Una strategia di e-commerce efficace non può prescindere da una gestione ineccepibile delle attività di gestione logistica e dalla collaborazione fra tutti gli attori della supply chain
La diffusione di nuove modalità di acquisto di prodotti e servizi da parte di consumatori o aziende attraverso canali digitali di e-commerce, un trend iniziato precedentemente alla pandemia COVID19, si è defintivamente consolidato. Questo link E-commerce, in Italia giro d’affari oltre i 30 miliardi. Decolla il “buy now, pay later” – CorCom (corrierecomunicazioni.it) riporta dati e statistiche dettagliate sul tema per chi fosse interessato ad approfondire la rilevanza del tema.
L’adozione efficace di strumenti di e-commerce da parte delle aziende richiede un approccio complessivo che consideri non solamente gli aspetti di interazione multicanale con i clienti che acquistano prodotti o servizi, ma anche l’impatto e l’integrazione con processi di gestione logistica (scorte, trasporti, magazzini, produzione solamente per citarne alcuni) che devono essere opportunamente ottimizzati per garantire un servizio al cliente di eccellenza, requisito indispensabile una efficace strategia di vendita basata su e-commerce. In questo, e negli articoli che seguiranno, proporro’ alcuni spunti di riflessione su queste tematiche.
L'ordine cliente
La scelta dei canali di interazione con il cliente è sicuramente il primo aspetto da considerare nell’implementazione di progetti di e-commerce. Le opzioni che le aziende possono adottare sono molteplici, esporre i propri prodotti o servizi su marketplace on line come Amazon o altri, adottare proprie piattaforme di e-commerce, ed eventualmente perseguire entrambi gli approcci. SAP ha una propria offerta di e-commerce SAP Commerce Cloud | Software e-commerce per grandi aziende e PMI, ma quale che sia la piattaforma utilizzata, ai fini degli appofondimenti che faremo, la “transazione” più importante è quella dell’ordine cliente definito in molti siti di e-commerce anche “carrello della spesa” o “Shopping Cart”.
E’ proprio a partire dall’ordine cliente, che iniziano tutte le interazioni con le attività connesse alla logistica dell’e-commerce, che andremo ad esplorare in questo e nei prossimi articoli.
Le modalità di consegna
In Store - At Home
Normalmente in un sito di e-commerce il cliente inserisce il prodotto richiesto, e alcune piattaforme, come ad esempio SAP Commerce Cloud, consentono al cliente che sta acquistando il prodotto la verifica dell’eventuale disponibilità di prodotti in eventuali negozi fisici, qualora il modello di vendita preveda la modalità di consegna presso uno store fisico. La pubblicazione di queste informazioni sui siti e-commerce per essere consistente richede ovviamente l’integrazione real time, e on line con i sistemi di gestione delle scorte aziendali. Nel caso di SAP, il sistema di gestione delle scorte è SAP S/4 HANA, in cui tutti i flussi di ricevimento, produzione, stoccaggio, e spedizione delle merci sono gestiti. L’integrazione fra SAP Commerce Cloud e SAP S/4 HANA, è garantita tramite opportune API di integrazione, descritte e pubblicate in questo sito: Overview | SAP Commerce Cloud Integration with SAP S/4HANA | SAP API Business Hub. La scelta delle modalità di consegna ha ovviamente un impatto sull’eventuale organizzazione delle attività di trasporto: nel caso di consegna “In Store” tutti flussi logistici dell’ecommerce dovranno essere armonizzati con i flussi logistici dei negozi fisici, mentre le modalità di cosegna “At Home” implicano anche l’organizzazione delle attività di trasporto fino a casa del cliente, ovvero la logistica dell’ultimo miglio. Entrambi questi temi e i relativi impatti sui sistemi di gestione dei magazzini e dei trasporti, saranno approfonditi in una sessione dedicata.
Il tempo di consegna richesto dal cliente
Data e ora richiesta per la consegna, oltre ai prezzi e alle quantità dei prodotti aquisiti dal cliente, sono i parametri fondamentali da gestire sull’ordine cliente. Nei casi più ricorrenti, come quello illustrato nell’immagione sotto riportata, il cliente può scegliere tempi di consegna “standard” (entro qualche giorno ) oppure richiedere servizi di consegna “premium” o più rapidi (a volte anche consegna in giornata), che in genere comportano da parte del cliente tariffe addizionali, sul singolo ordine, fatta eccezione per clienti fidelizzati o che abbiano fatto sottoscrizioni che garantiscono un certo numero di consegne “premium”.
La previsione del rispetto tempi di consegna e la riduzione del rischio di ritardo
Da sempre il rispetto dei tempi di consegna verso i clienti è stato uno degli obiettivi di analisi e ottimizzazione delle attività logistiche; la garanzia del rispetto dei tempi di consegna, senza eccedere nei livelli di scorta e minimizzando i costi di gestione logistica, è alla base delle ottimizzazioni che le applicazioni SAP per la gestione dei trasporti e dei magazzini fisici consentono di ottenere. Ma prima ancora di pianficare le attività di pianificazione trasporti e magazzini, ovviamente indispensabili e che approfondiremo successivamente, le aziende più attente al servizio al cliente, non solo controllano costantemente le performance e KPI’s della puntualità logistica, ma hanno la necessità di prevedere eventuali imprevisti o “disruption” che possano mettere a rischio il rispetto dei tempi di consegna. I fattori che possono influenzare il rispetto dei tempi di consegna sono molto variabili e numerosi, e possono dipendere sia da elementi interni relativi all’organizzazione delle attività di logistica, produzione, trasporto e magazzino, che da fattori esogeni, il più banale dei quali potrebbe essere un imprevisto di qualsiasi tipo che possa causare un ritardo di un mezzo. Data la variabilità di tali parametri, molti dei quali difficilmente controllabili, l’unica tecnologia che può venire in aiuto per la previsione del rispetto dei tempi di consegna e la riduzione del rischio di consegnare in ritardo è quella che si basa su algoritmi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale. L’idea alla base è quella di costruire una base storica in cui registrare tutti i dati ed eventi relativi alle consegne effettuate ai clienti a cui applicare successivamente algoritmi di ML e AI. Quello che è interessante, è che all’interno dell’ecosistema SAP, esistono partner che hanno già sviluppato queste applicazioni, basate su tecnologia SAP Data Intelligence e SAP Data Warehouse Cloud. Il video che segue illustra le potenzialità di questa soluzione. Si potrebbe così scoprire che gli ordini ricevuti nella seconda parte della settimana hanno una maggior probabilità di andare in ritardo…. magari perchè nell’approssimarsi del week end potrebbero essere più frequenti le assenze pianificate o meno del personale in grado di effettuare le attività logistiche.
Ulteriori informazioni, per chi volesse approfondire, sono disponbili a questo sito: Optimizing Order Fulfillment with Machine Learning | Supply Chain Logistics (sap.com). . Analoghe analisi potrebbero essere effettuate anche sui dati di mancata o errata consegna. Prevenire e per quanto possibile evitare tardive o errate consegne è una delle modalità che le aziende possano avere per fidelizzare sempre di più i propri clienti, evitando che un cliente insodisfatto possa rivolgersi al sito e-commerce, che si trova a un semplice click di distanza.
Prossimamente affronteremo l’impatto delle strategie di vendita e-commerce sull’organizzazione delle attività di trasporto e magazzino.