La gestión de estos picos se apoya en herramientas digitales orientadas al control de stock
Staci plantea modelos logísticos adaptables para gestionar picos de demanda y devoluciones en e-commerce
Redacción Interempresas29/01/2026 Las campañas de rebajas y los picos asociados al comercio electrónico han incrementado la complejidad de las operaciones logísticas, especialmente en lo relativo a la gestión de devoluciones, la trazabilidad y la capacidad de escalar recursos en plazos reducidos. En este contexto, Staci plantea un enfoque basado en modelos logísticos flexibles y configurables, ajustados a las características de cada cliente, canal y tipo de producto.
Según la compañía, las operativas actuales requieren ir más allá de esquemas estándar de almacenaje y transporte. La adaptación de procesos —desde la recepción de mercancía hasta la logística inversa— resulta clave en entornos con alta variabilidad de la demanda, como rebajas, lanzamientos de producto o campañas estacionales.
Configuración operativa según flujos y sectores
Las operaciones se estructuran en función del tipo de flujo (B2B, B2C o D2C) y de las particularidades sectoriales, lo que afecta tanto a la preparación de pedidos como a tareas complementarias como el co-packing, la gestión de kits promocionales o el reacondicionamiento de devoluciones. Este enfoque permite ajustar recursos y prioridades sin comprometer el nivel de servicio en momentos de alta presión operativa.
Apoyo en herramientas digitales
La gestión de estos picos se apoya en herramientas digitales orientadas al control de stock, el seguimiento de pedidos y la trazabilidad en tiempo real. Plataformas como E-CATS Staci centralizan la información operativa y permiten detectar desajustes de capacidad o posibles cuellos de botella antes de que impacten en la operación.
En escenarios de incremento repentino de volúmenes —que pueden duplicarse en determinadas campañas—, la prioridad no se sitúa únicamente en aumentar personal, sino en reorganizar cargas de trabajo y secuencias de preparación en función de datos actualizados.
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