Comprar a ojo tiene dos costes: las roturas de stock que pierden ventas y el exceso que inmoviliza dinero. Una previsión de demanda decente reduce los dos, y no hace falta tener años de datos perfectos para empezar.
Qué datos hacen falta
- Ventas por referencia y día o semana, idealmente de dos años.
- Promociones y cambios de precio.
- Roturas de stock, para no confundir «no se vendió» con «no había».
- Factores externos cuando importan: calendario, tiempo, eventos.
Qué precisión esperar
Depende mucho del producto. Las referencias de alta rotación se prevén bien; las de venta esporádica, mal, y para ellas conviene otra estrategia. Por eso medimos la precisión por familias y comparamos siempre con lo que se hace hoy: el objetivo es mejorar tu método actual, no la perfección.
De la previsión a la decisión
Una previsión que nadie usa no sirve. La clave es convertirla en una propuesta de pedido con stock de seguridad, plazos de proveedor y lotes mínimos, que el comprador acepta o ajusta. Es lo que hace nuestro flujo de previsión de demanda y reposición.
Mantenerla viva
Los hábitos de compra cambian. El modelo se reentrena solo con los datos nuevos y avisa cuando su error crece, para que nadie siga confiando en una previsión que ha dejado de funcionar.
