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Retail · Proxy cross-canal · Retiro en tienda · 2026

El retiro en tienda:
el puente que mueve venta a la tienda.

Cuando alguien compra en el ecommerce y elige retirar en un local, entra a la tienda. La pregunta es si esa visita se convierte en más venta física. Este panel la responde con un proxy medible: de los clientes que retiran, cuántos además compraron en la tienda física el mismo mes, comparado contra los que pidieron despacho a domicilio. Datos mes a mes, global y por departamento, de una sola fuente.

Retiro en tienda Ecommerce y 33 tiendas Cliente identificado Enero a junio 2026
La respuesta en cuatro números

El retiro no solo entrega: trae al cliente a la tienda.

El retiro en tienda es una porción grande del ecommerce, y ese cliente vuelve a comprar en el local mucho más que quien pide despacho. Esa diferencia es la señal de que el ecommerce, vía retiro, alimenta la venta física.

39%
Venta ecommerce entregada que es retiro en tienda
de la venta que se entrega (retiro o despacho). Por órdenes pesa más: 65%.
143.181 órdenes de retiro
31,3%
De quien retira en tienda, además compró en la tienda física
mismo mes, cliente identificado, enero a junio 2026. Es el proxy de la pregunta.
+11,2 pp
Más cruce a tienda que quien pide despacho a domicilio
despacho cruza 20,1%. El retiro casi lo duplica (1,56x).
señal robusta
35de 35
Departamentos donde el retiro cruza más que el despacho
todos los departamentos con volumen suficiente dan lift positivo. El efecto es transversal.
Punto de partida · Cuánto del ecommerce es retiro

Mes a mes: retiro en tienda contra despacho a domicilio.

De cada compra del ecommerce que se entrega, una parte se retira en un local y otra se despacha a domicilio. El retiro es la mayoría de las órdenes (65%) aunque menos de la venta en pesos (39%): son canastas de ticket más bajo. Elige la métrica.

16.432
9.049
Ene
18.663
9.772
Feb
24.333
13.124
Mar
19.662
11.223
Abr
16.045
8.212
May
48.046
26.644
Jun
Retiro en tiendaDespacho a domicilioórdenes por mes
143.181
Órdenes de retiro ene a junMM$ 8.407 brutos
78.024
Órdenes de despacho ene a junMM$ 13.318 brutos
65%
Del ecommerce entregado es retiropor órdenes; 39% por venta
El corazón del análisis

Del que retira, cuánto además compra en la tienda

La pregunta que importa: el que entra al local a buscar su compra online, aprovecha y compra algo más en la tienda física. Acá está la medida, comparada contra el que se queda en casa esperando el despacho.

Retiro cruza a tienda31,3%
El proxy · Retiro contra despacho, mismo mes

El retiro casi duplica el cruce a la tienda física.

Para cada mes tomamos a los clientes identificados que compraron en el ecommerce y miramos cuántos además compraron en un local ese mismo mes. Los que retiraron cruzan 31,3%; los que pidieron despacho, 20,1%. La comparación es la clave: los dos grupos están identificados igual, así que la brecha aísla el efecto de venir a la tienda.

+11,2puntos de diferencia
De cada 100 clientes que retiran en tienda, cerca de 31 vuelven a comprar en el local el mismo mes. Entre los que piden despacho, solo 20. El retiro convierte a visita de tienda 1,56 veces más. Ese diferencial, sostenido los seis meses, es la evidencia de que el ecommerce alimenta la venta física.
+13 pp
32%
19%
Ene
+10 pp
32%
22%
Feb
+9 pp
30%
21%
Mar
+11 pp
30%
20%
Abr
+12 pp
33%
22%
May
+12 pp
31%
19%
Jun
De quien retira, % que además compró en tiendaDe quien pide despacho, % que compró en tiendaeje 0 a 50% · mismo mes
Es un piso. Solo vemos al cliente identificado (mayormente tarjetahabiente); la visita anónima en efectivo no deja rastro de RUT. El cruce real a tienda es mayor que el que se muestra. Y es correlación, no causa: quien elige retiro puede ser de por sí más de tienda. La comparación contra despacho controla parte de ese sesgo.
Lo que pediste por departamento

El efecto se repite en todos los departamentos.

El mismo cálculo, abierto por el departamento del producto comprado en el ecommerce. En los 35 departamentos con volumen suficiente el retiro cruza más a tienda que el despacho, sin una sola excepción. Ordena por la columna que quieras.

Global · enero a junio 2026
Retiro 31,3%
Despacho 20,1%
Lift +11,2 pp
22.504 vs 26.058 clientes-mes
Departamento (compra ecommerce) Clientes retiro Retiro cruza Despacho cruza Lift
Zapatilla4.15933%17%+16,2
Telefonia2.35726%14%+11,4
Electrodomesticos1.97434%17%+16,1
Calzado Mujer1.89336%18%+18,4
Textil Cama1.83132%17%+15,7
Perfumeria1.43131%16%+14,9
Mujer Juvenil1.28933%17%+15,9
Computacion1.19726%16%+9,7
Textil Depor.Hombre1.18533%18%+14,9
Television Y Video1.13128%17%+11,2
Accesorios1.09832%19%+12,6
Calzado Infantil1.00734%15%+19,8
Menaje93833%17%+16,2
Linea Blanca85430%21%+8,7
Cuidado Personal82935%18%+16,5
Hombre Juvenil82832%20%+11,7
Calzado Hombre75833%19%+13,4
Ropa Interior61428%13%+14,9
Text.Deporte Mujer59732%15%+17,4
Hombre Sport57828%17%+11,3
Colchoneria51728%24%+3,6
Climatizacion49633%20%+13,3
Sport Masivo48632%13%+18,6
Contemporaneo42437%18%+18,8
Libreria Y Acc41631%13%+18,4
Deportes39840%17%+23,1
Calzado Escolar35731%15%+16,5
Muebles27436%26%+10,3
Lenceria26932%17%+15,1
Textil Baño23431%15%+16,4
Vestuario Escolar23036%16%+19,7
Mujer Formal21335%19%+15,5
Niña20429%16%+13,0
Ropa Interior Inf.20427%21%+6,3
Video Juegos15630%15%+14,8

Solo departamentos con al menos 150 clientes-mes en retiro y en despacho, para que la comparación sea estable. "Cruza" = porcentaje de esos clientes que además compró en la tienda física el mismo mes. Volumen y cruce acumulados enero a junio 2026.

Por qué creerle · Robustez del método

La señal se mantiene al cambiar la ventana.

La medida base usa el mismo mes calendario. Si en cambio miramos una ventana de más o menos 30 días alrededor de cada compra online, el nivel sube (hay más días para que ocurra la visita) pero la conclusión no cambia: el retiro sigue por encima del despacho, y la brecha incluso se agranda. El resultado no depende del criterio temporal.

Mismo mes (ventana base)

Cliente identificado, enero a junio 2026. Es la medida que manda el resto del panel.

31%
Retiro
20%
Despacho
Lift +11,2 pp
Más o menos 30 días (ventana ampliada)

Visita a tienda en la ventana de 30 días antes o después de la compra online. Enero a mayo 2026.

45%
Retiro
32%
Despacho
Lift +13,0 pp
Las dos ventanas cuentan la misma historia: el retiro trae al cliente a la tienda. La ventana base (+11,2 pp) es conservadora; al ampliar a más o menos 30 días la brecha crece a +13,0 pp. Lejos de romperse, la señal se refuerza.
El método, punta a punta

Cómo se construye y qué límites tiene.

1
Una sola fuente. Todo sale del hecho de ventas del ERP BI_MOD_HECHO_VENTAS, la misma tabla que registra la venta del ecommerce y la de las 33 tiendas físicas. No cruzamos sistemas distintos: el cruce de cliente vive dentro de una tabla, con la misma definición de venta e identidad en los dos canales.
2
Qué es cada canal. Ecommerce = ID_LOC = 425 (la localidad Internet). Tienda física = ID_CANAL_VENTA = 4 sin esa localidad (los 33 locales). Venta positiva = ID_TIPTR = 6. Monto bruto = MNT_BRU_VEN_DET.
3
Retiro y despacho. El tipo de entrega es ID_TIPO_DESPACHO, decodificado con la maestra BI_REG_TIPODESPACHO. Retiro en tienda = códigos 1 y 3 (retiro en tienda y site to store: la orden viaja a un local y el cliente entra a buscarla). Despacho a domicilio = códigos 4, 6, 7 y 12. Marketplace, fletes, punto de retiro externo y entrega inmediata quedan fuera de la comparación.
4
La identidad es el RUT. Cruzamos por RUT_CLIENTE, el mismo campo numérico en los dos canales. En el ecommerce el ERP captura el RUT solo cuando la orden se paga con Tarjeta Hites, así que miramos al cliente identificado (mayormente tarjetahabiente). Es una decisión, no un error: es el segmento que sí podemos seguir de un canal a otro con certeza.
5
Es un piso, no un techo. Como solo vemos al cliente identificado, el cruce real a tienda es mayor que el medido: la visita anónima en efectivo, sin RUT, es invisible. Todos los porcentajes de esta página son un piso conservador.
6
La ventana: mismo mes. Para cada mes contamos, de los clientes que compraron en el ecommerce, cuántos además hicieron una compra en tienda física ese mismo mes calendario. El mes cerrado es completo y observable para todos los meses del período, sin sesgo de borde.
7
El truco que lo hace robusto: la comparación. No leemos el 31% solo. Lo comparamos contra el mismo cálculo para quien pidió despacho (20%). Los dos grupos están identificados igual, así que el sesgo de identificación se cancela: la diferencia aísla el efecto de venir a la tienda a retirar.
8
Sensibilidad y causalidad. El resultado se mantiene al abrir la ventana a más o menos 30 días (la brecha incluso crece). Aún así es correlación, no causa: quien elige retiro puede ser de por sí más de tienda. Para causalidad haría falta la canasta incremental del retiro o un control emparejado. El corte por departamento usa la maestra de producto BI_MVW_PRODUCTOS (GLOSA_DEPARTAMENTO).