En muchos entornos se da por hecho que disponer de grandes volúmenes de datos online equivale automáticamente a conocer mejor el mercado. Sin embargo, la realidad es más compleja. Capturar miles de referencias, precios o descripciones puede ser relativamente sencillo, pero eso no garantiza que la información sea realmente comparable ni útil para tomar decisiones. Cuando no existe un identificador único fiable, como un EAN homogéneo entre fuentes, el verdadero reto no está en recoger datos, sino en saber qué producto corresponde realmente con cuál.

En estas situaciones, el matching entre productos deja de ser una tarea puramente automática. Dos referencias pueden parecer iguales y no serlo, o al contrario, tratarse del mismo producto pero aparecer descrito de formas distintas según el distribuidor, el canal o el momento de captura. Diferencias de formato, gramaje, variedad, pack o incluso simples inconsistencias en la nomenclatura pueden alterar por completo una comparación. Por eso, basarse únicamente en procesos automáticos puede generar errores que después afectan al análisis de precios, surtido o posicionamiento competitivo.

La automatización, por supuesto, es una herramienta muy valiosa y permite avanzar mucho en la detección de similitudes, la organización de la información y la gestión de grandes volúmenes de datos. Pero en la práctica no siempre resuelve la parte más delicada del proceso: decidir si dos referencias son realmente equivalentes desde un punto de vista comercial y analítico. Esa última validación sigue necesitando criterio, experiencia y revisión humana, especialmente en categorías complejas o en mercados donde la información no está estandarizada.

Por eso conviene relativizar la idea de que el chequeo online, por sí solo, ofrece una visión completa y fiable del mercado. El dato bruto puede ser abundante, pero sin un tratamiento posterior adecuado puede convertirse en ruido, duplicidades o comparaciones erróneas. La verdadera utilidad no está solo en captar información, sino en depurarla, homologarla y convertirla en una base consistente sobre la que construir análisis sólidos.

En Merca Dinámica abordamos este reto combinando tecnología, metodología y conocimiento del mercado. Automatizamos allí donde aporta eficiencia, pero incorporamos revisión experta allí donde la comparabilidad real exige interpretación y criterio. Ese equilibrio nos permite ofrecer no solo grandes volúmenes de información, sino datos trabajados, validados y realmente útiles para nuestros clientes.

 matching

La optimización de rutas y cargas de trabajo, desde hace mucho tiempo, no es un problema “artesanal”. Hoy existen librerías de optimización combinatoria capaces de modelar escenarios reales de operación con un nivel de detalle muy alto.

Un ejemplo claro es Google OR-Tools, una librería open-source que permite resolver problemas de Vehicle Routing incorporando variables como localización GPS, tiempos de servicio, ventanas horarias, límites de jornada (duros y blandos), costes por kilómetro, costes por hora y penalizaciones operativas. Todo ello desde entornos de desarrollo habituales como Python, lo que facilita su integración en procesos existentes.

No es una herramienta “plug & play”, pero el problema no está en la parte técnica sino en la capa de negocio; exige traducir ese negocio a un modelo matemático coherente, entender bien las restricciones y asumir que no siempre se busca el óptimo teórico, sino soluciones muy buenas y operativas en tiempos razonables. El objetivo es mejorar, empecinarse en obtener la mejor de todas las alternativas, especialmente en contextos con gran número de nodos, es apostar por el fracaso.

En Merca Dinámica aplicamos este tipo de técnicas a nuestro equipo de campo para equilibrar las cargas, reducir kilómetros innecesarios y minimizar costes totales de operación, de forma que podamos trasladar estas mejoras a los presupuestos de nuestros clientes.

Optimizadorderutas

Cuando analizamos miles de precios de diferentes tiendas y productos, es posible detectar patrones de comportamiento que no se ven a simple vista: grupos de establecimientos que siguen estrategias similares, zonas donde la política comercial es más agresiva, o tiendas cuyo surtido y posicionamiento las hace comportarse “como otro tipo de tienda”.

Para esto utilizamos técnicas de análisis que reducen la complejidad de los datos y permiten visualizar la estructura real que hay detrás. En cristiano: pasamos de miles de combinaciones tienda-producto a mapas que muestran clusters de establecimientos con comportamientos parecidos.

El resultado es muy útil para equipos comerciales, de pricing o expansión:
🔹 Identificar tiendas “tipo” dentro de una cadena
🔹 Detectar anomalías o comportamientos fuera del patrón
🔹 Comparar entre cadenas y ver dónde compiten realmente
🔹 Entender cómo varía la estrategia por zona o formato

Estas metodologías, aunque complejas por dentro, ofrecen una lectura muy simple: qué grupos de tiendas existen y cómo se comporta cada uno.

Con técnicas muy conocidas en análisis de datos —como K-Means o métodos similares a los que usa “el típico KNN”— podemos transformar toda esa info en algo muy visual: clusters de tiendas que se comportan de forma parecida.

Dicho rápido: miramos cómo se mueven los precios en cada establecimiento y el sistema nos dice “estas tiendas van juntas”, “estas otras forman otro grupo”, etc.

La temporada navideña es la época del año de mayor actividad comercial, y la batalla por la atención y el bolsillo del consumidor comienza mucho antes de lo que pensamos. Para fabricantes y minoristas, la estrategia de precios es una pieza clave, y no se improvisa: se planifica con meses de antelación.

Septiembre y Octubre: Se calientan los motores. Las marcas empiezan a testar las primeras promociones para los compradores más previsores.
Noviembre: Es el mes de la verdad. Con el Black Friday y el Cyber Monday como catalizadores, la monitorización de la competencia se intensifica. La tecnología permite a las empresas comparar precios en tiempo real para reaccionar de inmediato.
Diciembre: La recta final. Las ofertas se afinan para los compradores de último minuto y se gestiona el stock de manera estratégica.

La monitorización de la competencia ya no es una tarea manual. Las empresas más ágiles utilizan herramientas de software avanzadas, o cuentan con proveedores como Merca Dinámica, para seguir los precios de sus rivales y ajustar sus propias ofertas de forma dinámica. Esto les permite no solo ofrecer precios competitivos, sino también proteger sus márgenes y maximizar sus beneficios.

En Merca Dinámica contamos con un amplio equipo de personas que semanalmente recorren cientos de supermercados e hipermercados para ofrecer a nuestros clientes la información más precisa sobre precios, ofertas, ubicaciones promocionales, etc. Para estas fechas todo debería estar medianamente «armado», no obstante si eres de los rezagados, ¡aún puedes solicitarnos la información que necesites!

El matching de productos («price matching» o «product matching») es el proceso mediante el cual se identifican y relacionan artículos de distintos catálogos o vendedores/distribuidores que, aunque puedan tener descripciones, códigos o presentaciones diferentes, corresponden al mismo producto o a uno que debe ser tratado como equivalente. Esta práctica es esencial en contextos donde es necesario comparar precios, calidades o condiciones comerciales entre múltiples competidores. El matching permite simplificar la comparación de ofertas, evitando confusiones derivadas de las diferencias en la forma en que los productos son presentados o nombrados por cada vendedor.

Merca Dinámica se especializa en establecer equivalencias entre productos que deben ser considerados como un único artículo a efectos de comparación de precios o aplicación de ofertas. Esto incluye asociar productos de marcas blancas con sus equivalentes de otros grandes distribuidores y detectar productos idénticos que aparecen con descripciones, códigos o formatos distintos en catálogos y sitios web de diferentes vendedores. El objetivo es proporcionar al cliente una base precisa de correspondencias y precios con la que pueda aplicar sus propias reglas de negocio sin interferencias.

Para lograr estas equivalencias, Merca Dinámica emplea machine learning para analizar datos de catálogo, descripciones, códigos, atributos y otras señales. Los modelos identifican patrones y relaciones no explícitas que permiten vincular productos equivalentes aunque se presenten con diferencias superficiales. La principal dificultad está en ajustar los modelos para cada caso, ya que el grado de variación en la descripción y codificación de productos cambia según el sector, el proveedor y el canal. El proceso exige un entrenamiento riguroso y validación constante para asegurar que las correspondencias sean fiables y útiles para la lógica de negocio del cliente.

En los casos en los que no es posible establecer equivalencias de forma autónoma, el equipo de Merca Dinámica revisa manualmente la información y completa las tablas de correspondencias para asegurar la integridad del servicio. Surge entonces la pregunta: ¿cuál es el porcentaje aceptable de equivalencias automáticas que debe alcanzarse para optimizar el proceso? Este parámetro condiciona el esfuerzo necesario en validación humana y define el alcance y ritmo del flujo de trabajo. La IA generativa viene en nuestra ayuda pero todavía no hay soluciones «caja negra» con un grado de fiabilidad válido, entretanto seguiremos optimizando nuestros modelos y aplicando «inteligencia natural» allá donde la artificial no llegue.