Tener demasiado stock inmoviliza dinero en estanterías; tener muy poco pierde ventas y clientes. En medio está la previsión de demanda — el arte, cada vez más científico, de anticipar cuánto se va a vender para comprar y almacenar en la medida justa.
El costo de adivinar mal
Sin previsión, la logística funciona por instinto: se pide "como el año pasado" y se reacciona a las roturas cuando ya es tarde. El resultado son almacenes llenos de lo que no sale y vacíos de lo que los clientes quieren. Ambos errores cuestan — uno en capital parado, otro en ventas perdidas.
Qué usa la previsión de demanda
- Histórico de ventas: la base — patrones por producto, tienda y período.
- Estacionalidad: picos previsibles (Navidad, verano, vuelta al cole) que se repiten.
- Tendencia: productos que crecen o caen de forma sostenida.
- Factores externos: promociones, festivos, clima, eventos que alteran la demanda normal.
De medias simples a modelos predictivos
Muchas empresas aún prevén con un promedio de los últimos meses — mejor que nada, pero ciego a la estacionalidad y la tendencia. Los modelos analíticos aprenden esos patrones y se ajustan: separan el pico de Navidad del nivel normal, detectan el producto en caída antes de llenar el almacén de él. No necesitan ser complejos para valer la pena.
La ganancia real
Una buena previsión de demanda significa menos stock parado, menos roturas, menos entregas urgentes caras y clientes que encuentran lo que buscan. Es uno de esos casos en que los datos se pagan solos en pocos meses.
En la práctica
Empieza por los productos que más pesan en tu inventario (la regla 80/20 suele aplicarse) y mejora la previsión de esos primero. No necesitas prever todo a la perfección — necesitas errar menos donde más cuesta. ¿En qué productos te ahorraría más dinero una mejor previsión?
