Simulador de inventario para e-commerce

El 43% de los e-commerce quiebran por mala gestión de inventario. Simula tus escenarios antes de que sea tarde.

Resultado inmediatoSin registroSupuestos visiblesCálculo determinístico

Tiendas online suelen sobre-comprar en temporadas pico para no quedarse sin stock — y terminan con capital atrapado en SKUs de baja rotación. Esta calculadora te muestra el tamaño económico de pedido y el punto de reorden exactos para tu demanda anual y lead time.

Metodología

Demanda diaria promedio = Demanda anual ÷ 365

EOQ = √((2 × Demanda anual × Costo por orden) ÷ Costo de mantener por unidad/año)

Safety Stock = Z × σ × √Lead time (días)

Reorder Point (ROP) = (Demanda diaria × Lead time) + Safety Stock

Costo total anual = (Demanda ÷ EOQ × Costo por orden) + (EOQ ÷ 2 × Costo de mantener) + (Safety Stock × Costo de mantener)

Variables

Demanda anual
Unidades vendidas o consumidas en un año del SKU.
Costo por orden
Costo administrativo y logístico de colocar un pedido (sin importar el tamaño).
Costo de mantener
Costo anual de mantener una unidad en stock (almacenaje, capital inmovilizado, seguros, obsolescencia).
Lead time
Días entre que colocas la orden y la recibes.
Desviación estándar diaria
Variabilidad observada en la demanda diaria — qué tanto fluctúa día a día.
Nivel de servicio
Probabilidad objetivo de no tener stockout durante el lead time (90%, 95%, 97.5%, 99%).

Ejemplo práctico

Tienda online de accesorios con SKU A: demanda anual 18,000 unidades (49 al día), costo de mantener $22/unidad/año (incluye almacenamiento, capital y obsolescencia), costo de orden $1,200 (recibo, conteo, paletizado), lead time 14 días con desviación estándar diaria de 12 unidades.

EOQ = √(2 × 18,000 × 1,200 ÷ 22) = √1,963,636 = 1,401 unidades por pedido. Frecuencia: 18,000 ÷ 1,401 = 12.8 pedidos al año, uno cada 28-29 días.

Stock de seguridad para nivel 95% (z = 1.65): 1.65 × 12 × √14 = 74 unidades. Punto de reorden = (49 × 14) + 74 = 686 + 74 = 760 unidades.

Capital atrapado promedio en este SKU: (1,401 ÷ 2 + 74) × costo unitario. Si la pieza cuesta $180, son aproximadamente 774 × $180 = MXN $139,000 inmovilizados constantes.

Si subes el nivel de servicio a 99% (z = 2.33): SS sube a 105 unidades. ROP nuevo = 791. El extra de 31 unidades cuesta $31 × $22 = $682 al año en holding por solo 4 puntos de cobertura — rara vez justifica cuando la unidad no es perdida (back-order tolerable).

Recomendación operativa: si tu marketplace penaliza out-of-stock (Mercado Libre baja el reputation score, Amazon reduce buy box share), absorber esos $682 sí tiene retorno; en DTC propio donde el cliente espera o pide refund, mantener 95% es óptimo. Mide tu costo real de stockout por SKU antes de mover el dial.

Interpretación

El EOQ minimiza el costo total entre ordenar y mantener. Pedidos por debajo del EOQ aumentan el costo de ordenar; arriba aumentan el costo de mantener.

Subir el nivel de servicio del 95% al 99% suele aumentar el safety stock 30-50%. Vale solo si el costo de un stockout (venta perdida + cliente perdido) supera el costo extra de inventario.

Lead time largo o variable es el principal driver de safety stock. Reducir lead time del proveedor a la mitad puede reducir tu safety stock 30%.

Si tu ROP calculado es mayor al inventario que sueles tener, estás en riesgo recurrente de stockout. Si es muy menor, estás sobre-inventariando.

Supuestos y limitaciones

  • Asume demanda independiente y normalmente distribuida (válido para SKUs con histórico estable; falla para productos nuevos o estacionales fuertes).
  • Asume lead time fijo y conocido (la variabilidad de lead time también puede modelarse pero requiere más datos).
  • Asume costos de ordenar y mantener constantes — sin descuentos por volumen del proveedor ni por capacidad de almacén.
  • El modelo Wilson EOQ no considera restricciones de capacidad de almacén ni vida útil del producto (perecederos requieren modelos distintos).

Cuándo usar esta calculadora

Para SKUs A (alto volumen, alta rotación): la diferencia entre el EOQ teórico y el operativo se traduce directamente en miles de pesos de costo evitable.

Cuando un proveedor cambia su precio, lead time o costo mínimo de pedido — recalcula EOQ y ROP para ajustar la política de compras.

Antes de negociar contratos anuales: el EOQ te dice el tamaño óptimo de pedido para usar como ancla en negociaciones.

Para fijar el reorder point en sistemas WMS o ERP: muchos negocios operan con ROPs heredados sin base estadística.

Al evaluar pasar a un proveedor con lead time más corto: cuantifica el ahorro en safety stock que justifica un eventual sobrecosto unitario.

Errores comunes

Usar el promedio de demanda como dato sin medir la desviación estándar. Sin volatilidad, el safety stock queda en cero y el riesgo de stockout es enorme.

Ignorar el costo de capital al calcular el costo de mantener. En contextos con tasas altas, el capital inmovilizado puede representar 60% del costo de mantener.

Aplicar EOQ a productos perecederos sin ajustar por vida útil — vas a ordenar cantidades que se vencen antes de venderse.

Fijar nivel de servicio al 99% por defecto. Productos con baja contribución no justifican un safety stock tan caro; segmenta por margen.

Casos de uso por industria

E-commerce mass-market

Para SKUs A con demanda estable, EOQ típicamente da pedidos cada 3-4 semanas. Servir con nivel 95% suele ser óptimo: subir a 99% multiplica el safety stock por 1.4× con ganancia marginal.

Marketplace de terceros (Mercado Libre, Amazon)

Lead times de 7-21 días + multas por out-of-stock obligan a niveles de servicio 97.5-99%. El costo de mantener real incluye comisión de almacenamiento, no solo capital.

Direct-to-consumer (DTC)

Inventario propio reduce dependencia de marketplace pero exige fulfillment. Calcula EOQ asumiendo 30 días de holding antes de obsolescencia para productos con variantes (talla/color).

Cross-border / importación

Lead times de 45-90 días disparan el safety stock. Muchas veces conviene reducir SKU count y subir frecuencia de orden por contenedor consolidado.

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.

Preguntas frecuentes

¿Qué tipo de inventario puedo simular?
Puedes simular cualquier tipo de inventario: productos físicos, materias primas o insumos. El modelo se adapta a tu velocidad de venta, lead times y costos de almacenamiento específicos.
¿Cómo ayuda la simulación a reducir el exceso de inventario?
La simulación modela la demanda real de cada SKU bajo diferentes escenarios, permitiéndote identificar exactamente cuánto y cuándo pedir para evitar tanto el exceso como el desabasto.
¿Necesito datos históricos para usar el simulador?
Idealmente sí, pero puedes comenzar con estimaciones de ventas actuales. El simulador te permite ajustar variables y ver el impacto inmediato de cada cambio en tu inventario y flujo de caja.

Calculaste EOQ y ROP. Ahora cuantifica cuánto capital queda inmovilizado mes a mes en tu flujo de caja. Simulador de Flujo de Caja Avanzado

¿Quieres ir más allá del cálculo rápido?

Regístrate para acceder a simuladores avanzados con escenarios múltiples, exportación de datos y proyecciones detalladas.

Sin spam. Solo acceso anticipado al simulador de exceso de inventario en e-commerce.

Guía completa

Exceso de inventario en e-commerce: cuando tu capital duerme en el almacén

El exceso de inventario (overstock, dead stock) es uno de los tres asesinos silenciosos de un e-commerce, junto con el stockout y la devolución descontrolada. A diferencia del stockout — que duele porque se siente la venta perdida —, el exceso es invisible: las unidades están ahí, el ERP dice que hay stock, pero el capital está congelado, el almacén consume espacio y cada semana el producto se deprecia, obsolete o pierde relevancia. Un e-commerce con 45% de su inventario rotando menos de dos veces al año tiene un problema de capital de trabajo que ningún margen puede compensar.

Inventory turnover: la métrica madre

El inventory turnover ratio (rotación de inventario) mide cuántas veces se vende y repone el stock en un período:

Inventory turnover = COGS anual ÷ Inventario promedio

Un e-commerce retail saludable rota 6-12 veces al año (un turn cada 30-60 días). Marcas DTC premium con SKU amplio rotan 4-8. Fast-commerce de consumo rápido supera 15. El valor absoluto importa menos que la comparación contra el benchmark de tu categoría y contra tu propia serie histórica. Un declive sostenido de turnover durante 2-3 trimestres es la alarma temprana; para cuando el P&L muestra el impacto en margen, llevas seis meses de retraso.

La inversa operativa — days inventory outstanding (DIO) — es más útil para conversaciones con el CFO:

DIO = (Inventario promedio ÷ COGS) × 365

Un DIO de 120 días significa que tu capital está atrapado cuatro meses antes de convertirse en caja. Multiplicado por tu costo de capital (tasa de endeudamiento o costo de oportunidad, típicamente 12-18% en LatAm y 6-10% en US), aparece el carrying cost real: intereses financieros, seguros, merma, obsolescencia, espacio de almacén y riesgo de markdown forzado. El benchmark agregado de la industria estima el carrying cost total entre 20-30% del valor del inventario al año.

ABC classification: no todos los SKU merecen el mismo tratamiento

El análisis ABC — basado en el principio de Pareto — clasifica los SKU por contribución a ventas:

  • Clase A (~20% de los SKU, ~80% de ventas): alta SKU velocity, gestión fina, reposición frecuente, safety stock ajustado.
  • Clase B (~30% de los SKU, ~15% de ventas): gestión estándar, reposición cíclica.
  • Clase C (~50% de los SKU, ~5% de ventas): candidatos a descontinuación, bundle con A-items, o make-to-order.

Un e-commerce maduro revisa la clasificación trimestralmente. Los SKU que migran de B a C durante dos trimestres consecutivos son dead stock en proceso; cortarlos antes de que crucen el umbral de obsolescencia evita el markdown forzado del 40-60% que la industria aplica en liquidaciones de temporada.

Dead stock y sell-through rate

El dead stock se define operativamente como inventario sin ventas en 90-180 días (el umbral varía por categoría; moda usa 90, electrodomésticos grandes usan 180). El sell-through rate — unidades vendidas ÷ unidades recibidas en un período — es la métrica pareja:

Sell-through = Unidades vendidas ÷ Unidades recibidas × 100

Un sell-through saludable en retail e-commerce está entre 70-85% al cierre de temporada corta (6-8 semanas) y 60-75% en temporada larga (12-16 semanas). Por debajo de 50% hay overbuying estructural; por encima de 95% hay stockout estructural — ambos erosionan margen, uno por markdown y el otro por venta perdida y degradación de ranking en marketplace.

SKU velocity, safety stock y EOQ

La SKU velocity (unidades vendidas por unidad de tiempo) es el input directo del modelo de reposición. Combinada con el lead time del proveedor y la variabilidad de demanda, genera el safety stock:

Safety stock = Z × σ_demanda × √lead time

donde Z es el factor de servicio (1.65 para 95%, 2.05 para 98%) y σ es la desviación estándar de demanda diaria. Sobrestimar el safety stock es la causa #1 de dead stock silencioso: el buffer crece a cada revisión y nadie lo recorta cuando la demanda se estabiliza.

El Economic Order Quantity (EOQ) — o cantidad económica de pedido — resuelve el trade-off entre costo de ordenar y costo de mantener:

EOQ = √(2 × demanda anual × costo por orden ÷ costo de mantener por unidad)

En e-commerce con proveedores asiáticos de lead time 45-90 días, el EOQ subestima el riesgo de quedar largo si la demanda se cae. La práctica moderna combina EOQ con MOQ (minimum order quantity) negociado del proveedor y reorder point (ROP) dinámico recalculado semanalmente con SKU velocity de los últimos 28 días.

Working capital atrapado: el número que el board entiende

El cálculo que traduce operación a finanzas: capital de trabajo en inventario = Inventario total × costo unitario. Un e-commerce LatAm de 18M USD de revenue anual con DIO de 110 días tiene aproximadamente 3.2M USD congelados en inventario; reducir el DIO a 75 días libera 1M USD de capital que puede financiar crecimiento, pagar deuda o ampliar marketing. El ROI de un proyecto de optimización de inventario rara vez compite con eso.

Conclusión

Medir rotation, DIO, ABC mix, sell-through y dead stock por categoría — y actuar semanalmente sobre los outliers — es la diferencia entre un e-commerce que escala con margen sano y uno que crece en revenue pero agoniza en capital de trabajo. El simulador convierte los datos de tu ERP en las seis métricas que el CFO, el responsable de compras y el marketplace manager necesitan ver en una sola vista.

Caso real

Lunara Home es un DTC mexicano de decoración y textil del hogar con 18 meses en el mercado. Venta 2024: 42M MXN, 1,400 SKU activos entre almohadas, cortinas, vajilla y artículos de cocina, operando desde un centro de distribución en Estado de México y despachando a toda la República. El fundador detectó que pese al crecimiento de revenue del 35% año contra año, la caja estaba cada vez más apretada y el banco rechazó una ampliación de línea de crédito en diciembre.

El análisis con el simulador reveló tres realidades. DIO consolidado de 138 días contra un benchmark saludable de 55-70 días para la categoría (Stackline). Capital congelado en inventario: 9.8M MXN — el 23% del revenue anual. Clasificación ABC: el 42% de los SKU (clase C) solo aportaba 4.8% de ventas; entre ellos, 186 SKU con cero ventas en los últimos 180 días y valor consolidado de 2.1M MXN — dead stock absoluto.

Decisiones tomadas en enero 2025: (1) liquidación forzada de los 186 SKU dead stock en un flash sale con descuento promedio de 55%, recuperando 950K MXN en efectivo neto tras comisiones de marketplace; (2) descontinuación de otros 220 SKU clase C de bajo sell-through, con bloqueo de recompra al proveedor; (3) safety stock recalculado por SKU con la fórmula Z × σ × √lead time contra el ojímetro previo; (4) reorder point dinámico calculado semanalmente con SKU velocity de los últimos 28 días en lugar de revisiones mensuales.

Seis meses después, DIO bajó a 82 días, el capital de trabajo en inventario se redujo a 5.6M MXN, y la caja operativa mejoró en 3.2M MXN — más del doble del EBITDA del mismo semestre. El banco aprobó la ampliación de crédito que inicialmente había negado, con la misma información financiera reinterpretada y respaldada por los dashboards del simulador exportados al comité de crédito.

Benchmarks de la industria

MétricaValorFuente
Rotación anual de inventario saludable retail e-commerce6-12 vecesNRF Retail Inventory Benchmarks 2024
Carrying cost total sobre valor de inventario20-30% anualAPICS/ASCM Inventory Management Framework 2024
Sell-through rate saludable temporada corta (6-8 semanas)70-85%Stackline E-commerce Performance Report 2024
Capital atrapado en dead stock promedio retailer US20-30% del inventario totalIHL Group Retail Inventory Distortion Study 2024
Dead stock promedio e-commerce LatAm (sin movimiento 180+ días)15-25%AMVO Estudio de Venta Online México 2024

Preguntas frecuentes

¿Qué se considera exceso de inventario en e-commerce?
Operativamente, SKU sin ventas en 90-180 días o con inventory turnover inferior a 2 vueltas al año. En agregado, cualquier inventario que supere el nivel necesario para cubrir la demanda esperada más el safety stock calculado con fórmula Z × σ × √lead time para tu nivel de servicio objetivo.
¿Cuál es una rotación de inventario saludable para un e-commerce?
6 a 12 vueltas al año en retail generalista, equivalente a un DIO de 30-60 días. DTC premium con SKU amplio rota 4-8. Fast-commerce de consumo rápido supera 15. Compara tu rotación contra el benchmark de tu categoría (NRF, Stackline) y contra tu propia serie trimestral.
¿Cómo se calcula el carrying cost de inventario?
Suma el costo financiero (tasa de capital aplicada al inventario promedio), almacenaje, seguros, merma, obsolescencia esperada y riesgo de markdown. Regla gruesa agregada de la industria: 20-30% del valor del inventario al año. Si tu WACC es alto (LatAm), el rango sube al 25-35%.
¿Qué hago con mi dead stock?
Primero cuantifícalo (SKU sin ventas 180+ días y su valor consolidado). Después escalona la salida: (1) bundle con SKU clase A que sí venden; (2) flash sale directa con descuento agresivo 40-60%; (3) liquidación B2B con wholesalers de saldos; (4) donación deducible de impuestos si aplica; (5) última instancia, baja contable y destrucción. La pérdida más cara es mantenerlo un trimestre más en almacén.
¿Cómo evito el overstock en próximas compras?
Implementa reorder point dinámico (recalculado semanalmente con SKU velocity de los últimos 28 días), safety stock por fórmula y no por intuición, MOQ negociado con proveedor que no te obligue a comprar 6 meses de inventario por SKU, y revisión ABC trimestral para cortar C-items antes de que se conviertan en dead stock.
¿Cuál es la diferencia entre stockout y dead stock?
Stockout es no tener inventario cuando hay demanda — pierdes la venta y castigo de ranking en marketplace. Dead stock es tener inventario sin demanda — capital congelado, carrying cost acumulado y markdown forzado probable. Ambos son síntomas del mismo problema: desalineación entre SKU velocity real y plan de reposición.
¿Qué es sell-through rate y cuál es saludable?
Es el porcentaje de unidades recibidas que se vendieron en el período: ventas ÷ recepciones × 100. Saludable: 70-85% al cierre de una temporada corta (6-8 semanas) y 60-75% en temporada larga. Por debajo de 50% hay overbuying; por encima de 95% hay stockout estructural.

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

Última actualización: 17 de abril de 2026 · Contenido revisado por el equipo editorial de Simúlalo.

Calcula Stock E-commerce: Evita Sobreinventario | Simúlalo