LOGÍSTICA 12 min de leitura

Serviços por assinatura: como reduzir os custos de entrega

Esse modelo de negócio tem a vantagem de gerar fluxo de caixa previsível, mas a desvantagem do alto custo da entrega de última milha recorrente. Novas táticas podem otimizar essa operação sem impactar negativamente o cliente

Stanley Frederick W.T. Lim
Stanley Frederick W.T. Lim
Serviços por assinatura: como reduzir os custos de entrega
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Serviços tradicionais de assinatura, como entrega de jornais ou revistas, existem há décadas. A novidade  – nem tão nova assim – está na entrega em domicílio, no formato de assinatura, de diversas categorias de produtos físicos. É algo que está cada vez mais segmentado. Hoje, nos Estados Unidos, por exemplo, os consumidores podem se inscrever no clube de picles do mês, no de livros para colorir ou no de kit de sobrevivência, só para ficar em poucos casos. 

O modelo de negócio de assinaturas oferece benefícios consideráveis para as empresa, sendo o fluxo de caixa previsível o principal deles. Mas, para aqueles que entregam produtos físicos na porta dos clientes, o maior desafio é justamente o transporte: levar o produto à casa das pessoas corrói os lucros. 

Embora as empresas que vendem por assinatura não sejam as únicas a ter custos de entrega de última milha (last mile), elas são especialmente vulneráveis a tais custos. Mas, por outro lado, são as que estão na melhor posição para reduzi-los.

As despesas com entregas podem representar até 53% dos custos totais da cadeia de fornecimento, pois as falhas na execução e os custos elevados de combustível, veículos e mão de obra sobrecarregam o sistema. Outra razão pela qual as despesas são tão altas é que é difícil otimizar a logística para pequenos pedidos e muitos endereços de entrega em um curto espaço de tempo. 

Reduzir esses custos pode tornar o modelo de assinatura muito mais lucrativo. Mas a maioria das empresas não encontrou maneiras eficazes de baixá-los, embora a natureza recorrente das assinaturas torne isso mais fácil do que em outros modelos de negócio.

Sou um pesquisador que estuda logística e gestão da cadeia de fornecimento. Trabalhei com empresas na América do Sul, Sudeste Asiático, Europa e EUA para cortar despesas operacionais usando estratégias de controle de custos, como melhor roteamento e agendamento. Com base em minha pesquisa e experiência, acredito que existe uma solução mais eficaz. Mas primeiro, vamos dar uma olhada mais de perto no problema e nas estratégias que as empresas estão usando hoje.

Incentive (ou exija) pedidos maiores

A maioria das assinaturas de produtos físicos depende da entrega em domicílio. Alguns desses serviços se concentram no envio de itens especiais aos consumidores em intervalos regulares, como clubes de café ou vinho do mês, o que oferece às empresas alguma previsibilidade e permite que elas se planejem com certa antecedência. 

Outros se concentram em serviços de entrega, em que os clientes pagam uma taxa anual para ter desconto ou gratuidade na entrega, além de outras vantagens. É o caso do Amazon Prime, por exemplo.

Muitas empresas exigem que os consumidores, incluindo assinantes, atendam aos valores mínimos de pedidos (MOV, na sigla em inglês), o que melhora suas margens na entrega. O Walmart+, por exemplo, oferece entrega gratuita de supermercado para assinantes se eles gastarem mais de US$ 35 em uma única transação. 

Mas algumas assinaturas de entrega, como o Amazon Prime, evitam definir um MOV ou o fazem com um valor baixo. Isso porque a empresa teme que um limite mais alto prejudique a percepção dos consumidores sobre o valor da assinatura.

Minha equipe trabalhou com um varejista europeu de alimentos e determinou que um MOV de aproximadamente 47 euros seria o ideal para garantir que todos os pedidos fossem lucrativos. As organizações não devem ter medo de definir MOVs altos ou de experimentar outros métodos menos restritivos para incentivar os consumidores a fazerem pedidos maiores. Por exemplo, uma empresa pode oferecer descontos extras à medida que o tamanho do pedido aumenta.

Agende e agrupe as entregas

O agrupamento geográfico, ou seja, fazer entregas em um intervalo de tempo para clientes em uma mesma região, é uma das maneiras mais eficazes de reduzir as despesas de entrega final. Se apenas uma pessoa em um bairro estiver inscrita em um serviço de entrega de refeição, o serviço deve cobrir o custo total da entrega com a receita desse único pedido. Mas, se quatro outras pessoas na mesma área também assinarem o serviço, os custos da distribuição final serão divididos por cinco.

As empresas podem incentivar os vizinhos a combinarem seus pedidos oferecendo dias ou janelas de entrega fixos para uma região, em vez de prometer levar a compra o mais rápido possível. Esse lote reduz os custos porque aumenta a chance de que haja mais de um pedido para endereços próximos.

Muitas organizações tentam otimizar os pedidos à medida que eles chegam, em vez de usar incentivos para influenciar a hora em que eles são feitos. As empresas priorizam a entrega instantânea porque acham que é o que os consumidores querem. 

Mas os assinantes também querem taxas mais baixas e às vezes estão dispostos a esperar mais para obtê-las. Diversas pesquisas já identificaram que muitos clientes preferem esperar mais tempo pelo pedido se isso significar pagar menos pelo frete.

Nos EUA, os serviços de mercearia por assinatura Misfit Markets e Imperfect Foods fazem pedidos em lote por CEP e entregam apenas uma vez por semana. Mais empresas devem explorar esses modelos, especialmente para itens recorrentes que os consumidores sabem de antemão que precisarão, como papel higiênico ou detergente.

As entregas recorrentes reduzem drasticamente os custos para os varejistas. Em um estudo em andamento com uma rede regional de supermercados, meus colegas e eu usamos datas de entrega programadas, consolidação de pedidos e remessas divididas para otimizar a forma como as mercadorias saíam dos fornecedores para os centros de distribuição. 

A redução de custos de transporte foi de aproximadamente 43%. A boa notícia é que as assinaturas que envolvem entregas recorrentes estão prontas para esse tipo de sistema.

As empresas devem repassar essas economias e conscientizar os consumidores de que eles estão sendo recompensados por aceitar entregas em menor frequência, feitas no cronograma da empresa. O Amazon Prime, por exemplo, costuma oferecer aos clientes um pequeno crédito digital se eles optarem por uma entrega mais lenta. 

As empresas também podem atrair clientes ecologicamente conscientes, destacando as emissões de carbono evitadas ao agendar sua entrega para um dia em que uma van de carga já estará em sua área. Aquelas que oferecem um modelo de assinatura geralmente incentivam os clientes a fazerem com que seus amigos se inscrevam, oferecendo um crédito de referência ou desconto. Elas poderiam, por exemplo, estimular a mesma ação com vizinhos, oferecendo descontos para pedidos conjuntos.

O agrupamento geográfico também pode ser incorporado às plataformas. Imagine se, quando uma pessoa pedisse uma pizza pelo aplicativo Uber Eats, os assinantes do programa de descontos Uber One na área recebessem notificações de ofertas especiais para pedirem algo da mesma pizzaria naquela mesma noite. 

Essa abordagem ofereceria economia imediata para os consumidores, mais pedidos para restaurantes, maior produtividade para os entregadores e custos mais baixos para as próprias empresas de entrega. Possivelmente, até as gorjetas aumentariam.

Uma nova abordagem combinada

Algumas empresas reduziram os custos de entrega ao consumidor final implementando MOVs, agrupamento geográfico e agendamento antecipado (uma forma de agrupamento por data). Mas e se esses princípios pudessem ser combinados em um novo tipo de modelo de assinatura?

Meu colega David Pyke e eu recentemente conceituamos um modelo de assinatura de última geração que chamamos de “reabastecimento automático da cesta de compras”, ou MBAR (do inglês market basket automatic replenishment). Esse sistema usaria análise de dados e monitoramento de internet das coisas (IoT) para fornecer entregas recorrentes de produtos comumente usados, agrupados e personalizados por bairro.

Por exemplo, dados sobre hábitos de compras da vizinhança podem ser usados para identificar os itens de maior lucro e mais usados em um determinado CEP. O monitoramento de IoT envolve dispositivos inteligentes que sabem quando algo está acabando – a impressora que percebe quando precisa de mais toner ou a geladeira inteligente que pode dizer quais mantimentos estão no fim. Como alternativa, os algoritmos de machine learning podem aprender os padrões de uso de um cliente ao longo do tempo, prever quando ele está ficando sem um determinado item e incentivá-lo a fazer um novo pedido.

Ao combinar dados populacionais sobre tendências de bairro e dados individuais de consumidores, um varejista pode oferecer os produtos que a clientela mais precisa e os agrupar em intervalos recorrentes para uma área específica. O sistema saberia quais assinantes em um bairro estão com pouco detergente ou farinha e enviaria esses itens para todos eles de uma só vez, como parte de pacotes de entrega maiores. 

Um alerta, enviado com antecedência, informaria aos assinantes o que eles receberiam naquela semana. Isso permitiria que eles optassem por comprar ou não aqueles itens.

Nossa pesquisa sugere que a combinação de uma variedade limitada de produtos com lotes de pedidos diminui os custos de coleta, embalagem e envio em comparação com o reabastecimento automático típico. A Amazon oferecerá um preço mais baixo se você se inscrever para remessas recorrentes de um único item, como pasta de dente. Mas a economia para as empresas aumenta muito quando as remessas recorrentes são para vários itens enviados para várias pessoas em um mesmo bairro ao mesmo tempo.

O MBAR oferece um caminho experimental para combinar conveniência e escala. Com esse modelo, os clientes obtêm o que precisam, quando precisam, sem precisar pedir. 

As empresas têm receita consistente de assinantes regulares ao mesmo tempo que reduzem drasticamente os custos de entrega final. Há também benefícios ambientais e de eficiência, pois não teremos mais dez entregas diferentes de papel higiênico para dez famílias que moram no mesmo quarteirão.

Nenhuma empresa implementou esse sistema ainda, mas a tecnologia e os dados para isso já estão disponíveis. A Imperfect Foods e a Misfits Market oferecem assinaturas que estão geograficamente agrupadas, mas entregam apenas mantimentos, não um conjunto mais amplo de itens.

SEJA EXPERIMENTANDO ALGO COMO MBAR OU BUSCANDO OUTRA ABORDAGEM, os serviços de assinatura para itens físicos devem experimentar novos modelos para reduzir os custos. Os algoritmos podem ajudar a otimizar cronogramas, mas, se nem o comportamento do consumidor nem a estrutura do sistema de entrega mudarem, as empresas continuarão repassando-os ao cliente. A solução está em entregar pedidos maiores a assinantes que moram próximos, com intervalos suficientes de espera. Esses elementos formarão a próxima geração de sistemas de assinatura inteligentes.

Stanley Frederick W.T. Lim
Stanley Frederick W.T. Lim
Stanley Frederick W.T. Lim é professor no Broad College of Business da Michigan State University (EUA) e professor afiliado à Evolution and Future of Work Research Initiative, na mesma universidade.

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