El costos logísticos de un pedido online puede representar hasta el 40% del total, y la última milla es la etapa más costosa dentro de este proceso, según un informe de la consultora Gartner.
Para enfrentar este desafío, muchas empresas están invirtiendo en tecnología que permita mejorar la eficiencia en su logística omnicanal, reduciendo costos operativos y tiempos de entrega.
Soluciones que integran inteligencia artificial, machine learning y análisis de datos en tiempo real se implementan para optimizar rutas, anticipar picos de demanda y evitar errores en el proceso de distribución.
En América Latina, el comercio electrónico ha tenido un crecimiento sin precedentes en los últimos años, con una proyección de alcanzar los 160 mil millones de dólares para 2025, según datos de Statista.
Brasil y México lideran este mercado, representando juntos más del 50% del volumen de ventas.
Según Janis Commerce, compañía de tecnología que ofrece soluciones en logística omnicanal, el desafío de las empresas está en tomar un control total de la operación, aun cuando algunos procesos se encuentren tercerizados o “fuera de su control”.
La empresa ha desarrollado una plataforma composable que permite a sus clientes centralizar la gestión operativa de múltiples canales de venta, interactuando con cada actor en la operación y tomando decisiones operativas basadas en la eficiencia.
Esta plataforma simplifica y optimiza cada acción, brindando una visibilidad total sobre la operación, desde el control de inventario hasta la logística inversa.
Entregas a tiempo
Gracias a esta plataforma, Janis ha podido reducir hasta un 40% los costos operativos y mejorar métricas clave como el OTD (on time delivery) y el NPS del cliente final en sectores del retail, como supermercados, farmacias, moda y tecnología.
Cada producto tiene su propia naturaleza y las empresas suelen gestionar varias de ellas simultáneamente.
El desafío es entenderlas y ajustar los procesos para una operación controlada, pero flexible.
Janis sugiere que para reducir costos logísticos es necesario optimizar las y una planificación inteligente.
La inteligencia artificial (AI) y el análisis de datos en tiempo real permiten a las empresas optimizar las rutas de entrega, evitando congestiones y minimizando el tiempo de inactividad, o bien maximizando el uso de los recursos y combinaciones logísticas de movimientos internos y externos.
Estrategias
Asimismo, es clave establecer Centros de micro-fulfillment y usar espacios compartidos.
Estos centros funcionan como mini almacenes en áreas urbanas, agilizando las entregas en distancias cortas
Además, usar el software DOM o manager de distribución de pedidos que no solo centraliza la información, sino que toma decisiones inteligentes en la asignación de órdenes basadas en criterios como la disponibilidad de stock, capacidades operativa y logísticas o factores como la proximidad al consumidor y los costos de envío.
Este software también analiza parámetros avanzados como el consumo de combustible o la huella de carbono, atendiendo a la necesidad imperiosa de ser eficientes y sustentables, incluso como estrategia de posicionamiento frente al consumidor.
