Toda compañía de transporte que realiza entregas de última milla busca como poder optimizar las mismas para que las entregas sean perfectas. Tenemos que decir que no existen fórmulas “mágicas” o una sola solución, cada compañía, sector y tipología de empresa precisa soluciones individuales, pero si existen algunas estratégicas que elevan esa optimización en las entregas.
La principal estrategia sería cambia el “foco” de la planificación, la misión de la empresa de transporte es entregar la totalidad de los pedidos en plazo y forma, y para eso tiene que atacar de forma intensa las áreas que son las que producen una reducción de la optimización de la distribución. Es habitual que se centralicen los esfuerzos en áreas como la gestión del tráfico rodado y su implicación en la distribución por ejemplo, pero si queremos dar un salto de calidad, como decíamos, debemos de dar un salto cualitativo en la gestión de los envíos si queremos lograr una máxima optimización.
Está claro que el camino realizado hasta ahora en la optimización está centrada en áreas que han causado más problemas en la optimización, desde la gestión del tráfico pasando por la gestión con el destinatario, verificación de su horario etc.
¿Podemos realizar algún tipo de proceso en la gestión de los envíos? ¿Es posible planificar de forma más eficaz y rápida la gestión de la planificación?
La respuesta es que rotundamente sí; desarrollos tecnológicos como la inteligencia artificial pueden ser aplicadas no solo en áreas de planificación, ¿qué ocurriría si aplicamos esa Inteligencia Artificial para que gestione por ejemplo no solo las direcciones de los destinatarios sino sus lugares reales de entrega?
Cuando se trabaja en la optimización de la última milla, se revisan los indicadores de rendimiento, pero por ejemplo dentro de esos indicadores no se hace una revisión sobre los cambios de dirección de los destinatarios.
Pongamos un ejemplo: Antonio recibe envíos de forma regular, algunos de ellos los pone para recoger en su casa, en otras ocasiones los recoge en su trabajo, unas pocas en casa de sus padres, y muy pocas veces, en un Pudo o locker. ¿Cómo podemos optimizar el proceso de entrega con Antonio? Mediante Inteligencia Artificial, el algoritmo balanceará la dirección en función de las entregas que Antonio ha tenido en las últimas semanas, pone recogerlo en casa, pero no suele estar cuando el mensajero pasa por la dirección, y finalmente se le entrega en su trabajo por ejemplo.
Mentalidad centrada en el cliente
Si aplicamos una mentalidad centrada en el cliente, en el caso que hemos detallado, la Inteligencia Artificial, de forma autónoma elegiría cuál es la dirección más adecuada para realizar esa entrega, en función de los datos históricos etc.
Otro punto poniendo el foco en el cliente, se centra en esas direcciones “erróneas” que históricamente se repiten; imaginemos un cliente que en su ficha de compra del ecommerce puso mal el piso de su domicilio, y que de forma repetitiva en sus compras, siempre llega con la dirección de forma incorrecta. Peo hay ocasiones en el que el conductor es habitual y sabe de ese error, él conoce el error, pero no lo replica como tal. El error “salta” cuando cambiamos de conductor y el sustituto no conoce la situación y efectivamente, el envío tiene la dirección incorrecta y no se llega a entregar.
La búsqueda y aprovechamiento de la tecnología de entrega en las operaciones tienen que desarrollarse con fluidez desde el principio, lo que mejorara de forma rápida la capacidad, eficiencia y la experiencia del cliente, que es el objetivo final de una buena gestión y planificación de entrega de última milla.
Artículo propiedad de Carlos Zubialde
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