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¿Qué es la demanda perdida?

Por , fundador de Arume · · lectura de 4 min

Definición

La demanda perdida es la parte de la demanda que no se convierte en venta porque el producto no estaba disponible: rotura en tienda, en almacén o en la furgoneta. No aparece en el histórico de ventas, que solo registra lo vendido, así que las semanas con rotura parecen semanas de poca demanda. Para prever bien hay que detectar esos días y estimar lo que se habría vendido. Medirla exige cruzar ventas con stock a cero.

Cuando un producto está a cero, el programa registra cero ventas. No registra a la persona que vino a buscarlo y se fue. Esa venta que no ocurrió es la demanda perdida, y es la razón de que muchas previsiones se queden cortas justo en los productos que más se venden.

¿Qué es exactamente la demanda perdida?

La demanda perdida es la diferencia entre lo que los clientes habrían comprado y lo que se pudo vender por falta de stock. En estadística se habla de demanda censurada: el dato observado (la venta) está cortado por el stock disponible, y por encima de ese corte no sabes qué pasó.

No toda la demanda perdida se pierde para la empresa. Según datos de ECR Europe recogidos por Just Food, ante una rotura en gran consumo un 31 % de los compradores compra el mismo producto en otra tienda, un 26 % cambia de marca, un 19 % elige otra variante de la misma marca, un 15 % aplaza la compra y un 9 % no compra nada. Para la tienda se pierden quienes se van a otra; para la marca, quienes cambian de marca.

También se le llama

Venta perdida, demanda no servida, demanda censurada o, en inglés, lost sales. No hay que confundirla con el backorder: en un backorder el cliente espera y la venta se hace más tarde; en la demanda perdida, no.

Cómo se estima

No se puede medir directamente, solo estimar. La forma más sencilla: demanda perdida ≈ venta diaria esperada × días con stock a cero, usando como venta esperada la de días comparables con stock.

Ejemplo propio. Una tienda de una cadena de alimentación en Córdoba vende de media 9 botellas diarias de un aceite. La semana pasada estuvo a cero desde el jueves al cierre hasta el domingo: tres días. Ventas registradas: 36 en cuatro días. Demanda perdida estimada: 3 × 9 = 27 botellas. La demanda real de la semana fue cercana a 63, no a 36.

Si el sistema hubiera aprendido de las 36, la semana siguiente habría mandado menos y la rotura se habría repetido.

Ojo con esto

Errores comunes:

  • Prever con el histórico sin marcar las roturas: la previsión baja justo donde más falta hace.
  • Detectar rotura solo con stock cero en el programa: si el programa dice 3 pero están en el almacén y no en el lineal, también hay rotura. Ver disponibilidad en lineal.
  • Sumar como perdida toda la demanda de los días a cero: parte se recupera en los días siguientes o se va a un sustituto de tu propio surtido.
  • Ignorar las roturas parciales: si falta una talla o un sabor, el producto «está», pero esa variante no.

Dónde aparece en el sistema

El sistema cruza ventas con stock día a día, marca los días sin producto y estima lo que se habría vendido antes de prever, así la previsión de demanda no aprende de las roturas. En el panel se ve cuántas unidades se estima que se perdieron por sitio y producto. En la simulación con tus datos se compara cuántos días a cero habría tenido cada sitio con las propuestas del sistema.

Términos relacionados

Para seguir:

Preguntas frecuentes

¿Cómo sabemos cuántas ventas perdemos por roturas?

Cruzando, por producto y sitio, los días con stock a cero con la venta de días parecidos con stock. Es una estimación, pero suele bastar para ver dónde se concentra.

¿Si el cliente compra un sustituto también es demanda perdida?

Para ese producto, sí; para tu negocio, no del todo. Conviene separarlo: el sustituto sube su venta esos días y, si no lo marcas, también se prevé mal.

¿En venta a empresas también hay demanda perdida?

Sí, aunque más visible: el cliente llama y pide. Si no lo apuntas como pedido no servido, desaparece igual del histórico.

Fuentes

  1. Just Food: Talking tech, improving out-of-stocks (respuestas del comprador ante rotura, datos de ECR Europe)
  2. ECR Community: On Shelf Availability (definiciones de OSA y OOS)

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