¿Que es la Logística Anticipada?
El concepto de Logística Anticipada (“Anticipatory Package Shipping”) fue patentado por #Amazon en 2013. En líneas generales el concepto del modelo se trata de enviar un producto, que en el momento del envío no está vinculado a una dirección de entrega especificada, al centro de distribución más cercano desde donde el producto puede ser finalmente entregado al consumidor real en el futuro.
El modelo
La Logística Anticipada utiliza datos históricos de pedidos de consumidores para -predecir- pedidos futuros y, en consecuencia, enviar productos a los centros de distribución más cercanos antes de que los consumidores realicen los pedidos.
Este es un método para satisfacer las crecientes necesidades y demandas de los consumidores sobre el servicio de entrega -además de su impaciencia respecto de los plazos de entrega- y, al mismo tiempo, reducir los costos operativos.
El consumidor de hoy busca que sus compras online se correspondan con velocidades de entrega rápidas.
El modelo utiliza soluciones de big data para dar sentido a la gran cantidad de datos de compra de los consumidores, como por ejemplo los pedidos anteriores, los historiales de búsqueda de productos, las listas de deseos, el contenido del carrito de compras, las devoluciones, etc.
En este sentido, la implementación del modelo permitirá -predecir- cuando la demanda sobre un producto aumentará y por lo tanto el fabricante deberá aumentar su producción con una certeza razonable debido a la información obtenida.
En consecuencia, las empresas de logística pueden conocer con anticipación temprana las fechas posibles de entrega y calcular la cantidad de vehículos necesarios para distribuir los productos, logrando gestionar eficientemente el envío de estos a los centros de distribución más cercanos al consumidor.
Adicionalmente, el comerciante minorista, al contar con información certera, deberá aumentar su stock de productos para abastecer la futura demanda, como así también realizar diversas acciones de marketing online para generar nuevas ventas y hasta ofrecer entregas en el mismo día o incluso inmediatas.
En #SupplyChain, los modelos de Logística Anticipada junto a la implementación de dispositivos #IoT pueden ser de mucha ayuda para generar acciones de mantenimiento predictivo de las unidades de transporte, permitiendo tomar acciones anticipadas, evitar riesgos y minimizar los retrasos operacionales.
La digitalización y las nuevas fuentes de datos
Hoy las empresas no le sacan provecho a todos los datos que generan. La digitalización ha permitido el acceso a un gran número de fuentes de datos disponibles. Para escalar en el negocio, las empresas necesitan conocer y trabajar con esa información.
Utilizando la minería de datos, modelos predictivos o el aprendizaje automático se pueden generar nuevos datos y brindar información a través de tableros de control para tomar decisiones con mayor certeza, aumentando las ventas y reduciendo costos de operación.
Grandes Desafíos y Oportunidades
En el modelo de Logística Anticipada, ninguna empresa puede prever con exactitud qué ordenará realmente un consumidor en un futuro próximo con un 100% de certeza. Todo se basa en datos recopilados, historiales de búsqueda, notas y listas de deseos. Sin embargo, aquí no se incluyen compras espontáneas, cambios de deseos o excepciones. En este sentido hay una gran oportunidad para que, a través de la analítica de los datos, se pueda obtener información más certera sobre los consumidores.
Un desafío interesante es que, si bien en las áreas urbanas con centros de distribución cercanos, toda la gestión logística no parece imposible, es probable que en áreas más rurales sean más difíciles de suministrar con el modelo sin tener que calcular otras variables tanto geográficas como de densidad poblacional dentro del análisis.
Diversos estudios muestran que, el envío anticipado podría aumentar el nivel de servicio de entrega hasta un 35% y reducir los costos asociados hasta un 9,5%. Estos indicadores brindan información alentadora ya que impulsa a las empresas a implementar procesos basados en datos permitiendo mejorar la eficiencia y la calidad de servicio al predecir la demanda antes de que un consumidor haga un pedido.
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