El 54% de los compradores dice experimentar demoras en la entrega de alimentos, seg\u00fan estudio de Blue Yonder en EE.UU. \u00bfC\u00f3mo se encuentra la situaci\u00f3n en Latinoam\u00e9rica? Reaccionando lento, viendo c\u00f3mo responder a despachos de los pedidos online cuando podr\u00edamos estar un paso adelante viendo la optimizaci\u00f3n de la red, la b\u00fasqueda de proveedores alternativos con un trabajo colaborativos con proveedores.<\/p>\n
El apetito de los consumidores por la entrega de alimentos en l\u00ednea durante la pandemia COVID-19 no siempre ha sido igualado por la capacidad de entrega de los minoristas y su comercio online. Seg\u00fan una encuesta de Blue Yonder a 1.000 consumidores estadounidenses realizado recientemente, M\u00e1s de la mitad de ellos (54%) experiment\u00f3 un pedido de entrega tard\u00edo, y entre ellos, un 28% de retraso por tres o m\u00e1s d\u00edas.<\/p>\n
Es as\u00ed como menos de la mitad (43%) de los compradores estaban satisfechos o muy satisfechos con la experiencia, y en concordancia con lo anterior, el 39% de ellos dijeron que era probable o muy probable que utilizaran nuevamente los servicios online de entrega de alimentos en el futuro. De aquellos consumidores que se pusieron en l\u00ednea para hacer pedidos de entrega \u00fanicamente de comestibles, el porcentaje de satisfacci\u00f3n crece: el 68% dice que estas transacciones fueron exitosas, mientras que el 17% no pudo asegurar una ventana de entrega.<\/p>\n
En Latinoam\u00e9rica estamos un paso atr\u00e1s<\/p>\n
\u00bfComo se encuentra la situaci\u00f3n en Latinoam\u00e9rica y, puntualmente, en Chile? Si bien no existen estudios o encuestas en la materia, Rodrigo C\u00f3rdova, senior Solutions Advisor de Blue Yonder expresa -seg\u00fan la experiencia vivida en los \u00faltimos tres meses- que la situaci\u00f3n en la regi\u00f3n, en general, es menos satisfactoria dado la baja digitalizaci\u00f3n tanto del retail como del usuario final. \u201cEl retail latinoamericano, incluyendo el chileno, est\u00e1 quedando en deuda con sus clientes, pues su capacidad de reacci\u00f3n esta ampliamente superada por la demanda de los consumidores\u201d, dice. <\/p>\n
Se\u00f1ala que una de las principales dificultades que se presentan es la capacidad de preparado y despacho de los pedidos online, potenciado por los problemas de abastecimiento de los proveedores. \u201cCon la crisis sanitaria en curso, el canal online explot\u00f3 a niveles insospechados y donde algunos retailers indican que llevan casi tres meses con cargas similares a los peak de navidad. A esto se suma la necesidad de pronosticar en un mundo donde nadie sabe qu\u00e9 va a ocurrir, por ello la necesidad de incorpor algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) o Machine Learning (ML) que sean capaces de \u201cleer\u201d las se\u00f1ales del ambiente y tomar decisiones mejores que los mejores planificadores humanos\u201d.<\/p>\n
Al profundizar en esta etapa, se constata que las principales dificultades se centran en la planificaci\u00f3n, puntualmente en la etapa de pron\u00f3stico, las que no son de buena calidad (ajustados a la situaci\u00f3n actual). As\u00ed es como se vive una realidad muy distinta, por ejemplo, a la de clientes en Europa con soluciones de IA y ML, donde estas herramientas entregan una muy buena planificaci\u00f3n, y la conversaci\u00f3n se traslada a la optimizaci\u00f3n de la red, a la b\u00fasqueda de proveedores alternativos y al trabajo colaborativo con los proveedores, de manera tal de asegurar el abastecimiento de los distintos canales, a\u00f1ade Rodrigo C\u00f3rdova.<\/p>\n
Algunas soluciones existentes para que la entrega de alimentos alcance niveles \u00f3ptimos tiene que ver con Luminate de Blue Yonder, que incorporan algoritmos de inteligencia artificial capaces de leer cientos de variables externas para hacer una toma de decisiones optima, Luminate Demand Edge es capaz de procesar m\u00e1s de 200 factores externos que dan forma a la demanda. \u201cLa situaci\u00f3n sanitaria actual ha sido una prueba de fuego para nuestro algoritmo. Algunos clientes, previamente, realizaron ajustes manuales pensando en adelantarse a la IA, pero el resultado fue desastroso para ellos, ya que la correcci\u00f3n manual fue muy mala en comparaci\u00f3n con la respuesta del algoritmo\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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