EFECTO HALO Y LA ILUSIÓN DE ESCALA TRANSFERIBLE El efecto halo es la tendencia a extrapolar una evaluación positiva en una dimensión hacia otras dimensiones no relacionadas. En la estrategia corporativa opera de manera sutil: los consejos de administración asumen que la escala lograda en un negocio garantiza capacidades competitivas en un negocio adyacente. El halo de “somos el banco con más cuentas Afore del país” puede crear la ilusión de que también se es competitivo en crédito MIPYME, tarjeta corporativa o crédito gubernamental, cuando en realidad se trata de músculos completamente distintos: uno requiere administración pasiva de ahorro delegado; el otro requiere originación activa, scoring de riesgo empresarial, estructura de garantías y seguimiento de cartera. La evidencia internacional sugiere que los conglomerados financieros que logran atravesar el sesgo del halo son los que explícitamente separan la unidad de negocio MIPYME de sus otras líneas — le asignan un P&L propio, un equipo especializado y métricas de desempeño distintas — en lugar de asumir que la infraestructura existente también sirve para ese mercado. El playbook ya existe. Konfío sigue siendo el dato más incómodo para ambos grupos: una fintech sin red física dispersó MX$17,000 millones en dos años a casi 80,000 empresas usando únicamente un algoritmo basado en datos de facturación. Si Konfío logra esa escala sin la ventaja del ecosistema, la pregunta natural es qué podría lograr quien sí la tiene — y todavía no la ha activado. La implicación accionable. Si estás en el equipo de producto o en la dirección de un banco, una fintech o un conglomerado con ambiciones en el segmento MIPYME y adyacentes, el dato más importante de este análisis no es la cartera de BanCoppel ni el IMOR de Banco Azteca. Es la brecha: 4.45 millones de empresas sin crédito bancario, un mercado de tarjeta corporativa para NSE C/D que prácticamente nadie está atendiendo bien, organismos gubernamentales con necesidades de financiamiento institucional que la banca ignora por su estructura, y municipios medianos que necesitan financiamiento de infraestructura que el G8 ignora porque el ticket no justifica el costo de originación. Esa brecha no se cierra con el mismo equipo, el mismo proceso de originación y el mismo sistema core que sirvieron para construir la cartera de consumo. Se cierra con una decisión estratégica que reconozca que cada uno de estos segmentos es un negocio diferente —con diferente ciclo de riesgo, diferente modelo de relación y diferente propuesta de valor— aunque use la misma infraestructura como punto de partida. BanCoppel tomó esa decisión. Su cartera comercial creció 30% anual en el primer semestre de 2025. Banco Azteca tiene hasta 2027 para tomar una decisión equivalente antes de que la ventana del mercado no atendido empiece a cerrarse — no por saturación, sino porque Konfío, Mercado Pago, Clara y eventualmente el G8 con scoring alternativo estarán ocupando el mismo espacio sin la ventaja del ecosistema físico que Azteca tiene hoy. Y hay algo más que vale la pena decir con claridad, porque pocas organizaciones lo dicen en voz alta y casi ninguna lo presupuesta: el costo de no tener a alguien en el equipo directivo que sí domine de verdad qué es Estrategia —no la diapositiva 12, sino la apuesta real, el diagnóstico honesto, la lógica de ventaja que nadie puede copiar en 18 meses— siempre aparece. A veces en el NPS, pero siempre en el P&L anual. E, invariablemente en la junta de fin de año donde alguien pregunta, con cara de genuina sorpresa, por qué Konfío les ganó el mercado con una hoja de cálculo y sin sucursales. Tener a alguien que domine la Estrategia de verdad no es un lujo de empresas grandes ni un gasto que se justifica solo en tiempos de bonanza, es una inversión con altísimo ROI. Es la persona que llega al martes por la mañana con los datos de la CNBV ya analizados, que sabe distinguir entre un mercado no atendido y un mercado que no existe, que puede decirle al CEO —con evidencia, sin gradientes azules corporativos y sin miedo al HiPPO— dónde están las apuestas reales. Todo esto antes de que el café se enfríe, antes de que la sala vote unánimemente por hacer lo mismo de siempre pero con un 20% más de presupuesto de marketing, antes de que el Director de Growth agregue tres tareas en Notion que nadie va a revisar, y antes de que el CMO y el CPO sigan sin resolver la pregunta que los desvela desde hace seis meses: “¿ese güey de Growth qué hace exactamente?” Ojalá todos los equipos corporativos tuvieran a esa persona que sí entiende de Estrategia. Los 4.45 millones de MIPYMES sin crédito llevan años esperando que alguien en alguna sala la escuche. No gana quien tiene la tasa más baja. Gana quien llega primero a los 4.45 millones de empresas, a los organismos gubernamentales que llevan años esperando un banco que los entienda como sujetos institucionales de crédito, y al millón de dueños de negocio que todavía pagan a sus proveedores en efectivo —y que están esperando que alguien los llame por su nombre. EL SESGO DE ESTA SEMANA Efecto Halo (Halo Effect) Definición: La tendencia cognitiva a extrapolar una evaluación positiva en una dimensión hacia otras dimensiones no relacionadas. Juzgamos que un actor exitoso en un contexto será exitoso en otros contextos distintos, sin verificar si las capacidades subyacentes son realmente transferibles. Manifestación concreta en el sector: Un banco con escala dominante en crédito de consumo y afore asume que su infraestructura, su marca y sus datos le garantizan competitividad automática en crédito MIPYME, tarjeta corporativa o crédito gubernamental. El halo del liderazgo en un segmento nubla la evaluación honesta de las capacidades que cada nuevo segmento requiere: scoring de riesgo empresarial, productos de capital de trabajo con ciclos de caja distintos, estructura de convenios institucionales, equipos de relación con tomadores de decisión empresariales. ¿En qué segmento nuevo está tu organización asumiendo que la escala actual garantiza ventaja competitiva, sin haber construido explícitamente las capacidades que ese segmento requiere? FUENTES VERIFICADAS ¹ INEGI. Comunicado de prensa 383/24 — MIPYMES en México. 24 de junio de 2024. Universo total: 4,720,491 establecimientos. ² CNBV. Cartera de crédito empresarial y MIPYME. Datos a febrero de 2025. La Jornada, 18 de abril de 2025. ³ ABM / Sheinbaum. Acuerdo Plan México: meta crédito MIPYME 30% al 2030, TMAC 3.5%. 88ª Convención Bancaria, mayo 2025. Proceso, 8 de mayo de 2025. ⁴ ABM / Emilio Romano. Seguimiento Agenda Estratégica 2030. Enero 2026. Milenio, 13 de enero de 2026. ⁵ BanCoppel. Informe Financiero 2T2025. Cartera total MX$70,279 mdp; cartera comercial MX$43,495 mdp (+30% anual). ⁶ HR Ratings. Reporte BanCoppel. Diciembre 2025. Resultado neto 12m MX$3,129 mdp; proyección cartera 2025: MX$79,979 mdp. ⁷ Grupo Coppel. Comunicado Plan de Transformación 2025-2030: inversión MX$80,000 mdp. Junio 2025. ⁸ Grupo Elektra / Banco Azteca. Reporte 4T2025. Cartera bruta MX$208,486 mdp (+11% anual). Febrero 2026. CAT 70.1% publicado en comparador CNBV. ⁹ CNBV / Wikipedia ES. Banco Azteca: 2,029 sucursales, 2,675 cajeros automáticos, presencia en 813 municipios. Dato al 30 de junio de 2025. ¹⁰ CONSAR. Estadísticas del Sistema de Ahorro para el Retiro. Diciembre 2025. Afore Azteca: 17.5 millones de cuentas registradas, 24.6% del sistema. ¹¹ DPL News / Konfío. Konfío otorgará MX$44 mil mdp en línea con Plan México. Enero-febrero 2026. ¹² Gobierno de México / INEGI. Microempresas representan 95.4% de unidades económicas. Datos 2024. ¹³ IUPANA. Crédito fintech en México: la oportunidad persiste, el rezago domina. 19 de febrero de 2026. ¹⁴ FinTech México Insights 2026. Brecha de género en crédito: de 8.8% a 2.6% entre ene 2023 y sep 2025. MobileTime LA, 6 de marzo de 2026. ¹⁵ La Jornada. Deuda de estados y municipios llegó a 717,898 mdp al cierre de 2025. 2 de marzo de 2026. SHCP / Registro Público Único. ¹⁶ Wikipedia / Clara México. Valuación USD 1,000M alcanzada en 2021. SOFOM autorizada en 2025. ¹⁷ FF News / Clara. USD 70M deuda estructurada de BBVA Spark, Covalto e IFC. Diciembre 2025. ¹⁸ Mastercard Newsroom Latin America. Renovación propuesta de valor tarjeta PyME LATAM, efectiva 1 enero 2026. Diciembre 2025. ¹⁹ BBVA México. Tarjeta Corporativa — tabla de comisiones. Consulta mayo 2026. ²⁰ Banco Azteca. Folleto Informativo Empresario Azteca. Publicado en bancoazteca.com.mx/content/dam/azteca/docs/producto/negocio/empresario-azteca/190712/folleto-informativo-empresario-azteca.pdf. El folleto especifica: monto desde MX$10,000 hasta MX$300,000; tasa fija anual 48.0% sin IVA; CAT promedio 71.6% sin IVA; plazos 26 a 104 semanas o 12 a 48 quincenas; destinatario: persona física con negocio, no persona moral. ²¹ Banco Azteca / Milenio. Para personas morales, Banco Azteca remite a la sección de Banca Empresarial Azteca, cuyas condiciones de crédito (montos, tasas, plazos) no están publicadas en su sitio web institucional y se determinan en sucursal mediante evaluación económica de la organización. Fuente: bancoazteca.com.mx/empresas.html (página requiere JavaScript; sin folleto descargable disponible al 22 de mayo de 2026); Milenio, “Banco Azteca: ¿cuánto dinero presta en su crédito empresarial?”, 25 de octubre de 2023. ²² Banobras. Emisión de cuatro bonos tradicionales BANOB 26, BANOB 26-2, BANOB 26-3 y BANOB 26-4 por MX$17,000 millones. Plan Anual de Financiamiento 2026; Programa Institucional 2025–2030. La Jornada / MVS Noticias, 24 de marzo de 2026. Además: Moody’s Local México, Informe Banobras, noviembre 2025: activos de MXN 1,221,931 millones a septiembre 2025. PCR Verum. Reporte de Calificación BanCoppel. Enero 2026. · BusinessTech. TymeBank adding 6,500 customers a day. 2025. Latam Fintech Hub. Mercado Pago: JP Morgan extiende línea USD 250M para PyMEs. Septiembre 2024. Bloomberg Línea / Banco Mundial. Crédito al sector privado en Latinoamérica. 2024. · HR Ratings. Reporte NRSRO Grupo Elektra. Abril 2025. Kim, W.C. y Mauborgne, R. La Estrategia del Océano Azul. HBR Press, 2004. · Thaler, R. y Sunstein, C. Nudge. Penguin Books, 2008. Rumelt, R. Good Strategy / Bad Strategy. Crown Business, 2011. · Janis, I. Victims of Groupthink. Houghton Mifflin, 1972. Martin, R. Playing to Win. Harvard Business Review Press, 2013. Si te pareció interesante este articulo, compártelo. Suscríbete para recibir semanalmente nuevos artículos sobre Estrategia. Es gratis. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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    19 May 2026

    El crédito grupal lleva 30 años salvando pobres — pero los datos dicen otra cosa.

    Doña Esperanza Vázquez lleva quince años siendo la mejor clienta que Banco Compartamos tiene en Iztapalapa. Quince años sin fallar un solo pago. Quince años asistiendo puntual cada lunes a la reunión de su grupo solidario — doce vecinas apretadas en la sala de una casa con piso de cemento, un funcionario de campo que revisa libretas y recoge sobres con la solemnidad del monaguillo que recolecta las limonas en misa de viernes Santo, y la promesa colectiva de que si alguien falla, todas responden. Compartamos llama a esto «inclusión financiera con sentido humano». Las vecinas lo llaman “la junta del lunes” y procuran no faltar aunque llueva. Ha recibido más de veinte créditos sucesivos. Los montos fueron escalando de cinco mil a treinta mil pesos — cada renovación, un reconocimiento tácito de que Doña Esperanza es exactamente el tipo de cliente que el sistema debería recompensar. Y hoy, en mayo de 2026, quince años después del primer crédito, sigue vendiendo elotes en el mismo puesto de Chimalhuacán que tenía en 2011. El puesto está mejor surtido. El modelo de negocio es el mismo. El crédito funcionó. Le ayudó a surtirse antes del invierno. Le permitió pasar el Covid sin vender el refrigerador. Le dio liquidez cuando su hijo necesitó medicamentos. Eso no es poco — es, en rigor, exactamente lo que el microcrédito hace bien y lo que la evidencia confirma que hace: amortigua choques, protege el patrimonio, suaviza la volatilidad de una economía que vive al filo de la quincena. El problema no es que el microcrédito no funcione. El problema es la historia que la industria construyó alrededor de lo que hace. Durante tres décadas, el sector microfinanciero perfeccionó un arte que cualquier consultor de comunicación corporativa envidiaría: decir una cosa, insinuar otra, y cobrar por ambas. El crédito grupal no era un producto financiero — era una palanca de movilidad económica. El puesto de elotes no era un puesto de elotes — era el embrión de una PyME. La PyME contrataría empleados. Los empleados pagarían impuestos. Y un crédito de treinta mil pesos con tasa de interés de 90% anual, pagadero en cuotas semanales bajo presión de grupo, era el eslabón civilizador que separaba a Doña Esperanza de llegar a ser ponente en el Foro Económico Mundial. Solo faltaba tiempo. Y renovaciones. Lo dijeron en Davos con corbata. Lo dijeron en el Premio Nobel de 2006 con lágrimas genuinas. Lo dijeron en cada conferencia de inclusión financiera que ha existido entre Monterrey y Mumbai, ante públicos que aplaudieron de pie porque la historia era hermosa y nadie había traído los datos. Lo dijeron con powerpoints de alta producción, con fotos de clientas sonrientes sosteniendo sus primeros billetes, con métricas de alcance que medían cuánta gente recibió el crédito — nunca qué le pasó después. Lo dijeron tan seguido, con tanta convicción y tanto presupuesto de comunicación, que en algún punto dejó de importar si era verdad. La narrativa tenía mejor IMOR que la cartera. Es la misma táctica, aplicada con distintos logotipos, de todos los que llevan años diciéndonos: “Nosotros no somos iguales.” Frase que, en el sector financiero mexicano, funciona como señal de que probablemente sí lo son — solo que con mejor diseño de diapositivas. Los datos, mientras tanto, esperaban en una revista académica que nadie en Davos había leído. Los datos — no los de Compartamos, sino los de los economistas que midieron el impacto con experimentos controlados — dicen que esa cadena no lleva a donde la narrativa prometió. La pregunta para el CPO, el CEO o el director de crédito que gestiona un portafolio de microcrédito en México no es si el modelo es rentable — claramente lo es. La pregunta es más incómoda: ¿qué producto estamos vendiendo realmente, y a quién le hemos estado contando que es otro? El modelo más rentable de México — y el más estudiado Gentera, la controladora de Banco Compartamos, cerró 2025 con números que cualquier institución financiera enmarcaría en la sala de juntas. Cartera consolidada de 93,599 millones de pesos, un crecimiento de 13.1% respecto al año anterior. Utilidad neta de 8,520 millones de pesos, un incremento de 36.8%. ROE de 26% en el período. IMOR de 3.8%, un nivel que la mayoría de la banca de consumo tradicional envidiaría. Y un récord de 6.5 millones de personas atendidas entre México y Perú — la mayoría mujeres, la mayoría en la base de la pirámide económica. Banco Compartamos México operó con un portafolio de 61,887 millones de pesos a cierre de año, con un crecimiento de 15.9%. El margen de interés neto alcanzó 42.2% en el tercer trimestre de 2025 — una cifra que refleja la enorme distancia entre el costo de fondeo de la institución (9.1% en 2025) y la tasa activa que cobra al cliente final, que el mercado estima entre 70% y 110% anual. La concentración del mercado es igualmente ilustrativa. Según los Indicadores Básicos de Microcrédito de Banxico (publicación febrero de 2024, datos a junio de 2023), el Índice Herfindahl-Hirschman del mercado de microcrédito regulado en México es de 9,304 — el más alto de todos los segmentos de crédito al consumo — con un CR2 de 98.8%. En la práctica: dos instituciones controlan casi todo el mercado regulado de microcrédito en México, y Compartamos es, por mucho, la más grande. Estos números no son accidentales. Son el resultado de décadas de construcción de infraestructura de campo que ningún competidor ha podido replicar a escala: una red de promotoras que visitan comunidades, construyen confianza relacional, y ejecutan la disciplina de grupo solidario con una operación que tiene más en común con la logística de campo que con la tecnología financiera. Como señala Porter en su análisis de barreras de entrada: las ventajas de escala no siempre provienen del capital — a veces provienen del tiempo y de la presencia territorial acumulada. Compartamos tiene ambas. La rentabilidad de Compartamos no está en disputa. Lo que sí está en disputa es si ese modelo resuelve el problema que la narrativa sectorial dice que resuelve. Lo que encontraron los economistas que midieron con rigor ¿Qué es la narrative fallacy y por qué importa en finanzas de impacto? Imaginemos que le preguntan a un gerente bancario si el microcrédito genera movilidad económica. Con alta probabilidad, responderá con una historia: la señora que abrió su tienda, el bordado que se convirtió en taller, el kiosco que creció hasta tener empleados. Las historias son reales. El problema es el método para llegar a una conclusión. La narrative fallacy —término acuñado por Nassim Taleb y desarrollado por Daniel Kahneman en el marco del Sistema 1— describe nuestra tendencia a construir explicaciones causales coherentes a partir de información fragmentada. El cerebro humano no tolera bien el ruido: prefiere una historia limpia con protagonista, causa y efecto a una distribución estadística con intervalos de confianza. En el contexto del microcrédito, esto significa que los casos visibles y memorables — las clientas exitosas que la institución documenta en sus reportes de impacto — se convierten en la «evidencia» que sostiene el modelo, mientras que la distribución completa de resultados queda fuera del marco. Para evaluar el impacto real de un programa financiero, la narrativa individual es el método menos confiable disponible. El método correcto es el experimento controlado aleatorio (RCT): asignar acceso al crédito de forma aleatoria entre comunidades similares y medir lo que ocurre en ambos grupos. Eso es exactamente lo que un grupo de economistas hizo con Compartamos Banco entre 2009 y 2012. En 2015, el American Economic Journal: Applied Economics publicó seis estudios simultáneos que evaluaban el impacto del microcrédito usando experimentos controlados en seis países: India, México, Marruecos, Bosnia y Herzegovina, Mongolia y Etiopía. El metanálisis coordinado por Banerjee, Karlan y Zinman estableció el resultado agregado con una frase que debería estar enmarcada en cada sala de juntas de institución microfinanciera: los efectos del microcrédito son «consistentemente modestos, pero no transformativos». Uno de esos seis estudios usó precisamente a Compartamos Banco como institución. Angelucci, Karlan y Zinman (2015) realizaron un ensayo aleatorizado con más de 16,000 encuestas de hogares en comunidades del norte-centro de Sonora donde Compartamos expandía su operación entre 2009 y 2012. La pregunta era directa: ¿qué pasa con el bienestar de una comunidad cuando llega el microcrédito grupal al 110% de tasa anual? La respuesta fue igualmente directa: no hay evidencia de impactos transformativos en 37 variables medidas, a lo largo de 27 meses promedio, en seis dominios: microempresarialidad, ingresos, oferta laboral, gasto, estatus social y bienestar subjetivo. No hubo efecto estadísticamente significativo en ingresos de negocios, ingresos laborales ni remesas. Lo que sí encontraron — y esto es importante para entender la propuesta de valor real del producto — es que el crédito ayudó a las clientas a evitar vender activos para cubrir gastos imprevistos. Es decir: el microcrédito funcionó como mecanismo de suavizamiento del consumo. Redujo la volatilidad financiera. Protegió el patrimonio doméstico en momentos de choque. Eso es valioso. Eso es real. Pero no es movilidad económica. El sesgo de supervivencia: el cementerio de las IMF que nadie visita ¿Por qué parece evidente que el microcrédito grupal funciona como palanca de desarrollo? En parte porque las instituciones que sobrevivieron para contarlo son exactamente las que más éxito tuvieron. Compartamos, BancoSol en Bolivia, Grameen Bank en Bangladesh: todas son historias de escala exitosa. El «cementerio» — las decenas de instituciones microfinancieras que operaron el mismo modelo en los noventa y los dos mil y quebraron, o se fusionaron, o abandonaron el segmento — es invisible. No tiene portavoz. No gana premios Nobel. El sesgo de supervivencia, documentado por Kahneman y popularizado por Taleb, opera con precisión quirúrgica en la industria microfinanciera: evaluamos el modelo a partir de los casos que permanecen visibles, no a partir de la distribución completa de resultados. Esto produce una sobreestimación sistemática de la replicabilidad del modelo. Si Compartamos puede operar con ROE del 26% e IMOR de 3.8%, la inferencia fácil es que cualquier institución bien gestionada puede replicarlo. Lo que el sesgo oculta es que Compartamos acumuló 35 años de ventaja competitiva en campo, red de promotoras, confianza comunitaria y tecnología de cobranza que no se replica con capital y buenas intenciones. Dos Jobs que el mismo producto no puede resolver La distinción entre suavizamiento del consumo y movilidad económica no es semántica. Es la diferencia entre dos Jobs to Be Done radicalmente distintos, en el sentido de Clayton Christensen: el trabajo funcional que el cliente realmente está contratando cuando toma el crédito. El Job de suavizamiento del consumo es: «necesito liquidez ahora para cubrir un gasto que no puedo pagar con mis ingresos corrientes, sin perder el activo que me permite seguir operando». Doña Esperanza cuando surtia el puesto antes del invierno. La clienta que pagó medicamentos sin vender la licuadora. El microcrédito grupal resuelve ese Job con eficacia alta y costo de distribución manejable. El grupo solidario funciona como mecanismo de colateral social: reduce el riesgo de la institución sin requerir garantías físicas, y crea presión social suficiente para mantener la disciplina de pago. Por eso el IMOR de Compartamos es de 3.8% con clientes que no tienen historial crediticio formal ni activos formales como garantía. El Job de crecimiento empresarial es completamente diferente: «necesito capital para invertir en capacidad productiva que genere flujos futuros mayores a los actuales, de forma que pueda escalar mi operación y eventualmente formalizarme». Para resolver ese Job, el crédito grupal a 70–110% anual con ciclos de doce a veinticuatro semanas y montos de hasta treinta mil pesos es un instrumento mal calibrado. Los pagos semanales consumen flujo de caja antes de que la inversión madure. La tasa hace que el costo del capital sea prohibitivo para inversiones con períodos de retorno largo. Konfío opera en el extremo opuesto del espectro: tickets desde 100,000 hasta cinco millones de pesos, tasas desde 33% anual, evaluación basada en flujo transaccional digital y RFC activo obligatorio. En 2024–2025 reportó 17,000 millones de pesos desembolsados para aproximadamente 80,000 PyMEs. No es un competidor de Compartamos — es un producto que resuelve un Job diferente para un cliente diferente. La pregunta estratégica es qué pasa con el segmento que está entre ambos: el micronegocio informal semi-digitalizado, con ticket entre 30,000 y 100,000 pesos, sin RFC activo pero con transaccionalidad por SPEI y CoDi. Ese espacio no tiene hoy ningún jugador a escala en México. Kim y Mauborgne dirían que el océano azul no está en competir con Compartamos en el mercado de microcrédito grupal — eso es un océano rojo con márgenes sostenidos solo por la escala y la ventaja de campo acumulada. El espacio no explorado es el segmento que ya existe digitalmente (tiene cuenta, usa transferencias, tiene historial transaccional) pero que el sistema de crédito formal trata como invisible por no tener RFC activo o estados de cuenta bancarios convencionales. La implicación accionable Si diriges un portafolio de microcrédito o inclusión financiera en México, hay una pregunta que tu reporte anual probablemente responde y una que probablemente evita. La que responde: ¿cuántos clientes nuevos adquiriste, cuánto creció la cartera, cuál es el IMOR? La que evita: ¿qué porcentaje de tus clientes de tercera renovación o más tiene indicadores de mejora en sus ingresos reales, no solo en su capacidad de pago? Esas dos métricas no miden lo mismo. La primera mide la salud del producto. La segunda mediría el impacto del producto. Y si la industria lleva tres décadas optimizando la primera sin medir sistemáticamente la segunda, la narrative fallacy habrá hecho su trabajo con perfecta eficiencia: construyendo una historia de éxito que es, simultáneamente, verdadera en sus métricas financieras y cuestionable en su promesa de transformación social. El Call To Action no es abandonar el microcrédito. Es ser honesto sobre qué Job está resolviendo. Un producto que reduce la volatilidad financiera de la base de la pirámide, protege el patrimonio doméstico y genera retornos sostenibles para la institución es un producto valioso — aunque no genere empresarios de alto crecimiento de manera sistemática. El problema no es el producto; es la narrativa que lo sobredimensiona. Y esa narrativa tiene consecuencias: orienta mal la política pública, distorsiona la asignación de capital de impacto y deja sin resolver el Job de crecimiento empresarial que el segmento también necesita. La pregunta que vale la pena hacerse en el seguimiento de KPIs: ¿el dato de impacto que presentas en tu reporte anual mide movilidad económica real o mide acceso al crédito? Si no puedes distinguir entre los dos, probablemente estás midiendo lo primero y llamándolo lo segundo. El sesgo de esta semana Narrative fallacy (falacia narrativa). Es nuestra tendencia a construir explicaciones causales coherentes a partir de información fragmentada — y a preferir esa historia limpia sobre la distribución estadística completa de resultados. El cerebro no tolera el ruido: convierte coincidencias en causalidades, casos individuales en evidencia de tendencias y experiencias memorables en verdades generales. En el sistema financiero mexicano, la narrative fallacy opera en el microcrédito de forma doble. Hacia afuera: los reportes de impacto social documentan los casos exitosos — la clienta que creció, el negocio que se formalizó — y esa selección de casos construye la narrativa de transformación que justifica el modelo ante inversores, reguladores y prensa especializada. Hacia adentro: los equipos de producto y riesgo reciben retroalimentación de las promotoras de campo, que naturalmente recuerdan con más viveza los éxitos que los fracasos silenciosos de las clientas que renovaron veinte veces sin crecer. Pregunta para plantear en tu próximo Comité: ¿Cuál es el último dato de impacto de tu institución que contradice la narrativa oficial del producto — y cuánto espacio tiene esa información en tus revisiones de estrategia? FUENTES — Gentera S.A.B. de C.V. Reporte de Resultados FY2025. Febrero de 2026. — Banco Compartamos. Reporte de Resultados 3T25. Octubre de 2025. — Banco de México. Indicadores Básicos de Microcrédito. Publicación febrero de 2024 (datos a junio de 2023). — Angelucci, Manuela; Karlan, Dean; Zinman, Jonathan. «Microcredit Impacts: Evidence from a Randomized Microcredit Program Placement Experiment by Compartamos Banco.» American Economic Journal: Applied Economics, 7(1), pp. 151–182, enero de 2015. — Banerjee, Abhijit; Karlan, Dean; Zinman, Jonathan. «Six Randomized Evaluations of Microcredit: Introduction and Further Steps.» American Economic Journal: Applied Economics, 7(1), pp. 1–21, enero de 2015. — Banerjee, Abhijit; Duflo, Esther. Poor Economics: A Radical Rethinking of the Way to Fight Global Poverty. PublicAffairs, 2011. — Christensen, Clayton M.; Raynor, Michael E. The Innovator’s Solution. Harvard Business Review Press, 2003. — Kim, W. Chan; Mauborgne, Renée. Blue Ocean Strategy. Harvard Business Review Press, 2005. — Martin, Roger L. Playing to Win: How Strategy Really Works. Harvard Business Review Press, 2013. — Taleb, Nassim Nicholas. El Cisne Negro: El impacto de lo altamente improbable. Paidós, 2008. — Kahneman, Daniel. Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux, 2011. — Konfío. Datos de cartera y clientes 2024–2025 (comunicados públicos). — INEGI / CNBV. Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) 2024. Marzo de 2025. Si te pareció interesante este artículo, compártelo. Suscríbete para recibir semanalmente nuevos artículos. Es gratis. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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    12 May 2026

    Crédito Automotriz: No compraste un auto. Compraste una mensualidad.

    En una agencia automotriz mexicana ocurre una escena que debería estudiarse con la misma seriedad con la que uno se revisa un bultito raro que apareció en la tiroides. Nadie quiere hacer drama, pero todos sabemos que eso no se deja “para luego”. Entra una persona diciendo la frase más mentirosa del comercio moderno: “Vengo nada más a ver”. Es la misma categoría moral que “solo me voy a tomar una”, “ahorita regreso, no me tardo” o “no te preocupes, no le voy a contar a nadie”. Cinco minutos después ya está sentado frente al volante, respirando ese olor a auto nuevo que claramente fue diseñado por un químico con doctorado en manipulación emocional, y preguntando si “también lo tienen en gris rata ejecutiva, pero bonito”. No porque el color sea tan importante, sino porque en su cabeza ya se vio bajándose de ese coche con cara de Director de Banco, Fintech o, por lo menos, de alguien que ya no llega a la oficina suplicando que le validen el boleto del estacionamiento. Diez minutos más tarde aparece el vendedor con una hoja impresa, una sonrisa de quien ya vio la comisión esperándolo con matracas en la salida de la agencia, y una frase que debería enseñarse en todos los diplomados de estrategia comercial: “Convencí al Jefe de Ventas para que le autorizara un descuento extra, aunque me pega directo en mi comisión. Le quedaría en tan solo $8,500 al mes”. Maravilloso. El vendedor acaba de realizar el acto más generoso desde la Madre Teresa de Calcuta, pero con enganche, seguro financiado y comisión por apertura. Ahí el potencial comprador despierta de su fantasía aspiracional godín. Baja la mirada. Ve la mensualidad. Frunce el ceño con cara de Clint Eastwood entrando a un duelo financiero a 60 meses. Hace como que calcula, aunque en realidad solo está dividiendo ansiedad entre quincenas y metiendo aguinaldo donde todavía no existe. Y entonces ocurre el milagro conductual. Primero piensa: “sí me alcanza”. Luego llega el pensamiento verdaderamente peligroso, el que ya no tiene retorno: “Ya me vi”. Ese es el momento exacto en que la racionalidad entrega las tepalcuanas. La persona que “solo iba a ver” acaba de cruzar una frontera invisible. Quizá no salga ese día con auto nuevo, porque todavía quiere “pensarlo bien”, frase que en la agencia todos traducen como “voy a fingir prudencia durante 24 horas para no verme tan fácil”. Pero de perdida saldrá habiendo dado un anticipo, apartado la unidad o prometido volver “con su INE y comprobante de domicilio”. Y en el idioma universal de las agencias automotrices, eso significa una sola cosa: ya cayó. Ahí se acaba la teoría. El cliente no llegó a comparar el costo de fondeo del banco, ni a hacer una matriz de CAT, ni a calcular la TIR emocional de manejar un SUV con pantalla gigante para ir por el súper. Llegó a ver un auto. La agencia convirtió ese deseo en mensualidad. Y en esa conversión, las financieras de marca le están ganando a la banca una batalla que no se decide en Excel, sino en el escritorio del vendedor, junto al aromatizante, la cafetera de cápsulas y el globo metálico que dice “estrena hoy”. La tesis es incómoda, pero bastante clara: las financieras de marca dominan el crédito automotriz nuevo en México no porque siempre ofrezcan mejores tasas, sino porque están ubicadas en el momento exacto en el que el cliente ya decidió comprar. La banca puede tener mejor costo de fondeo, mejor historial con el cliente y hasta una app más bonita, pero si no aparece en la agencia cuando se firma la decisión, llega tarde. Llega elegante, regulada, solvente y tardísimo. El dato que no cabe en el brochure En 2025 se financiaron 1,105,326 vehículos ligeros nuevos y seminuevos en México, un avance anual de 6.3%. De ese total, 952,317 fueron vehículos nuevos. Y en el crédito exclusivamente para autos nuevos, las financieras de marca colocaron 753,208 créditos, equivalentes a 79.1% del mercado. La banca colocó 188,013, apenas 19.7%. El autofinanciamiento quedó en 1.2%. El número no es una anécdota. Es una fotografía del canal real donde se decide el crédito automotriz en México. AMDA reporta esas cifras para enero a diciembre de 2025, con información basada en JATO Dynamics. 79.1% no es una participación de mercado. Es una ubicación privilegiada en la mente del cliente. La lectura superficial sería decir que las financieras de marca ganan porque tienen mejores condiciones. La lectura más útil es otra: ganan porque están integradas al ritual de compra. El comprador no separa mentalmente tres decisiones, auto, crédito y seguro. Las vive como una sola experiencia. Primero se enamora del objeto. Luego negocia el enganche. Después pregunta la mensualidad. Y al final, cuando la tasa aparece, ya llega tarde a la fiesta. Como ese invitado que pregunta si puede poner reguetón cuando la boda ya va en el vals. Banxico ayuda a desarmar el mito de que todo se explica por precio. En su reporte más reciente de Indicadores Básicos de Crédito Automotriz, con datos a octubre de 2025, la cartera comparable sumaba 1.8 millones de créditos automotrices y un saldo de 373.9 mil millones de pesos. Para créditos otorgados entre noviembre de 2024 y octubre de 2025, la tasa promedio ponderada por saldo fue de 14.1%. La banca tradicional promedió 13.9% y las instituciones asociadas a financieras de marca, 15.0%. En otras palabras, el ganador del punto de venta no necesariamente es el más barato. A veces es simplemente el que está ahí cuando el cliente ya dejó de comprar con la calculadora y empezó a comprar con la imaginación. Este cuadro no dice que la banca esté condenada. Dice algo más molesto: la banca está compitiendo como si el cliente estuviera decidiendo en una sucursal, cuando en realidad está decidiendo frente a una pantalla de 12 pulgadas, con el asiento ajustado, el vendedor sonriendo y la familia diciendo “sí se ve más seguro”. Nadie en ese momento quiere abrir otra app para ver si el banco le mejora 80 puntos base. En la experiencia emocional de compra, 80 puntos base pesan menos que la frase “se lo entregamos hoy”. El canal no acompaña. El canal decide Michael Porter diría que aquí hay una barrera de entrada menos glamorosa que la tecnología, pero más efectiva: control del punto de venta. No es una patente. No es una app. No es inteligencia artificial. Es estar sentado en el lugar donde el cliente convierte una aspiración en compromiso financiero. La financiera de marca no necesita perseguir al cliente después. Ya está adentro de la escena. Richard Rumelt lo formularía de forma todavía más seca: el diagnóstico correcto no es “la banca tiene una tasa poco competitiva”. El diagnóstico correcto es “la banca no está presente en el momento en que la decisión se vuelve irreversible”. Si el diagnóstico está mal, la política rectora también estará mal. Entonces el banco baja tasa, mejora simuladores, lanza campañas y rediseña banners. Todo muy digno. Todo muy medible. Todo, quizá, en el lugar equivocado. La industria bancaria suele sentirse cómoda cuando el riesgo se comporta bien. Y el crédito automotriz, frente a otros productos de consumo, suele tener una lógica de riesgo más noble. Hay garantía, hay bien financiado, hay una motivación clara de pago y hay menor fricción para entender el uso del dinero. Por eso el producto puede parecer suficientemente sano como para no tocarlo demasiado. Pero esa tranquilidad tiene veneno estratégico. Cuando un negocio no duele, nadie lo rediseña. Y cuando nadie lo rediseña, otro jugador se sienta en el escritorio del vendedor y empieza a capturar la relación. Desde Jobs to Be Done, la pregunta no es “¿qué crédito quiere el cliente?”. La pregunta real es “¿qué progreso quiere lograr cuando entra a la agencia?”. Y la respuesta rara vez es “optimizar el CAT”. El job es salir con el auto, resolver movilidad, estrenar algo que simboliza avance, seguridad o estatus, y hacerlo sin sentir que la decisión financiera arruina la emoción. La financiera de marca entiende eso de forma brutalmente práctica. La banca, muchas veces, sigue contestando una pregunta que el cliente no hizo en ese momento. El precio ancla, la mensualidad anestesia Aquí entra la parte conductual. El efecto de contraste ocurre cuando evaluamos una opción no de manera absoluta, sino en relación con otra referencia cercana. Un auto de 430 mil pesos establece un ancla alta. Frente a ese número, una mensualidad de 8,500 pesos puede sentirse manejable, casi razonable, incluso cuando el costo total del crédito sea relevante. No porque el cliente sea tonto. Porque así decidimos los humanos cuando una cantidad grande convierte a la cantidad mensual en algo emocionalmente más digerible. El problema es que el contraste no opera solo. En muchas agencias, la conversación se presenta como una arquitectura de opciones: un plan básico, uno recomendado y uno “premium”. El cliente no siente que está comparando contra el banco. Siente que está eligiendo entre tres formas de llevarse el mismo auto. Ahí aparece el efecto señuelo. La opción más cara hace que la intermedia parezca sensata. La básica parece insuficiente. La intermedia se vuelve “la responsable”, aunque también sea la que mejor acomoda el margen del vendedor, de la financiera o del ecosistema comercial. La escena es casi teatral. El cliente dice que quiere cuidar su presupuesto. El vendedor asiente con solemnidad de notario. Luego aparece una versión de la mensualidad con seguro, otra sin seguro, otra con mantenimiento, otra con comisión, otra con un bono que “solo está vigente este mes”, aunque ese mes tenga la elasticidad temporal de una telenovela turca de 480 capítulos. El cliente no está tomando una decisión puramente financiera. Está navegando una coreografía de comparación. Y en esa coreografía, quien diseña las opciones suele bailar mejor que quien solo ofrece una tasa. Desde Oberholzer-Gee, la disposición a pagar del cliente no se mueve únicamente por tasa nominal. Se mueve por valor percibido, reducción de fricción y control emocional del momento. La financiera de marca incrementa la disposición a pagar no porque el dinero cueste menos, sino porque el paquete completo reduce el dolor de decidir. Menos pasos. Menos espera. Menos incertidumbre. Menos “déjeme revisarlo con mi banco”. En servicios financieros, a veces el verdadero producto no es el crédito. Es la continuidad psicológica entre querer algo y sentir que ya casi es tuyo. China entendió la agencia antes que muchos bancos La entrada de marcas chinas agrega una capa interesante. No llegaron solo con autos más baratos o con más pantallas por peso invertido. Llegaron con una comprensión bastante clara de que el financiamiento es parte del producto. Según reportes de mercado, en los primeros 10 meses de 2025 casi 63% de los autos chinos vendidos en México se compró con préstamo, y BYD ha ofrecido créditos mediante bancos con tasas desde 7.9%, frente a un promedio de mercado de 13% a 14%. Esa tasa no es solo precio. Es narrativa de acceso: “esto que parecía futuro ya cabe en tu mensualidad”. El arancel cambia el tablero, pero no elimina la lección. Reuters reportó que el Senado mexicano aprobó aumentos arancelarios de hasta 50% para ciertos bienes de países sin tratado comercial con México, incluyendo autos y autopartes, con efectos desde 2026. La política puede encarecer parte de la oferta china, presionar márgenes y obligar a replantear inventarios, precios y promociones. Pero si el consumidor ya aprendió a evaluar autos chinos por mensualidad accesible, tecnología visible y experiencia de agencia, el golpe arancelario no devuelve automáticamente el poder a la banca. Solo encarece la batalla. Aquí hay una oportunidad que todavía no está cerrada. Kim y Mauborgne hablarían de océanos azules no en el segmento más evidente, sino en los espacios mal atendidos. Seminuevos certificados, autos chinos de ticket bajo, eléctricos de entrada, financiamiento con ahorro energético incorporado, convenios con distribuidores independientes, underwriting alternativo para clientes con ingreso comprobable pero poca bancarización. La banca no tiene que imitar exactamente a la financiera de marca. Pero sí tiene que dejar de esperar que el cliente salga de la agencia, respire profundo, se vuelva racional y diga: “Ahora sí, analizaré con calma mi mejor alternativa bancaria”. Eso pasa. Pero pasa menos de lo que los comités quisieran creer. El movimiento más interesante para un banco no sería lanzar otro simulador. Sería rediseñar su presencia en el momento de verdad. No necesariamente con una oficina física dentro de cada agencia, aunque en algunos casos podría tener sentido. Puede ser integración directa con distribuidores, aprobación embebida, promesas de respuesta en minutos, precalificación antes de la visita, ofertas personalizadas vinculadas al auto específico, o alianzas donde el banco sea visible dentro de la experiencia de compra y no como trámite posterior. La pregunta no es tasa, es mesa Para un CPO bancario, la pregunta accionable es incómoda: ¿tu producto automotriz compite en la mesa donde se firma o en la pantalla donde el cliente llega cuando ya decidió? Si la respuesta es la segunda, tu tasa puede ser buena y tu estrategia débil al mismo tiempo. No es contradicción. Es el tipo de tragedia ejecutiva que se ve muy limpia en PowerPoint. Para un director comercial de distribuidora, la pregunta es distinta: ¿tu financiera está maximizando margen de corto plazo o está construyendo una relación que sobreviva al primer servicio, a la renovación y al siguiente auto? Porque el punto de venta da poder, pero también genera responsabilidad. Si la mensualidad se siente como truco después de firmar, el canal gana una venta y pierde confianza. Y en autos, como en banca, la confianza no se deprecia en línea recta. A veces se cae como coche nuevo saliendo de la agencia. La banca no necesita ganar todas las agencias. Necesita elegir dónde quiere jugar y diseñar una política rectora coherente. Si va por clientes prime, que su propuesta sea velocidad, certidumbre y mejor costo total. Si va por seminuevos, que construya confianza donde hoy reina la sospecha. Si va por eléctricos de entrada, que incorpore ahorro de combustible, incentivos y costo total de propiedad. Si va por segmentos no bancarizados, que no finja que el buró tradicional cuenta toda la historia. Lo que no puede hacer es seguir confundiendo originación con trámite. En crédito automotriz, originar no es procesar solicitudes. Es estar presente cuando el deseo todavía está caliente. La financiera de marca ganó porque entendió una verdad sencilla: en una compra emocional, quien traduce el precio grande en pago mensual controla la conversación. La banca puede tener capital, datos, fondeo y marca. Pero si no controla la conversación, termina financiando desde la periferia de la decisión. Y en la periferia, hasta la mejor tasa se escucha bajito. El sesgo de esta semana Efecto de contraste. Evaluamos una alternativa comparándola con una referencia cercana, no en términos absolutos. En crédito automotriz, el precio total del auto funciona como ancla alta, y la mensualidad parece más pequeña, más manejable y menos dolorosa de lo que realmente puede ser en costo total. Manifestación concreta en el sector financiero mexicano: la agencia convierte un vehículo de cientos de miles de pesos en una mensualidad aparentemente razonable justo cuando el cliente ya imaginó el auto como propio. La financiera de marca gana porque diseña el contexto de decisión. La banca pierde cuando solo ofrece una tasa fuera de ese contexto. Pregunta para el lector: si diriges un producto de crédito automotriz, ¿estás compitiendo por la tasa o por el momento en que el cliente deja de comparar y empieza a firmar? Fuentes consultadas AMDA, “Finalizó 2025 con un avance de 6.3% para el financiamiento de vehículos ligeros nuevos y seminuevos”, febrero de 2026. Cifras de financiamiento enero-diciembre 2025 con base en JATO Dynamics. https://www.amda.mx/finalizo-2025-con-un-avance-de-6-3-para-el-financiamiento-de-vehiculos-ligeros-nuevos-y-seminuevos/ Banco de México, “Indicadores Básicos de Crédito Automotriz”, publicado el 30 de abril de 2026 con datos a octubre de 2025. https://www.banxico.org.mx/publicaciones-y-prensa/rib-creditos-automotrices/rib-creditos-automotrices--ta.html Los Angeles Times, “Cheap Chinese EVs are suddenly everywhere in Mexico”, enero de 2026, con referencias a información de AMDA, JATO Dynamics, Urban Science y Bloomberg. Xataka México, “México quiere frenar autos chinos con aranceles, pero BYD ya vende 7 de cada 10 eléctricos...”, enero de 2026. Reuters, “Mexico’s Senate approves tariff hikes on Chinese, other Asian imports”, diciembre de 2025. Si te pareció interesante este articulo, compártelo. Suscríbete para recibir semanalmente nuevos artículos. Es gratis. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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    4 May 2026

    Préstamo Prendario: La joya no se vende, se pausa la propiedad.

    En México hay objetos que tienen más historial crediticio que su dueño. La esclava dorada del bautizo, la cadena de plata que “era de mi abuelita”, el anillo con brillantes que ya sobrevivió dos generaciones, tres mudanzas y una boda que nadie menciona en Navidad, la pantalla que todavía conserva la etiqueta de Elektra como si fuera acta de nacimiento, el taladro que solo se usa cuando llega una visita y se quiere fingir autosuficiencia, y ese celular que ya no carga si no le hablas con respeto. Para una app de crédito, todo eso es ruido. Para una casa de empeño, es colateral con biografía. Por eso el préstamo prendario es tan incómodo, como una sonda urinaria, para la banca moderna. No cabe bien en el pitch deck. No suena a embedded finance. No presume onboarding biométrico con selfie, prueba de vida y cara de secuestrado frente a la cámara. Tampoco tiene un nombre en inglés terminado en Pay, Flex, Now o Hub. Es más grave todavía: funciona sin que el cliente tenga que fingir que leyó los términos y condiciones. Y, sin embargo, cuando la urgencia aparece, el empeño hace algo que buena parte del crédito formal mexicano todavía no hace bien: entregar liquidez rápida, sin buró, sin nómina, sin sermón y sin pedirle al usuario que explique por qué su vida no viene ordenada como flujo de caja proyectado. La tesis es simple: el préstamo prendario no es un fósil financiero. Es una infraestructura de liquidez de emergencia. Hacia 2030, la oportunidad no estará en “modernizarlo” con una app bonita y una campaña donde alguien sonría sosteniendo un celular como si acabara de descubrir el fuego o la electricidad. La oportunidad estará en rediseñar la experiencia completa: tasación, certeza, custodia, transparencia, pago, refrendo, recuperación y confianza. El jugador que logre digitalizar la fricción sin destruir la familiaridad puede construir una de las propuestas de crédito más subestimadas de México. La ironía es que el producto que muchos altos ejecutivos miran como si oliera a los amoniacos esquineros de una bodega del centro histórico puede estar resolviendo mejor el Job to Be Done que varios créditos digitales con nombre en inglés y presupuesto de TikTok. En la vida real, el usuario no se despierta diciendo: “hoy necesito una solución de financiamiento alternativo basada en activos”. Se despierta diciendo: “me faltan tres mil varos, no quiero que me metan al buró, necesito recuperar la cadena dorada y mi mamá no se puede enterar”. Esa frase no ganaría un premio de innovación financiera. Pero describe el mercado con más precisión que muchos reportes del equipo de Growth. El producto que el deck mira de reojo. El dato que obliga a tomarlo en serio es el tamaño. Nacional Monte de Piedad informó que realiza más de 600 mil operaciones mensuales y más de 7 millones de préstamos prendarios al año. El Economista reportó, además, que la institución atiende a 1.16 millones de clientes, que 63% son mujeres, que el monto promedio mensual ronda los 4,000 pesos y que su cartera total de préstamos se ubica alrededor de 29,000 millones de pesos. No es un nicho pintoresco. Es un canal masivo de liquidez para hogares que viven entre ingresos variables, emergencias familiares, baja bancarización crediticia y necesidades que no esperan al comité de crédito. La ENIF 2024 ayuda a poner esta realidad en contexto. En México, 76.5% de las personas de 18 a 70 años contaba con al menos un producto financiero formal. Eso suena a progreso, y lo es. Pero cuando bajamos al tipo de crédito, la historia se enfría: 15.7% tenía tarjeta de crédito bancaria y apenas 6.9% tenía crédito de nómina o personal. Para quien dirige producto, esa brecha debería ser una alarma. Tener cuenta no significa tener crédito útil. Tener app no significa tener liquidez. Tener onboarding digital no significa tener una salida cuando se rompe el refrigerador, se enferma alguien o el negocio necesita inventario mañana. La misma ENIF muestra algo todavía más interesante. Entre quienes nunca han usado crédito formal, las razones principales no son únicamente precio. Hay quienes dicen que no les gusta endeudarse, otros que no lo necesitan y una parte relevante que no cumple los requisitos. Es decir: el problema no es solo tasa. Es elegibilidad, confianza, momento, documentación, miedo y fricción. El empeño entra justo por esa rendija. No pregunta si el cliente cabe en el molde. Pregunta si la prenda tiene valor. Y ahí aparece una diferencia brutal de diseño. El crédito bancario parte de una evaluación de persona. El empeño parte de una evaluación de objeto. Esa inversión cambia todo. Cambia el riesgo, cambia la experiencia, cambia la vergüenza, cambia la negociación, cambia el tipo de promesa. En una sucursal bancaria, el cliente siente que él está siendo evaluado. En una casa de empeño, lo evaluado es la cadena, la herramienta, el reloj, el celular, el auto o la pantalla. Psicológicamente, no es lo mismo. En uno te juzgan a ti. En el otro juzgan a tu licuadora, que probablemente ya está acostumbrada a sufrir. No es crédito caro: es liquidez cierta. La crítica fácil al préstamo prendario es que puede ser caro. Y sí, puede serlo. CONDUSEF recuerda que los préstamos de casas de empeño tienen CAT porque el costo incluye tasa, comisión, avalúo, almacenaje y otros cargos. Financiera Monte de Piedad, en su producto de crédito personal, publica un CAT promedio de 109.9% sin IVA con vigencia hasta el 30 de junio de 2026. Nadie serio debería suavizar esto. El costo importa. La transparencia importa. El abuso existe. La comparación entre alternativas es indispensable. Pero reducir el análisis al CAT es quedarse en la hoja de Excel y perder la escena completa. En una emergencia, el usuario no compara productos como analista de mercado. Compara consecuencias. La pregunta real no siempre es “¿cuál es el costo anual total?”. Muchas veces es “¿hoy duermo con el problema resuelto o mañana sigo dando vueltas?”. En ese marco, el valor principal del empeño no es precio bajo. Es certeza. El cliente sabe que si lleva una prenda aceptable, recibirá dinero. No tiene que esperar una autorización invisible. No tiene que rezarle al algoritmo. No tiene que prometer ingresos futuros que no puede documentar. Aquí entra Oberholzer-Gee con una lectura muy útil. La disposición a pagar no solo aumenta cuando el producto es más barato. También aumenta cuando reduce ansiedad, tiempo, incertidumbre y humillación. En el préstamo prendario, la certeza de liquidez es parte del valor. El usuario paga por dinero, sí, pero también paga por no ser rechazado, por no explicar su vida, por no convertir una urgencia familiar en expediente crediticio y por conservar la posibilidad de recuperar algo que no quiere vender. De hecho, esta es una de las grandes diferencias frente al crédito personal tradicional. En un préstamo bancario, si el ingreso se cae, la deuda permanece. En el empeño, el peor escenario es doloroso, pero acotado: se pierde la prenda. No llega un despacho a llamar al primo. No se abre una novela de cobranza. No se convierte una mala semana en una marca permanente de riesgo. Esa estructura hace que el producto sea conductualmente poderoso. No elimina la pérdida, pero la delimita. Por eso el empeño no debe leerse solo como “crédito para quien no tiene crédito”. También es un mecanismo de control de daño. Es una forma de transformar patrimonio doméstico en liquidez temporal sin convertir el futuro completo del usuario en garantía. Eso no lo vuelve perfecto. Lo vuelve estratégicamente importante. La huelga que abrió la bóveda. La huelga de Nacional Monte de Piedad cambió el análisis. Desde el 1 de octubre de 2025, las sucursales quedaron cerradas a nivel nacional. La propia institución informó que el cierre afectaba 302 sucursales y más de 7 millones de préstamos anuales. Después, el 20 de febrero de 2026, una autoridad judicial declaró inexistente la huelga, pero el sindicato impugnó ante un Tribunal Colegiado. A finales de abril de 2026, el conflicto seguía sin resolverse y los clientes continuaban enfrentando restricciones para recuperar prendas o realizar operaciones ordinarias. Esto es más que un pleito laboral. Para producto y estrategia, es una prueba de estrés de mercado. ¿Qué ocurre cuando el líder de una categoría de confianza desaparece temporalmente? ¿La demanda se evapora? No. La urgencia no hace huelga. La renta no espera la audiencia. La enfermedad no revisa comunicados. El regreso a clases, el inventario del negocio y la quincena corta siguen llegando con puntualidad alemana, aunque todo lo demás opere con puntualidad de trámite público. Esa interrupción abrió una ventana competitiva. FirstCash reportó en su Form 10-K que al cierre de 2025 operaba 1,732 tiendas en México y que el mercado mexicano de casas de empeño sigue fragmentado, con una estimación de 8,000 a 9,000 casas de empeño. Fundación Dondé comunica más de 400 sucursales. El mercado, entonces, no está vacío. Está lleno de jugadores físicos, marcas con distintos niveles de confianza, operadores regionales y una larga cola de establecimientos donde el cliente no siempre sabe si está entrando a una institución seria o a un episodio piloto de “La Rosa de Guadalupe Financiera”. Lo que no existe todavía, al menos a escala nacional visible, es un operador de empeño 100% digital que combine tres cosas al mismo tiempo: tasación confiable, custodia segura y liquidez inmediata. Hay créditos digitales. Hay BNPL. Hay adelantos de nómina. Hay apps de préstamo que prometen dinero rápido y a veces entregan ansiedad en alta definición. Pero el empeño digital como categoría robusta, con cadena de custodia, valuación transparente, trazabilidad, seguro, pagos, refrendos y recuperación clara, sigue siendo un espacio abierto. El usuario no contrata empeño. Christensen ayuda a despejar la confusión. El cliente no “contrata” una casa de empeño. Contrata un trabajo. Y ese trabajo cambia según la situación. A veces contrata liquidez de emergencia: necesito dinero hoy. A veces contrata autofinanciamiento reversible: no quiero vender mi objeto, quiero usarlo como puente. A veces contrata acceso sin historial: no quiero que me midan por buró, nómina o antigüedad laboral. Y, después de la huelga, aparece un cuarto trabajo: certeza de disponibilidad. El usuario ya no puede asumir que la institución estará abierta cuando la necesite. Ese cuarto trabajo es enorme. Antes, la confianza en el Monte de Piedad funcionaba casi como infraestructura invisible. Estaba ahí. La gente podía no usarlo durante meses, pero sabía que existía. Era una especie de línea de liquidez emocional. La huelga rompió esa normalidad. Y cuando una categoría pierde disponibilidad, el cliente aprende algo que no olvida rápido: la confianza no solo depende de la marca; depende de la continuidad operativa. Desde Osterwalder, los dolores son evidentes: urgencia, miedo al rechazo, baja claridad de costos, vergüenza, traslado físico, dudas sobre la custodia, incertidumbre sobre el avalúo, desconocimiento de fechas y dificultad para recuperar la prenda. Las ganancias también son claras: dinero inmediato, trato digno, reglas transparentes, posibilidad real de recuperar el objeto, seguimiento digital y tranquilidad de que la prenda no se convertirá en misterio arqueológico detrás de una cortina metálica. El producto ganador hacia 2030 no será el que diga “somos una casa de empeño con app”. Eso es como decir “somos un banco digital porque el PDF abre en el celular”. El ganador será quien reconstruya el viaje completo alrededor del trabajo real del usuario. La app solo es una pieza. Lo importante es que el cliente pueda tomar una foto de la prenda, recibir una prevaluación razonable, saber cuánto le prestarían, entender el costo, elegir entrega en sucursal o recolección, seguir la custodia, pagar o refrendar desde el celular y recuperar el objeto sin sentir que está negociando con una ventanilla poseída por el espíritu de 1987. El jugador digital que todavía no existe. La tentación obvia sería imaginar un “Uber del empeño”. Suena bonito. También suena a frase que alguien diría en una reunión para luego pedir presupuesto de innovación y desaparecer tres trimestres. El problema es que el empeño no es únicamente logística. No basta con mandar a alguien por la prenda. La clave está en confianza, valuación, fraude, seguro, custodia, regulación, liquidez y liquidación de inventario. Porter lo explicaría sin romanticismo. Las barreras no son solo tecnológicas. Hay rivalidad intensa, mercado fragmentado, sensibilidad reputacional, vigilancia de PROFECO, cumplimiento antilavado, costos de sucursal o logística, necesidad de valuadores, gestión de inventario y riesgo operativo. FirstCash señala en sus reportes que PROFECO regula contratos, registros, divulgación de tasas y cuotas, además de requisitos de operación para casas de empeño en México. Eso significa que el “empeño digital” no puede comportarse como app ligera que mueve dinero y luego ve qué pasa. La prenda física obliga a una operación real. Pero justo ahí está la oportunidad. La mayoría de los competidores físicos compite desde ubicación, valuación, velocidad y confianza histórica. Un jugador digital-híbrido podría competir desde reducción de incertidumbre. No necesita eliminar la sucursal; necesita volverla más inteligente. No necesita borrar al valuador; necesita darle herramientas. No necesita esconder el CAT; necesita explicarlo mejor que nadie. No necesita prometer que todo será remoto; necesita permitir que el usuario sepa, antes de moverse, si vale la pena moverse. Kim y Mauborgne lo pondrían como pregunta de océano azul: ¿qué se puede eliminar, reducir, incrementar y crear? Eliminar el viaje inútil a sucursal cuando la prenda no alcanza. Reducir la opacidad del avalúo y del costo total. Incrementar certeza, trazabilidad y opciones de recuperación. Crear historial prendario del cliente, preaprobaciones por tipo de prenda, alertas claras de refrendo, seguros visibles y marketplaces secundarios transparentes para prendas no recuperadas. La oportunidad no está en convertir el empeño en fintech de moda. Está en convertirlo en un producto respetable de liquidez patrimonial. Esa frase puede sonar menos sexy, pero probablemente tiene más valor. Porque el usuario no necesita que le vendan futurismo. Necesita que no lo mareen cuando trae una urgencia encima. La estrategia no está en la app. Para un CPO, la pregunta correcta no es “¿cómo digitalizamos el empeño?”. Esa pregunta llega tarde. La pregunta correcta es la de Roger L. Martin: “¿cuál es nuestra aspiración ganadora?” Si la aspiración es “tener una app de empeño”, el proyecto ya nació pequeño. Si la aspiración es “ser la opción más confiable de liquidez inmediata respaldada por activos para hogares subatendidos”, entonces el campo de juego cambia. El where to play tampoco es trivial. No todos los segmentos quieren lo mismo. El trabajador informal puede necesitar liquidez pequeña y frecuente. El microcomerciante puede requerir préstamos contra herramienta, inventario o equipo. La familia que empeña joyería necesita seguridad, discreción y claridad. El usuario con auto en resguardo o sin resguardo tiene otro perfil de riesgo. El joven que empeña electrónicos puede ser más digital, pero también más sensible al precio de recompra. Si todos se atienden igual, el producto se vuelve ventanilla con WiFi. El how to win probablemente combina cinco capacidades. Primero, prevaluación digital razonablemente precisa. Segundo, cadena de custodia confiable y asegurada. Tercero, explicación brutalmente clara de costos, fechas y consecuencias. Cuarto, pagos y refrendos simples. Quinto, confianza institucional. La confianza no se improvisa con interfaz morada y frases de “estamos contigo”. Se construye cuando el cliente recupera su prenda sin sorpresas. Esto también exige cambiar los KPIs. Medir solo originación sería una trampa. En préstamo prendario, los indicadores estratégicos deberían incluir tasa de recuperación de prendas, reclamaciones por custodia, variación entre preavalúo y avalúo final, tiempo desde solicitud hasta liquidez, porcentaje de viajes evitados, refrendos digitales, satisfacción al recuperar, pérdida operativa por fraude y margen por cohorte de prenda. Si el tablero solo mide cuánto se prestó, el equipo terminará empujando volumen mientras destruye confianza. La implicación accionable es clara: si diriges un producto de crédito y miras el empeño como categoría vieja, probablemente estás mirando el empaque y no el trabajo. El usuario no está comparando el préstamo prendario contra tu mejor tasa anual. Lo está comparando contra pedirle dinero a un familiar, vender barato, caer en una app abusiva, esperar una autorización o quedarse sin resolver. El competidor real no siempre está en tu benchmark. A veces está en el cajón donde alguien guarda una cadena “por si se ofrece”. Hacia 2030: menos vergüenza, más certeza. El préstamo prendario hacia 2030 debería evolucionar en una dirección muy concreta: menos fricción, menos opacidad y menos vergüenza; más certeza, más trazabilidad y más control para el usuario. Eso no implica borrar la sucursal. En muchos casos, la sucursal seguirá siendo la prueba física de confianza. Lo digital debe servir para que el cliente llegue informado, no para fingir que un objeto físico puede transformarse en garantía sin tocarlo, revisarlo, custodiarlo y asegurarlo. El error sería pensar que la modernización consiste en ponerle una capa digital a un proceso viejo. La modernización real consiste en rediseñar el proceso alrededor de la ansiedad del cliente. El cliente quiere saber tres cosas: cuánto me prestan, cuánto me cuesta y cómo recupero lo mío. Todo lo demás es decoración. Si la experiencia no responde esas tres preguntas con claridad, la app será moderna y el producto seguirá siendo opaco. La huelga de Nacional Monte de Piedad dejó una lección incómoda. Una marca puede tener 250 años de historia y aun así perder disponibilidad justo cuando el usuario necesita certeza. Eso no borra su reputación, pero sí cambia la conversación competitiva. En mercados de emergencia, la confianza no es solo memoria. También es presencia. Estar abierto, responder, permitir pagos, explicar intereses, resguardar la prenda y devolverla cuando corresponde son atributos estratégicos, no detalles operativos. Por eso el préstamo prendario merece más respeto analítico. No porque sea perfecto. No porque sea barato. No porque no tenga riesgos. Sino porque revela algo que la banca formal suele olvidar: la inclusión financiera no se mide solo por cuántas personas tienen cuenta. Se mide por cuántas tienen una solución real cuando el mes se rompe. Y cuando el mes se rompe, muchos productos muy sofisticados se vuelven powerpoint. La cadena de la abuela, en cambio, todavía puede resolver la semana. La frase puede sonar poco glamorosa, pero ahí está la oportunidad: el futuro del crédito en México no siempre llegará con IA generativa, APIs abiertas y dashboards predictivos. A veces llegará con una boleta, una prenda, una buena valuación y una experiencia que por fin trate al usuario como alguien que necesita liquidez, no como alguien que falló en ser cliente ideal. El sesgo de esta semana. Aversión a la pérdida. Es la tendencia a sentir con más fuerza la posibilidad de perder algo que la posibilidad equivalente de ganar. En el préstamo prendario, el usuario no piensa solo en el dinero que recibe; piensa en el objeto que puede perder. Esa tensión explica por qué la recuperación de la prenda, la claridad de fechas y la confianza en la custodia son tan importantes como la tasa. En el sector financiero mexicano, la aversión a la pérdida también explica por qué el empeño conserva relevancia. El cliente acepta un costo alto porque conserva la posibilidad de recuperar algo propio. No está vendiendo; está pausando la propiedad. La pregunta para el lector es: si tu producto de crédito no entiende qué teme perder el usuario, ¿realmente entiendes qué está comprando? Fuentes consultadas. Nacional Monte de Piedad. Comunicados oficiales sobre la huelga, operación, medidas para clientes, más de 600 mil operaciones mensuales y más de 7 millones de préstamos prendarios anuales. https://www.montepiedad.com.mx/prendasseguras/ El Economista. “Huelga en Monte de Piedad: ¿usuarios pagarán más intereses por suspensión de actividades?”, 24 de abril de 2026. Datos sobre 7.2 millones de préstamos prendarios al año, 1.16 millones de clientes, 63% mujeres, monto promedio mensual y cartera cercana a 29,000 mdp. INEGI. Encuesta Nacional de Inclusión Financiera 2024, reporte de resultados publicado el 13 de marzo de 2025. Datos de tenencia de productos financieros, tipos de crédito, razones para no usar crédito formal y uso de vender o empeñar bienes ante oportunidades o afectaciones económico-ambientales. FirstCash Holdings, Inc. Form 10-K 2025 y Form 10-Q 2025. Datos sobre número de tiendas en México, fragmentación estimada del mercado mexicano de casas de empeño y regulación de PROFECO. Fundación Dondé. Sitio oficial de Empeños Dondé. Datos institucionales sobre presencia nacional y más de 400 sucursales. CONDUSEF. Contenidos educativos sobre casas de empeño y CAT. Referencia general sobre costos incorporados en préstamos prendarios. Financiera Monte de Piedad. Sitio oficial de producto de crédito personal. CAT promedio 109.9% sin IVA con vigencia al 30 de junio de 2026. Usado únicamente como referencia de costo de crédito de consumo asociado al entorno Monte de Piedad, no como CAT general del préstamo prendario. Si te ha parecido interesante este artículo, compártelo. Suscríbete gratis para recibir semanalmente más publicaciones. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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    28 Apr 2026

    La tasa de interés no decide al ganador.

    La Guerra de Tasas (y otras mentiras que nos contamos para no ver la mora) En un mercado con más de 35 millones de plásticos circulando y una tasa de referencia que por fin parece aflojar el cuello de la camisa, la industria quiere convencerse de que la gran batalla es ver quién cobra menos. Suena bonito. Suena competitivo. Suena a estrategia. Pero la pelea real es menos glamorosa: quién logra sobrevivir al cliente que ya no sabe si pagar la tarjeta, la despensa o el tanque de gasolina. Santi, CPO de la fintech CrediMoño —nombre ficticio, por supuesto, para no lastimar sensibilidades ni arruinar ningún Town Hall con canapés— está feliz. Casi levita. En la última reunión general de la compañía anunció, con tono de keynote y sonrisa de fintech recién fondeada, que gracias al recorte de Banxico al 6.75%, su tarjeta llamada CrediMoño Platinum Millennial bajará la tasa al 37% anual. “¡Estamos entrando a una guerra de tasas!”, grita Santi, mientras ajusta su chaleco de marca, perfectamente coordinado con unos tenis Balenciaga que cuestan más que la línea de crédito inicial de muchos de sus clientes. Lo que Santi no dice —o lo que su sesgo de optimismo decidió mandar a la carpeta de spam— es que mientras él celebra bajar tres puntitos la tasa nominal, la cartera vencida del sector acaba de tocar los 58 mil millones de pesos. Pero claro, eso no luce tan bien en la presentación. Nadie pone “mora temprana” en letras naranjas con tipografía moderna. Santi cree que está compitiendo en una guerra de precios. La realidad es que está parado en una fila de dominó donde la primera pieza —el ingreso disponible del usuario— ya empezó a tambalearse entre el incremento del precio del jitomate, del huevo, de la gasolina y del resto del súper de la semana. Y no importa si el cliente le hace caso a la “María Antonieta mexicana” y carga gasolina Magna en lugar de Premium: cuando el dinero ya no alcanza, la tasa promocional deja de ser estrategia y empieza a parecer maquillaje con cashback. La piñata de beneficios no revela al ganador En México, la tarjeta de crédito se vende con una coreografía perfectamente conocida: “sin anualidad”, “cashback”, “aprobación en minutos”, “meses sin intereses” y, si el equipo de marketing amaneció inspirado, una tasa “desde” que funciona como esos letreros en depósitos de cerveza al mayoreo que dicen “promoción válida hasta agotar existencias”. Nadie sabe cuántas existencias hay, pero todos entendemos el truco. La industria ha convertido la tarjeta en una especie de piñata de beneficios. Cada emisor le pega por donde puede: uno promete no cobrar anualidad, otro devuelve puntos, otro presume una app impecable, otro ofrece línea inicial modesta pero rápida, otro grita “tasa baja” con la misma convicción con la que un gimnasio promete que ahora sí irás tres veces por semana. El problema es que, detrás de esa fiesta comercial, la pregunta estratégica sigue sin respuesta: ¿quién está ganando realmente? La respuesta corta: no necesariamente quien presume la tasa más baja. En tarjetas de crédito, ganar no es emitir más plástico, ni conseguir más descargas, ni aparecer en más comparadores. Ganar es adquirir clientes correctos, activarlos, capturar gasto recurrente, sostener una mezcla sana entre totaleros y no-totaleros, controlar pérdidas, resolver fricciones operativas y hacerlo sin regalar el margen en el intento. La guerra de tasas existe, pero como explicación central del mercado se queda corta. Es una buena frase para un titular, una lámina de comité o un pitch de producto. Pero como diagnóstico estratégico es incompleta. En México, la verdadera batalla de tarjetas no se juega solo en el precio del crédito. Se juega en la combinación más incómoda: escala, riesgo, comportamiento de pago, experiencia y concentración. El mercado no está tan abierto como presume Los datos de Banxico ayudan a ponerle piso a la conversación. En junio de 2025, las instituciones reguladas reportaron 35.3 millones de tarjetas de crédito para personas físicas, con un saldo total de 605.0 mil millones de pesos. La cartera de tarjetas creció 7.6% real entre junio de 2024 y junio de 2025, y representó 36.9% de la cartera total de crédito al consumo de la banca múltiple consolidada. Es decir: estamos hablando de un producto grande, rentable, visible y todavía central para el negocio de consumo. Pero grande no significa abierto. El mismo reporte muestra un IHH de 1,947 puntos, una participación acumulada de las dos instituciones más grandes de 55.7% y un CR5 de 85.5%. Traducido al español de comité: cinco jugadores concentran la mayor parte del saldo. Traducido al español de pasillo: sí hay nuevos entrantes, sí hay ruido, sí hay apps bonitas, pero la bóveda sigue bastante cerrada. Ese dato es importante porque cambia la lectura. Si el mercado fuera realmente fragmentado, la guerra de tasas sería una guerra clásica por cuota. Pero cuando el saldo está tan concentrado, bajar tasa no necesariamente reordena el tablero. Puede servir para adquirir clientes, para mejorar percepción, para aparecer en comparadores o para defender una narrativa de inclusión. Pero no basta para romper la estructura competitiva. La ENIF 2024 agrega otra capa: solo 15.7% de la población de 18 a 70 años tenía tarjeta de crédito bancaria. Esto significa que el mercado tiene espacio para crecer, pero ese espacio no es homogéneo. No todos los clientes no atendidos son el mismo cliente. Algunos no tienen historial, otros no califican, otros no quieren endeudarse, otros ya tienen tarjeta departamental, otros prefieren débito, otros pagan todo en efectivo y otros simplemente no quieren meter otro producto financiero a su vida. Ahí está la primera trampa estratégica: confundir baja penetración con demanda lista. Baja penetración no significa necesariamente mercado esperando con los brazos abiertos. A veces significa fricción, desconfianza, falta de historial, aversión al endeudamiento o una propuesta de valor que todavía no le habla al problema real del cliente. El promedio esconde al cliente que paga El segundo problema está en la forma en que miramos las tasas. Banxico reportó que, para la cartera comparable total, la Tasa Efectiva Promedio Ponderada (TEPP) por saldo fue de 23.9% en junio de 2025. Ese número podría sugerir que el mercado no es tan caro como suele decirse. Pero sería una lectura engañosa si se queda ahí. La clientela no-totalera —la que no liquida todo al corte y por lo tanto sí paga intereses— tuvo una TEPP de 37.1%. Y dentro de esa misma conversación, la TEPP de la clientela no-totalera sin promociones se ubicó en 52.7%. Ahí aparece el verdadero corazón económico del producto. El promedio total mezcla al cliente que paga intereses con el cliente que no los paga; mezcla revolvencia con meses sin intereses; mezcla conveniencia transaccional con crédito caro; mezcla tarjeta como medio de pago con tarjeta como financiamiento. Los clientes totaleros no generan ingreso por intereses. Su rentabilidad viene del interchange, de la comisión al comercio y del cross-sell. La tasa anunciada es completamente irrelevante para ellos. Los clientes no-totaleros son quienes generan el ingreso de intermediación. Con promociones activas, la TEPP no-totalera promedió 37.1% en junio de 2025; sin promociones, 52.7%. La diferencia entre ambas — 15.6 puntos porcentuales — es el costo de las campañas de meses sin intereses que el mercado usa como arma de adquisición. El banco absorbe ese diferencial. Si la mezcla de cartera se sesga hacia no-totaleros en promoción constante, el margen neto puede erosionarse incluso mientras el saldo crece. Por eso la frase “guerra de tasas” tiene algo de espejismo. ¿De qué tasa estamos hablando? ¿La tasa anunciada? ¿La tasa efectiva? ¿La tasa para el cliente que sí revuelve? ¿La tasa después de promociones? ¿La tasa para quien tiene línea alta? ¿La tasa para quien tiene línea baja? ¿La tasa que se usa para adquisición o la que realmente produce margen? En una tarjeta de crédito, el precio no es una etiqueta. Es un sistema. La tasa importa, claro. Pero importa de manera distinta según el cliente, la línea, la promoción, la frecuencia de uso, la capacidad de pago, la propensión a revolver y el costo de riesgo. En otras palabras, una tarjeta puede verse barata en el anuncio y ser cara en la vida real; o puede verse cara en tasa nominal y ser valiosa para el cliente si le da aceptación, control, liquidez, seguridad y una experiencia que no le hace perder la paciencia. La lectura correcta no es “tasas altas, mercado malo” ni “tasas bajas, producto ganador”. La lectura correcta es más incómoda: una tasa solo tiene sentido cuando se lee junto con activación, uso, margen, mora, quejas y retención. Separar esos elementos es como evaluar un restaurante solo por el precio del menú, sin probar la comida, sin ver la cuenta final y sin entrar al baño. Puede salir bien, pero no es análisis; es fe. Una forma más honesta de mirar el tablero sería esta: La tabla no pretende resolver quién gana. Pretende algo más útil: mostrar que “ganar” tiene varias definiciones. Un banco puede ganar en saldo y perder en experiencia. Una fintech puede ganar en adquisición y perder en margen. Un emisor de nicho puede ganar en tasa y perder en escala. Un jugador tradicional puede parecer lento en producto y, aun así, conservar el activo más difícil de reemplazar: cartera, fondeo, aceptación y datos históricos de comportamiento. La fintech mueve la puerta, no la bóveda El caso Nu México ilustra bien esta tensión. Según su Form 20-F 2025, Nu alcanzó 9.2 millones de clientes de tarjeta de crédito en México, 35% más que en 2024. Además, 50% de esos clientes reportó no haber tenido tarjeta de crédito antes de usar Nu, y su participación en purchase volume superó 5%, de acuerdo con estadísticas de Banxico citadas por la propia compañía. Eso es relevante. No es humo. Si la métrica es expansión de acceso, Nu ha movido la frontera. Ha demostrado que hay millones de personas dispuestas a probar una tarjeta si la experiencia es más simple, la comunicación es más clara y la aprobación se siente menos intimidante. También ha demostrado algo que muchos bancos sabían pero no querían decir en voz alta: buena parte del mercado no rechazaba la tarjeta; rechazaba la forma bancaria tradicional de ofrecerla. Pero mover la puerta de entrada no equivale a quedarse con la bóveda. La estructura de cartera sigue dominada por incumbentes. Y ahí aparece una distinción que en la conversación pública suele perderse: una cosa es ser grande en clientes emitidos, otra es ser grande en saldo, otra en gasto, otra en margen, otra en calidad de cartera y otra en rentabilidad ajustada por riesgo. La industria fintech suele contar muy bien la historia de adquisición. La banca tradicional suele contar muy bien la historia de escala y cartera. Ambas historias son verdaderas, pero incompletas. El producto ganador será el que logre unir las dos sin romperse: adquisición digital con economía crediticia sana. Esa frase se dice fácil. Ejecutarla es lo que separa una gran marca de un gran negocio. Aquí conviene meter a Porter por la puerta principal. Si el mercado tiene alta concentración, barreras regulatorias, necesidad de fondeo competitivo, redes de aceptación, datos históricos y capacidad de absorber pérdidas, entonces no estamos ante una simple batalla de UX. La experiencia importa, pero no reemplaza todas las fuentes de ventaja. En crédito, el diseño abre conversaciones; el fondeo, el riesgo y la cobranza deciden cuánto tiempo puedes sostenerlas. También conviene meter a Kim y Mauborgne, pero con cuidado. Muchas tarjetas nuevas se presentan como si hubieran inventado un océano azul. En realidad, varias están peleando en el mismo océano rojo con otro color de plástico. Si las variables de competencia siguen siendo tasa, anualidad, cashback, línea inicial, meses sin intereses y app, la pregunta no es si el emisor es “innovador”. La pregunta es qué variable eliminó, redujo, incrementó o creó de verdad. Si no cambió la curva de valor, quizá no creó un océano azul. Quizá solo le puso luces LED a la misma lancha. La experiencia también cobra intereses El otro lado de la guerra de tasas es la operación. Una tarjeta puede prometer mucho y aun así volverse una fábrica de reclamos. El Buró de Entidades Financieras reportó, para enero-septiembre de 2025, índices de reclamación muy distintos entre emisores de tarjeta de crédito. Invex aparece con 38.1 reclamaciones por cada 10 mil contratos; Banorte con 14.7; HSBC con 12.4; Santander con 6.9; Banamex con 5.4; BBVA con 3.9. No estoy diciendo que el índice de reclamación sea la métrica definitiva. No lo es. Depende de base de contratos, canales, mezcla de clientes, comportamiento de uso, fraude, volumen y eficiencia de atención. Pero sí señala algo que los equipos de producto a veces subestiman: el costo de una promesa comercial no se paga solo en margen financiero; también se paga en aclaraciones, contracargos, cancelaciones, frustración y llamadas al call center. Una tarjeta “barata” con mala operación puede terminar siendo cara para todos. Cara para el cliente, porque pierde tiempo y confianza. Cara para la institución, porque consume capacidad operativa y daña marca. Cara para el producto, porque contamina cohortes que quizá parecían rentables en el Excel. La experiencia también cobra intereses, solo que no siempre aparece en la tasa. Aquí entra Oberholzer-Gee con el Value Stick. El valor no está solo en bajar precio. También está en aumentar la disposición a usar. En tarjetas, esa disposición puede venir de tasa, sí, pero también de claridad, control, aceptación, seguridad, soporte, límites adecuados, promociones útiles, confianza y ausencia de sorpresas. El emisor que solo baja tasa puede transferir valor al cliente. El emisor que simplifica la experiencia puede crear valor nuevo. No es lo mismo. Felix Oberholzer-Gee nos enseñó que para crear valor debemos ampliar la brecha entre la Disposición a Pagar (WTP) del cliente y la Disposición a Vender (WTS) del proveedor. En el México de 2026, la WTP del cliente por crédito se está erosionando. No porque no quieran el dinero, sino porque la inflación en alimentos (4.53%) está actuando como un impuesto invisible que reduce su capacidad de pago. Cuando el costo de la canasta básica sube más rápido que el salario, la tarjeta de crédito pasa de ser una herramienta de conveniencia a un fondo de emergencia de alto costo. Aquí es donde la “guerra de tasas” se vuelve irrelevante: si el cliente no tiene flujo para pagar el mínimo, no importa si tu tasa es del 40% o del 20%; el resultado es un default. Roger Martin ayudaría a formular la pregunta incómoda: ¿cuál es tu elección real de cliente y de juego? Porque muchas estrategias de tarjeta suenan así: “queremos crecer, tener bajo riesgo, tasa competitiva, alta activación, buen NPS, alta rentabilidad, mucha inclusión y cero fricción”. Eso no es estrategia. Eso es una carta a Santa Claus con dashboard. Tener más de 35 millones de tarjetas no sirve de nada si el 40% de ellas duermen en un cajón (o se usan solo para “jinetear” la deuda de otra tarjeta). El verdadero Playing to Win hoy no es ofrecer la tasa más baja, sino convertirse en la tarjeta que el usuario pone al principio de su Apple Wallet porque le resuelve la fricción de la vida diaria, no porque sea “barata”. Rumelt sería todavía más duro: ¿cuál es el diagnóstico? Si el diagnóstico es “nuestras tasas no son competitivas”, la solución será bajar tasa. Pero si el diagnóstico es “no estamos capturando gasto recurrente”, “adquirimos clientes que no activan”, “tenemos mala mezcla de riesgo”, “nuestro soporte destruye confianza” o “nuestro producto no resuelve un Job to Be Done claro”, entonces bajar tasa puede ser una medicina elegante para la enfermedad equivocada. El rebaño también tiene tarjeta En el ecosistema financiero mexicano, padecemos de un Herding (comportamiento de manada) fascinante. Banxico estornuda y todos los emisores de tarjetas corren a cambiar el copy de su landing page. Hoy, con más de 35 millones de tarjetas inundando el mercado, la oferta se ha vuelto un commodity. Si BBVA o Banamex ajustan sus CATs —que hoy oscilan entre el 60% y el 120% para segmentos masivos—, las fintechs sienten la presión existencial de reaccionar. El problema es que el cliente está anclado a la tasa nominal. Al usuario le “brilla el ojo” con un 35% de interés, pero ignora que su CAT real sigue siendo un monstruo de tres cabezas debido a las comisiones y seguros que nadie lee en el contrato de 40 páginas. También influye en el CAT real el importe financiado y el tiempo en que lo liquidas, pero ese cálculo casi nadie lo hace. La lente conductual central de este tema es el herding, o comportamiento de manada. En negocios, el herding aparece cuando una organización copia una decisión no porque haya demostrado que le conviene, sino porque otros jugadores parecen estar haciéndolo. Y en tarjetas de crédito, el herding se ve clarísimo: si el competidor lanza tarjeta, nosotros lanzamos tarjeta. Si ofrece cashback, nosotros ofrecemos cashback. Si presume “sin anualidad”, nosotros también. Si habla de inclusión, nosotros encontramos una forma de decir inclusión sin cambiar demasiado el modelo. El problema del herding es que produce estrategias indistinguibles. Todos creen estar diferenciándose porque modifican una variable visible, pero el cliente percibe un anaquel lleno de promesas parecidas. Cuando todos compiten con los mismos símbolos, el mercado deja de ver estrategia y empieza a ver ruido. El segundo sesgo es el anclaje. El cliente ancla su percepción en el primer número fuerte que ve: tasa desde, anualidad cero, cashback, línea aprobada, mensualidad, bonificación de bienvenida. El equipo de producto también se ancla: si el benchmark del competidor dice 39%, 29% o 0% anualidad, esa cifra empieza a ordenar la conversación interna. De pronto, la pregunta ya no es “qué problema resolvemos mejor”, sino “qué número podemos poner en el banner sin suicidar el margen”. El tercer sesgo es el efecto de contraste. “Sin anualidad” se ve poderoso cuando se compara con una tarjeta tradicional que cobra. “Cashback” se ve generoso cuando se compara con puntos opacos. “Tasa menor” se ve disruptiva cuando se compara con el promedio visible del mercado. Pero el contraste puede ocultar la economía total del producto. Una propuesta puede ganar el contraste comercial y perder la batalla financiera. La implicación es simple: no todas las mejoras percibidas son ventajas estratégicas. Algunas son higiénicos competitivos. Otras son subsidios temporales. Otras son mensajes de adquisición. Y unas pocas, solo unas pocas, realmente cambian la curva de valor para el cliente y para la institución. Lo que debería medir un CPO Si tuviera que revisar una estrategia de tarjetas antes de autorizar una reducción de tasa, no empezaría por la tasa. Empezaría por cohortes. Querría ver adquisición, aprobación, activación, primer uso, frecuencia de compra, share of spend, porcentaje de totaleros y no-totaleros, saldo promedio, toma de promociones, mora temprana, pérdida esperada, reclamaciones, cancelaciones, costo de recompensas y margen neto ajustado por riesgo. Después haría una pregunta más incómoda: ¿qué parte de la propuesta seguiría siendo fuerte si quitáramos de los anuncios en redes sociales la palabra “tasa”? Si la respuesta es “casi nada”, entonces no hay una estrategia de tarjeta. Hay una promoción financiera con fecha de caducidad. La tasa puede ser una palanca, pero no debe ser el volante completo. Bajar tasa sin entender elasticidad, riesgo, mezcla de clientes y comportamiento de pago puede crecer la cartera equivocada. Subir recompensas sin medir uso incremental puede pagar por gasto que ya ibas a capturar. Quitar anualidad sin construir recurrencia puede convertir un producto en commodity. Aumentar aprobación sin controlar mora puede comprar crecimiento con pérdidas futuras. Todo se puede justificar con una métrica aislada. Casi nada sobrevive a una lectura completa del P&L por cohorte. El punto no es que la tasa no importe. Claro que importa. Para ciertos segmentos, importa mucho. Para clientes sofisticados, comparadores, refinanciamiento o saldos revolventes, puede ser decisiva. Pero incluso ahí, la tasa no opera sola. Opera junto con línea, aceptación, confianza, servicio, transparencia, facilidad de pago, promociones, límites, recompensas y reputación. La pregunta estratégica no es “¿quién tiene la tasa más baja?”. La pregunta es “¿quién puede sostener la mejor combinación entre valor percibido, riesgo asumido y margen capturado?”. Esa es una pregunta menos sexy, pero mucho más útil. No sirve para un espectacular. Sí sirve para dirigir un negocio. La lectura es que en México todavía no hay un ganador absoluto en tarjetas. Hay ganadores parciales. Los incumbentes ganan en saldo, escala, fondeo y relación histórica. Algunas fintechs ganan en adquisición, experiencia y expansión de acceso. Algunos jugadores de nicho pueden ganar en segmentos específicos de tasa o beneficios. Pero el ganador estratégico será quien deje de copiar la tarjeta del vecino y entienda qué juego quiere jugar. Porque la guerra de tasas puede atraer clientes. Pero la guerra de valor decide quién se queda con ellos. El sesgo de esta semana Herding o comportamiento de manada. Es la tendencia a copiar decisiones de otros actores porque parecen validar una ruta estratégica, aunque no exista evidencia suficiente de que esa ruta sea correcta para nuestro propio modelo de negocio. En el mercado mexicano de tarjetas de crédito, el herding aparece cuando bancos y fintechs replican las mismas variables visibles —tasa, anualidad, cashback, aprobación rápida, app bonita— sin preguntarse si esas variables construyen una ventaja defendible o solo los meten a todos en el mismo océano rojo. La pregunta para el lector Si mañana tu principal competidor dejara de hablar de tasa, anualidad gratis, cashback y meses sin intereses, ¿tu estrategia de negocio para la tarjeta de crédito seguiría teniendo alguna oferta de valor (ventaja competitiva) verdaderamente distinta del resto del mercado? Si eres CPO, CRO o Head of cards, la pregunta práctica no es si tu TEPP anunciada es competitiva. Es si tu dashboard tiene los indicadores que realmente importan para la economía del producto. Aquí el checklist que pocas instituciones tienen completo: Primero: ¿Cuál es tu tasa de activación? No de emisión — de activación real (tarjeta usada en los primeros 90 días). Una tarjeta emitida y no activada es un pasivo operativo, no un activo de cartera. Segundo: ¿Cuál es el share of spend de tus tarjetas activas? ¿Qué porcentaje del gasto mensual del cliente se canaliza por tu tarjeta versus las demás que tiene? Si ese número no está en tu tablero, no tienes visibilidad sobre tu posición real en la billetera del cliente. Tercero: ¿Qué porcentaje de tu cartera son totaleros versus no-totaleros? ¿Y qué porcentaje de los no-totaleros está en promoción activa de meses sin intereses? Ese dato define si tu margen de intermediación es sostenible o si estás subsidiando crecimiento de saldo con compresión de margen. Cuarto: ¿Cuál es tu ratio de reclamaciones por 10,000 contratos comparado con el promedio del sector publicado por el Buró de Entidades Financieras? En el primer semestre de 2025, CONDUSEF registró más de 134,000 reclamaciones iniciadas, con el 68.5% en instituciones de crédito. Ese número no aparece en ningún pitch de tarjeta — pero el cliente que tuvo una experiencia de disputa terrible no renueva, no referencia y tiene una CLTV radicalmente distinta al modelo. Quinto: Sobre la reforma legislativa de noviembre 2025: la Cámara de Diputados aprobó modificaciones a la Ley de Transparencia que prohíben emisión de tarjetas sin consentimiento expreso, cobros no solicitados y complican las cancelaciones lentas. Para las instituciones que usaban la emisión masiva como táctica de adquisición, esto tiene implicaciones directas en el modelo de activación. Fuentes consultadas Banco de México. Indicadores básicos de tarjetas de crédito. Datos a junio de 2025. Publicado el 28 de noviembre de 2025. INEGI / CNBV. Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) 2024. Reporte de resultados, marzo de 2025. CONDUSEF / Buró de Entidades Financieras. Reclamaciones en CONDUSEF, bancos, tarjeta de crédito. Periodo enero-septiembre de 2025. Nu Holdings. Form 20-F 2025, sección México y productos de tarjeta. W. Chan Kim y Renée Mauborgne. Blue Ocean Strategy. Michael Porter. Competitive Strategy y What Is Strategy? Felix Oberholzer-Gee. Better, Simpler Strategy. Roger L. Martin. Playing to Win. Daniel Kahneman y Richard Thaler. Marcos de economía conductual aplicados a anclaje, saliencia, encuadre y toma de decisiones financieras. Richard Rumelt. Good Strategy / Bad Strategy. Gracias por leer. Comparte esta publicación con tus conocidos. Suscríbete para recibir semanalmente nuevos newsletter. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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    21 Apr 2026

    BNPL: Compra ahora, paga después — pero el barrio todavía no sabe cómo.

    Hay una escena que cualquier director de crédito en México conoce aunque nunca la haya visto en un deck de inversionistas. Es la del vendedor de changarro —ferretería, papelería, carnicería, da igual— que tiene pegado en el mostrador, con cinta adhesiva y letra de imprenta, un papel que dice: “Crédito solo a clientes de confianza. Pregunta.” Sin tasa. Sin plazo explícito. Sin buró. Sin app. El sistema financiero más antiguo del país, operando en paralelo a todo lo que el sector celebra en sus convenciones. Mientras tanto, en los paneles de fintech de 2025, la narrativa dominante era otra: el BNPL había llegado para democratizar el crédito, incluir a los excluidos y, de paso, desbancar a los bancos. Kueski lleva trece años en el mercado y ha levantado USD 323 millones. Aplazo amplió su línea con BBVA Spark a USD 50 millones en abril de 2026. Durante el Buen Fin 2025, el BNPL fue el quinto método de pago más elegido, con el 12% de las preferencias. El mercado alcanzó USD 3.98 mil millones en 2025 con una tasa de crecimiento del 29% anual. Los números son reales. El momentum también. Y sin embargo: el 40% de los usuarios de Aplazo no tiene historial crediticio. El 70% no tiene ningún otro producto financiero formal. La penetración del BNPL en el comercio físico —donde ocurre el 78% de las transacciones mexicanas— es del 1%. El papel con cinta adhesiva en el mostrador de la ferretería sigue ahí, tan vigente como siempre. La tesis de este análisis es que la brecha entre esas dos historias no es un problema de ejecución ni de tiempo. Es un problema de sesgo cognitivo: el sector está confundiendo el trabajo que el BNPL ya hace bien con el trabajo que todavía no puede hacer —y esa confusión está produciendo proyecciones que el mercado real no va a cumplir al ritmo que los roadmaps prometen. Dos trabajos distintos, una sola promesa. CLAYTON CHRISTENSEN — JOBS TO BE DONE * Christensen propuso que los consumidores no compran productos: los contratan para que hagan un trabajo específico. La pregunta no es “¿qué es el BNPL?” sino “¿qué trabajo contrata el usuario cuando elige BNPL en lugar de TDC, efectivo o crédito personal?” Identificar ese trabajo con precisión cambia completamente el análisis de mercado potencial y de barreras de adopción. Confundir dos trabajos distintos es el error estratégico más caro que puede cometer un equipo de producto. El primer trabajo que el BNPL hace hoy en México es preciso y lo ejecuta bien: permitir a un comprador digital sin tarjeta de crédito fraccionar una compra de entre 300 y 5,000 pesos en un checkout de e-commerce, sin papeleo, en menos de tres minutos. El 50% de los usuarios de Kueski declaró en diciembre de 2025 que habría pospuesto su compra sin esa opción (Buen Fin 2025). Aplazo reporta que los comercios que integran BNPL ven un aumento del 60% en ticket promedio y del 30% en conversión. Ese trabajo tiene propuesta de valor verificable, economía positiva y base de usuarios creciente. El segundo trabajo —el que justifica las proyecciones de USD 13.85 mil millones para 2031— es diferente y mucho más difícil: convertirse en el mecanismo de acceso al crédito de los más de 60 millones de adultos mexicanos que no tienen ningún producto de crédito formal, incluyendo a quienes compran en mercados, tiendas de barrio y comercio informal. Ese trabajo requiere resolver canales físicos masivos, modelos de riesgo rentables sin historial y tickets con economía positiva en segmentos de ingreso bajo. El vendedor de ferretería con su papel de crédito informal no necesita un checkout más rápido. Necesita que alguien entienda que su activo de confianza —la relación con su clientela de barrio, que él sí conoce y el Buró no— valga algo dentro del sistema. Eso es un trabajo de inclusión estructural. Y es un trabajo que el BNPL, en su configuración actual, no está contratado para hacer. ¿Ya cruzó el abismo — o sigue atrapado en él? GEOFFREY A. MOORE — CROSSING THE CHASM * Moore identificó el “abismo” entre los early adopters y la mayoría temprana. Los primeros adoptan por entusiasmo; los segundos solo adoptan cuando ven que la solución resuelve un problema concreto en su contexto. El “whole product” —no solo la función técnica sino la experiencia completa: conciliación, soporte, devoluciones, integración con inventario— es lo que permite cruzar ese abismo. Muchas innovaciones financieras mueren ahí porque sus operadores confunden la adopción de los más entusiastas con la penetración del mercado masivo. En e-commerce, el BNPL ya está cruzando el abismo hacia la mayoría temprana: 7% de penetración en el canal digital, presencia en Amazon, Walmart.com y miles de tiendas en línea. Para el comprador joven urbano sin TDC que ya es nativo digital, el BNPL no es una novedad —es la opción obvia. Esa transición está ocurriendo y los datos la respaldan. En comercio físico, el modelo sigue atrapado en el abismo. La penetración del 1% en punto de venta físico no indica que la adopción está en proceso — indica que el whole product no existe todavía a escala. El cajero de una farmacia en Ecatepec no puede detener la caja para que el cliente abra una app, escanee un QR, complete un formulario y espere aprobación con cinco personas en fila. Eso no es fricción mejorable con mejor UX. Es el whole product incompleto. Aplazo está apostando por resolverlo con 15,000 comercios físicos afiliados y pagos con QR preaprobado. Kueski lanzó su modalidad en tienda. La dirección es correcta. El ritmo es más lento de lo que los roadmaps contemplan —y ahí es exactamente donde los sesgos conductuales hacen su trabajo. La vara de valor: quién gana y quién absorbe la cuenta. FELIX OBERHOLZER-GEE — VALUE STICK * Oberholzer-Gee propone que la estrategia competitiva se reduce a dos preguntas: ¿qué eleva la disposición a pagar del cliente? y ¿qué reduce el costo de proveer del proveedor? La ventaja competitiva sostenible vive en la brecha entre esos dos números. Para el BNPL, la pregunta es quién en la cadena —consumidor, comercio, operador— realmente captura valor y quién absorbe el costo estructural. Cuando esa distribución no está bien calibrada, el modelo crece en Gross Merchandise Value (GMV) pero no en rentabilidad. Para el consumidor sin TDC, el BNPL crea valor genuino: accede a una compra que no haría de contado. Para el comercio, también genera valor en conversión y ticket —pero a una comisión de entre 4 y 15% sobre la transacción, frente al 1.5–3.5% de la Merchant Discount Rate (MDR) bancaria estándar. La ecuación del comercio funciona mientras el incremento en ventas supere ese sobrecosto. Deja de funcionar en categorías de margen estrecho o cuando el banco reduce su MDR. Para el operador BNPL, la economía es la más frágil. La fuente principal de ingresos está bajo presión desde dos frentes: la comoditización —Conekta integró Aplazo como funcionalidad white-label en 2025— y la regulación. La FCA del Reino Unido confirmó en febrero de 2026 que el BNPL quedará bajo regulación formal a partir del 15 de julio de 2026, con verificaciones de solvencia obligatorias por transacción y acceso al Ombudsman financiero. El mercado UK creció de £0.06 billones en 2017 a £13 billones en 2024 sin esas restricciones. Cuando llegaron, los márgenes se comprimieron y los operadores pequeños salieron. México está en la fase pre-regulatoria que el Reino Unido ya dejó atrás. El deck ve $13B. El mercado todavía no. ALEX OSTERWALDER — VALUE PROPOSITION CANVAS * Osterwalder propone mapear los dolores del cliente (pains), sus ganancias esperadas (gains) y los trabajos que intenta hacer (jobs). Una propuesta de valor ganadora alivia los dolores más intensos con el menor costo percibido. La pregunta para el BNPL: ¿los dolores que alivia son los más intensos del mexicano que hoy no tiene crédito, o solo los del que ya tenía acceso parcial y prefiere no usar su tarjeta? El dolor más intenso del mexicano verdaderamente desbancarizado es diferente: necesita liquidez para emergencias, capital de trabajo para su negocio informal, acceso a crédito productivo. Ese dolor vive en la ferretería de barrio, en el médico de urgencias a las once de la noche, en el puesto del mercado. Y el BNPL, en su configuración actual, no llega ahí. * "El BNPL resuelve brillantemente el dolor de un segmento que ya estaba parcialmente incluido. El segmento verdaderamente excluido tiene dolores en canales donde el modelo todavía no opera." La pregunta que Osterwalder forzaría en cualquier comité de producto BNPL en México en 2026 es esta: ¿el product roadmap de los próximos 18 meses está diseñado para profundizar la propuesta en el segmento que ya funciona, o para expandir genuinamente hacia los dolores del segmento que todavía no alcanza? Ambas decisiones son válidas, pero tienen implicaciones de capital, riesgo y tiempo completamente distintas. Mezclarlas en el mismo pitch es la raíz del problema conductual que viene a continuación. La influencia de los sesgos conductuales. Si los datos son accesibles y las fricciones estructurales son observables para cualquiera que salga del distrito financiero a caminar por Tepito o por el mercado de Xochimilco, ¿por qué los roadmaps del sector siguen proyectando curvas de adopción que la evidencia no respalda? La respuesta no es incompetencia. Es que tres sesgos conductuales bien documentados operan en cadena para producir diagnósticos sistemáticamente optimistas. El primero es el sesgo de optimismo. Kahneman lo describió como nuestra tendencia a sobreestimar la probabilidad de resultados favorables e ignorar los obstáculos plausibles. En el BNPL mexicano, el sesgo de optimismo produce una extrapolación específica: el éxito de Klarna en Suecia —mercado con 65% de penetración de TDC, infraestructura digital consolidada y marco regulatorio claro— se proyecta sobre México —37.3% de adultos con crédito formal, 78% de transacciones en efectivo, BNPL sin marco regulatorio específico— como si el contexto fuera intercambiable. No lo es. EL TERMÓMETRO REGULATORIO: LO QUE EL REINO UNIDO YA VIVIÓ * El mercado BNPL del Reino Unido creció de £0.06 mil millones en 2017 a £13 mil millones en 2024 operando sin regulación específica —exactamente la ventana de libertad que el BNPL mexicano aprovecha hoy. La FCA confirmó en febrero de 2026 que el sector quedará bajo regulación formal a partir del 15 de julio de 2026, con verificaciones de solvencia obligatorias, límites de comunicación en dificultad financiera y acceso al Ombudsman para quejas. El resultado esperado en UK: consolidación del sector, compresión de márgenes y salida de operadores sub-escala. México está tres o cuatro años detrás de esa curva regulatoria. El optimismo del sector ignora que la regulación no es un riesgo contingente —es una certeza con fecha incierta. El segundo es el sesgo de disponibilidad. La información vívida sobre el BNPL domina el ecosistema de conversación: la ronda de Aplazo, la integración de Kueski con Amazon, el récord del Buen Fin. Lo que no aparece con igual frecuencia también es real: Kueski no ha levantado capital desde octubre de 2022 —treinta y dos meses sin ronda nueva. Apple Pay Later cerró en Estados Unidos después de ocho meses de operación en 2024. La penetración del 1% en comercio físico después de cuatro años de operación intensa. La disponibilidad de los éxitos hace que las dificultades estructurales parezcan excepciones temporales cuando en realidad son datos estructurales. El tercero es la falacia de planificación. Kahneman y Tversky documentaron que los seres humanos subestiman sistemáticamente el tiempo, el costo y la complejidad de los proyectos que planifican —incluso cuando tienen experiencia previa en proyectos similares que tomaron más de lo previsto. Los roadmaps que responden con datos reales la pregunta “¿cuánto tardaron proyectos similares en mercados comparables?” producen proyecciones más modestas —y más útiles. IMPLICACIÓN ACCIONABLE · SI GESTIONAS UN PRODUCTO BNPL La pregunta de estrategia no es cuándo vas a llegar al canal físico —es si tu modelo genera historial crediticio reportable al Buró para el usuario que te usa. Si la respuesta es no, estás construyendo valor para ti mismo pero no para el usuario: quien mejor usó tu producto durante dos años sigue siendo invisible para el sistema financiero cuando quiere un crédito hipotecario o automotriz. Eso es valor capturado, no valor creado. La segunda pregunta operativa: ¿cuál es el IMOR de tus cohortes más recientes comparado con las primeras cohortes? Si el deterioro es visible trimestre a trimestre, el sesgo de optimismo en tu modelo de riesgo ya está costando dinero. La tercera: ¿qué porcentaje de tus usuarios tiene planes activos simultáneos en más de un operador BNPL? Si no tienes esa cifra, no tienes visibilidad real sobre el riesgo de sobreendeudamiento —y cuando llegue la regulación, ese será el primer dato que te pidan. IMPLICACIÓN ACCIONABLE · SI DIRIGES UN BANCO O FINTECH CON CRÉDITO AL CONSUMO El BNPL no es tu amenaza principal hoy —los datos de cartera lo confirman. Tu amenaza real es más lenta: el BNPL está formando el hábito financiero de una generación que eventualmente querrá crédito hipotecario, automotriz y de capital de trabajo, y que cuando lo quiera lo pedirá en la interfaz donde ya gestiona su vida financiera. La pregunta estratégica no es cómo defender tu cartera de consumo en 2026. Es qué datos sobre comportamiento de pago en segmentos sin historial necesitas construir en los próximos tres años para que tu modelo de originación pueda competir cuando esos usuarios te toquen la puerta. El BNPL no te quitó esa cartera —esa cartera nunca fue tuya. La pregunta es si vas a construir las capacidades para que sí lo sea. EL SESGO DE ESTA SEMANA: Sesgo de optimismo → Sesgo de disponibilidad →Falacia de planificación PRIMARIO · SESGO DE OPTIMISMO Definición: La tendencia a sobreestimar la probabilidad de resultados favorables e ignorar los obstáculos plausibles. Kahneman lo documentó como uno de los sesgos más persistentes en decisiones de alto impacto, incluyendo en ejecutivos con amplia experiencia. En el BNPL mexicano: Los equipos extrapolan el éxito de Klarna en Europa —65% penetración de tarjeta, marco regulatorio claro— hacia el comercio físico informal mexicano —37.3% adultos con crédito formal, 78% de transacciones en efectivo, BNPL en área gris regulatoria. Cada una de esas diferencias debería aterrizar las proyecciones. El sesgo de optimismo las suaviza sistemáticamente. SECUNDARIO · SESGO DE DISPONIBILIDAD Definición: La tendencia a juzgar la probabilidad o importancia de un fenómeno por la facilidad con que ejemplos vívidos vienen a la mente. En el BNPL mexicano: Las rondas, integraciones y récords de Hot Sale dominan la conversación fintech. Lo que no aparece con igual frecuencia también es real: Kueski sin ronda nueva desde oct 2022, penetración del 1% en físico tras cuatro años de operación intensa, Apple Pay Later cerrado en EE.UU. tras 8 meses. La asimetría de visibilidad produce diagnósticos sistemáticamente optimistas. TERCIARIO · FALACIA DE PLANIFICACIÓN Definición: La tendencia a subestimar el tiempo, costo y complejidad de un proyecto mientras se sobreestima la velocidad de ejecución. Kahneman y Tversky la documentaron como estructural, no excepcional. En el BNPL mexicano: Los roadmaps de expansión al canal físico asumen velocidades que solo se observaron en mercados con historial crediticio robusto e infraestructura digital consolidada. El antídoto de Kahneman: preguntar cuánto tardaron proyectos similares en mercados comparables antes de proyectar el propio. Pregunta para llevarte. ¿Cuánto de la proyección de adopción BNPL en tu institución está basada en datos de los primeros usuarios —los más entusiastas y mejor conectados— y cuánto en datos del segmento que todavía no usa el producto? ¿Y si esa respuesta cambia el modelo de negocio, lo cambiarías? Fuentes verificadas * Research and Markets — Mexico Buy Now Pay Later Business and Investment Report 2026 (feb 2026): USD 3.98B en 2025; CAGR 29% (2022–2025); proyección USD 13.85B para 2031 (CAGR 22.2%). * Aplazo / Retailers.mx (nov 2025) y LatamFintech.co (feb 2025): 40% usuarios sin historial; 70% sin otro producto financiero; tasa aprobación >80%; ticket +60%; conversión +30%. * AMVO — Estudio de Venta Online 2025: BNPL 7% e-commerce; 2% POS físico; 5.º método Buen Fin 2025 con 12% de preferencia. * Worldpay — Global Payments Report 2025: BNPL 1% e-commerce y 1% retail físico México (2024); valor transaccional ~USD 670M. * INEGI / CNBV — ENIF 2024 (mar 2025): 37.3% adultos con crédito formal; 62.7% sin acceso a crédito formal; 78% transacciones en efectivo. La ENIF no desagrega TDC bancaria en su comunicado oficial. * FCA Reino Unido — Comunicado (feb 2026): BNPL bajo regulación desde 15 jul 2026; verificaciones solvencia obligatorias. Mercado UK: £0.06B (2017) → £13B (2024). * BBVA Spark / Aplazo — Comunicado (abr 2026): línea USD 50M; 15,000+ comercios; 300,000 descargas/mes. Alianza Walmart–Aplazo/Cashi (nov 2025). * DPL News (ago 2025): Kueski USD 323.2M total levantado; última ronda oct 2022. Apple Pay Later: cierre EE.UU. tras 8 meses (2024). * FintechExpert México (ago 2025): comoditización vía Conekta–Aplazo y procesadores white-label. * Kahneman, D. y Tversky, A. — ‘Intuitive Prediction: Biases and Corrective Procedures’ (1977). Kahneman, D. — Thinking, Fast and Slow (2011). * Moore, G.A. — Crossing the Chasm, 3.ª ed. (2014). HarperCollins. * Oberholzer-Gee, F. — Better, Simpler Strategy (2021). Harvard Business Review Press. * Osterwalder, A. y Pigneur, Y. — Value Proposition Design (2014). Wiley. * Christensen, C. et al. — Competing Against Luck (2016). HarperCollins. ¡Gracias por leer mi publicación! Si te pareció interesante, compártelo. Puedes suscribirte a mi newsletter semanal. ¡Es gratis! This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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    13 Apr 2026

    SPEI ya venció al plástico. El problema es que nadie le avisó a tu equipo comercial.

    En este episodio #06 analizamos por qué SPEI ya demostró su fuerza como infraestructura de pagos en México, pero aún no termina de conquistar la caja del comercio. La conversación no gira solo en torno a tecnología, sino a algo más profundo: confianza, conciliación, experiencia operativa y sesgos conductuales que frenan la adopción. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

18. 

    7 Apr 2026

    El modelo que te llevó al primer millón no te llevará al segundo.

    Hubo un momento, entre 2021 y 2023, en que los equipos de crecimiento de los principales neobancos y fintechs de crédito de México vivieron el mismo trimestre perfecto. El Costo de Adquisición de Clientes (Customer Acquisition Cost o CAC) era bajo, la conversión era alta y los clientes llegaban casi solos. Las presentaciones a inversores mostraban curvas de adquisición empinadas y, en el margen inferior izquierdo, un ratio Valor de Vida del Cliente/Costo de Adquisición de Clientes o LTV/CAC que hacía que cualquier modelo de unit economics luciera excepcionalmente bien. Todo tenía sentido. Lo que esos tableros de KPIs (Key Performance Indicators) no mostraban era lo que venía después: una ley económica que lleva más de doscientos años sin perder vigencia. A medida que los canales digitales se saturaban, que los primeros adoptantes más fáciles de convertir ya habían sido captados y que la competencia elevaba el costo por clic, el CAC comenzó a subir de forma silenciosa pero estructural. Al mismo tiempo, el LTV de los nuevos clientes —los que quedaban por adquirir— empezó a ser menor. No dramáticamente. Simplemente, un poco menos cada trimestre. Este deep dive mensual no es sobre el fracaso de ningún neobanco en particular. Es sobre un patrón que opera en todo mercado digital maduro y que la industria financiera mexicana está enfrentando con claridad en 2026: el modelo que lleva a una fintech del lanzamiento al primer millón de clientes no es el mismo que la lleva del millón al siguiente. Y la razón por la que muy pocas instituciones lo detectan a tiempo tiene más que ver con psicología que con finanzas. La ley de los rendimientos marginales decrecientes. Gráfica 1 · Producción total y marginal en la pizzería. La producción total sube, la marginal cae — y eventualmente se vuelve negativa. Gráfica 2 · Las tres fases de la ley. La producción total puede seguir creciendo en la Fase 2; lo que cae es el beneficio de cada unidad adicional. El mercado fácil ya se acabó. El ecosistema fintech mexicano cerró 2025 con 795 startups locales activas, según el Finnovista Fintech Radar México 2026 —elaborado con Mastercard y Galileo. El dato superficial suena saludable. Pero la película completa revela algo distinto: entre 2016 y 2022, el ecosistema crecía entre 20 y 30% anual. En 2025, ese ritmo cayó a 1.8%. El ciclo del hipercrecimiento terminó. Lo que emergió es una fase de consolidación donde la pregunta ya no es cuántas fintechs nacen, sino cuáles pueden escalar de forma rentable hacia los segmentos que aún quedan. Nu México es el caso de estudio más transparente disponible, precisamente porque como empresa pública reporta trimestralmente con granularidad de cohorte. Al cierre del tercer trimestre de 2025, tenía cerca de 14 millones de clientes —el 14% de la población adulta del país. Su ARPAC (Average Revenue Per Active Customer o Ingreso Promedio por Cliente Activo) mensual alcanzó US$12.5, un número que en etapa comparable —tercer trimestre de 2019— Brasil solo tenía US$6.7. El costo de servicio por cliente cayó de US$3 en 2021 a US$1 en 2025. El ARPAC mide cuánto ingreso genera una empresa, en promedio, por cada cliente activo durante un período determinado. Indica cuánto dinero aporta cada cliente que realmente está usando el producto o servicio. Pero ahí está la trampa que los promedios ocultan. Nu Brasil —con 113 millones de clientes— tiene cohortes que alcanzan US$25 de ARPAC mensual. La brecha entre ese número y el ARPAC promedio reportado por Holdings revela exactamente lo que la ley predice: los primeros clientes generan ingresos muy superiores al promedio. Los clientes más recientes son progresivamente más difíciles de monetizar, más propensos a usar el producto de forma transaccional y menos propensos a convertirse en usuarios de crédito activos. El ARPAC promedio puede seguir subiendo —porque las cohortes antiguas maduran— mientras el ARPAC marginal, el del último cliente adquirido este trimestre, es sistemáticamente inferior al promedio que aparece en el reporte. La ley de los rendimientos marginales decrecientes en el número de sucursales bancarias en México. Gráfica 3 · Sucursales bancarias México (2009–2025) y fintechs activas. Dos curvas que cuentan la misma historia con veinte años de diferencia. La morosidad no es el problema. Es la evidencia de que el mercado fácil ya se agotó. El caso de Stori ilustra el desafío desde el ángulo del crédito para segmentos no bancarizados. Con ingresos anualizados de US$300 millones —un crecimiento del 80% interanual— y habiendo alcanzado rentabilidad operativa en 2025, es la historia de éxito más clara en su segmento. Pero los datos revelan el costo de avanzar hacia clientes más difíciles: una tasa de morosidad del 23% en junio de 2025. Según datos de Miranda Partners, Klar mostraba 26.8% y Nu México 20.8% en el mismo corte. Estas cifras no son un fracaso de gestión. Son la consecuencia directa de que los early adopters ya fueron captados. Lo que queda tiene perfiles de riesgo estructuralmente distintos. La ley de los rendimientos marginales decrecientes, continuación. Gráfica 4 · El agricultor y el fertilizante. La producción total alcanza su máximo donde el beneficio marginal iguala el costo marginal. La métrica que ninguna fintech mexicana reporta —y que es la única que realmente importa. El segundo problema —quizás más grave— es que la forma en que la industria mide el crecimiento activamente oculta el deterioro. Los tableros de KPIs de producto en banca digital están diseñados para celebrar dos cosas: el total de usuarios activos (MAUs) y el número acumulado de clientes o tarjetas emitidas. Ambas métricas pueden crecer aunque el negocio se deteriore por debajo. Una institución con 10 millones de clientes y un CAC marginal que ya superó el LTV marginal del último millón adquirido puede reportar —con toda honestidad— que “continuamos creciendo” y que “el engagement se mantiene sólido”. El total no miente. Pero tampoco cuenta la historia que importa. La métrica que casi ninguna institución reporta públicamente es el rendimiento marginal del cliente más reciente: ¿cuánto costó adquirirlo específicamente, cuál es su LTV proyectado basado en cohortes recientes similares, y cuál es el ratio entre ambos? Nu Holdings es una de las pocas excepciones en la región —sus reportes trimestrales desagregan el ARPAC por cohorte de madurez. La mayoría de las fintechs mexicanas no hace eso. Y cuando los inversores tampoco lo exigen —porque la narrativa de “crecimiento de usuarios” sigue siendo suficiente en mercados emergentes— el incentivo para medirlo desaparece. La ley de rendimientos decrecientes no es un problema de Excel. Es un problema de psicología. Si la ley es conocida, si los datos están disponibles y si el deterioro es observable, ¿por qué los equipos no actúan a tiempo? La respuesta no es financiera. Es conductual. Y tiene tres capas que se refuerzan mutuamente. La primera y más importante es el sesgo de representatividad —lo que Daniel Kahneman llamó la “ley de los números pequeños”. Los equipos toman decisiones sobre el futuro usando los datos del pasado reciente, asumiendo que la muestra disponible es representativa del mercado total. Cuando los primeros 500,000 clientes de un neobanco tienen un CAC de US$8 y un LTV proyectado de US$120, el modelo mental queda anclado: “así es como funciona este negocio”. Lo que la muestra no revela es que esos 500,000 eran los mejores clientes posibles —los más predispuestos, los más rentables, los que llegaron porque querían llegar. Extrapolar su comportamiento hacia los siguientes 5 millones es exactamente el error que describe la ley de los números pequeños: concluir propiedades del universo a partir de una muestra que no lo representa. La segunda capa es el sesgo del presente. Cuando el equipo empieza a ver señales de deterioro —el CAC sube 15% trimestre a trimestre, la tasa de activación de nuevos clientes cae algunos puntos— la respuesta instintiva es optimizar para hoy. ¿Subir la oferta de tasas de captación? Atrae clientes esta semana, pero son los más sensibles al precio y los más fáciles de perder. ¿Incrementar el presupuesto de paid media? Genera volumen este trimestre, a un CAC más alto que el anterior. El costo de no actuar estructuralmente hoy se siente distante; el beneficio de una métrica mejor este trimestre se siente inmediato. El sesgo del presente perpetúa el mismo modelo de adquisición mucho más allá de su punto óptimo. La tercera capa es la más sutil: el sesgo de confirmación operado a través de las métricas. Los dashboards reportan lo que el equipo quiere ver —no por mala fe, sino porque las métricas fueron elegidas en un momento en que tenían sentido. Los MAUs, el total de clientes, el número de tarjetas emitidas: todas estas métricas pueden crecer trimestre a trimestre mientras el rendimiento marginal se deteriora. El tablero confirma que “el negocio va bien” mientras la ley opera silenciosamente por debajo. Esto es lo que Goodhart identificó: cuando una métrica se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida del fenómeno que se quería medir. Gráfica 5 · CAC marginal vs. LTV marginal por segmento de mercado. A medida que se agotan los segmentos fáciles, la ecuación de adquisición se deteriora. Gráfica 6 · Lo que el promedio oculta: ARPAC promedio total vs. ARPAC del cliente más reciente. El tablero puede mostrar crecimiento mientras el rendimiento marginal cae. Más presupuesto no es la respuesta. Primero, el diagnóstico correcto. Richard Rumelt, en Good Strategy / Bad Strategy (2011), argumenta que toda estrategia real comienza con un diagnóstico honesto del problema. Su distinción central: hay problemas que se resuelven con más recursos, y hay problemas que primero exigen reconocer que el modelo tiene un límite. Confundir los dos es la fuente más común de estrategia costosa e inútil. El modelo funcionó tan bien que ahora es el problema. Geoffrey Moore describió en 1991 un fenómeno que los equipos de producto financiero no han terminado de asimilar: existe un abismo —un “chasm”— entre los early adopters y los early majority que no es una diferencia de escala. Es una diferencia cualitativa. Los early adopters compran por afinidad con la propuesta y toleran las fricciones del producto. Los early majority exigen un “whole product” —no solo la app, sino todo el ecosistema de confianza, soporte, integración y referencias— y su sensibilidad al precio es estructuralmente mayor. Traducido al CAC: cruzar el chasm no es solo gastar más en adquisición. Es ofrecer un producto diferente al siguiente segmento, con un modelo de distribución diferente y una propuesta de valor diferente. Los neobancos que intentaron crecer del segmento digital nativo al segmento masivo usando el mismo playbook —mejores tasas, más cashback, más contenido en redes sociales— descubrieron que el CAC subía sin que la conversión mejorara proporcionalmente. No porque estuvieran ejecutando mal. Sino porque el segmento siguiente tiene un trabajo distinto que resolver (Job to be done), en términos de Clayton Christensen, y el producto no había evolucionado para atenderlo. Esto explica parcialmente por qué Nu México, con US$4,200 millones comprometidos hacia 2030, está apostando por la licencia bancaria completa, la portabilidad de nómina y la expansión de corresponsales a 30,000 puntos. No es que el modelo digital puro haya fallado. Es que para llegar al siguiente segmento —al que no llega solo por la app— necesitan un “whole product” que el modelo original no contemplaba. La banca tradicional construyó corresponsales y cajeros multiservicio para llegar donde las sucursales no podían. Nu está haciendo el equivalente digital-físico. La ley es la misma; solo cambia el canal. Hay una ironía en todo esto. Los datos de Nu México muestran algo que debería generar optimismo genuino: una fintech que en etapa equivalente de maduración monetiza casi el doble que Brasil, que redujo el costo de servicio en dos tercios en cuatro años, y que llevó servicios financieros al 78% de clientes fuera de las grandes ciudades —muchos de los cuales solo operaban en efectivo antes. El modelo funcionó. El problema no es que haya fallado —es que su éxito crea la condición para el siguiente desafío. La industria fintech mexicana entró en consolidación no porque las fintechs hayan fracasado. Entró porque el segmento que podía capitalizarse con el modelo original ya fue capitalizado. Las mega-rondas de 2025 —Plata con US$410M, Klar con US$190M— son capital para ejecutar modelos probados hacia segmentos nuevos, no para seguir invirtiendo en los mismos canales con los mismos perfiles de cliente. El capital entendió lo que la ley de los rendimientos marginales decrecientes describe: el siguiente millón cuesta más y rinde menos. La estrategia ganadora no es ignorar eso. Es diseñarse para ello antes de que el tablero lo muestre. Si tu equipo de crecimiento no sabe cuánto vale el último cliente que adquirió, el problema no es el CAC. La pregunta práctica para un CPO o CMO o CEO de fintech o banca digital en México en 2026 no es si la ley de los rendimientos marginales decrecientes aplica —¡por supuesto que aplica! La pregunta es cuándo empezar a medirla y qué hacer con esa información. El primer paso es el más sencillo y el más ignorado: desglosar el CAC y el LTV por cohorte de adquisición, no solo reportar los promedios acumulados. Si el CAC de los clientes adquiridos este trimestre es 40% mayor que el de hace dos años, y el LTV proyectado de esa cohorte es 25% menor, el ratio LTV/CAC del cliente marginal ya no cumple el estándar mínimo de 3x aunque el promedio de toda la base sí lo cumpla. Esa diferencia no es un detalle contable. Es la señal de que el modelo de adquisición necesita evolucionar. El segundo paso es estratégico: identificar con honestidad en qué fase del ciclo se encuentra la institución. ¿Está en rendimientos crecientes? ¿En decrecientes? ¿O ya cruzó el punto donde el siguiente cliente promedio no cubre su CAC? La respuesta cambia completamente la decisión correcta. En la primera fase, hay que acelerar. En la segunda, hay que cambiar el canal o el segmento antes de que la eficiencia se deteriore más. En la tercera, hay que redirigir la inversión. El tercer paso es organizacional y es el más difícil: cambiar los incentivos. Si los equipos de crecimiento son evaluados por volumen de adquisición —MAUs, nuevas cuentas, tarjetas emitidas— optimizarán para eso. Si son evaluados por el LTV/CAC de los clientes que adquieren, optimizarán para eso. Las métricas que se miden son las métricas que se gestionan. En un mercado donde el crecimiento fácil ya terminó, la diferencia entre crecer bien y crecer mal se mide exactamente ahí. El sesgo cognitivo de la semana. FUENTES VERIFICADAS 1. Finnovista Fintech Radar México 2026 (con Mastercard y Galileo, feb 2026): 795 startups activas, crecimiento 1.8% en 2025 vs. 20–30% en 2016–2022. 2. Nu Holdings Ltd. — Resultados Q3 2025 (SEC Form 6-K): 14M clientes México, ARPAC US$12.5, costo de servicio US$1 (vs. US$3 en Q3 2021). ARPAC Brasil Q3 2019: US$6.7. 3. Nu Holdings Ltd. — Resultados Q4 2025: ARPAC global US$15, cohortes maduras Brasil US$25+. Utilidad neta 2025: US$2,900M. ROE 33%. 4. Nu México — Videocast / comunicado feb 2026: US$4,200M hacia 2030. 78% de clientes fuera de grandes ciudades. ~50% reciben primera tarjeta con Nu. 22% solo usaban efectivo antes. 5. Bloomberg / Miranda Partners (ago 2025): Stori morosidad 23%, Nu México 20.8%, Klar 26.8% (jun 2025). Ingresos anualizados Stori US$300M (+80% a/a). 6. CNBV (datos oficiales, dic 2025): 11,486 sucursales bancarias activas. Los siete mayores bancos: 7,032 (−186 vs. 2024). BBVA: 1,635 (−56). Santander: 986 (−32). Banamex: 1,257 (−26). HSBC: 727 (−84). Banorte: 1,218 (+25). 7. El Cronista / BBVA Research (2024): Pico de sucursales: 12,849 en dic. 2019. Apertura de ~2,000 entre 2009 y 2014. Caída de 1,151 entre dic. 2019 y dic. 2021. 8. Cronista / HR Ratings (mar 2026): Banca comercial MX pasó de 12,068 sucursales (2020) a 11,486 (2025) —cierre de ~582 en 5 años, mientras las ganancias bancarias rompieron récords. 9. Boomit Performance Trends LATAM (68 apps fintech): CPI y CPR aumentan de etapa lanzamiento a maduración a expansión. 10. YouYaa / Digital Banking Analytics (2024): CAC neobancos US$5–US$15 en fase temprana. Benchmark saludable LTV/CAC: 3.5x. 11. Moore, Geoffrey A. — Crossing the Chasm, 3ª ed. (2014). HarperCollins. 12. Kahneman, Daniel — Thinking, Fast and Slow (2011). Farrar, Straus and Giroux. 13. Rumelt, Richard — Good Strategy / Bad Strategy (2011). Crown Business. Thanks for reading! This post is public so feel free to share it. Thanks for reading! Subscribe for free to receive new posts and support my work. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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    31 Mar 2026

    Crédito de Nómina: El producto más rentable en México que nadie quiere tocar.

    Existe un producto financiero en México que cumple simultáneamente las tres condiciones que cualquier director de crédito pondría en su wishlist: garantía de pago automatizada vía descuento directo de nómina, índice de morosidad por debajo del 3% —el más bajo de todo el crédito al consumo bancario— y un saldo de 436,565 millones de pesos al cierre de diciembre de 2025, según el portal estadístico de la CNBV. Eso equivale al 26.7% de toda la cartera de crédito al consumo de la banca múltiple, y lo convierte en el segundo producto más grande del portafolio de consumo, solo por detrás de la tarjeta de crédito. No estamos hablando de un producto emergente ni de un experimento fintech. Estamos hablando del crédito de nómina —uno de los caballos de batalla más antiguos de la banca mexicana—, que en el último año creció aproximadamente 8.8% respecto a su saldo de finales de 2024 y que sigue ganando participación relativa dentro del portafolio total. Sin embargo, si tomas el catálogo de crédito nómina de cualquier banco grande hoy y lo comparas con el de hace diez años, encontrarás esencialmente el mismo producto. El proceso de originación es el mismo —con el único cambio real de que algunos bancos incorporaron un canal digital en los últimos años. Las prestaciones son las mismas. El esquema de descuento quincenal es el mismo. El plazo estándar es el mismo. Y la tasa de interés —según Banxico— se ubicó en 27.1% promedio ponderado por saldo entre julio 2024 y junio 2025: prácticamente idéntica a la de los dos años anteriores. El ciclo de flexibilización monetaria más agresivo en años pasó de largo como si este producto no existiera. La pregunta no es por qué el crédito de nómina no crece —claramente lo hace. La pregunta es más incómoda: ¿por qué el producto más rentable y mejor garantizado del portafolio de consumo sigue siendo, en esencia, el mismo que hace una década? La respuesta tiene nombre en la literatura de economía conductual. Y tiene consecuencias directas para los equipos de producto que gestionan esta cartera. La trampa que pocos análisis mencionan Antes de llegar al sesgo, vale entender una restricción estructural que muchos análisis externos del producto ignoran: las áreas de producto de crédito de nómina solo pueden prestarle a los clientes que ya reciben la dispersión de su salario, nómina o pensión en una cuenta de captación de la misma institución. No es un producto de prospección abierta. El banco no puede salir a originar crédito nómina con cualquier trabajador formal del país —solo con quienes sus empleadores ya tienen convenio de dispersión con esa institución. Y aquí está la trampa: no todas las nóminas que llegan son iguales. Algunas empresas dispersan en un banco los salarios de sus trabajadores mejor pagados y en otro los de sus operadores de menor ingreso. Muchos titulares de cuentas nómina tienen salarios tan bajos que el monto prestable —después de reservar el porcentaje mínimo de ingreso disponible— es marginal o nulo. Otros ya cargan un nivel de endeudamiento tan comprometido, con créditos en otras instituciones o descuentos de INFONAVIT, que tampoco califican para un monto relevante. El universo real de clientes a quienes el área de producto puede efectivamente prestar es considerablemente menor que el universo de titulares de cuentas nómina que aparece en el tablero. El detalle que completa el cuadro: en la mayoría de las instituciones, la responsabilidad de atraer nuevas nóminas —convencer a más empresas de dispersar su nómina a través del banco— no recae en el área de producto de crédito, sino en otra área completamente distinta: banca de empresas, el área comercial, o el equipo de tesorería corporativa. El área de producto hereda la base de clientes que otra área construye. Esta separación organizacional tiene consecuencias profundas: el equipo de producto optimiza para la cartera existente porque literalmente no controla el flujo de entrada de nuevos acreditados potenciales. Esto no es una justificación para la falta de innovación. Es el contexto que hace que la innovación sea más difícil —y por eso mismo más necesaria. Los números que deberían incomodar Con ese contexto sobre la mesa, los datos cobran otro significado. Al cierre de diciembre de 2024, el crédito de nómina registraba un índice de morosidad simple (IMOR) de 2.9%, menor al 3.1% del crédito al consumo en general. El índice de morosidad ajustado (IMORA) —que incorpora quitas y castigos— se ubicó en 10.9% con tendencia a la baja, según el reporte de Banxico. En contraste, el crédito personal sin garantía superaba el 12% en ese mismo indicador. La concentración del mercado también dice algo. Los dos bancos más grandes concentran el 60.3% de la cartera total de crédito nómina; los cinco más grandes capturan el 97.3%. El índice Herfindahl-Hirschman del producto era el más alto de todo el crédito al consumo al cierre de 2024. No hay cinco actores realmente compitiendo por innovar. Hay dos instituciones grandes que tienen el producto en piloto automático y tres más que completan el cuadro sin alterar la dinámica. El cuadro habla solo: el producto con el mejor perfil de riesgo dentro del crédito al consumo sin garantía real es también el segundo más grande del portafolio. Y aun así, en términos de innovación de diseño de producto, lleva una década prácticamente quieto. El Índice de Herfindahl-Hirschman (IHH) es la forma estándar de medir qué tan concentrado está un mercado. La mecánica es sencilla: tomas la participación de mercado de cada empresa, la elevas al cuadrado, y sumas todos los resultados. La razón de elevar al cuadrado no es caprichosa — es lo que hace que el índice sea sensible al tamaño relativo de los jugadores. Un mercado con diez empresas de 10% cada una da un IHH de 1,000 (10² × 10). Pero si una empresa tiene 70% y las otras nueve se reparten el resto, el índice se dispara hacia arriba aunque el número de participantes sea el mismo. Elevar al cuadrado penaliza la desigualdad. La escala de interpretación estándar, que usa tanto el Departamento de Justicia de EE.UU. como la COFECE en México, funciona así: por debajo de 1,500 puntos el mercado se considera competitivo; entre 1,500 y 2,500 está en zona de concentración moderada; por encima de 2,500 es un mercado altamente concentrado donde cualquier fusión requiere escrutinio regulatorio intenso. El crédito de nómina en México tiene un IHH de 2,482 al cierre de 2024. Está en el límite superior de la zona moderada, prácticamente rozando el umbral de alta concentración, y es el producto de crédito al consumo con el IHH más alto de todo el sistema. Es una de las razones estructurales más poderosas que explican por qué el producto lleva una década sin innovar: cuando dos instituciones dominan con márgenes cómodos y riesgo bajo, el incentivo para moverse es casi inexistente. La concentración no solo describe el mercado — también lo perpetúa. El efecto dotación y la fortaleza cognitiva Kahneman y Thaler describieron un fenómeno contraintuitivo: las personas valoran más lo que ya poseen que lo que podrían ganar con la misma magnitud objetiva. No es irracionalidad pura —tiene raíces evolutivas— pero tiene consecuencias económicas muy concretas. Cuando lo aplicas a los equipos de producto bancario que gestionan la cartera de nómina, el patrón es reconocible con precisión quirúrgica. El banco ya tiene la cartera. Ya tiene el canal de descuento. Ya tiene los convenios con empleadores. Ya tiene los modelos de riesgo calibrados sobre años de comportamiento. Cada una de esas posesiones genera un anclaje psicológico potente: modificar el producto implica arriesgar lo que ya se tiene. Y lo que se tiene, por el efecto dotación, se percibe como más valioso de lo que objetivamente es. El resultado es una racionalización perfecta de la parálisis: “¿para qué cambiar algo que funciona?” En los comités de producto, esa lógica se expresa en conversaciones muy concretas: cualquier rediseño que flexibilice los esquemas de pago reduce predictibilidad del descuento; cualquier reducción de tasa “deja dinero en la mesa”; cualquier innovación en originación requiere tocar sistemas legacy que nadie quiere abrir. Cada argumento tiene algo de válido. En conjunto construyen una fortaleza cognitiva alrededor del statu quo que hace casi imposible la innovación genuina. La canibalización que los bancos evitaron internamente —nadie quería lanzar un producto que compitiera con su propio crédito de nómina— la está ejecutando el mercado desde afuera. Y lo está haciendo con una lógica financiera que merece análisis serio. El adelanto de sueldo y la oferta de valor real del producto El Earned Wage Access (EWA), o adelanto de sueldo, es en términos conceptuales lo opuesto al crédito de nómina: no es un préstamo, sino acceso anticipado a salario ya devengado pero aún no pagado. El trabajador no contrae deuda; simplemente accede antes a dinero que ya ganó. La diferencia parece técnica, pero tiene implicaciones de negocio completamente distintas —y para entenderlas hay que preguntarse qué trabajo real está haciendo cada producto. Christensen llamaría a esto el Job to Be Done: ¿qué problema concreto contrata el trabajador cuando toma un crédito de nómina? La respuesta honesta es que depende del plazo. Un EWA de hasta 15 o 30 días resuelve un problema de liquidez inmediata: el trabajador necesita dinero hoy y cobra en 10 días. No hay necesidad de financiamiento real; hay un problema de timing. El EWA lo resuelve sin generar deuda, con una comisión fija o porcentaje sobre el monto adelantado, y con un ciclo de recuperación que cierra en días. Riesgo muy bajo, rotación altísima. La lógica financiera es diferente a la del crédito nómina: no genera saldo de cartera significativo, pero el rendimiento sobre capital empleado —dado que ese capital rota doce o más veces al año— puede ser extraordinariamente competitivo. Un EWA de dos o tres meses entra en terreno diferente. Ya no estamos hablando de liquidez entre quincenas: es financiamiento para una necesidad concreta y acotada —la reparación del auto, un gasto médico, el enganche de algo— con los próximos uno o dos meses de salario como respaldo implícito. El trabajador sabe exactamente cuándo va a liquidar. El banco también. Para la institución, este producto ya genera algo parecido a cartera, y el riesgo sube marginalmente respecto al EWA de 30 días. Pero el ciclo de exposición sigue siendo tan corto que el perfil de riesgo no tiene nada que ver con el de un crédito a plazo. Lo interesante es que tampoco tiene nada que ver en términos de rentabilidad: el rendimiento anualizado sobre capital empleado, dado el plazo corto y la comisión por transacción, puede ser estructuralmente superior al del crédito nómina tradicional aunque el saldo en cartera sea mínimo. Y, sin embargo, este producto no existe en ningún portafolio de crédito nómina bancario en México hoy. El segmento de clientes que necesita resolver una necesidad puntual de uno a tres meses de flujo tiene una sola opción disponible: un crédito a 27%, empaquetado en 12, 24 o 36 meses, sobredimensionado para el problema que quiere resolver. Para los trabajadores con salarios bajos o con capacidad de endeudamiento ya comprometida —que hoy quedan excluidos del crédito nómina porque el monto prestable es marginal o nulo— el EWA de 15 o 30 días puede ser el único producto de crédito formal al que tienen acceso real. No genera cartera significativa, pero genera algo que el crédito nómina tradicional no siempre produce: transaccionalidad frecuente, datos de comportamiento financiero en tiempo real y una relación de uso cotidiano que hoy simplemente no existe entre ese trabajador y su banco. Son contadas las instituciones en México que ofrecen hoy alguna forma de EWA o adelanto de sueldo. Y en al menos una de ellas ha ocurrido algo que debería llamar la atención de cualquier CPO: el saldo mensual colocado en adelantos de sueldo ya supera al del crédito nómina tradicional. No es una anomalía operativa. Es el mercado diciéndole al banco, con su propio comportamiento, cuál es el trabajo real que sus clientes necesitan resolver. El famoso Job to Be Done de Christensen no siempre llega en forma de insight de investigación cualitativa; a veces llega en el estado de cuenta. La Circular 6/2025: la señal de cambio que nadie sabe operar todavía En julio de 2025, Banxico publicó una modificación regulatoria que, en teoría, elimina la restricción histórica que le impedía a cualquier institución distinta a la que dispersa la nómina ofrecer créditos con descuento directo de ese salario. La Circular 6/2025 busca abrir la competencia en este segmento, permitiendo que los trabajadores contraten crédito de nómina en cualquier banco o SOFOM regulada, sin importar cuál sea la institución que les deposita el sueldo. En la práctica, su implementación todavía está en desarrollo. Y los obstáculos que quedan por resolver no son de diseño regulatorio — son de fontanería operativa. El primero es de prelación de pagos. Si un trabajador tiene un crédito de nómina en el banco A —que es donde recibe su salario— y contrata otro crédito en el banco B bajo el nuevo esquema, ¿quién cobra primero cuando llega la quincena? ¿Quién tiene preferencia si el saldo disponible no alcanza para ambos descuentos? Este no es un problema técnico menor: es un problema de arquitectura jurídica y operativa que ninguno de los dos bancos quiere resolver a costa de sus propios intereses. El segundo es de conectividad entre sistemas core. Para que el banco B pueda instruir un descuento en la cuenta que administra el banco A, se requiere que ambos sistemas puedan comunicarse de manera confiable, en tiempo real o cuasi-real, con los estándares de seguridad que exige una instrucción de débito sobre una cuenta de tercero. Los cores bancarios en México son heterogéneos, muchos legacy, y no fueron diseñados para este tipo de interoperabilidad. El tercero es de compatibilidad de fechas de corte. El crédito nómina vive en los ritmos de la quincena del trabajador, que varía por empresa y por sector. Que el banco acreedor y el banco receptor de nómina estén sincronizados sobre cuándo cobrar —sin afectar otros compromisos del titular de la cuenta— requiere un nivel de coordinación operativa que hoy simplemente no existe entre instituciones competidoras. La Circular 6/2025 es, en el mejor de los casos, la señal de que el statu quo regulatorio del crédito nómina tiene los días contados. En el peor, es un recordatorio de que en el sistema financiero mexicano, la distancia entre una reforma publicada en el DOF y un cambio real en la experiencia del trabajador puede medirse en años. Lo que sí es cierto es que el mercado —vía bancos y fintechs con adelanto de sueldo a plazo de hasta 3 meses, vía plataformas de RRHH que incorporan beneficios financieros— no va a esperar a que los bancos resuelvan su arquitectura interna. Las preguntas que nadie quiere hacerse en el comité Queda la pregunta que le corresponde a quien toma decisiones, no al que analiza desde afuera. Si eres CEO de un banco con cartera de nómina relevante: ¿tienes visibilidad real sobre cuántos de tus titulares de cuenta nómina tienen saldo prestable significativo versus cuántos están en la base de datos pero no en tu universo de originación? ¿Sabes qué porcentaje de tu cartera está resolviendo un problema de liquidez de corto plazo que un EWA resolvería más barato, con menos riesgo para el cliente —y potencialmente con mejor retorno sobre capital para el banco? Si eres CPO o Head of Product: ¿tu equipo puede lanzar un EWA sin necesitar permiso del área que dispersa nómina a empresas? ¿O la separación organizacional convierte en política interna lo que debería ser una decisión de producto? ¿Cuánto tiempo lleva en tu roadmap ese producto que ya saben que necesitan construir pero que nadie ha querido priorizar porque “la cartera nómina va bien”? Y la pregunta que nadie quiere hacerse en voz alta: si mañana una fintech con un EWA bien diseñado llega a tus mejores nóminas —las empresas que dispersan más volumen en tu banco— y les ofrece a sus trabajadores acceso instantáneo a su salario desde el celular, ¿cuánto tiempo tardarías en reaccionar? ¿Y cuántas renovaciones de crédito nómina perderías antes de hacerlo? Defender una cartera sin rediseñarla no es prudencia. Es el efecto dotación disfrazado de estrategia. El sesgo de esta semana: Efecto dotación El efecto dotación es nuestra tendencia a sobrevaluar lo que ya poseemos respecto a lo que podríamos ganar con la misma magnitud objetiva. Propuesto por Richard Thaler, el sesgo explica por qué las personas exigen más para ceder algo de lo que estarían dispuestas a pagar para adquirirlo. En banca mexicana, el efecto dotación opera como una fuerza invisible en los comités de producto: la cartera existente se percibe como más valiosa de lo que es, y cualquier innovación que pueda afectarla se procesa como amenaza en lugar de oportunidad. El resultado es una parálisis estratégica que se disfraza de disciplina financiera. ¿Hay algún producto en tu portafolio que llevas años «protegiendo» en lugar de rediseñando? ¿Cuánto de esa decisión es estrategia real —y cuánto es simplemente que tienes demasiado que perder? FUENTES CNBV — Portal estadístico “Cartera por Género”, Banca Múltiple, dic 2025: saldo nómina 436,565 mdp; total consumo 1,635,729 mdp. Banco de México — Indicadores Básicos de Créditos de Nómina, datos a diciembre de 2024 (publicado oct 2025): IMOR 2.9%, IMORA 10.9%, CR2 60.3%, CR5 97.3%, IHH 2,482, 6.3 millones de créditos, saldo 401,200 mdp. Banco de México — Informe Anual LTOSF, julio 2024-junio 2025: tasa promedio ponderada crédito nómina 27.1%. Banco de México — Circular 6/2025, publicada julio 2025: modificación al esquema de créditos asociados a nómina (CAN). IMSS — Datos de afiliación, febrero 2026: 22,691,750 puestos de trabajo registrados. FintechExpert.mx — “El crédito de nómina se encarece en monto y se consolida como ancla del consumo”, enero 2026: monto promedio 89,374 pesos (2024). Infobae / El Imparcial — “Banxico autoriza la solicitud de créditos de nómina en cualquier banco o SOFOM”, julio 2025. Market Research Future — Proyecciones mercado EWA global 2024-2034: USD 6,200 millones en 2024 a USD 61,000 millones para 2034. Iupana — “Bancos y empresas HR apuntan a fintechs para atender el crecimiento del adelanto de nómina en América Latina”, febrero 2025. Thanks for reading! Subscribe for free to receive new posts and support my work. Thanks for reading! This post is public so feel free to share it. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit estrategiaenjuego.substack.com (https://estrategiaenjuego.substack.com?utm_medium=podcast&utm_campaign=CTA_1)

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