Un 'Siri' para planificar rutas, 9.000 algoritmos... La tecnología tras cada paquete que recibes
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Un 'Siri' para planificar rutas, 9.000 algoritmos... La tecnología tras cada paquete que recibes

¿Alguna vez te has preguntado qué ocurre desde que compras algo hasta que te llega? Seguimos el proceso de envío y entrega para conocer la tecnología que ayuda a los repartidores

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La vida es lo que pasa entre que compras un producto en internet y te llega a casa. El comercio electrónico se ha visto claramente acelerado por el covid, aunque su tendencia siempre ha sido ascendente en la última década. Con un crecimiento consolidado trimestre a trimestre, las necesidades están más que satisfechas, de modo que ahora la demanda de los usuarios viene marcada por los plazos de envío y la conveniencia a la hora de recibir su paquete. Según el E-shopper Barometer elaborado por SEUR, para el 31% de los usuarios el plazo de entrega largo es un obstáculo para la compra. Y a la hora de elegir localización, el domicilio sigue siendo la opción preferente, pero las tiendas de conveniencia ya se sitúan en el segundo puesto.

Una vez que el usuario compra, ya puede relajarse hasta que llega su pedido, pero ¿qué ocurre en todo ese proceso? Con la ayuda de SEUR, hemos decidido seguir todo el camino desde que la compañía recibe un paquete de su proveedor hasta que llega a manos del usuario final. Un proceso en el que, aunque la mayoría de consumidores no lo sepamos, la tecnología juega un papel esencial.

Preparados: cómo prever la demanda

El comercio electrónico es un sector irregular, ya que la demanda no es la misma en todos los momentos del año y suele haber picos de actividad: Navidad, Black Friday, el día del padre, el de la madre, etc. Por ello, el mayor reto al que se enfrentan tanto las tiendas 'online' como las empresas de logística es saber gestionar dichos picos. El secreto mejor guardado de SEUR en este sentido es una herramienta con tres conceptos clave: 'big data', 'machine learning' y algoritmos. La herramienta parte de datos históricos para saber qué picos de demanda ha habido en ciertos momentos de otros años. Esos datos los combina con más de 9.000 algoritmos predictivos y, a través de 'machine learning', aglutina, procesa y jerarquiza todo su conocimiento adquirido.

"Podemos prever nuestra demanda y, así, organizar todo el trabajo con antelación"

¿El objetivo? "Ser capaces de adelantarnos a cualquier tendencia", nos cuenta Marian Illera, directora de Transformación y Tecnología de SEUR. "Nos basamos en los datos para calcular qué fechas tienen más demanda, en qué zonas se producen más pedidos, qué tipo de entregas son, cuándo tenemos más clientes que son consumidores y cuándo más clientes que son empresas, etc.". Con esta herramienta, asegura, "podemos prever nuestra demanda y, así, organizar todo el trabajo con antelación para que el servicio que se da al cliente sea el mejor posible".

Este ha sido el comienzo de la compañía en la gestión de grandes bases de datos, pero el camino acaba de empezar: "Queremos dar un paso más y usar el ‘machine learning’ para tener datos controlados y limpios y tratarlos de forma flexible y escalable. Por ejemplo, para llevar el 'tracking' de cada envío o para calcular el índice de riesgo que tiene una entrega por sus características, de modo que nuestras entregas de última milla sean lo más sostenibles posible", apunta Illera.

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Listos: cómo organizar el reparto

Son las siete de la mañana de un lunes y la oficina central de SEUR en Madrid tiene una ingente cantidad de paquetes. La compañía gestiona un volumen de más de 500.000 entregas diarias en todo el país, así que no hay margen para la improvisación. En este punto, de nuevo, la tecnología es esencial y se articula a través de Senda, la herramienta de optimización y planificación de rutas.

"Todos los días hay una variabilidad en volúmenes que debes adaptar con los recursos disponibles", nos cuenta Benjamín Calzón, director de Excelencia en Operaciones de la compañía, así que "referenciamos geográficamente cada paquete y a cada repartidor y optimizamos las rutas en función de factores como el volumen de tráfico en cada zona de una ciudad, el tipo de paquetes a enviar, el vehículo del repartidor, las preferencias horarias del destinatario del paquete, el clima o incluso las zonas de carga y descarga disponibles". Por ejemplo, si un 10% de los paquetes tienen marcado que deben ser entregados antes de las 10 de la mañana, todos serán divididos por zonas geográficas y asignados a repartidores que asuman esas entregas urgentes, mientras que los demás se encargarán de las entregas con mayor margen horario.

Con esta herramienta, la compañía consigue "optimizar el recorrido, los medios a usar, la carga a mover y el tiempo empleado para minimizar los costes y maximizar la eficiencia de la distribución en la última milla".

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¡Ya! Cómo entregar el pedido en el mejor momento

Los paquetes ya están en manos de los repartidores, así que afrontamos la etapa final del recorrido. El objetivo, según nos cuenta David Sastre, director de Clientes de SEUR, es "interactuar con el destinatario del envío y asegurar su máxima satisfacción", además de "minimizar las emisiones de CO₂ y ser más eficientes en las operaciones".

En este caso, acompañamos a Julián, que trabaja en paralelo a SEUR Predict, la herramienta con la que la compañía va interactuando con el usuario final mediante 'e-mail' o SMS. Nos fijamos en dos paquetes: el más pequeño de todos, que debe ser entregado a lo largo del día en el barrio de Chamberí, y el más grande, que va dirigido a la zona de Malasaña. Un día antes del reparto, el domingo, SEUR Predict ya envió un 'e-mail' a ambos usuarios avisándoles de la entrega ese lunes. Si les hubiese venido mal el día, el plazo o el lugar de entrega, podrían haber hecho dos cosas:

  • Cambiar la fecha de entrega.
  • Establecer la recogida en uno de los 2.500 puntos de la red Pickup, incluyendo tiendas de conveniencia o 'lockers'.

Es precisamente lo que ha pasado en el caso del paquete más pequeño. Parece que el usuario no iba a estar en casa en el momento de la entrega, así que accedió al estado de su envío y solicitó que, en vez de la dirección acordada, fuese entregado en un 'locker' inteligente cerca de su domicilio. Y eso es lo que hace Julián, depositar el paquete en el 'locker' elegido por el usuario para que pueda recogerlo en un horario ampliado, introduciendo el código que recibirá para abrir la taquilla correspondiente.

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En el caso del paquete más grande, todo marcha según lo previsto. Mientras Julián avanza en sus trayectos, a primera hora de la mañana SEUR Predict envía un SMS al usuario indicándole una franja horaria concreta: su pedido será entregado entre las 12:00 y las 13:00. En este momento, el usuario también podría haber cambiado el momento o lugar de la entrega, pero no lo ha hecho, así que Julián se dirige a su destino y hace la entrega sin problemas. Es el fin del camino y, con este sistema, SEUR ha conseguido ser más eficiente: "Podemos ser más ágiles, más ligeros y adaptarnos mejor a las necesidades de cada usuario, además de trabajar de manera más sostenible al evitar entregas fallidas", incide Sastre. "Con esta herramienta, estamos reduciendo nuestras emisiones de CO₂ en un 5%".

En todo este proceso, como hemos visto, el componente humano ha sido el encargado de asumir los pasos más importantes de la entrega, pero el papel de la tecnología es esencial, ya que se ha encargado de prever los picos de demanda, de organizar la flota y las rutas, de categorizar y jerarquizar los envíos y de ser más eficiente en las entregas. Todo ello, con un objetivo claro: que la experiencia del cliente sea más satisfactoria.

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