Hasta hace muy poco, uno de los puntos d\u00e9biles del servicio de retail -tanto el canal f\u00edsico como online- era el despacho de productos a domicilio. Si, por ejemplo, un cliente quer\u00eda comprar un refrigerador en la tienda, no pod\u00eda especificar en qu\u00e9 horario quer\u00eda recibir el electrodom\u00e9stico en su hogar, lo que muchas veces sigificaba que tuviese que quedarse esperando todo el d\u00eda por el producto.<\/p>\n
Asimismo, hace un par de a\u00f1os la demanda que recib\u00edan las grandes tiendas en su formato online, en \u00e9pocas peak como Cyber Monday, superaba con creces la capacidad de despacho que ten\u00edan instaladas. Esto causaba que algunas compras se entregaran reci\u00e9n un par de semanas despu\u00e9s de realizada la compra.<\/p>\n
Estos escenarios muestran que aspectos como el almacenamiento, dise\u00f1o de cadena log\u00edstica, gesti\u00f3n de inventario, procesos de picking o armado de pedidos y ruteo juegan un rol clave en la calidad del servicio del despacho a domicilio. Esto es a\u00fan m\u00e1s importante para el canal online, constituy\u00e9ndose para las empresas de retail en un elemento diferenciador con respecto a la competencia. Es lo que se llama la gesti\u00f3n de la \u00faltima milla. Se trata de un desaf\u00edo bastante complejo de abordar, dado que son muchos pedidos, con distinta prioridad, a distintos lugares y con muchos productos involucrados. Administrar este tipo de problemas es, sin duda, una tarea dif\u00edcil si, adem\u00e1s, uno quiere hacerlo con costos controlados y satisfaciendo una demanda muy cambiante.<\/p>\n
Actualmente, los grandes retailers han visto esta brecha de calidad en el despacho como una oportunidad de mejora y de ventaja competitiva, m\u00e1s a\u00fan ante la siempre amenazante llegada del gigante Amazon. Varios retailers han invertido de manera importante en nuevos sistemas de administraci\u00f3n de bodegas y proyectos de optimizaci\u00f3n de rutas de despacho.<\/p>\n
Otros han invertido en nuevos centros de distribuci\u00f3n para reaccionar m\u00e1s r\u00e1pido y de manera m\u00e1s eficiente a la demanda. Hoy las aplicaciones de machine learning permiten aprender de la data hist\u00f3rica transaccional de compras para estimar la demanda de productos a nivel muy detallado, especificando qu\u00e9 comuna o sector requerir\u00e1 qu\u00e9 tipo de productos. Esto permite al retailer anticiparse a las demandas futuras planificando recursos de inventario y distribuci\u00f3n para responder en tiempos breves, antes que la competencia. As\u00ed lo hace JD.COM, el principal competidor de Alibaba en China.<\/p>\n
Espec\u00edficamente en Shangh\u00e1i, esta empresa utiliza modelos predictivos para cargar anticipadamente su cadena de abastecimiento, logrando despachos en el mismo d\u00eda, para una hora especificada por el mismo cliente. Es tal la capacidad de despacho que este retail tiene, que ya ha empezado a vender servicios de traslado de paquetes de otras empresas para aprovechar su capacidad log\u00edstica y ventaja competitiva de sus modelos de despacho.<\/p>\n
La oportunidad de negocio en la calidad del despacho es grande. En los \u00faltimos a\u00f1os han aparecido distintos actores globales (Uber Eats, Glovo, Pedidos Ya, Rappi, Cornershop) que realizan este despacho de la \u00faltima milla entre retailers y otros proveedores de servicios, as\u00ed como con los clientes finales, a trav\u00e9s de las econom\u00edas colaborativas.<\/p>\n
Usando esta especializaci\u00f3n, algunos retailers han realizado acuerdos con estas empresas o incluso adquirido algunas de ellas (por ejemplo, Wallmart controlando Cornershop) para mejorar sus competencias en la gesti\u00f3n y despacho de la \u00faltima milla. Otra forma de resolver el problema es con el uso de software como servicios (SaaS, por su sigla en ingl\u00e9s). Un ejemplo de ello es Simpliroute.com, creado por proveedores chilenos y que ayuda a optimizar los costos de ruteo y reparto de \u00faltima milla para cualquier empresa con repartos a clientes finales.<\/p>\n
A\u00fan queda mucho trabajo por hacer. Para verlo, basta con volver a nuestro ejemplo inicial: el reparto de electrodom\u00e9sticos solo se puede programar en rangos bastante amplios (no con indicaciones horarias espec\u00edficas) y funciona solo para ciertos productos y zonas geogr\u00e1ficas. Poder repartir compras de supermercado dentro de una hora es una mejora bastante importante, la pregunta es c\u00f3mo hacerlo de manera eficiente y poco costosa, incluso en los momentos de alta demanda. Sin duda, las nuevas tecnolog\u00edas de optimizaci\u00f3n de rutas y machine learning pueden apoyar la toma de decisiones para responder de manera eficiente y mejor, ante compradores m\u00e1s exigentes que demandan cada vez m\u00e1s productos y de manera m\u00e1s r\u00e1pida y econ\u00f3mica. As\u00ed, los retailers que logren sacar provecho de su informaci\u00f3n hist\u00f3rica de compras y despachos lograr\u00e1n posicionarse con una ventaja importante en esta competitiva industria.<\/p>\n
Luis Aburto\u2028Investigador Centro de Estudios del Retail (CERET)\u2028Ingenier\u00eda Industrial, Universidad de Chile<\/p>\n
Referencias:
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HYPERLINK \u00abhttps:\/\/www.america-retail.com\/chile\/chile-falabella-ofrecera-despachos-de-linea-blanca-con-tramos-de-hora\/\u00bb https:\/\/www.america-retail.com\/chile\/chile-falabella-ofrecera-despachos-de-linea-blanca-con-tramos-de-hora\/
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