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.
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