Simulador de stock para tiendas de moda

La tienda de moda promedio vende solo una fracción de su inventario a precio completo. El resto es margen perdido en rebajas.

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En 30 segundos: Simula la demanda por SKU y descubre la composición ideal de tu compra para vender más a precio completo y menos en rebajas. Cálculo determinístico con fórmulas auditables. El resultado es orientativo — ajusta los supuestos para reflejar tu operación real.

Moda es uno de los retos más complejos de inventario: lead times largos (60-90 días desde Asia), alta variabilidad por talla/color y fuerte estacionalidad. Esta calculadora te da una estimación base, pero recuerda complementarla con análisis por SKU principal vs long tail.

Ejemplo práctico

Boutique de moda mujer en Guadalajara importando de Asia: demanda anual 6,000 piezas del SKU base (16 al día), costo unitario $420, costo de orden $2,500 (broker aduanal, flete consolidado, inspección de calidad), costo de mantener $35/pieza/año (capital + bodega climatizada + riesgo de markdown), lead time 60 días marítimo, desviación diaria 6 piezas.

EOQ = √(2 × 6,000 × 2,500 ÷ 35) = √857,143 = 926 piezas por pedido. Frecuencia: 6.5 pedidos al año, uno cada 56 días.

Stock de seguridad para 92% de nivel de servicio (z = 1.41): 1.41 × 6 × √60 = 66 piezas. Punto de reorden = (16 × 60) + 66 = 960 + 66 = 1,026 piezas.

Cuidado: el EOQ teórico de 926 piezas equivale a 56 días de inventario, pero el ciclo de moda solo dura 90 días en piso de venta antes de markdown del 30-40%. Si el SKU es estacional puro, NO uses EOQ — usa la regla de 'production pull' en dos olas (50% inicial, 50% reorden a 30 días según sell-through).

Por talla/color: el SKU base se distribuye típicamente 10% XS, 25% S, 30% M, 25% L, 10% XL. Aplicar EOQ por talla individual genera SS excesivo en extremos. Aplica EOQ a la familia y allocation rules por curva.

Recomendación operativa: el nivel 92% (no 95%) es deliberado en moda — un 8% de stockout en talla extrema cuesta menos que 30% de markdown sobre 200 piezas no vendidas. Si tu sell-through histórico cae bajo 70% en semanas 1-4, baja el nivel a 88% y trabaja talla por talla con buyback con el proveedor de China.

Casos de uso por industria

Moda fast fashion

Ciclos cortos (4-6 semanas) y SKUs con vida corta. EOQ aplica al SKU base; por talla/color usa allocation rules. Nivel de servicio 90-92% para evitar markdowns masivos.

Boutique / diseñador

Producción limitada, lead times de 90-120 días. EOQ es menos relevante; el modelo correcto es 'season-based ordering' con buyback parcial al proveedor.

Calzado

Variabilidad por talla genera curva en U: tallas centrales rotan rápido, extremas lento. Aplica EOQ por familia de tallas, no por SKU individual.

Accesorios y complementos

Lead times menores (30-45 días) y estacionalidad menor. EOQ tradicional funciona bien con nivel de servicio 95%+.

Metodología y supuestos

Cómo se calculan los resultados, qué asumimos al modelar y dónde el método pierde precisión.

Fórmula

EOQ = √(2·D·S ÷ H) · ROP = d × LT + Stock de seguridad

Supuestos

  • Demanda anual D conocida y razonablemente estable.
  • Costo de orden S y costo de mantener H expresados en la misma moneda y por unidad-tiempo.
  • Lead time LT determinístico; el stock de seguridad cubre la varianza.

Límites de aplicabilidad

  • EOQ asume reposición instantánea — para producción usa la variante EPQ.
  • Cuando la demanda es estacional la fórmula subestima el inventario pico.
  • No incluye descuentos por volumen del proveedor: evalúa por separado el quantity discount.

Fuentes

  • Harris, F.W. (1913) — How Many Parts to Make at Once (origen de la fórmula EOQ).
  • APICS / ASCM — CPIM Body of Knowledge sobre inventarios y demanda.

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Guía completa

Inventario de moda: cuando cada colección es un bet con fecha de vencimiento

En moda — moda rápida, segmento medio, marcas emergentes — el inventario no es un asset que se mantiene; es un inventario con reloj. Una colección otoño-invierno tiene 12-16 semanas útiles en a precio completo, después empiezan los descuentos. El residual que cruza la siguiente temporada pierde 50-70% de valor y compite con producto nuevo más fresco. La diferencia entre una marca que paga a los fondos de inversión y una que quiebra se mide en porcentaje de venta de fin de temporada y en la disciplina de la ritmo de descuentos — no en creatividad del diseñador.

Porcentaje de venta: la métrica que el comité de compras vive por encima de todas

El porcentaje de venta en moda es la relación entre unidades vendidas y unidades recibidas en un período dado:

Porcentaje de venta = Unidades vendidas ÷ Unidades recibidas × 100

Referencias industriales (BoF State of Fashion 2024, Retail Dive):

  • Semana 1-4 (lanzamiento suave + first sin descuentos): 15-25% porcentaje de venta saludable.
  • Semana 8 (mid-season): 50-65%.
  • Semana 12 (end of a precio completo): 70-80%.
  • Fin de temporada (semana 16-20): 85-92% target.

Por debajo de 70% al cierre indica sobrecompra estructural: o la demanda real fue menor al pronóstico, o el producto tuvo fit/color/precio equivocado. Por encima de 95% — paradójicamente — es quiebre de stock que deja venta sobre la mesa; los best-sellers que se agotan en semana 6 podrían haber seguido vendiendo a a precio completo 6 semanas más si hubiera habido reposición.

SKU depth y breadth: el trade-off estratégico

La SKU depth (profundidad) es la cantidad de unidades por SKU comprada. La SKU breadth (amplitud) es la cantidad total de SKU distintos en la colección. Moda rápida (Zara, H&M, Shein) opera con alta breadth y baja depth — miles de estilos con pocas unidades por estilo, rotación rápida, readjuste semanal. Marcas premium o de nicho operan con baja breadth y alta depth — pocos estilos, más unidades por estilo, ciclo de 16-20 semanas. Un error común en marcas emergentes es copiar la breadth de moda rápida sin la capacidad operativa para rotar tanto SKU — resultado: porcentaje de venta del 55% y inventario muerto del 35-45% al cierre de temporada.

Combinación de tallas y colores: donde la mayoría pierde

El size curve óptimo varía por canal, país y tipo de producto. Una curva estándar mujer adulta en LatAm (XS-XL) típica: S 18%, M 32%, L 28%, XL 14%, XS 8%. Desviarse 3-5 puntos en una talla crítica (M o L) genera doble problema: quiebre de stock en la talla faltante y inventario muerto en la talla sobrestimada. El simulador modela la conversion pérdida por quiebre de stock de talla: cuando el cliente no encuentra su talla, el 40-55% no compra otra talla ni espera reposición — se va al competidor. Ese costo no aparece en ningún reporte pero es el factor #1 de erosión de margen en moda.

En colores, la regla operativa es: 1 básico (negro, blanco, beige) con 35-45% del buy, 2-3 de temporada colors con 35-45%, y 1-2 experimentales con el resto. Sobreindexar en experimentales es la trampa de los equipos creativos que confunden 'lo que les gusta' con 'lo que vende'.

Ritmo de descuentos: la disciplina que separa ganadores de perdedores

La ritmo de descuentos es el calendario preestablecido de reducciones de precio durante la vida útil de una colección:

  • Semana 0-8: a precio completo, sin descuentos visibles (loyalty members, early access exceptions).
  • Semana 8-12: primer descuento 20-30% sobre SKU con porcentaje de venta por debajo del corredor.
  • Semana 12-16: segundo descuento 40-50% sobre residual.
  • Semana 16-20: clearance 60-70% + outlet movement.
  • Más allá de semana 20: destino outlet, mayorista de saldos, o baja contable.

Violar la cadence — por ejemplo, meter un descuento del 30% en semana 4 para 'impulsar ventas' — destruye el poder de precios de toda la colección. Los clientes aprenden que si esperan 4 semanas, el producto baja de precio; la venta a a precio completo colapsa en las próximas 3 colecciones. Zara opera con una disciplina de cadence famosa: ningún descuento antes de semana 10-12, lo que sostiene su margen bruto del 56-58% frente al 38-45% de competidores que ceden a descuento temprano (McKinsey Apparel Economics 2024).

Moda rápida cycle vs colecciones tradicionales

El ciclo de moda tradicional opera con 2-4 colecciones al año (primavera/verano, otoño/invierno, resort, pre-fall). Moda rápida opera con 52 micro-colecciones — una por semana. Ultra-moda rápida (Shein) opera con 2,000-10,000 SKU nuevos por día, soportado por un modelo de manufactura bajo demanda donde 80% del inventario se produce en batches pequeños (~100-500 unidades) y solo los best-sellers escalan. La implicación para marcas segmento medio: no se puede competir en velocidad con Shein, pero sí se puede competir con rotación más rápida que el ciclo tradicional — drops mensuales o bi-mensuales en lugar de 2 colecciones grandes al año reducen el riesgo de inventario obsoleto en 40-60%.

GMROI y Presupuesto de compra abierto: las herramientas que el comprador profesional usa

GMROI (Margen bruto Return on Inventory) mide el rendimiento en margen de cada dólar invertido en inventario:

GMROI = Margen bruto ÷ Costo del inventario promedio

Un GMROI saludable en moda es 2.5-4.5 (2.5-4.5 dólares de margen bruto por cada dólar de inventario promedio). Referencias: moda rápida 4-6, segmento medio 2.5-3.5, premium 2.0-3.0, luxury 1.5-2.5 (BoF + McKinsey).

El Presupuesto de compra abierto (OTB) es el presupuesto disponible para comprar inventario futuro según plan de porcentaje de venta, residual y margen objetivo. Operar sin OTB formal es comprar por instinto — la ruta directa a la sobrecompra.

Conclusión

En moda, la disciplina operativa — porcentaje de venta semanal, size curve, ritmo de descuentos, GMROI, OTB — es más determinante que la creatividad del diseño para la supervivencia económica. Marcas que operan estas métricas en un cockpit semanal escalan; las que operan por intuición del fundador terminan liquidando saldos y cerrando tiendas. El simulador convierte tu ERP + POS en el cockpit semanal que el comprador, el planner y el CFO necesitan compartir.

Caso ilustrativo

Caso compuesto con fines didácticos: combina dinámicas observadas en el sector con cifras realistas. Los nombres son ficticios y no representan a una empresa específica.

Moneda: USD — Cifras en USD.

Aldara Studio es una marca emergente de ropa femenina segmento medio con 4 tiendas en Nueva York, Boston y Chicago, más canal online, lanzada en 2021. Venta 2024: USD $1.9M. La fundadora — diseñadora de formación, sin background retail — operaba con dos colecciones anuales grandes (Spring/Summer, Fall/Winter) con 450 SKU por colección y compra single-shot a proveedores en Turquía y Portugal con plazo de entrega de 14–18 semanas.

El problema visible: el porcentaje de venta de cierre de Fall/Winter 2024 fue 62%, dejando 38% de residual valorizado en USD $475K al costo. Liquidación forzada en enero–febrero 2025 con descuento promedio del 50%, recuperando apenas USD $140K en efectivo — pérdida de USD $335K versus el escenario de porcentaje de venta saludable del 88%.

El análisis con el simulador reveló tres problemas operativos. Primero, sobre-breadth en SKU experimentales: 140 SKU (31% de la colección) eran colores/prints experimentales que aportaron solo el 11% de la venta. Segundo, size curve errada — la compra reflejaba 22% en talla S y 22% en XS contra una demanda real en US del 12–15% en XS; resultado: el 42% del inventario muerto fue XS y S pequeñas. Tercero, ausencia de ritmo de descuentos: el primer descuento se aplicaba recién en semana 16 cuando el corredor de la industria exige primer descuento en semana 8–10 sobre underperformers para liberar caja y lanzar el siguiente drop.

Plan 2025: (1) reducción de breadth a 280 SKU por colección con foco en 70% básicos + de temporada y 30% experimental; (2) size curve recalculada con data POS de los últimos 24 meses por canal; (3) implementación de ritmo de descuentos formal con 20% en semana 10, 40% en semana 14, clearance 60% en semana 18; (4) transición de 2 colecciones grandes a 6 drops bimestrales con compra escalonada de 180 SKU cada uno.

Primeros 8 meses 2025: el porcentaje de venta de los 3 drops cerrados estuvo entre 84–89%, residual promedio del 14%, margen bruto subió de 48% a 55%. La fundadora describe el cambio en una frase: "antes diseñaba y rezaba; ahora diseño y mido cada semana".

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Rangos de referencia del sector

Rangos orientativos basados en literatura pública del sector y observación operativa. Tu negocio puede variar — usa los números como punto de partida, no como valor objetivo.

MétricaValorFuente
Sell-through target fin de temporada moda mid-market85-92%BoF State of Fashion 2024 + McKinsey Apparel Economics
Margen bruto fast fashion (Zara, Inditex)56-58%Inditex Annual Report 2024 + McKinsey 2024
GMROI saludable moda mid-market2.5-3.5NRF Retail Benchmarks Apparel 2024
Porcentaje de clientes que abandonan ante stockout de su talla40-55%Euromonitor Fashion Consumer Behavior Survey 2024
Reducción de riesgo de inventario obsoleto con drops mensuales vs 2 colecciones/año40-60%BoF + McKinsey State of Fashion Technology 2024
SKU nuevos por día Shein (ultra-fast fashion)2,000-10,000Jungle Scout Ultra-Fast Fashion Market Report 2024

Preguntas frecuentes

1¿Qué es sell-through rate en moda?
Es el porcentaje de unidades recibidas que se vendieron en un período: ventas ÷ recepciones × 100. Benchmark saludable fin de temporada: 85-92%. Por debajo de 70% hay overbuying; por encima de 95% hay stockout estructural. Se mide por colección, drop, estilo y SKU individual.
2¿Cómo calculo el mix de tallas óptimo?
Parte de la data POS de los últimos 12-24 meses por canal y segmento demográfico. La curva estándar mujer adulta LatAm típica es XS 8%, S 18%, M 32%, L 28%, XL 14%. Ajusta según tu cliente real — ropa para rangos maduros tira la curva hacia L/XL; marcas con cliente joven la concentran en S/M. Desviaciones de 3+ puntos en talla crítica generan stockout Y dead stock simultáneamente.
3¿Cuándo empezar los markdowns en moda?
Markdown cadence estándar: semana 8-10 primer markdown 20-30% sobre SKU underperforming; semana 12-14 segundo markdown 40-50% sobre residual; semana 16-20 clearance 60-70%; semana 20+ outlet o baja contable. Descuentos antes de semana 8 erosionan pricing power de toda la colección — los clientes aprenden a esperar.
4¿Cuál es un GMROI saludable para una tienda de ropa?
GMROI (margen bruto ÷ inventario promedio al costo) saludable: fast fashion 4-6, mid-market 2.5-3.5, premium 2.0-3.0, luxury 1.5-2.5. Valores por debajo del corredor indican demasiado capital atado en inventario de bajo rendimiento — revisar mix de SKU, cadence de reposición y OTB.
5¿Cuántas colecciones al año es óptimo?
Depende del modelo. Tradicional: 2-4 colecciones grandes (primavera/verano, otoño/invierno, resort, pre-fall). Mid-market moderno: 6-12 drops. Fast fashion (Zara, H&M): 52 drops semanales. Ultra-fast fashion (Shein): diario. Más drops reducen riesgo de obsolescencia pero exigen capacidad operativa — no copiar Shein sin la infraestructura de manufactura bajo demanda.
6¿Qué hago con el inventario residual al fin de temporada?
Escalonar salida: (1) clearance online 60-70% en tienda propia; (2) outlet físico si existe; (3) wholesaler de saldos B2B; (4) marketplace de descuento (Ozona, Promodescuentos, factory outlet); (5) donación deducible; (6) baja contable + destrucción. El objetivo es liberar caja antes de que el costo de mantenerlo supere el valor residual — típicamente semana 20-24 posterior al drop.
7¿Qué es Open-to-Buy y por qué importa?
Es el presupuesto disponible para compra de inventario futuro, calculado como: OTB = ventas proyectadas + inventario objetivo al fin de período − inventario inicial − órdenes ya colocadas. Operar sin OTB formal es comprar por intuición, lo que casi siempre genera overbuying. Es la herramienta diaria del buyer profesional y la base de cualquier plan financiero serio de moda.

Herramientas del mismo cluster temático. Úsalas en conjunto para cerrar el análisis.

Última actualización: 30 de abril de 2026 · Contenido revisado por el equipo editorial de Simúlalo. Las cifras y benchmarks son orientativos; verifica con tus propios datos antes de decidir.

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