Control de stock para distribuidores: qué mandar a cada punto de venta.

Qué hace en distribuidores.

El problema del distribuidor no es el almacén: es el reparto.

Un distribuidor que repone producto propio en tiendas, depósitos o delegaciones tiene dos stocks: el del almacén central, que se cuenta, y el que está repartido en cien sitios, que no. La decisión difícil no es cuánto comprar a fábrica, sino a quién mandar esta semana, cuánto de cada referencia y si merece la pena abrir un envío a un punto que todavía tiene algo. Esa decisión se toma cada lunes, casi siempre con la lista de ventas del mes, una llamada al comercial y la memoria de lo que pasó el año pasado. Y pesa: según el INE, las empresas mayoristas concentraron en 2024 el 58,3 % de la facturación del comercio en España.

El resultado típico es conocido: se manda de más a los puntos que piden más alto y de menos a los que no protestan; en temporada baja salen envíos de calendario que no hacían falta y, cuando arranca la campaña, los puntos buenos se quedan sin la referencia que más vende durante diez días mientras la caja viaja. Y todo ese stock en la calle, que es dinero de la empresa, nadie sabe exactamente cuánto es ni dónde está. El estudio mundial sobre roturas que publicaron FMI, GMA y CIES en 2002 atribuyó cerca del 47 % de las roturas en tienda a cómo se pedía y se preveía en el propio punto de venta, que es justo la parte que el distribuidor no ve.

Un control de stock con IA para distribuidores ataca eso: una previsión por referencia y por punto de venta, una estimación del stock que hay en cada sitio, y una regla de envío que suma en euros lo que se pierde si no se manda frente a lo que cuesta mandar. Lo demás (facturación, albaranes, rutas) lo sigue haciendo tu programa de gestión.

Reconstruir el stock de cada punto sin contarlo.

Casi ningún distribuidor tiene el stock diario de sus puntos de venta. Tiene lo que mandó (albaranes) y, con suerte, lo que cada punto vendió (informes de sell-out del cliente, el terminal de la delegación, el conteo de la ruta). Con esas dos series el stock de cada referencia en cada punto se reconstruye hacia atrás: hoy hay tanto, ayer se vendió tanto, hace tres días llegó un envío. Es contabilidad sencilla, pero hecha para decenas de puntos y mil referencias a la vez nadie la lleva a mano.

Esa reconstrucción sirve para dos cosas. La primera, saber qué días un punto no vendió una referencia porque no la tenía: si el modelo no lo supiera, aprendería que ese producto «no se vende ahí» y dejaría de mandarlo, cuando en realidad se agotó. La segunda, saber cuánto dinero hay parado en la calle, por punto y por referencia, que es la cifra que más sorprende en el diagnóstico.

Cuando hay un conteo real (la furgoneta pasa, el comercial cuenta, el cliente hace inventario) el conteo manda y corrige la estimación. La diferencia entre lo estimado y lo contado es, además, una señal: un punto donde siempre falta producto respecto a lo estimado tiene merma, hurto o ventas que no se reportan, y conviene saberlo.

Qué envío compensa y cuál no.

Un envío a un punto de venta tiene un coste fijo (agencia, o la parada de la furgoneta) y un coste por producto parado. Vender una unidad más de una referencia tiene un margen. La regla del programa es la que aplica un buen jefe de reparto de cabeza: se manda cuando lo que se va a dejar de vender por no mandar supera lo que cuesta el viaje. La diferencia es que el programa la aplica a todos los puntos y todas las referencias cada semana, con la previsión y el riesgo de rotura de cada uno.

Dos consecuencias prácticas. Una: en temporada baja los envíos se espacian, porque la pérdida por esperar una semana es pequeña; en campaña se acortan, porque cada día sin producto en el punto bueno vale mucho. Otra: cuando un envío sale, se llena. Si ya se paga el viaje para llevar la referencia que se agota, se aprovecha para completar las demás hasta la siguiente visita prevista. Así se evita mandar dos cajas en dos semanas donde bastaba una.

En campaña, esto suele traducirse en menos envíos con casi la misma demanda atendida, porque se juntan los que eran de calendario. Y en temporada baja, cuando se tiende a espaciar demasiado, en más servicio. No es que mande menos siempre: manda cuando toca.

Campañas, países y puntos con poca historia.

La temporada de un distribuidor no es una curva: son varias. Cada país arranca la campaña en una semana distinta, cada familia de producto tiene su pico, y dentro de un país una tienda de costa no vende como una de capital. Un punto de venta solo no tiene datos para dibujar su calendario (vende tres unidades a la semana de cada referencia), pero los sesenta puntos de ese país juntos sí. El programa dibuja el calendario con todos y ajusta el nivel de cada punto con lo suyo.

Después corrige con lo reciente: lo vendido en las dos últimas semanas pesa más cuando la campaña está arrancando (porque dice si este año viene fuerte o flojo) y el año anterior pesa más cuando ya está en marcha. Esto lo describió un distribuidor con sus palabras, y es lo que el modelo hace con números.

Donde hay poca historia (un país que se abrió el año pasado, un punto que lleva tres meses) la confianza de la previsión baja y se dice en la línea. El programa se apoya en los puntos parecidos hasta que el nuevo tenga datos propios, y la persona que aprueba sabe qué líneas mirar con más cuidado.

• Calendario de campaña por país y familia de producto, aprendido con todos los puntos juntos.
• Nivel de cada punto ajustado con sus propias ventas.
• Corrección con las dos últimas semanas, con más peso al arrancar la campaña.
• Confianza explícita por línea: baja en países o puntos con una sola campaña de historia.

Del reparto al pedido a fábrica.

Lo que se va a mandar a los puntos en las próximas semanas es lo que el almacén central tiene que tener. El programa suma la demanda prevista de todos los puntos durante el plazo del proveedor (diez días si es nacional, seis u ocho semanas si viene de fuera) y la convierte en el pedido al proveedor, referencia a referencia, con el stock de seguridad que corresponde a ese plazo y al nivel de servicio que quieras.

Esto cambia una práctica muy extendida: pedir a fábrica con el total del año anterior más un porcentaje. Con el pedido salido de los puntos, lo que se compra de más son las referencias que de verdad crecen y lo que se deja de comprar son las que llevan meses paradas en veinte puntos. La compra deja de ser una apuesta y pasa a ser una suma.

Lo que se necesita de tus datos y cómo se prueba.

Tres cosas: los envíos a cada punto (albaranes con fecha, punto y referencias), las ventas o conteos de cada punto con la frecuencia que tengan, y el stock del almacén central con sus entradas. Lo recibimos de donde salga: Holded, Odoo, Sage, un Excel por delegación, los informes de sell-out en PDF de un cliente grande. En el diagnóstico se unifica todo por referencia y punto y te devolvemos un informe de qué hay, qué falta y de qué puntos se fía uno.

Con eso se hace el examen: el programa vuelve a decidir tus últimas campañas semana a semana, sin conocer el futuro, y se compara con lo que mandasteis de verdad: demanda atendida, envíos, unidades y dinero parado. Si no lo hace mejor con menos envíos, se dice ahí. Después viene el modo sombra (uno o dos meses proponiendo en paralelo mientras vosotros seguís decidiendo) y, si convence, producción conectado a tu sistema y a la hoja de ruta.

Cuándo encaja y cuándo no.

Encaja cuando se juntan varias de estas cosas: más de veinte puntos de venta, campañas marcadas, envíos que cuestan dinero (agencia o rutas largas), varios países o zonas con calendarios distintos, y una o dos personas que cada lunes dedican la mañana a decidir la lista. Encaja especialmente si tienes el stock de los puntos «en la cabeza» y te gustaría saber cuánto dinero hay en la calle.

No encaja si tienes pocos puntos que se visitan a diario con furgoneta propia y sin temporada: ahí el conductor ve la estantería y repone, y un punto de pedido en tu programa de gestión basta. Tampoco si no hay historia de ventas por punto: sin saber qué vende cada sitio no hay nada que aprender, y lo honesto es empezar a guardarla y volver dentro de dos campañas.

Cómo decide el predictor de stock en un distribuidor.

En distribución lo que más pesa es el reparto: lo que tarda en llegar el envío a cada punto de venta, el mínimo que justifica parar la furgoneta y lo que cuesta cada viaje. El predictor calcula la venta de cada referencia en cada punto y el riesgo de que se quede a cero antes de la próxima ruta, y pone en la balanza el margen que perderías frente al coste de ir. Si el envío no compensa, ese punto espera a la semana siguiente.

Los puntos con poca historia se apoyan en la temporada de su zona, y los que venden cada vez menos de lo que les toca salen marcados para que el comercial lo mire. Si tienes producto en depósito en las tiendas de tus clientes, el cálculo es el mismo. El detalle del modelo está en la página del predictor de stock.

¿Te suena alguno de estos casos?

• Si repones producto propio en tiendas de terceros y decides cada semana a ojo, con la lista de ventas del mes y lo que recuerda el comercial de cada zona. Aquí la decisión la calcula el programa con los datos de cada tienda y tú solo revisas.
• Si tienes delegaciones o depósitos con stock propio y cada jefe de delegación pide «por si acaso», con lo que el almacén central se vacía de lo que más se vende y las delegaciones acumulan lo que no. El programa reparte desde los datos, no desde quien más insiste.
• Si vendes en varios países con campañas distintas y la campaña de cada país se planifica con el año anterior y con lo que cuenta el distribuidor local. El modelo aprende cada calendario y corrige con las dos últimas semanas de venta.
• Si mandas por agencia y cada bulto cuesta y sabes que mandas de más en tiempos de calma y de menos cuando arranca la campaña. El programa calcula cada envío en euros y lo manda solo cuando compensa.
• Si tu proveedor es fábrica o importación con plazos largos y el pedido a fábrica se hace con tres meses de antelación sumando a bulto lo de los puntos. La demanda de los puntos sumada es el pedido a fábrica, con el plazo que tenga.
• Si tu equipo de reparto dedica horas los lunes a la lista y cuando falta esa persona, nadie sabe hacerla. La lista sale sola el lunes, con su porqué en cada línea, y el conocimiento deja de estar en una sola cabeza.

Probado con tus datos antes de decidir nada.

Antes de que lo uses, el sistema vuelve a decidir tus campañas pasadas con lo que se sabía cada semana y se compara con lo que hiciste: demanda atendida, envíos, unidades enviadas y producto parado. Eso es lo que se mide en el diagnóstico con tus datos antes de que pagues nada más.

• La prueba va primero: se vuelven a jugar tus últimas campañas y se compara con lo que mandasteis.
• Cada envío propuesto lleva su riesgo, su coste y su porqué. Quien reparte puede cambiarlo.
• Lee las ventas de cada punto como lleguen: export, informe del cliente, Holded, Odoo, Sage o Excel.
• El código y el modelo quedan a nombre de tu empresa, con tus datos en tu servidor.