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Hablemos claro: antes de 2020 al pensar en comprar comida recién preparada, rápida y sabrosa, la única opción que se venía a la cabeza era ir a un centro comercial o bien pasar en un automóvil por una cadena (generalmente extranjera) de fast food. Hoy, dos años más tarde, las cosas son muy diferentes en favor de los consumidores.
A raíz de la pandemia, el delivery de comida tuvo un crecimiento y desarrollo agigantado. De acuerdo con el más reciente estudio sobre venta online de alimentos y bebidas publicado por la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO), 5 de cada 10 compradores de alimentos recurren a canales digitales para satisfacer sus antojos.
Lo anterior representa enorme retos para la logística de estos alimentos, no solo en tanto al tiempo de demora (que no es un eje menor, considerando que un 46% de estos consumidores basa su decisión de compra en la rapidez), sino también en lo que respecta al packaging, que debe ser útil, pero además, amigable con el medioambiente. Todo esto sumado al buen servicio, fundamental para que la experiencia de compra memorable se traduzca en un eventual retorno al cliente al restaurante.
Para reducir el tiempo de entrega de estos alimentos no solo hay que hacer más eficiente la preparación en la cocina, sino también planificar correcta y efectivamente la logística para su entrega. Una buena última milla puede marcar la diferencia entre el fracaso y la fidelización.
Según AMVO, el 10% de los problemas que enfrenta el delivery de comida es la falta de cuidado en el trayecto que recorren los paquetes entre el restaurante y el domicilio de quien pide. Esto se traduce en pedidos dañados y órdenes incompletas. Para evitar estas experiencias, la logística inteligente, basada en modelos matemáticos, algoritmos e Inteligencia Artificial, ofrece la opción de delimitar los radios de entrega de estos servicios, con el objetivo de que las distancias que recorre la comida sean las adecuadas para evitar que se enfríen, desarmen o estropeen en el camino.
Con este tipo de soluciones tecnológicas logísticas, además, se estima que un 83% de los pedidos llegan antes de lo planificado inicialmente, debido a que la Inteligencia Artificial y Machine Learning predicen el tiempo de entrega de los pedidos y van mejorando las rutas de entrega con base a la experiencia con el tráfico de las ciudades, accidentes y otros factores que influyen en el tiempo del trayecto.
Y es que nada genera más ansiedad en el cliente que el no tener una visibilidad completa de la fase en que se encuentran sus pedidos. La inteligencia logística permite esta funcionalidad, y al contrario de lo que podría creerse, está al alcance de cualquier tipo de negocio, independiente de su tamaño y facturación: se paga un costo bajo por cada vehículo, ayudando a las empresas pequeñas a ser más competitivas, y a las grandes a automatizar una importante reducción de costos, de la mano de un servicio de calidad.
A este tipo de soluciones logísticas se les conoce como “OnDemand” (en referencia a que las entregas que gestiona son “bajo demanda” e inmediatas), y las hay de muchos tipos. Se recomienda a los emprendedores y restaurantes que busquen mantenerse en la ola preferir aquellas tecnologías que les presten un soporte operacional autónomo, sin cobro de comisiones y que eviten ponerlos en competencia directa con otros negocios dedicados a los mismos rubros. Además, la entrega oportuna, sencilla y directa de reportería respecto de la operación de los restaurantes es clave para sus futuras tomas de decisiones.
Si queremos seguir saciando nuestros antojos con rapidez y calidad, es necesario que estas herramientas sean aliadas en el desarrollo de este mercado. ¡Es vital que crezcamos en conjunto!
Eyal Shats es cofundador de la startup chilena dedicada a la optimización logística SimpliRoute, con más de 3 años de presencia en México. Actualmente se desempeña en el cargo de Chief Estrategy Officer preparando su arribo a Miami, desde donde comandará el plan de aterrizaje que la startup prepara para Estados Unidos.
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