«Trade Marketing: entre la ciencia y el campo» es el tema que propone Eduardo Moraga Ortega, Business Intelligence and Data Science Consultant
En tiempos de sobreoferta de información, donde abunda la receta de manual para casi cualquier tarea, el riesgo para el Trade Marketing es doble: o se sobre intelectualiza hasta perder contacto con la realidad, o se banaliza en intuiciones que jamás se contrastan. La disciplina, sin embargo, no puede quedarse atrapada en esta dicotomía. Al un extremo está la ilusión tecnocrática: creer que basta un algoritmo, un dashboard o una fórmula para gobernar la complejidad del punto de venta. Al otro, la tentación romántica de aferrarse solo a la experiencia empírica del terreno, como si caminar pasillos fuese suficiente. La verdad —como suele ocurrir— está en el equilibrio.
El punto de venta no es simplemente un espacio físico donde confluyen producto y consumidor. Es un laboratorio vivo de sesgos y ruidos. Sesgos, porque nuestros juicios están contaminados por atajos cognitivos: pensamos que la promoción más visible es necesariamente la más efectiva, o que un layout atractivo se traduce en ventas garantizadas. Ruido, porque incluso con buenos datos, las ejecuciones se ven atravesadas por variaciones irrelevantes: la hora del día, el estado de ánimo del shopper, o el azar de que un promotor atienda con entusiasmo o apatía. Ignorar estas fuerzas es ingenuo.
Lo que aporta la ciencia no es un dogma ni una verdad absoluta, sino un método para navegar en el caos. Pensemos en una regresión: un esfuerzo por estimar cómo ciertas variables independientes inciden en una variable dependiente central —la venta—. Bajo esta lógica, considerar dimensiones como Distribution, Shelving, Merchandising y Pricing (DSMP) debe entenderse como un esfuerzo de sistematización. No es un modelo causal cerrado ni una receta universal, sino una forma práctica de ordenar factores críticos de ejecución y darles un lenguaje común. Su utilidad radica en que permite, luego, contrastar esas dimensiones con técnicas econométricas o de machine learning, evitando que confundamos intuición con evidencia.
Para aterrizar la discusión con evidencia y no con opiniones, a modo de ejemplo comparto tres estudios recientes que considero especialmente útiles para pensar la sistematización del trade marketing y la omnicanalidad:
| Referencia | Objetivo del estudio | Metodología / Técnica analítica | Variables / Dimensiones clave | Hallazgos principales | Implicancias para Trade Marketing en LATAM |
| Asmare & Zewdie (2022) | Revisar de forma sistemática la estrategia de retail omnicanal y sus principales constructos. | Revisión sistemática en The International Review of Retail, Distribution and Consumer Research (32:1, 59–79). | Experiencia del cliente, integración de canales, coordinación de puntos de contacto, capacidades organizacionales. | La omnicanalidad exige visión unificada de la experiencia; los silos de canal generan disonancias y pérdidas de valor. | Rediseñar KPIs de ejecución que crucen físico y digital; gobernanza de datos para integrar fuentes y asegurar trazabilidad. |
| Timoumi, Gangwar & Mantrala (2022) | Sintetizar evidencia empírica sobre efectos cruzados de estrategias omnicanal. | Revisión/estado del arte de investigación data‑driven en Journal of Retailing (2022). | Estrategias: agregar canal online; agregar canal offline; canal móvil; integración cross‑channel; marketing mix. | Evidencia de spillovers entre canales: acciones online impactan tráfico/ventas offline y viceversa; la integración mejora desempeño global. | Exigir evaluación causal (panel data, DID) para cuantificar efectos cruzados y optimizar asignación presupuestaria entre canales. |
| Diyanova, Guba, Guseva & Popova (2019) | Analizar herramientas y tendencias de trade marketing contemporáneo. | Análisis retrospectivo crítico con ejemplos aplicados (IJEB&A, Special Issue, pp. 494–500). | Herramientas: trabajo con resellers; presentaciones/exhibiciones; training; POSM; incentivos al consumidor. Tendencias: automatización, economía móvil, big data, comunicaciones omnicanal. | El crecimiento competitivo requiere eficiencia operacional y adopción tecnológica (automatización de marketing, programmatic, DM, SMM, email). | Sistematizar herramientas y formalizar métricas operativas para pasar de control artesanal a gestión basada en datos. |
Esta evidencia converge con lo que observamos en terreno: el promotor que ajusta su discurso según la reacción del cliente opera, en los hechos, con lógica experimental; y el gerente que estructura scorecards por tienda y por promotor construye un diseño cuasi–experimental que permite aprender y escalar.
El problema en la región no es de talento, sino de estructura. Según el Global Innovation Index 2024, los países latinoamericanos exhiben rezagos en inversión en I+D, integración de datos y vínculos entre industria y academia. Mientras en otros mercados ya se ensayan prácticas sofisticadas —con IA integrada en la operación de campo y validaciones en tiempo real—, en buena parte del retail latinoamericano la ejecución aún se confirma con fotos enviadas por WhatsApp.
El desafío no es elegir entre arte o ciencia, sino integrarlos. Profesionalizar el trade marketing no implica matar la intuición, sino someterla a prueba. Se trata de traducir la experiencia del promotor en variables medibles y retroalimentarlas con evidencia robusta. Detrás de cada planograma, scorecard o modelo de clustering, sigue habiendo una interacción humana que no se puede sustituir.
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La pregunta no es si el trade marketing puede ser estratégico. La verdadera pregunta es cuándo nos vamos a tomar en serio lo que ocurre frente al cliente: ese instante fugaz donde la promesa de marca se juega todo.
