Impacto invisible: cómo los eventos extraordinarios distorsionan tus datos de ventas
Apagón nacional en España: más que una interrupción eléctrica
El 29 de abril de 2025, gran parte de España se quedó a oscuras. El apagón nacional no solo paralizó trenes y canceló vuelos: también desajustó algo más sutil, pero igual de crítico para las marcas de productos de consumo masivo (CPG): el comportamiento del consumidor y, con ello, los pronósticos de venta.
La trampa de los datos sin contexto
Imagina que una categoría de consumo tenía su pico natural justo esa semana —helados, bebidas o productos de impulso. El corte en el suministro eléctrico no solo impidió la venta: también desvió la demanda, alteró la rotación y cambió el patrón de compra hacia otras fechas, lugares o marcas.
Y si esos datos se guardan sin contexto, el sistema los almacenará como “ventas bajas”… y un año después, en pleno abril de 2026, tu modelo de previsión de ventas podría decir: “Aquí no vendemos tanto, no surtas igual”. Y ahí estarías tú, un año después, repitiendo la historia sin saber que fue un apagón lo que escribió ese capítulo.
¿Cómo prevenir errores de previsión de ventas ante sucesos inesperados?
Necesitamos datos con historia, no solo datos duros
Aquí es donde entra la importancia de contar con sistemas que no solo recojan información, sino que la interpreten con criterio y la pongan en contexto operativo. No se trata simplemente de recolectar datos históricos, sino de entenderlos desde un punto de vista más completo y estratégico.
Desde Storecheck lo hemos visto: marcas que enfrentan caídas atípicas en ventas, comportamientos extraños en ciertas regiones o incluso sobrestock innecesario por errores en el pronóstico de venta. Todo eso muchas veces se debe a una distorsión invisible causada por datos sin corrección temporal o sin explicación externa integrada.
Herramientas Storecheck que ayudan a tomar decisiones con contexto
Con soluciones como:
- Field, que permite tener visibilidad del comportamiento del punto de venta en tiempo real, incluso durante incidentes inesperados.
- Vision, que documenta visualmente el estado del anaquel, ayudando a validar si una caída fue por falta de producto, mala ejecución o un evento externo como un apagón nacional.
- Hub, que armoniza y centraliza la data de sell-out con capas de seguridad y contexto, para que los analistas trabajen con información confiable y coherente.
Y sobre todo, con alertas inteligentes que avisan sobre comportamientos anómalos. Así se evita que incidentes como una falla en la energía eléctrica afecten de forma errónea las decisiones futuras basadas en datos históricos.
Tres claves para pronosticar con inteligencia en tiempos impredecibles
Marca los eventos disruptivos en tu base de datos
Una semana con apagón, pandemia, huracán o bloqueos debe estar marcada en tus bases. No se vale comparar peras con tormentas eléctricas. Si no se identifica correctamente este tipo de distorsión invisible, la previsión de ventas se convierte en un reflejo distorsionado de la realidad.
Etiquetar eventos extraordinarios es esencial para una estrategia comercial sólida. Así, cuando el sistema analice los datos, no interpretará erróneamente una baja en el rendimiento como algo recurrente, sino como un hecho aislado provocado por una situación excepcional en el suministro eléctrico o condiciones externas.
El algoritmo necesita de la inteligencia humana
No confíes ciegamente en lo que el algoritmo diga. Si tu sistema de predicción no tiene información contextual, lo más probable es que perpetúe errores. La inteligencia artificial necesita inteligencia humana para interpretarla. Solo así se puede responder de forma efectiva a las necesidades del cliente.
Este equilibrio entre tecnología y criterio humano es lo que permite tomar decisiones informadas, con base en información procesada desde un punto de vista contextual y no simplemente en datos brutos.
De la previsión a la ejecución en el punto de venta
De poco sirve tener el mejor pronóstico si en el punto de venta no se ejecuta con precisión. Tener herramientas móviles adaptables y datos en tiempo real te permite corregir sobre la marcha. Es en el punto de venta donde realmente se ponen a prueba las decisiones basadas en datos y donde una ejecución efectiva puede marcar la diferencia.
Reflexión final: El año que viene, tu pronóstico de venta no recordará el apagón… a menos que tú se lo enseñes
En retail, cada semana cuenta. Pero no todas las semanas pesan igual. Algunas deben marcarse con un asterisco, con contexto, con memoria operativa. Porque una semana de abril con ventas bajas puede volver a engañarte doce meses después si no corriges el dato desde hoy.
Así como el apagón nacional en España fue sorpresivo, el mercado también lo es. Pero la diferencia entre improvisar y anticiparte está en tener la información correcta, con la historia completa.
El pronóstico de venta debe considerar no solo los números, sino los sucesos que los afectan. Mientras el shopper probablemente no recuerde por qué no compró ese día, tu sistema sí debería. Y actuar en consecuencia.
