❌ El problema: planificar igual para tiendas distintas
Hace unos meses trabajé con una marca de moda con más de 60 puntos de venta.
El síntoma era claro:
📦 sobrestock en unas tiendas,
🚫 roturas en otras,
💶 y una rentabilidad por metro cuadrado muy desigual.
El motivo: un plan de demanda único, aplicado por igual a todas las tiendas.
Pero las tiendas no se comportan igual.
🔍 El análisis: cada tienda tiene su propio ritmo
Al analizar los datos, encontramos patrones claros:
🏙️ Las tiendas urbanas agotaban el stock en las dos primeras semanas.
🏖️ Las turísticas concentraban ventas en vacaciones o festivales.
🛍️ Las de centros comerciales dependían de campañas y promociones.
La planificación global estaba generando desequilibrios y costes ocultos (traspasos constantes, exceso de stock y pérdida de ventas).
🧩 La solución: clusterización de tiendas
Decidimos aplicar un modelo de clusterización de tiendas, agrupando puntos de venta según su comportamiento real.
Para ello, tuvimos en cuenta:
📈 Rotación y velocidad de venta
🌤️ Estacionalidad local
🎪 Eventos y festividades específicas
💰 Rentabilidad por metro cuadrado
Cada grupo recibió un forecast y plan de reposición ajustado a su patrón real.
Según McKinsey, las empresas que aplican decisiones granulares a nivel tienda pueden reducir hasta un 30 % su inventario sin perder ventas.
(Fuente: McKinsey – Pushing granular decisions through analytics)
📈 Los resultados
✅ Reducción del sobrestock global en un 25 %
✅ Mayor disponibilidad en tiendas clave
✅ Incremento de la rentabilidad por m²
✅ ↓ Menor número de traspasos entre tiendas
🚚 ↓ Costes logísticos (transporte, manipulación y tiempo del equipo)
En resumen: más beneficio con menos movimiento.
En palabras de otro estudio, “muchos retailers son ricos en datos pero pobres en decisiones”; el reto es actuar sobre la información.
(Fuente: Toolio – Data-rich, decision-poor: The Planning Gap Costing Retailers Millions)
💡 Conclusión
La clusterización no solo mejora la previsión.
Permite ver la red comercial con más precisión, reducir costes y reforzar los márgenes.
Porque no se trata de vender más, sino de vender mejor:
con datos, contexto y decisiones que reflejan la realidad de cada punto de venta.
📅 Próximamente compartiré un recurso gratuito para ayudarte a tener una visión amplia de tu negocio
