Punto de pedido y días de cobertura son las dos métricas más importantes para gestionar inventario en eCommerce. Una te dice cuándo pedir; la otra, cuánto tiempo aguantas. Sin ellas, compras por intuición y acabas con roturas o con almacén lleno de productos sin salida. Esta guía cubre las fórmulas, los ejemplos concretos aplicados a eCommerce, los umbrales realistas por categoría y los errores más frecuentes al calcularlos.
Qué es el punto de pedido (reorder point)
El punto de pedido o reorder point (ROP) es el nivel de stock al que hay que lanzar una nueva orden de compra al proveedor para que la mercancía llegue justo antes de que se agote el stock actual. Es la señal operativa: "cuando este SKU baje de X unidades, dispara la compra".
Combina dos variables. La primera es la demanda esperada durante el lead time del proveedor: si tu proveedor tarda 30 días en servir y vendes 5 unidades al día, necesitas 150 unidades para cubrir esos 30 días de espera. La segunda es el safety stock: un colchón adicional para absorber picos de demanda no previstos o retrasos del proveedor.
La fórmula estándar del punto de pedido es:
Punto de pedido = (demanda media diaria × lead time en días) + safety stock
Ejemplo aplicado: un SKU de suplementación con venta media de 8 unidades/día, cuyo proveedor tarda 21 días desde la orden hasta la recepción en almacén, y con safety stock definido en 50 unidades:
Punto de pedido = (8 × 21) + 50 = 218 unidades
Cuando el stock físico de ese SKU llegue a 218 unidades, hay que lanzar la orden de compra. Con esa reposición en camino, seguirás vendiendo unas 168 unidades durante los 21 días de espera y aterrizarás justo en las 50 unidades de safety stock cuando llegue el nuevo lote.
Qué son los días de cobertura (days of cover)
Los días de cobertura o days of cover son cuántos días vas a poder servir un SKU con el stock actual al ritmo medio de ventas. Es una métrica descriptiva: en un momento dado, con lo que tengo, aguanto X días.
Días de cobertura = stock actual ÷ demanda media diaria
Ejemplo: 200 unidades en stock, venta media 4/día. Días de cobertura = 200 ÷ 4 = 50 días.
Es la métrica clave para diagnóstico rápido. Ordenas todos los SKU por días de cobertura ascendente y ves de un vistazo cuáles están en riesgo de rotura (menos de 15-20 días) y cuáles acumulan overstock (más de 180-365 días).
Diferencia entre punto de pedido y días de cobertura
Es la confusión más habitual. Ambos usan las mismas variables (stock y demanda) pero tienen propósitos distintos.
| Concepto | Punto de pedido | Días de cobertura |
|---|---|---|
| Qué mide | Umbral de acción (cuándo comprar) | Estado actual (cuánto aguanto) |
| Unidades | Unidades físicas de producto | Días |
| Uso principal | Automatizar reposición | Diagnóstico y salud del stock |
| Variables incluidas | Demanda, lead time, safety stock | Solo demanda y stock |
| Depende del proveedor | Sí (por el lead time) | No |
En la práctica se usan combinados: los días de cobertura te avisan cuando algo va mal (SKU con solo 15 días o SKU con 400 días); el punto de pedido dispara la acción concreta cuando toca.
Cómo calcular la demanda media diaria correctamente
Es la variable de la que dependen las dos métricas anteriores, y la más fácil de calcular mal. Tres reglas prácticas:
1. Usa ventana de 60-90 días, no 30
Una ventana muy corta (30 días) es sensible a picos puntuales. Un pico de ventas la semana anterior distorsiona la media. Una ventana muy larga (365 días) enmascara cambios de tendencia recientes. En eCommerce, 60-90 días es el equilibrio: captura tendencia sin ruido excesivo.
2. Excluye días atípicos justificables
Si tuviste un pico por Black Friday, un lanzamiento o una campaña viral en Instagram, esos días no representan tu venta base. Excluye los días atípicos del cálculo o usa mediana en lugar de media (más robusta ante outliers).
3. Ajusta por estacionalidad si aplica
En categorías con estacionalidad clara (piscinas en verano, abrigos en invierno), la demanda media anual no refleja el momento actual. Aplica un factor de estacionalidad basado en el mismo periodo del año anterior. Si estás en octubre y tu producto vende 3x en octubre respecto a la media anual, tu demanda media aplicable es 3x la media general.
Cómo definir el safety stock
El safety stock es el colchón que absorbe imprevistos. No hay una fórmula única, pero tres criterios prácticos funcionan en eCommerce:
Criterio 1: porcentaje del lead time
Método rápido y suficiente en la mayoría de casos. Safety stock = 15-30% de la demanda esperada durante el lead time. Si vas a vender 168 unidades durante el lead time, safety stock razonable es entre 25 y 50 unidades.
Cuándo usarlo: proveedores estables, categoría con demanda predecible, ecommerce con volumen medio.
Criterio 2: fórmula estadística con desviación estándar
Método más preciso pero requiere más datos. La fórmula clásica es:
Safety stock = Z × σ × √(lead time)
Donde Z es un factor asociado al nivel de servicio deseado (95% de servicio = 1,65; 98% = 2,05), σ es la desviación estándar de la demanda diaria y √(lead time) es la raíz cuadrada del lead time en días.
Cuándo usarlo: cuando tienes histórico de 6+ meses, demanda variable, quieres nivel de servicio específico (95%, 98%, 99%) y volumen alto que justifique el esfuerzo.
Criterio 3: safety stock por escenarios
Se calcula el safety stock necesario para cubrir dos escenarios extremos: máximo de demanda durante lead time máximo. Es intuitivo y funciona bien en ecommerce medianos.
Safety stock = (demanda máxima × lead time máximo) - (demanda media × lead time medio)
Ejemplo: demanda media 8, demanda máxima observada 14, lead time medio 21, lead time máximo observado 30. Safety stock = (14 × 30) - (8 × 21) = 420 - 168 = 252 unidades. Es un safety stock generoso pero cubre picos y retrasos combinados.
Umbrales de días de cobertura por categoría
No todos los sectores tienen el mismo umbral saludable. Estos son los rangos habituales en eCommerce español en 2026:
| Categoría | Días saludables | Alerta de rotura | Alerta de overstock |
|---|---|---|---|
| Alimentación fresca | 7-15 días | < 3 días | > 30 días |
| Cosmética / suplementación | 30-90 días | < 15 días | > 180 días |
| Moda fast fashion | 30-60 días | < 15 días | > 120 días |
| Moda estacional | 60-120 días | < 30 días | > 240 días |
| Electrónica | 45-90 días | < 21 días | > 180 días |
| Bebidas y vinos | 60-180 días | < 30 días | > 365 días |
| Hogar y muebles | 60-120 días | < 21 días | > 240 días |
Los umbrales son referencias. Un negocio con lead time de proveedor muy largo (importación desde Asia con 90 días) necesita días de cobertura superiores para no romper. Un negocio con proveedores nacionales de lead time 7 días puede permitirse cifras menores.
Cómo aplicar todo esto en la práctica diaria
La teoría vale poco sin operativa que la haga viable. Estos son los pasos concretos para pasar de "sabemos que hay que medirlo" a "lo tenemos automatizado".
Paso 1: extraer datos históricos por SKU
Necesitas 90 días de ventas por SKU con granularidad diaria. Casi cualquier plataforma eCommerce (Shopify, WooCommerce, PrestaShop) los exporta. Complementa con el stock inicial y final del periodo para calcular ventas reales, no solo pedidos.
Paso 2: definir lead time real de cada proveedor
El lead time real suele ser mayor que el que el proveedor promete. Registra los últimos 5-10 pedidos a cada proveedor y calcula el tiempo real desde que lanzaste la orden hasta que la mercancía estuvo disponible para venta en almacén (no cuando llegó, sino cuando estuvo verificada y ubicada).
Paso 3: calcular por SKU las tres métricas
Con una hoja de cálculo se puede empezar. Columnas: SKU, stock actual, ventas 90d, ventas media diaria, lead time proveedor, safety stock, punto de pedido, días de cobertura. Ordena por días de cobertura ascendente para ver riesgo de rotura, y descendente para ver overstock candidato a promoción.
Paso 4: automatizar en un WMS o herramienta especializada
Cuando el catálogo supera los 200 SKU, la hoja de cálculo se vuelve inviable. Un WMS moderno calcula las tres métricas en tiempo real y emite alertas automáticas cuando un SKU cruza umbrales críticos. Es el paso hacia una gestión de inventario proactiva, no reactiva.
Errores frecuentes al calcular punto de pedido y días de cobertura
- Usar demanda media anual en categorías con estacionalidad. En moda de verano, la demanda media anual es la mitad de la de mayo. Punto de pedido calculado con media anual te romperá el stock en pleno pico.
- Ignorar el lead time real. El proveedor promete 15 días pero históricamente entrega en 21-25. Trabajar con 15 te lleva a rotura recurrente.
- Recalcular una vez al año. En eCommerce la demanda cambia rápido. Un cálculo semestral está desactualizado a los 3 meses.
- Safety stock cero. Intentar "optimizar" eliminando safety stock funciona hasta el primer imprevisto. La rotura de un SKU crítico cuesta mucho más de lo que se ahorra.
- Aplicar mismo criterio a todos los SKU. Los SKU de alta rotación merecen safety stock mayor porque una rotura duele más. Los SKU lentos deben tener safety stock mínimo.
- No revisar tras cambios estructurales. Si has cambiado de proveedor, cambia el lead time. Si has lanzado campaña nueva, cambia la demanda esperada. No recalcular tras un cambio importante genera errores en cascada.
Cómo lo hacemos en Logistix
En Logistix nuestros clientes ven en tiempo real los días de cobertura y el punto de pedido de cada SKU dentro del portal. El sistema aplica automáticamente las fórmulas con datos reales de ventas y lead times de sus proveedores, y genera alertas cuando un SKU baja de umbrales críticos. El propio equipo comercial del cliente recibe la señal antes de que llegue la rotura.
Además calibramos safety stocks por categoría con los datos históricos del propio ecommerce, no con valores genéricos. Ver el detalle completo del servicio en nuestra página de logística eCommerce y sobre nuestro WMS Logistix Hub.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es el punto de pedido en eCommerce?
El punto de pedido es el nivel de stock al que se debe lanzar una nueva orden de compra al proveedor para evitar rotura antes de que llegue la reposición. Se calcula combinando la demanda media durante el lead time del proveedor más el safety stock (colchón de seguridad para variaciones de demanda y retrasos).
¿Cuál es la fórmula del punto de pedido?
La fórmula estándar es: Punto de pedido = (demanda media diaria × lead time del proveedor en días) + safety stock. La demanda media diaria se calcula con los últimos 60-90 días. El lead time es el tiempo real entre lanzar la orden y recibirla en almacén. El safety stock cubre entre el 15% y el 30% del lead time como colchón.
¿Qué son los días de cobertura?
Los días de cobertura son cuántos días vas a poder servir un SKU con el stock actual al ritmo medio de ventas. Se calcula dividiendo el stock actual entre la demanda media diaria. Un SKU con 200 unidades y venta media de 4 unidades/día tiene 50 días de cobertura.
¿Con qué frecuencia hay que revisar el punto de pedido de cada SKU?
En eCommerce se recomienda revisión mensual, no trimestral como en distribución tradicional. La demanda en eCommerce varía rápido por campañas, estacionalidad y cambios de tendencia. Un punto de pedido calculado hace 6 meses puede estar obsoleto y llevarte a comprar por debajo o por encima de lo necesario.
¿Cuántos días de cobertura son ideales?
En eCommerce estándar, entre 30 y 90 días es el rango saludable. Menos de 30 días indica riesgo de rotura. Más de 180 días indica overstock. Los umbrales varían por categoría: en alimentación con caducidad corta se busca 15-45 días; en moda estacional se acepta hasta 120 días fuera de campaña; en electrónica se recomienda 45-90 días por obsolescencia rápida.
¿El safety stock ideal es el mismo para todos los SKU?
No. Los SKU de alta rotación y márgenes altos merecen safety stock proporcionalmente mayor porque una rotura duele más (pierdes venta con margen alto). Los SKU lentos deben tener safety stock mínimo o incluso cero si la rotación es tan baja que no compensa el coste de mantenerlo. Aplicar el mismo criterio a todos genera ineficiencia.
¿Qué pasa si mi proveedor tiene lead time muy variable?
Aumenta el safety stock proporcionalmente a la variabilidad del lead time. Si el lead time oscila entre 14 y 35 días, calcula el punto de pedido con el lead time máximo observado, no con la media. Alternativamente, busca proveedor secundario para reducir riesgo.