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Optimización del cumplimiento de pedidos
Objetivo
Identificar las causas fundamentales de los retrasos en la entrega para:
- Mejorar la experiencia y satisfacción del cliente
- Reducir las sanciones incurridas por no cumplir con los acuerdos de nivel de servicio y maximizar el potencial de reconocimiento de ingresos.
- Mitigar el riesgo de pérdida de clientes debido a incumplimientos recurrentes en el nivel de servicio
Industria: Salud – Mayorista
Servicios: Innovación Tecnológica
Tecnología: aprendizaje automático predictivo
Optimice la planificación de logística y distribución y gestione los compromisos de entrega comunicados a los clientes dentro del contexto de los riesgos de envío/entrega de pedidos.
Gestionar las relaciones con socios de logística y distribución para mantener los niveles de servicio deseados.
Calcule los ingresos a corto plazo en riesgo por el retraso en el envío/pedido y, por lo tanto, el impacto en el reconocimiento de ingresos del período fiscal.
Nuestro cliente
Nuestro cliente es la segunda corporación de tecnología de pagos más grande a nivel mundial y ofrece procesamiento de transacciones de pagos y servicios relacionados en todo el mundo, facilitando transacciones entre bancos comerciales y bancos emisores de tarjetas o cooperativas de crédito utilizando sus tarjetas de débito, crédito y prepago.
Desafío
Las empresas siempre tienen el desafío de mejorar la satisfacción y el servicio del cliente. Esto es aún más relevante en el caso de empresas que tienen una fuerte dependencia de una red de cadena de suministro. Los retrasos en los envíos/pedidos que llegan a su cliente o destino de destino se traducen en una mala experiencia del cliente, insatisfacción y potencialmente incluso sanciones por el retraso en la entrega o la pérdida de ingresos futuros del cliente.
Acercarse
Emplee el aprendizaje automático para desarrollar un par de modelos predictivos complementarios que:
- Predice la probabilidad de que un envío/pedido se retrase
- Estima el retraso esperado (en días) para envíos/pedidos con riesgo de retraso en la entrega
Resultados
- Demuestra el uso de activos de datos en aplicaciones empresariales como gestión de relaciones con el cliente (CRM), gestión de pedidos, logística y entrega y cuentas por cobrar.
- Inicia el diálogo para expandir el valor incremental del modelo actual a través de la inclusión de datos de inventario/agotación, información de ruta de entrega, requisitos de manejo especializados (por ejemplo, control climático, aduanas, controles regulatorios, etc.)
- Promueve la idea de complementar las predicciones del modelo con información meteorológica y de tráfico para proporcionar una imagen holística para la toma de decisiones.
Impacto
- Optimice la planificación de logística y distribución y gestione los compromisos de entrega comunicados a los clientes dentro del contexto de los riesgos de envío/entrega de pedidos.
- Gestionar las relaciones con socios de logística y distribución para mantener los niveles de servicio deseados.
- Estimar los ingresos a corto plazo en riesgo por el retraso en el envío/pedido y, por lo tanto, el impacto en el reconocimiento de ingresos del período fiscal.
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