Estudiamos el problema de un minorista que se enfrenta a incertidumbre en la demanda. El objetivo principal es maximizar la utilidad generada optimizando las decisiones asociadas a las politicas de inventario y ventas, ademas de considerar la posible apertura de nuevos puntos de venta. Proponemos un marco que integra la optimizacion de decisiones tanto estrategicas como tacticas. En primera instancia, se presenta el problema de optimizacion deterministico (demanda conocida con anticipacion) y se analizan sus resultados. Logramos evidenciar que la solucion no satisface las condiciones dadas en situaciones reales debido a que la demanda puede ser anticipada. Posteriormente, presentamos un modelo estocastico multi etapa, formulando el problema en 3 diferentes versiones las cuales incrementan su complejidad de una a otra. La primera formulacion considera un unico punto de venta excluyendo decisiones de localizacion (SRLP por sus siglas en ingles Single Retail Location problem). El modelo es resuelto utilizando programacion estocastica dinamica y los resultados obtenidos son discutidos. La segunda y tercera version consideran: multiples retailers e inclusion de decisiones de localizacion de nuevos puntos de venta, respectivamente. En esta etapa proponemos un nuevo metodo de solucion utilizando algoritmos existentes en la literatura como Programacion Estocastica Dinamica Dual y algoritmo Progressive Hedging.