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.
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