Tu tienda pierde 1.6% de ventas y tú no te enteras hasta el inventario de enero.
No es un tema de “no cuento bien”. Es un problema de qué mides y cuándo lo mides.
( en México, ANTAD reporta 1.08% de merma sobre ventas — 2021. En USA, NRF reporta 1.6% en FY2022, con tendencia al alza. En Brasil, ABRAS reporta 5.83% en supermercado promedio — 2024 )
Cuando el margen neto retail típico es 2-5%, una merma de 1.6% se come entre 32% y 80% de tu profit. Eso es antes de robos externos, errores de inventario, y mermas operativas mal categorizadas.
El inventario mensual de enero no resuelve esto. Te dice cuánto perdiste en los últimos 90 días. No te dice qué lo causó, cuándo, ni quién.
( según reportes del sector, hasta el 65% de la merma retail LATAM es interna: robo de empleados + errores de proceso. Lo que el inventario mensual categoriza como “merma no identificada” )
Lo que el CCTV tradicional tampoco resuelve: tienes la grabación del momento exacto del robo, pero nadie la va a revisar. Un operador humano mirando 8 horas de footage al día captura el 2-4% de eventos relevantes.
La pregunta operativa no es “¿pongo más cámaras?”. Es “¿cuánto tiempo tardas en encontrar el incidente que ya sabes que pasó?”. Si la respuesta es “más de 30 minutos”, tu sistema de video está grabando evidencia para un juicio de 2027, no previniendo nada hoy.
Lo que retailers como Cinemex, OXXO, y cadenas de autoservicio en LATAM están moviendo es a detección de eventos en tiempo real: AI que marca el momento exacto del incidente (o el patrón sospechoso), no 90 días después. La métrica que importa: minutos de búsqueda por incidente, no horas.
P.D. ¿Cuántos minutos tarda tu equipo en encontrar un incidente específico en footage de la última semana? Si la respuesta es “más de 10” o “depende del día”, hoy es buen día para cuestionar si tu sistema de video está detectando o solo grabando.
📰 Fuentes: ANTAD Censo Nacional de Mermas (México, 2021) + NRF National Retail Security Survey (USA, FY2022) + ABRAS (Brasil, 2024) + análisis interno Jedi.