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Inteligencia de mercado para las decisiones varietales
Por: Ing. Agr. Pablo Cortés Liderazgo en Inteligencia de Mercados Agrícolas Sales Manager en Agronometrics
Existe una expresión coloquial, directa y oportuna, que suele aparecer en los grandes puntos de inflexión: “Llegó el momento”.
Para la industria peruana del arándano, ante la proximidad de la temporada 2026/27, esta frase nunca había tenido tanto peso ni urgencia. Llegó el momento de definir quiénes atravesarán la incertidumbre climática con un mapa preciso y quiénes lo harán a ciegas. Llegó el momento en que la toma de decisiones ya no puede darse el lujo de descansar en la intuición o en un optimismo inercial, sino que exige el respaldo frío y riguroso de la inteligencia de datos.
Esta urgencia no es casual. La experiencia del fenómeno El Niño durante la temporada 2023/24 demostró que las anomalías térmicas no solo afectan los rendimientos en el campo: también modifican, de manera silenciosa y drástica, el desempeño comercial de cada variedad en los mercados de destino. Aquella temporada dejó una enseñanza ineludible: frente a condiciones climáticas extremas, las distintas genéticas responden de manera heterogénea, lo que abre una brecha crítica en los retornos financieros.
En este escenario de alta volatilidad, la pregunta central para productores, exportadores y obtentores deja de ser exclusivamente agronómica para convertirse en estratégica: ¿cómo mitigar el riesgo comercial cuando las variables climáticas alteran el comportamiento habitual del mercado?
La respuesta no está en la especulación, sino en la adopción de herramientas analíticas que permitan medir objetivamente el desempeño histórico y financiero de cada variedad.
Aprender del pasado para proteger la temporada 2026/27
Durante la campaña 2023/24, el aumento de las temperaturas mínimas, la escasez de horas de frío y la elevada humedad relativa redujeron significativamente los volúmenes de fruta exportable. Sin embargo, el verdadero impacto se hizo evidente en la dinámica de los precios:
—Premios de valor: algunas variedades mostraron una mayor capacidad para sostener su calidad y alcanzar precios superiores, aun bajo condiciones de estrés climático.
—Penalizaciones recurrentes: otras evidenciaron una mayor incidencia de problemas de condición a la llegada, asociados con precios inferiores o mayores penalizaciones comerciales.
La evidencia es contundente: el riesgo climático no afecta por igual el valor comercial de toda la fruta. En una temporada en la que los pronósticos vuelven a encender señales de alerta, disponer de este registro histórico de resiliencia comercial constituye un activo estratégico indispensable.
Datos para medir el desempeño comercial de cada variedad
Para resolver esta asimetría de información, Agronometrics desarrolló PRISM, sigla de Peruvian Blueberry Varietal Price Spectrum Monitor, o Monitor del Espectro de Precios Varietales del Arándano Peruano.
La herramienta procesa y modela registros oficiales de exportación para evaluar el desempeño comercial real de cada variedad en comparación con el promedio del mercado. En lugar de apoyarse en estimaciones o supuestos, PRISM proporciona datos concretos sobre:
—Premios de precio: identifica las variedades que generan valor incremental de manera consistente.
—Descuentos sistemáticos: advierte sobre las genéticas que tienden a comercializarse por debajo del promedio en condiciones de estrés.
—Desempeño relativo: ofrece comparaciones dinámicas, semana a semana, para comprender las ventanas de oportunidad comercial.
Una diferenciación varietal cada vez más marcada
Como muestra la figura 1 —elaborada a partir de datos de la temporada 2024/25—, la dispersión de precios revela que el mercado de exportación de arándanos ha dejado de comportarse como el de un producto básico homogéneo. En la actualidad, las variedades se agrupan en categorías comerciales claramente diferenciadas.
Mientras un grupo selecto de variedades premium se distancia de manera consistente y positiva del promedio, una proporción significativa del volumen exportado enfrenta descuentos permanentes. Esta brecha sugiere que el mercado valora atributos como la consistencia, la firmeza y la vida útil, asociados tanto con la genética como con el manejo productivo y de poscosecha.
PRISM no pretende predecir la intensidad del próximo evento climático ni anticipar los precios futuros del mercado. Los resultados presentados se basan en información histórica y, por lo tanto, no constituyen una proyección del desempeño de las variedades durante la temporada 2026/27. Su valor radica en transformar esos antecedentes en una ventaja competitiva y ofrecer una comprensión analítica de cómo respondió comercialmente cada portafolio varietal en escenarios de alta presión.
La experiencia de la temporada 2023/24 enseñó que los eventos climáticos extremos amplifican las diferencias de valor en el mercado. Incorporar esta inteligencia analítica en la planificación de la campaña 2026/27 constituye el camino más sólido para reducir la incertidumbre, fortalecer las proyecciones financieras y complementar las decisiones agronómicas con evidencia empírica del mercado.
Alcances del estudio
Los precios analizados corresponden a valores FOB en origen y representan los ingresos brutos de los exportadores. Por lo tanto, el estudio no refleja la rentabilidad de cada variedad, ya que no contempla factores como el rendimiento productivo, los costos de producción, las licencias, los gastos logísticos ni el manejo de poscosecha.
Asimismo, los resultados no constituyen un pronóstico sobre el comportamiento futuro del mercado. El análisis describe la situación actual de la industria y su evolución histórica a partir de la información disponible.
Próximos pasos
Entre los próximos desafíos se encuentran ampliar la cobertura del estudio, aumentar la información varietal consignada en las declaraciones y fortalecer el apoyo de los exportadores y de la industria. También se buscará avanzar en la convergencia con los datos del SENASA, con el objetivo de alcanzar una cobertura varietal del 80 %.
En el plano metodológico, se prevé automatizar el procesamiento semanal de la información, incorporar datos de los consignatarios, estudiar el impacto de los envíos a granel y desarrollar análisis de regresión que permitan considerar variables complementarias.
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