Cómo encontrar las roturas de stock de una cadena, tienda por tienda

Un lineal vacío rara vez aparece en un informe de la cadena. El informe suma el stock de todas las tiendas, y el total parece correcto mientras una tienda lleva desde el sábado sin nada que vender. En Italia, donde el sector de la alimentación lo mide, los compradores se encontraron un lineal vacío en el 9,9 % de sus visitas a la tienda y no encontraron el 4 % de los productos que iban a buscar².

No necesitas cámaras en los lineales para encontrarlos. La caja y el stock en sistema ya tienen casi toda la respuesta, leídos tienda por tienda. Cuatro comprobaciones los encuentran, de la más barata a la que más trabajo da.

Lo que cuesta un lineal vacío

No toda rotura de stock es una venta perdida. Cuando ECR Italia pidió a varios cientos de compradores que anotaran en un diario cada producto que no encontraban, un tercio de las veces se llevaron otra cosa, y casi con la misma frecuencia renunciaron a comprarlo²:

Las dos partes sin relleno son ventas que la cadena ha perdido, y algunas son clientes que acaban de descubrir dónde más pueden comprar. La sustitución tampoco sale gratis: el comprador que cambió de marca quizá pagó menos, o eligió un producto con menos margen.

Comprobación 1: stock cero en un producto que se vende

La primera comprobación es la que tus datos ya muestran. Lista todos los productos con stock cero en una tienda donde se vendieron en las últimas semanas. Hazlo por tienda, nunca sobre el total de la cadena:

Después ponle precio a cada línea, porque una lista de doscientos lineales vacíos se lee empezando por arriba. Usa lo que factura el producto en esa tienda en un día en que se vende, de media en las últimas cuatro semanas. Una media sobre todos los días se queda corta, porque los días en que ya estaba agotado la bajan. Multiplícala por los días que lleva vacío el lineal y ordena la lista de cada tienda por ese importe. El playbook de roturas de stock explica con más detalle cuánto vale un día de ausencia.

Un stock negativo también va en esta lista. Significa que el registro ha fallado en algún punto, y el ensayo sobre descuadres de inventario explica cómo encontrar dónde.

Comprobación 2: stock en el sistema, nada en caja

Las roturas más difíciles son las que el stock en sistema no muestra. El sistema dice que hay unidades disponibles; el lineal está vacío, o las unidades están en la trastienda, dañadas o robadas. Como el registro nunca llega a cero, la tienda tampoco repone.

Es algo habitual. Cuando unos investigadores contaron unos 500 productos en cada una de 10 tiendas de dm, la cadena europea de droguerías, el 31 % no coincidía con el registro, y los registros que mostraban más de lo que había en el lineal eran el error más frecuente en todas las tiendas. Los lineales vacíos detrás de un registro positivo iban del 0,4 % al 2,0 % de los productos, según la tienda³. En una cadena de alimentación británica, el 39,4 % de los registros de stock mostraba más de lo que había en realidad⁴.

La caja delata estos lineales. Un producto que vende unas dos unidades al día pasa de vez en cuando un día sin ventas; cuatro días seguidos, con stock en el sistema, ocurren por azar más o menos una vez de cada tres mil rachas. Una racha tan larga significa que el producto no llega al comprador:

El sector de la alimentación italiano mide así la disponibilidad de todo el mercado: GS1 Italy y Circana leen las ventas por producto, por tienda y por día de 2.524 tiendas, y cuentan un producto como agotado el día en que no vendió nada pese a que se esperaba que vendiera¹. En septiembre de 2025 eso dio una tasa de roturas del 3,4 % y unas ventas perdidas del 4,2 %. Los productos en promoción se quedaron en el 0,7 %: cuando una tienda espera un pico, llena el lineal.

Envía estas líneas a la tienda como una lista para contar y revisar. Compensa: en el estudio de dm, contar el 4 % de los productos que un modelo de ventas cero situaba en lo más alto encontró el 42 % de los lineales vacíos ocultos³, y en la cadena de alimentación británica un recuento completo subió las ventas de la tienda en torno a un 11 % en los dos meses siguientes, todo ello en productos cuyo registro había mostrado más de lo que había⁴.

Comprobación 3: la tienda frente a las demás

Una cadena tiene una ventaja sobre una tienda única: el mismo producto se vende en otras tiendas al mismo tiempo. Si esta semana se vende en todas partes menos en una tienda, la demanda no ha cambiado; ha cambiado el lineal de esa tienda. Unos investigadores que construyeron un método de detección sobre esta idea leen el mismo producto en otras tiendas y otros productos en la misma tienda, en lugar de solo el histórico de un producto⁵.

La versión sencilla cabe en una hoja de cálculo. Para cada producto en cada tienda, compara las ventas de esta semana con la media de esa misma tienda en las últimas diez semanas, y marca las líneas que hayan caído por debajo de la mitad, la regla que esos investigadores probaron con datos de un retailer⁵. Después quita los productos que cayeron en todas las tiendas: eso es demanda, una temporada o un cambio de precio. Lo que queda es una lista de lineales que revisar.

Comprobación 4: lo que se agota antes de la próxima entrega

Las tres primeras comprobaciones encuentran lineales que ya están vacíos. La cuarta encuentra los que están a punto de estarlo. Divide el stock de cada producto en cada tienda entre sus ventas medias diarias del último mes: eso son sus días de cobertura. Cualquier línea con menos días de cobertura que días hasta la próxima entrega de la tienda se agotará antes de que llegue el stock. La guía del stock muerto usa el mismo número desde el otro extremo, para encontrar stock que no se va a vender.

Hay una costumbre que lo empeora. Después de una rotura, el histórico de ventas muestra una semana floja, porque no había nada que vender. Un estudio de la reposición automática de una cadena de supermercados encontró que los encargados tendían más a recortar el pedido propuesto después de una rotura de stock, lo que hacía más probable la siguiente⁶. La semana floja era el lineal vacío, no la demanda.

Una lista por tienda, cada mañana

Las cuatro comprobaciones van en una sola lista para cada tienda, en este orden, para que el encargado de tienda vea primero dónde hay más dinero:

Las cuatro comprobaciones dependen de que los datos de las tiendas sean comparables: el mismo código de producto en todas las tiendas, ventas fechadas por jornada comercial y stock leído después de la última venta del día. La guía para consolidar los datos de TPV de todas las tiendas explica ese trabajo previo.

Ponte a prueba: cinco decisiones sobre lineales vacíos

¿Sabes encontrar el lineal vacío?

Toma cinco decisiones sobre stock y ventas en una cadena de tiendas y llévate una lista que puedes sacar cada mañana.

• 42 unidadesStock de la cadena
• 20 días con ventasÚltimos 28 días
• 14 disponiblesEn sistema
• por debajo de la mitadUna tienda
• 3 días sin stockLa semana pasada

Empezar el testTienda por tienda, Caja y stock, 5 decisiones

Cómo encuentra marql las roturas de stock

marql lee las ventas y el stock del TPV y del ERP de la cadena. Después de cada sincronización de stock lista, tienda por tienda, los productos a cero que se vendieron en esa tienda en los últimos 30 días, y genera una tarjeta por tienda con los ocho que más cuestan y las ventas semanales en riesgo de todos ellos. Cada producto se valora por lo que factura en un día en que se vende, en las últimas cuatro semanas. Los almacenes quedan fuera.

Elige una tienda en Análisis, en Productos y Stock, y cada producto muestra sus días de cobertura según las ventas de los últimos 30 días: críticos por debajo de tres días, bajos por debajo de siete, con la facturación en riesgo de ambos grupos.