El stock de seguridad es el colchón de unidades que guardas por encima de lo que esperas vender, para no quedarte sin stock mientras llega la siguiente reposición. La fórmula clásica es SS = Z × σ × √L. Los parámetros son el factor del nivel de servicio que quieres (Z), cuánto varían tus ventas de una semana a otra (σ) y cuánto tarda en llegar la reposición (L).
En Black Friday pueden cambiar las tres a la vez: las ventas varían más, la mercancía puede tardar más en llegar y una rotura sale más cara. Con el colchón de una semana normal, puedes quedarte corto justo cuando más se vende.
Lo difícil no es la fórmula, sino tener los datos para alimentarla: las ventas de cada talla en cada tienda, semana a semana. Con el total del producto calcularías un colchón que no dice cuánto guardar de cada talla.
¿Qué es el stock de seguridad y cómo se calcula?
Usamos la fórmula tal como la explica Peter L. King en APICS Magazine, la revista de la asociación profesional de planificación y cadena de suministro. Para usarla hay que entender dos conceptos: la variabilidad de tus ventas y el nivel de servicio que eliges.
Imaginemos que Paula tiene una marca de abrigos con dos tiendas, Centro y Norte, y tienda online (las cifras son inventadas). Su producto estrella este invierno es un plumífero negro, y el almacén envía a cada tienda un pedido cada lunes, que llega ese mismo día.
La variabilidad de las ventas (σ)
En las últimas ocho semanas, la tienda Centro ha vendido entre 12 y 28 plumíferos de la talla M por semana: 20 de media. Si Paula deja en tienda solo esas 20, se quedará sin la M antes del siguiente envío cada semana que venda más que la media.
La desviación típica (σ) mide cuánto se alejan, de normal, las ventas de esa media. La de la M en Centro es de 6 unidades; se calcula con la función de desviación típica de cualquier hoja de cálculo. Cuanto más irregulares son las ventas, más colchón hace falta.
El nivel de servicio (Z)
El nivel de servicio es el porcentaje de reposiciones en las que no te quedas sin stock antes de que llegue la siguiente. Ningún colchón llega al 100 %, y cada punto de más cuesta más unidades que el anterior. Cada nivel tiene su factor Z:
| Nivel de servicio | Z | Colchón de la M en Centro |
|---|---|---|
| 90 % | 1,28 | 8 |
| 95 % | 1,65 | 10 |
| 98 % | 2,05 | 12 |
| 99 % | 2,33 | 14 |
| 99,9 % | 3,09 | 19 |
Pasar del 90 % al 99 % casi duplica el colchón, de 8 a 14 unidades, para bajar de 10 roturas cada 100 semanas a 1. ¿Compensa? Depende del producto.
King sitúa los objetivos habituales entre el 90 % y el 98 % y recomienda fijarlos por grupos de productos, según su importancia, su margen o lo que facturan.
Aplicado a la metodología de Datcisions, que concentra el presupuesto en los modelos que aportan el 80 % de la facturación, eso significa más nivel en esos modelos, donde una rotura a precio completo es venta perdida, y menos en las referencias secundarias, donde el colchón acaba en rebajas.
Paula elige el 95 % para el plumífero: es su producto estrella, y en una semana normal, si la M se agota, el lunes siguiente llega más. Con L = 1 semana, el tiempo hasta que llega el siguiente envío (L va en semanas porque σ es semanal):
SS = 1,65 × 6 × √1 ≈ 10 unidades.
Cada lunes, Paula completa la M de Centro hasta 30 unidades: las 20 que vende de media hasta el siguiente envío, más las 10 de seguridad. Según King, con un 95 % el colchón ni se toca en la mitad de las semanas, se usa en otras 45 de cada 100 y se agota en unas 5.
La tienda Norte vende 6 M a la semana, con σ = 3. Su colchón: 1,65 × 3 ≈ 5 unidades. Mismo plumífero, misma talla y la mitad de colchón. Si calculas el stock de seguridad con el total de la marca, no sabes cuánto dejar en cada tienda.
¿Por qué falla la fórmula en Black Friday?
Porque la fórmula supone que las ventas suben y bajan alrededor de una media estable, y Black Friday es otra media. Con el colchón de siempre, Paula tendría 10 unidades de margen en la semana en que su previsión más puede fallar.
El Black Friday pasado, Centro vendió 60 plumíferos de la M en esa semana, el triple que en una normal. Esa subida no la cubre el stock de seguridad, sino la previsión: Paula necesita en tienda las 60 que espera vender. El colchón cubre lo que la previsión no acierta, y ahí pueden cambiar las tres variables:
- σ puede crecer con el volumen. No es lo mismo equivocarse un 30 % sobre 20 unidades que sobre 60. En este ejemplo, Paula supone que la desviación se triplica con las ventas, de 6 a 18. Es una hipótesis: para comprobarla necesita el histórico de varias campañas y semanas de mucha venta, talla a talla y tienda a tienda.
- L se alarga. El año pasado, el envío del lunes siguiente llegó con una semana de retraso: el almacén preparaba a la vez los pedidos de la tienda online. Y si la M se agota el viernes, no llega más hasta pasada la campaña.
- Paula sube Z. Una rotura en Black Friday sale cara: es una semana de muchas visitas, quizá pagadas con publicidad, y no hay otra igual para recuperar esa venta. Para este producto, pasa del 95 % al 98 %.
| Escenario | Z | σ | L | Colchón |
|---|---|---|---|---|
| Semana normal | 1,65 | 6 | 1 | 10 |
| Más variabilidad | 1,65 | 18 | 1 | 30 |
| Más plazo | 1,65 | 18 | 2 | 42 |
| Más nivel de servicio | 2,05 | 18 | 2 | 52 |
El colchón de la M en Centro pasa de 10 a 52 unidades, más de cinco veces el de una semana normal, y se suma a la venta prevista de esas dos semanas. Si Paula aplicara ese aumento a todo el catálogo, llenaría las tiendas de stock que no va a vender.
¿Cómo subir el colchón sin llenarte de stock?
Súbelo solo donde una rotura cuesta de verdad, calcúlalo tienda a tienda y decide de antemano qué harás si no hay stock para todas.
Solo en los artículos que mantienen su precio en la campaña. En Black Friday también se vende stock de otras temporadas y artículos en promoción.
Un colchón extra en un artículo con un 30 % de descuento es stock que, si sobra, irá a rebajas con un descuento aún mayor. Reserva el nivel alto para lo que mantiene su precio o un descuento pequeño: el plumífero de Paula, sí; los jerséis de la temporada pasada, no.
Tienda a tienda. Con los mismos cambios, el colchón de Norte sube de 5 a 26 unidades (2,05 × 9 × √2), y el de Centro, a 52. Un reparto a partes iguales dejaría a Norte con unidades de más y a Centro con menos de las que necesita. Repón primero donde el stock se agotará antes: la rotación manda, no el volumen.
Si no hay para todas, concentra. Si el almacén no llega para cubrir la previsión y el colchón de las dos tiendas, lleva la M donde más rota. Cada unidad tiene ahí más probabilidad de venderse antes del final de la temporada, en lugar de acabar en el outlet.
¿Cuándo volver a bajarlo?
En la primera reposición después de la campaña, si las ventas y los envíos han vuelto a la normalidad. En 2026, Black Friday es el viernes 27 de noviembre y Cyber Monday, el lunes 30. El colchón de 52 está calculado para una semana que ya ha pasado: si lo mantienes, Centro guarda 52 M de seguridad para vender 20 a la semana.
Vuelve a los parámetros normales (95 %, σ = 6, L = 1, 10 unidades) y completa la M de Centro solo hasta 30, su nivel habitual; si ya tiene más, no le envíes esa talla. Si siguen las promociones o los retrasos, recalcula el colchón para esas semanas.
Si sigues reponiendo con el colchón de la campaña, lo que sobre llegará a las rebajas de enero, y cada unidad que se vende rebajada es margen que no recuperas.
Después, comprueba el resultado, como recomienda King: ¿se consumió el colchón en más o menos la mitad de las tallas y tiendas? Que una talla no lo tocara es lo esperado; si se agotó en varias, apunta en cuáles y busca la causa antes de cambiar nada. Ese registro es la mejor previsión del próximo Black Friday.
¿Por qué todo depende de tus datos?
La fórmula cabe en una línea. Lo que decide si funciona son los datos: la media y la desviación de cada talla en cada tienda, el Black Friday del año pasado, el plazo real de cada envío. Con datos agregados, el colchón sobra donde no se vende y falta donde sí.
Ahí está el beneficio: vender a precio completo lo que ya tenías y no llevar a rebajas lo que no hacía falta comprar ni enviar.
Datcisions es una herramienta de planificación de compras con IA para marcas de moda. Se conecta a tu tienda Shopify (Holded y Odoo llegarán próximamente) y analiza las ventas y el stock de cada talla en cada punto de venta.
Con Reposición, calcula las unidades que necesita cada tienda según sus ventas recientes y las reparte desde tus almacenes. Su proyección se ajusta por cómo crecieron tus ventas en esas mismas fechas el año anterior: justo lo que cambia antes de Black Friday. Tu equipo ajusta cualquier cantidad y la confirma.
Si vendes en Shopify, en Cómo planificar compras y reposiciones en Shopify si vendes moda verás qué datos mirar antes de cada pedido.
Preguntas frecuentes sobre el stock de seguridad
¿Qué nivel de servicio debo usar?
King sitúa los objetivos habituales entre el 90 % y el 98 %, y un 100 % es inalcanzable. Fíjalo por grupos de productos: más alto en los modelos que más facturan y se venden a precio completo, más bajo en las referencias secundarias, donde el stock que sobra acaba en rebajas.
¿Qué diferencia hay entre stock de seguridad y punto de pedido?
El punto de pedido dice cuándo pedir: cuando tu stock, contando lo que ya está en camino, baja hasta la venta prevista durante el plazo más el stock de seguridad.
Paula repone en días fijos, así que usa un nivel objetivo: cada lunes completa la M de Centro hasta 30 unidades, las 20 de venta prevista más las 10 de seguridad.
¿Y si el plazo del proveedor también varía?
King da una versión ampliada de la fórmula que suma, dentro de la raíz, la variabilidad del plazo: SS = Z × √(L × σ² + (σL × D)²), donde σL es la desviación típica del plazo, en semanas, y D, la venta media semanal.
Solo vale si ventas y plazos varían por causas distintas. Si no, como en Black Friday, donde la misma campaña dispara las ventas y retrasa los envíos, se suman los dos colchones, lo que da un colchón mayor. Para usarla, apunta la fecha real de llegada de cada envío: alargar L por precaución no es lo mismo que medir cuánto varía.
¿Un 95 % de nivel de servicio significa atender al 95 % de los clientes?
No. Es el porcentaje de reposiciones en las que no te quedas sin stock, sin importar cuántas unidades faltan cuando ocurre. El porcentaje de la demanda que sí sirves se llama fill rate. Según King, con ventas estables suele ser mayor que el nivel de servicio, y con ventas muy irregulares, menor.
Conecta tu tienda online y revisa, talla a talla y tienda a tienda, qué reponer antes de Black Friday. Si prefieres verlo con alguien del equipo, pide una demo.
Fuentes consultadas
- Peter L. King, «Crack the Code: Understanding safety stock and mastering its equations», APICS Magazine, julio/agosto de 2011, págs. 33–36. Lectura del curso 2.810 del MIT, consultada el 4 de noviembre de 2026.