La logística y el transporte de las empresas pueden llegar a saturarse cuando existen periodos de mayor actividad de e-commerce como las rebajas, el Black Friday o las navidades. Por fortuna, las compañías de transporte cuentan con numerosas herramientas para poder soportar el aumento de la demanda. Una de ellas es la implementación de modelos algorítmicos que permiten predecir el volumen de paquetes que tienen que entregar, permitiendo así gestionar mejor tanto los almacenes como la flota de camiones.
Este ha sido el tema del programa de Data is in the Air de esta semana que ha contado con David Sastre, Chief Consumer Officer (CCO) de SEUR, como invitado, junto a Esther Morales, socia de PiperLab, y Enrique Polo, vicepresidente de Salesforce Iberia.
Retos de SEUR
Según nos ha contado David, SEUR tiene varios retos fundamentales en su estrategia digital: el primero de ellos, la personalización del servicio, útil sobre todo para mejorar el éxito de la entrega en el primer intento:
“Si todos los días se intenta entregar un paquete a una persona a las 11 a.m. y nunca está, pero sí a las 17 p.m., ¿para que seguir intentando entregar a las 11?”.
Para ello, el CCO de SEUR ha explicado que utilizan tecnología Machine Learning, “no solo para calcular las rutas por su eficiencia operativa, lo que implica menos gastos y emisiones, sino para asegurar también la probabilidad de éxito en el primer intento”.
Otro de los retos de SEUR es el uso de herramientas analíticas para aumentar la productividad, permitiendo gestionar de manera eficiente grandes volúmenes:
“Contamos con una herramienta que hemos llamado Modelo Predict, que hace predicción de todas las rutas y la hora a la que vamos a entregar todos los paquetes de España.
David ha hecho, además, hincapié en que la clave del éxito de SEUR es poder contar siempre con los mejores socios:
“Hemos tenido la suerte de contar con socios como PiperLab y Salesforce, gente que tiene mucha experiencia y con la que se puede aprender”, ha explicado.
Internet of Things
David ha concluido el programa hablando, aparte de los retos de SEUR, de sus iniciativas de Internet of Things (IoT). Una de las más interesantes es la relacionada con la calidad del aire ya que los vehículos de la empresa de transporte miden las emisiones de Madrid en tiempo real, logrando una unión de IoT, gestión de datos y sostenibilidad.
En PiperLab contamos con una iniciativa similar: el bot de Twitter “Datóxido Nitrógeno” que mide las emisiones de Madrid y alerta de las restricciones de circulación 24 horas antes, permitiendo planear los viajes con una mayor antelación.
Si te interesa escuchar la entrevista completa con David Sastre, haga click aquí:
