Forecasting de stock con Holt-Winters: la fórmula que evita rotura
Stockout = customer perdido + ad spend desperdiciado. Te explicamos cómo Holt-Winters predice demanda 30 días adelante con seasonal patterns + cómo lo usamos para sugerir reorders automáticos.
El costo invisible del stockout
Cuando un SKU se agota:
- Perdés ventas (obvio)
- Perdés customers (van a competencia)
- Perdés ad spend (ads siguen corriendo a producto sin stock)
- Caés en ranking de plataformas (ML, Amazon penalizan low inventory)
Costo total: 2-3x el revenue perdido directo.
Holt-Winters explained
Holt-Winters es un modelo de exponential smoothing para series temporales con estacionalidad. Tiene 3 componentes:
1. Level (nivel base) — venta promedio actual 2. Trend (tendencia) — ¿está creciendo o cayendo? 3. Seasonality (estacionalidad) — picos por día semana, mes, estación
KANDIMA tunea automáticamente los hiperparámetros vía MLE (Maximum Likelihood Estimation).
Cuándo Holt-Winters funciona bien
- Series con >90 días de data (mínimo)
- Estacionalidad clara: día semana (e-commerce típico, viernes/sábado picos), mes (BFCM, navidad)
- Tendencia gradual
Cuándo falla
- Series con <30 días — usá exp-smoothing simple
- Eventos one-time (BFCM puro) — agregar dummy variables
- Spikes virales TikTok — no son predecibles
Cómo lo usamos en KANDIMA
El cron forecasting-stock-daily corre cada noche:
1. Lee venta diaria por SKU últimos 90+ días 2. Aplica Holt-Winters con período = 7 (estacionalidad semanal) 3. Predice 30 días forward 4. Calcula días hasta stockout = stock_actual / venta_diaria_predicha 5. Si días < lead_time + buffer → genera reorder suggestion en /dashboard/inventory
FAQ
¿Qué tan precisa es la predicción? Para SKUs con 90+ días de historia y estacionalidad clara, MAPE típica 12-18%. Bueno para decisiones de stock con buffer 1.5x.
¿Funciona para SKUs nuevos? No. Para SKUs nuevos usamos similarity-based forecasting: comparamos con SKUs similares y proyectamos basado en su curva.
¿Puedo usar otro modelo (ARIMA, Prophet)? En el roadmap tenemos Prophet (Facebook open source) para series con changepoints.
¿KANDIMA hace el reorder automático? No. Solo sugiere. La decisión final la tomás vos en /dashboard/inventory.
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