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Mario Vázquez
La logística predictiva permite anticipar y reducir retrasos, minimiza errores operativos y también beneficia a las pymes.
Según datos de la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO), México cuenta con más de 67 millones de compradores digitales y, además de ocupar el 8° lugar mundial en el sector, supera a naciones como Estados Unidos y Singapur.
En cuanto a valor, el mercado del comercio electrónico alcanzó los 941 mil millones de pesos, impulsado por un sólido crecimiento anual del 19.2 %.
No obstante, este crecimiento del e-commerce en México está llevando a las empresas a replantear sus modelos logísticos, migrando de esquemas reactivos a estrategias basadas en datos y analítica avanzada.
Logística predictiva y los retos en campo
En este contexto, la logística predictiva se posiciona como una herramienta clave para anticipar la demanda, optimizar operaciones y evitar saturaciones en momentos de alto consumo.
Este entorno obliga a las empresas a incorporar tecnología para prever comportamientos de consumo y tomar decisiones antes de que se presenten cuellos de botella.
Según el estudio de la AMVO, 1 de cada 5 compradores ha devuelto algún producto, es decir, el 22 % de los usuarios; y destaca el hecho de que el 71 % lo ha hecho por problemas en el producto, como daños, mala calidad o error en la orden, ya que, ante grandes cargas de reparto, hay más posibilidades de daño en las entregas.
En este sentido, la logística predictiva permite identificar patrones de compra, zonas de alta demanda, temporalidades y rutas críticas.
Escenarios exigentes de entrega
Con esta información, las compañías pueden planear con mayor precisión su capacidad operativa, desde la asignación de rutas hasta la gestión de inventarios y recursos humanos, reduciendo la posibilidad de saturaciones.
En un modelo tradicional, las empresas reaccionan ante la demanda, pero el enfoque predictivo permite adelantarse a escenarios exigentes, lo que se traduce en una reducción de retrasos y una mejor distribución de la carga operativa.
En la experiencia del consumidor, este exige rapidez, visibilidad y certeza en cada compra, por lo que las políticas implementadas en la última milla se han convertido en un factor determinante para la fidelización del cliente, ante una competencia más intensa.
Sin embargo, la implementación necesita integración de datos, adopción tecnológica y capacitación del talento.
En los próximos años, la logística en México evolucionará hacia modelos más inteligentes, donde la combinación de datos, tecnología e innovación permitirá responder a un consumidor digital más exigente.
“La logística predictiva permite anticipar y reducir retrasos, minimiza errores operativos y también beneficia a las pymes al acercarles soluciones tecnológicas sin grandes inversiones. Esta consiste en utilizar datos históricos, inteligencia artificial y analítica avanzada para anticipar la demanda, especialmente en temporadas altas”, destacó Ana Rangel, Manager de Marketing y Relaciones Públicas en iMile México.
