¿Cómo saber si el stock de mi empresa está bien dimensionado?

La respuesta en dos frases y para quién es.

Tu stock está bien dimensionado si las dos listas son cortas: la de combinaciones tienda-referencia a cero que normalmente venden, y la de combinaciones con mucha más cobertura de la que necesitan. Si solo miras una, te engañas.

Es una pregunta típica de cadenas con varias tiendas y de empresas que reponen a muchos puntos. Con un solo almacén y pocos clientes el método sirve igual, pero la distribución entre sitios no entra en juego.

Cómo se decide hoy y por qué falla.

En las cadenas de tiendas suele haber un indicador global: las semanas de stock de toda la red, o la rotación del año. Se mira en la reunión de dirección y, si está en rango, se da por bueno. El problema es que un promedio no distingue una red equilibrada de una red con tiendas rotas y tiendas llenas, siempre que las dos compensen.

En cadenas con almacén central hay un segundo nivel que casi nunca se mide: el stock del almacén frente al de las tiendas. Una cadena puede tener mucho en el central y poco en tienda porque los envíos salen tarde, o al revés, con las tiendas llenas y el central a cero. Medir solo la suma de los dos hace invisible justo el reparto, que es lo que se puede corregir sin comprar nada.

Hay además un sesgo de lo que se ve. Los huecos en lineal los ve el encargado de tienda y llegan como queja; el exceso nadie lo reclama, porque no estorba hasta que se acerca el fin de temporada. Así que la sensación de «vamos justos» y el saldo creciente conviven sin que nadie los junte.

Paso a paso, con un ejemplo de cadena de tiendas.

Una cadena de 40 tiendas con 600 referencias comunes tiene 24.000 combinaciones tienda-referencia. El stock total es de 240.000 unidades y la red vende 40.000 por semana: 240.000 / 40.000 = 6 semanas de cobertura. A primera vista, razonable.

Ahora se mira por combinación, en una semana cualquiera. Primera medida, las faltas: 960 combinaciones están a cero y en las últimas ocho semanas vendían todas las semanas. Son el 4 % (960 / 24.000). Segunda, los excesos: 5.760 combinaciones tienen más de 12 semanas de cobertura con su propia venta, el doble de la media de la red. Son el 24 % (5.760 / 24.000).

El total decía seis semanas y por dentro había un 4 % de huecos y un 24 % de exceso. Si el objetivo se pone en una combinación y no en un total, lo que se ve es que el stock no está mal de volumen, está mal repartido.

Conviene fijar de antemano qué se considera «exceso». Un múltiplo de la cobertura objetivo, como el doble, es más fácil de defender que una cifra suelta, porque cambia sola con el plazo y la venta de cada referencia. Y conviene guardar las dos listas cada semana: lo que interesa no es una foto, es si los huecos y los excesos bajan o suben con el tiempo y en qué tiendas se repiten siempre.

Se confirma comparando tiendas. La tienda A tiene 3 semanas de cobertura media y un 9 % de combinaciones rotas. La tienda B tiene 11 semanas y un 1 % de rotas. Ninguna está bien: A tiene poco y B tiene demasiado. Mover parte del stock de B a A, o dirigir a A las próximas entradas, arregla las dos sin comprar nada.

• Faltas: porcentaje de combinaciones tienda-referencia a cero que venden habitualmente.
• Excesos: porcentaje con más del doble de la cobertura objetivo.
• Reparto: dispersión de la cobertura entre tiendas, para la misma referencia.
• Rotación y cobertura globales: sirven de contexto, no de veredicto.

Errores típicos al medirlo.

Casi siempre es uno de estos.

• Contar una referencia a cero como «rota» aunque se haya descatalogado o no se venda en esa tienda: hay que filtrar por lo que vendía.
• Usar la cobertura sobre ventas pasadas en productos de temporada, sin ajustar por la campaña que viene.
• Medir con el stock del cierre de mes y no el de cada semana: se escapan las roturas intermedias.
• Comparar tiendas de tamaño distinto con la misma cobertura objetivo, sin mirar su surtido.
• No separar el stock de presentación (el mínimo para que el lineal no quede vacío) del stock que de verdad cubre ventas.
• Fijarse en un indicador y premiarlo: si se premia bajar el stock, se rompe la tienda; si se premia no romper, se llena.

Qué cambia con un sistema de reposición.

Medirlo una vez en una hoja de cálculo es posible; medirlo cada semana para 24.000 combinaciones, no. Un sistema como el que describimos en nuestra página de control de stock para cadenas de tiendas mantiene ese mapa vivo: cada combinación se clasifica como a cero, se acaba, bien o sobra, y el panel enseña cuántas hay de cada tipo, tienda a tienda.

Lo más útil no es el mapa, sino que la lista de envíos de la semana sale de él. Si la tienda A se queda corta y la B tiene de sobra, la propuesta dice qué mandar a A y qué no mandar a B. La previsión de demanda por tienda y referencia da la cobertura que hay que comparar con el stock.

Qué datos hacen falta.

Ventas y existencias por tienda, referencia y semana, de al menos un año (dos si hay estacionalidad marcada), y el calendario de promociones si lo tienes. Con eso se calcula el estado de cada combinación. Para los huecos hace falta saber qué referencias están activas en qué tienda. La lista completa está en qué datos necesita un predictor de stock.

Cuándo no merece la pena.

Con menos de cinco tiendas y un surtido corto, un listado semanal de lo que se ha acabado y lo que lleva meses sin moverse da la misma información. Tampoco compensa medir sin poder actuar: si las tiendas no pueden recibir ni devolver stock entre ellas y todo viene del proveedor en bultos cerrados, el indicador de reparto te dice poco.

Cómo empezar.

Saca un export de ventas y existencias por tienda y referencia de las últimas semanas y calcula los dos porcentajes. Con ese ejemplo en la mano, el análisis gratuito lo hace sobre tus datos y te devuelve las dos listas. Para ver cómo habría repartido el sistema el último trimestre, está la simulación con tus datos.