Puntos clave

• Un forecasting preciso te permite mantener el equilibrio entre stock y flujo de caja.
• Este artículo presenta 8 formas probadas de mejorar el forecasting en e-commerce, cómo combinar varios modelos de forecasting, tener en cuenta la estacionalidad y reaccionar rápidamente ante cambios en la demanda.
• Las hojas de cálculo no escalan a medida que crece tu negocio: requieren demasiado trabajo manual, no gestionan la estacionalidad ni los picos de demanda y pequeños errores pueden generar grandes costes.
• Optiply automatiza el forecasting hasta en un 100 %, para que puedas centrarte en el crecimiento y no en el trabajo manual.

Los verdaderos costes de un forecast inexacto en e-commerce

Cuando el forecast falla, las consecuencias se acumulan rápidamente. Si un producto popular se agota, un solo artículo faltante puede costarte todo un pedido. Si sobreestimas la demanda, tu dinero queda inmovilizado en stock de baja rotación. Muchos retailers se enfrentan a este problema, pero Fitwinkel logró revertirlo: redujo su inventario un 30% y disminuyó las pérdidas por rotura de stock un 80%.

Los costes reales de un forecast inexacto son difíciles de cuantificar sin un caso práctico. Por eso hemos creado un ejemplo concreto que muestra la diferencia entre trabajar con Excel y utilizar una solución moderna de optimización de inventario como Optiply.
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Los riesgos de usar hojas de cálculo para forecasting en e-commerce

Las hojas de cálculo pueden funcionar al principio, pero rápidamente se convierten en un freno a medida que tu negocio crece. Estas son las razones principales:

Demasiado trabajo manual para escalar

A medida que aumenta tu catálogo, también lo hace el tiempo dedicado a corregir datos. Ajustar niveles de stock o plazos de entrega de proveedores requiere horas de revisión, lo que acaba haciendo imposible mantener los datos actualizados.

Sin control sobre la estacionalidad ni los cambios en la demanda

Las hojas de cálculo muestran lo que ya ocurrió, no lo que está por venir. No contemplan picos estacionales ni variaciones repentinas, provocando pérdidas de ventas o exceso de stock innecesario.

Pequeños errores, grandes consecuencias

Una celda incorrecta o una fórmula desactualizada pueden desajustar todo el forecast.

Un error aparentemente menor en Excel puede derivar en roturas de stock o exceso de stock, con costes innecesarios.

Ahora que sabes por qué siempre hay margen para optimizar las previsiones, veamos cómo hacerlo.

8 formas probadas de mejorar la precisión del forecasting en e-commerce

Al superar las limitaciones de las hojas de cálculo, puedes mejorar tu forecast de formas imposibles con métodos manuales.

Estas ocho estrategias muestran cómo la automatización te permite planificar y mantener el control a medida que tu empresa crece.

1. Utiliza múltiples modelos de forecast

Los modelos de forecast emplean datos en tiempo real para generar predicciones precisas de la demanda. Combinando varios modelos, cada producto obtiene un forecast más ajustado a la realidad del cliente. Optiply lo hace integrando datos de ventas, categorización ABC, temporadas, tendencias, picos y tiempos de entrega reales.‍

2. Considera la estacionalidad y las tendencias

La demanda cambia a lo largo del año. Reconocer los picos estacionales y las tendencias a largo plazo te permite anticiparte y evitar roturas durante los periodos de alta demanda. Por ejemplo, DealDonkey ya utilizaba Picqer (WMS) y, tras integrarlo con la solución de optimización de inventario de Optiply, logró compras más rápidas y precisas.

Hoy su planificación y aprovisionamiento se automatizan con datos en tiempo real, lo que les permite prepararse para campañas como Navidad.

3. Automatiza el cálculo del stock de seguridad

El stock de seguridad cubre imprevistos en la demanda o retrasos de proveedores. Calcularlo manualmente lleva tiempo y genera errores. Automatizarlo garantiza que cada producto tenga el margen adecuado: suficiente para evitar roturas, sin sobreaprovisionar. Las herramientas inteligentes como Optiply aplican la fórmula de stock de seguridad automáticamente, usando tus datos de ventas y tiempos de entrega.

Martijn, de Fitwinkel, lo resume así:

‘’El hecho de que Optiply realice los cálculos, analice las ventas de los últimos años y genere un forecast nos ahorra muchísimo trabajo. Ese ahorro de tiempo fue el detonante, y además es mucho menos propenso a errores que nuestra forma anterior de trabajar.”

4. Detecta y corrige valores atípicos automáticamente

Un valor atípico es un dato que rompe la tendencia habitual - por ejemplo, un pico de ventas puntual o una promoción aislada -. Unos pocos de estos pueden distorsionar la previsión y reducir su fiabilidad.

La detección automática de valores atípicos permite:

• Identificar datos inusuales.
• Ajustar el forecasting para mantener su precisión.
• Ahorrar horas de revisión manual.

Así tu forecast sigue siendo fiable, incluso cuando los datos muestran variaciones inesperadas.

5. Integra datos de rendimiento de proveedores

El forecasting depende tanto de la demanda como del cumplimiento de los proveedores. Algunas herramientas de planificación o optimización de inventario trabajan con datos de proveedores, lo que permite a los responsables de compras saber quién entrega a tiempo y quién provoca retrasos. Optiply, por ejemplo, incluye información sobre plazos, fiabilidad y cantidades mínimas de pedido.

6. Reacciona rápidamente ante cambios en la demanda

La demanda puede cambiar de un día para otro: una publicación viral, un cambio de clima o una promoción pueden alterar las ventas en horas. El forecasting automatizado actualiza los datos en tiempo real, ayudándote a responder antes de que el stock se agote o se acumule. Así mantienes tu inventario alineado con lo que los clientes realmente compran.

7. Libera tiempo para tareas estratégicas

Cuando las tareas repetitivas - como actualizar el forecasting o generar pedidos - se automatizan, tu equipo puede centrarse en lo que realmente aporta valor:

• Fortalecer las relaciones con proveedores.
• Mejorar la estrategia de producto y precios.
• Detectar nuevas oportunidades de crecimiento.

La automatización no sustituye el responsable de compras: le da tiempo y datos para tomar mejores decisiones. El equipo de Koopjesdrogisterij alcanzó un 94 % de automatización, reduciendo al mínimo el trabajo repetitivo.

8. Usa planificación de la demanda basada en IA

La planificación de la demanda impulsada por IA va un paso más allá: aprende de los datos cada día y ajusta automáticamente las recomendaciones de compra. De este modo, tu forecasting se mantiene preciso incluso cuando cambian las condiciones, ayudándote a comprar los productos adecuados en el momento justo, sin trabajo manual.

Preguntas frecuentes sobre la precisión del forecasting

¿Cómo se mide la precisión del forecasting?

La precisión indica cuán cerca está la demanda prevista de las ventas reales. Se expresa como porcentaje y se calcula con la fórmula:

Precisión del forecasting = 100 % − ((Forecasting − Demanda real) / Demanda real × 100 %)

Cuanto mayor sea el porcentaje, más se aproxima tu previsión a la realidad. Medirlo te ayuda a evaluar la calidad de tu planificación de la demanda y detectar áreas de mejora.

¿Qué se considera una buena precisión en e-commerce?

En e-commerce, una precisión del 90 % o superior se considera buena, aunque depende del sector. Los productos con demanda estable son más fáciles de prever, mientras que los nuevos o estacionales fluctúan más. Lo esencial es construir un forecast  consistente y fiable que mantenga equilibrado el stock y el flujo de caja.

¿Cómo mejora la IA la precisión del forecasting?

La IA mejora la precisión porque aprende de los patrones de tus datos y se adapta a los cambios. A diferencia de las hojas de cálculo, combina información de ventas, proveedores y estacionalidad mediante múltiples modelos de forecasting, generando predicciones más inteligentes y duraderas.

¿Qué debes buscar en una herramienta para mejorar el forecasting de la demanda?

Elige una solución que facilite y optimice tu proceso de forecasting y que:

• Automatice las decisiones de compra, ayudándote a avanzar hacia la automatización total.
• Se integra con tus sistemas actuales (ERP, marketplaces, plataformas de e-commerce) para centralizar la información y agilizar las decisiones.
• Actualice el forecasting automáticamente sin intervención manual.
• Adapte continuamente el forecasting en tiempo real ante cambios o eventos inesperados.

Cómo Optiply hace que el forecasting preciso sea sencillo

Optiply tuvo como origen en una pregunta que todo responsable de compras se hace: ¿qué, cuándo y cuánto debo pedir? Sus fundadores, antiguos emprendedores de e-commerce, vivieron en primera persona la dificultad de mantener el equilibrio del stock dependiendo de hojas de cálculo. Cada cambio en la demanda, cada retraso o imprevisto añadía una complejidad casi imposible de gestionar manualmente.

Con esta experiencia, Optiply se diseñó para simplificar el proceso de compra y llevar a las empresas hacia el reaprovisionamiento 100 % automatizado. La plataforma, impulsada por IA, conecta datos externos de ventas, proveedores y estacionalidad para prever la demanda con precisión y respaldar decisiones de compra más inteligentes.

El resultado: Niveles óptimos de stock. Flujo de caja saludable. Más tiempo para centrarse en estrategia y crecimiento. Hoy, más de 500 empresas de e-commerce, retail y distribución mayorista utilizan Optiply para lograr un forecasting preciso y automatizar por completo su reaprovisionamiento, sin depender de hojas de cálculo.

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