Actualizaciones de sistema

Estamos experimentando problemas que pueden afectar a sus servicios Square. Continuaremos actualizando nuestra página de estado con más información.

Volver a Inicio

Pronóstico de existencias con Square para Tiendas

Descripción general

Con Control de inventario en Square para Tiendas, tiene acceso a actualizaciones de inventario automatizadas mediante el Pronóstico de existencias. Un cartel que puede ignorar aparecerá en su Panel de Datos Square en línea, le proporcionará perspectivas de qué existencias están en un nivel bajo (según sus ventas) y le permitirá generar fácilmente órdenes de compra al revisar su inventario.

Retail - Smart Stock Alerts - Dash - US

Primeros pasos

Junto con un cartel que puede ignorar, también podrá ver su Pronóstico de existencias dentro de su Surtido de artículos. Según los datos asociados a su cuenta de Square para Tiendas, esta sección le proporcionará una lista de artículos, agrupados por proveedor, que es probable que se agoten en un futuro cercano.

Nota: Si bien esto no le permite generar órdenes de compra para todos sus artículos, sí podrá seleccionar algunos de los artículos mencionados en Pronóstico de existencias para generar una orden de compra automática.

Retail - Stock Forecast - Dash - US

Con Square para Tiendas, las Alertas inteligentes de inventario están automatizados desde su Panel de Datos Square en línea. Por el momento, no hay manera de desactivar las alertas de Pronóstico de existencias, pero puede ignorar la función en cualquier momento si hace clic en Ahora no en el cartel.

Obtenga más información sobre Cómo autogenerar las órdenes de compra con Square para Tiendas.

Preguntas frecuentes

¿Cómo funciona el Pronóstico de existencias?

En niveles altos, Square utiliza dos datos para tomar decisiones

  • La cantidad de un artículo en el inventario actual (en existencia)
  • Una predicción de las ventas de ese artículo

Nuestras predicciones de ventas pronostican cuántas unidades de un artículo venderá un negocio en las próximas dos semanas.

Comparamos nuestra predicción de ventas con el conteo del inventario actual y mostramos el artículo en la página Pronóstico de existencias si la predicción de ventas para las siguientes dos semanas es mayor que el inventario de ese artículo.

Por ejemplo, supongamos que tiene el artículo “Jean de corte ajustado XL” con un inventario actual de 10 unidades. Nuestra predicción de ventas de este artículo en las próximas dos semanas es de 14 (uno por día). Como pronosticamos que en las próximas dos semanas venderá más de lo que tiene en el inventario actual, marcamos que este artículo se está agotando y lo mostramos en la página Pronóstico de existencias y en las órdenes de compra automáticas.

Al crear las órdenes de compra automáticas, incluiremos automáticamente la cantidad de cada artículo con existencias bajas en la orden. Si ya se realizó un pedido de ese artículo al mismo proveedor y la misma ubicación, se utilizará la cantidad de esa orden de compra. De lo contrario, se completará con nuestra predicción de ventas para las próximas dos semanas.

¿Cómo se hacen las predicciones de ventas?

Hacemos las predicciones de ventas de dos formas.

Promedio de 30 días

Para la mayoría de los artículos, vemos la cantidad promedio de ventas de los últimos 30 días y asumimos que, en los próximos 14 días, será similar.

Supongamos que vendió 40 pares de “Jean de corte ajustado XL” en los últimos 30 días y tiene 10 en el inventario. Esto significa que, en promedio, vendió 40/30 = 1.33 pares por día. Para calcular las ventas esperadas para los próximos 14 días, multiplicamos este valor por 14. En este caso, nuestra predicción es: 1.33 pares por día x 14 días = 18.66.

Si tiene 10 pares de este artículo en existencia, marcaremos que se está agotando ya que, en los próximos 14 días, esperamos que venda 8.66 pares más de los que tiene disponibles.

Modelo más inteligente

El promedio de 30 días es muy preciso para la mayoría de los artículos, especialmente si el artículo tiene un volumen bajo (<5 ventas al mes) y la venta es consistente. Sin embargo, es difícil predecir la venta de los artículos con mayor volumen o con venta menos regular. Es posible que las ventas cambien según la temporada o que haya tendencias con el tiempo a medida que crece su negocio o compras grandes individuales que no volverán a ocurrir en el futuro.

Para esos artículos, se usa un modelo basado en inteligencia artificial que tiene en cuenta estos tres factores. Algunos de los datos que consideramos son los siguientes:

  • El historial de ventas del artículo en los últimos dos años
  • Artículos relacionados (por ejemplo, la venta de hamburguesas puede ser similar a la venta de hotdogs)
  • La categoría de comercio (por ejemplo, las cafeterías tienen patrones de venta similares)

Toda esta información se ingresa en un modelo que da como resultado un pronóstico de ventas más preciso. Podemos lograr una precisión mayor gracias a las fuentes de datos adicionales, el modelo de mayor complejidad y el hecho de que podemos aprovechar el conocimiento sobre ventas de todos nuestros vendedores. Las grandes tiendas minoristas disponen de mucha información que utilizan para pronosticar sus propias ventas. Nuestro modelo brinda la misma ventaja sobre la información a las tiendas minoristas menos masivas para ayudar a que el mercado sea más parejo.