Soluções para otimizar a entrega de produtos ao consumidor final

O trabalho de entrega de produtos para o consumidor final lida com uma série de aspectos da logística que são muito únicos e complexos. É um modelo que necessita de ajustes e adequações, principalmente no que tange sua viabilidade econômica, para ser colocado em prática de maneira sustentável.

E uma das pontas mais sensíveis, dentro de todo este processo, é a entrega final ao consumidor. Variáveis que englobam segurança, eficiência e prazo se somam à expectativa do comprador em receber seu produto no tempo correto e sem danos ou danificações.

Isso demanda da inteligência logística um aperfeiçoamento constante de suas práticas, aliado a utilização de ferramentas que ajudam a configurar expectativas de entrega com seus valores. É muito importante que toda esta operação esteja alinhada e clara por parte de uma equipe que realiza as entregas, uma vez que a fidelização de um novo cliente é sensível ao resultado deste trabalho.

Uma das ferramentas úteis dentro deste processo é criar produtos de frete que se alinhem com a expectativa de entrega do cliente. Quem precisa do produto com mais urgência, tem maior custo pela entrega mais eficiente possível. É um artifício popular no mercado digital, e sempre tem efetividade em satisfazer o cliente final quanto ao prazo de entrega.

Além de ser eficiente na relação com o consumidor, a divisão do frete como produto também gera dados de inteligência sobre as demandas e necessidades de um público específico. Saber interpretá-las da maneira correta ajuda a adequar a estrutura de cada uma destas soluções de trabalho.
Isto nos liga à dica central: as ferramentas de machine learning para a entrega. Utilizar-se de de uma base dados gerada pelo próprio histórico de comportamento do público ajuda a automatizar decisões quanto aos produtos de entrega e ao modelo que satisfaça as demandas de cada um.