Inventario26 oct 2025
Caso práctico: cómo recuperamos 47K€ evitando quedarnos sin stock
En ecommerce, una rotura de stock puede parecer un contratiempo puntual, pero detrás de cada producto agotado hay ventas perdidas, clientes frustrados y margen evaporado. Este es el caso de una marca de cosmética online que estuvo a punto de perder un mes récord de ventas, y cómo recuperó 47.000 € gracias a la automatización de alertas y una gestión inteligente del inventario.
Índice
Situación inicial
La empresa —una marca DTC de cosmética facial con más de 1.500 SKU activos— operaba con una fuerte estacionalidad: el 40 % de las ventas anuales se concentraban entre abril y julio. El equipo de operaciones trabajaba con hojas de cálculo para controlar el stock, actualizadas manualmente cada semana.
🔹 Métricas de partida
Roturas de stock: 9–11 % de productos activos.
Tiempo medio de reposición: 21 días.
Pérdidas estimadas por mes: 18.000 $ (≈16.700 €).
Horas semanales dedicadas a inventario: 10–12 h.
El síntoma era claro: los productos más vendidos quedaban agotados durante campañas clave, y la reacción siempre llegaba tarde. En palabras del director de operaciones:
“Sabíamos que estábamos perdiendo dinero, pero no podíamos reaccionar antes porque no teníamos visibilidad en tiempo real.”
Acciones realizadas
La marca decidió implementar Skymetrics para automatizar alertas y obtener previsiones basadas en demanda real. En una semana, el equipo pasó de gestionar por intuición a operar con datos.
🔸 1. Activación de alertas inteligentes
Se configuraron alertas en el módulo de Gestión de Inventario para anticipar el agotamiento de stock entre 14 y 30 días antes. Las alertas se personalizaron por:
SKU con alta rotación (más de 50 ventas/semana).
Colecciones estratégicas (campañas activas y productos de margen alto).
Proveedores con lead time superior a 15 días.
💡 Fórmula aplicada:
Alerta = (Ventas diarias × Lead time) + Stock de seguridad (20 %)
🔸 2. Ajuste del punto de reorden
El equipo dejó de basarse en cantidades fijas y pasó a un modelo dinámico:
Se calculó la cobertura en días para cada SKU.
Se estimó el punto de reorden óptimo considerando demanda, margen y tiempo de entrega.
Se creó un dashboard con productos clasificados por prioridad de compra.
Con el Asistente IA, el sistema sugería automáticamente:
Cuándo lanzar el pedido al proveedor.
Qué productos requerían más inversión de stock.
Qué SKU podían esperar sin afectar a ventas.
🔸 3. Priorización de inventario y presupuesto
El área de finanzas reasignó parte del presupuesto de marketing a inventario, basándose en las alertas de demanda:
Se reforzaron los 10 productos con mayor ROI.
Se pausaron reposiciones de productos con baja conversión o exceso de stock.
Se sincronizó la estrategia de pricing para ajustar márgenes sin frenar la rotación.
🔸 4. Comunicación automatizada entre equipos
El flujo de alertas se integró con Slack: Cada vez que un SKU entraba en nivel crítico, el sistema enviaba notificaciones a compras y operaciones. Resultado: cero productos olvidados y decisiones más rápidas.
Resultados
Tras 30 días de implementación, los resultados fueron evidentes.
📉 Roturas reducidas un 94 %
Los productos en riesgo se reordenaron con suficiente antelación. De más de 140 SKU que solían agotarse cada mes, solo 8 quedaron fuera de stock durante el siguiente periodo.
💶 47.000 € en ingresos recuperados
Durante la campaña de verano, la marca logró mantener stock en los productos de mayor demanda, evitando pérdidas estimadas de 47K €. Además, los ahorros recurrentes tras estabilizar la operación rondaron los 18.000 $/mes en ventas retenidas.
“Pasamos de apagar fuegos a planificar con semanas de margen. La diferencia fue literalmente decenas de miles de euros.” — Director de Operaciones, marca de cosmética (anonimizado)
⏱️ 8 horas semanales ahorradas
El equipo eliminó tareas manuales como:
Exportar datos a hojas de cálculo.
Revisar SKU uno a uno.
Calcular manualmente puntos de pedido.
La automatización de alertas y dashboards redujo la gestión semanal de inventario de 10–12 h a solo 2–3 h.
📈 Efecto global tras 2 meses
+18 % en margen neto.
+32 % en precisión de pedidos.
–27 % en capital inmovilizado por exceso de stock.
💡 Benchmark agregado Skymetrics: Tiendas con alertas predictivas activas mantienen roturas por debajo del 2 % y ahorran una media de 8 h/semana de gestión manual.
Lecciones y replicabilidad
Este caso demuestra que el control de inventario no requiere más reuniones ni hojas Excel, sino anticipación y visibilidad.
🔹 Lección 1: La alerta es más valiosa que el informe
No necesitas revisar 10 dashboards. Basta con recibir un aviso cuando un SKU se acerca a su punto crítico.
🔹 Lección 2: El lead time manda
Calcular la cobertura en días es más fiable que trabajar con cantidades fijas. Cuanto más largo el tiempo de reposición, más anticipación necesitas.
🔹 Lección 3: El ROI también aplica al inventario
Invertir en stock no rentable es tan caro como invertir en anuncios sin retorno. Las decisiones de inventario deben considerar margen, rotación y coste de oportunidad.
🔹 Lección 4: La IA acelera decisiones
El Asistente IA elimina el error humano al calcular umbrales, priorizar SKU y sugerir pedidos automáticos. El resultado: decisiones 10× más rápidas y precisas.
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Puedes aplicar esta misma metodología en tu ecommerce. Conecta tu tienda Shopify, activa las alertas predictivas y empieza a tomar decisiones basadas en datos reales.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Qué tipo de negocios pueden replicar este caso?
Cualquier ecommerce con más de 50 SKU activos o rotación estacional. Skymetrics se adapta a tiendas de moda, cosmética, electrónica o alimentación.
2. ¿Cuánto tiempo tarda en verse el impacto?
En promedio, los resultados se notan entre 7 y 14 días después de activar las alertas y la sincronización automática.
3. ¿Necesito conocimientos técnicos?
No. La instalación se hace en menos de 3 minutos desde Shopify y el sistema funciona automáticamente.
4. ¿Cómo puedo recibir más casos y estrategias?
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