Distribuidora de alimentos: cómo predecir pedidos antes de que lleguen
Publicado el 3 de febrero, 2026 | Caso de Éxito
Una distribuidora mayorista de alimentos enfrentaba un problema clásico: nunca sabían cuánto stock tener. Demasiado inventario significaba productos vencidos. Muy poco significaba perder ventas.
El problema del inventario reactivo
El proceso tradicional:
- Clientes llaman o envían emails con pedidos
- La distribuidora verifica stock
- Si no hay, se pierde la venta o se demora
- Compras se hacen "a ojo" basándose en experiencia
Resultado: 30% de quiebres de stock mensuales y 15% de merma por vencimiento.
La solución: Predicción basada en datos
Implementamos un sistema que analiza el histórico de pedidos y genera predicciones semanales:
Qué analiza el sistema
- Patrones de compra: Cada cliente tiene un ritmo (semanal, quincenal, mensual)
- Estacionalidad: Ciertos productos se venden más en verano/invierno
- Tendencias: Si un cliente viene aumentando pedidos, el sistema lo detecta
- Eventos: Feriados, fin de mes, etc.
Cómo funciona en la práctica
Cada lunes, el gerente de compras recibe un email automático:
Predicción Semanal - Semana del 5 al 11 de febrero
Cliente: Supermercado Los Pinos
Productos probables:
- Arroz 25kg: 40 unidades (confianza: 85%)
- Aceite 5L: 25 unidades (confianza: 78%)
- Azúcar 50kg: 15 unidades (confianza: 92%)
Nota: Este cliente suele pedir los martes. Último pedido fue hace 13 días.
Resultados medibles
- Quiebres de stock: Reducidos de 30% a 9%
- Merma por vencimiento: Reducida de 15% a 4%
- Tiempo de compras: De 6 horas semanales a 2 horas
- Satisfacción del cliente: Aumentó 35%
El factor confianza
Al principio, el gerente no confiaba en las predicciones. Seguía comprando "a ojo". Pero después de 3 semanas viendo que el sistema acertaba en el 80% de los casos, comenzó a usarlo activamente.
Ahora usa las predicciones como base y ajusta solo cuando tiene información que el sistema no tiene (ej: un cliente le avisó que va a cerrar por vacaciones).
Aplicable a otros rubros
Este mismo enfoque funciona para:
- Ferreterías: Predecir demanda de materiales de construcción
- Repuestos: Anticipar qué piezas se van a necesitar
- Insumos industriales: Optimizar compras de materias primas
Lección clave: No necesitas una bola de cristal. Tus datos históricos ya contienen patrones. Solo necesitas un sistema que los detecte y te los muestre de forma accionable.