Contre l'inefficacité de la livraison du dernier kilomètre : le rôle des données
La livraison du dernier kilomètre est la partie la moins efficace et la plus coûteuse du processus de livraison. Elle joue pourtant un rôle décisif dans la satisfaction et la fidélisation des clients.
La livraison du dernier kilomètre représente le déplacement du colis, à l’arrière d’un véhicule, depuis le centre de distribution jusqu’à la porte du client. Ce segment de la livraison est par nature très inefficace en raison de la diversité géographique, des embouteillages, de la densité insuffisante de clients dans certaines zones de livraison, de la capacité de livraison et, surtout, de la probabilité d’échec des livraisons en raison de l’absence de clients.
Pourtant, elle joue un rôle clé dans la satisfaction des clients, car elle a une forte incidence sur leur expérience globale : selon une étude Convey, 84 % des consommateurs ne feraient pas d’achat auprès d’un détaillant après une mauvaise expérience de livraison et 70 % d’entre eux déclarent que la rapidité, la commodité et la convivialité du service de livraison comptent le plus dans leur expérience d’achat en ligne, la rapidité étant une attente majeure de ces derniers : 90 % considèrent que la livraison en deux ou trois jours est la norme et 30 % d’entre eux attendent une livraison le jour même.
Le fait de devoir reprogrammer la livraison ou d’aller chercher les articles non livrés à un endroit qui leur est imposé contribue logiquement à réduire le niveau de satisfaction.
Mais les inconvénients sont partagés : du point de vue des entreprises de la supply chain, la livraison du dernier kilomètre s’impose comme la partie la plus coûteuse du processus de livraison. Selon les estimations, 53 % des coûts totaux d’expédition sont liés à la livraison du dernier kilomètre.
Selon une enquête, plus de 63 % des transporteurs déclarent ainsi que leur principale difficulté consiste à livrer des colis lorsque la disponibilité des destinataires est incertaine. (Lowe et Rigby, 2014).
Aujourd’hui, outre le fait que le secteur se caractérise par des marges très faibles, les livraisons du dernier kilomètre érodent les bénéfices, car les organisations facturent pour ce service généralement moins que ce qu’il leur en coûte pour honorer les commandes. Avec seulement 1 % des consommateurs prêts à payer le coût total du service, 97 % des organisations estiment que les modèles actuels de livraison du dernier kilomètre ne sont pas viables pour une mise en œuvre à grande échelle dans tous les lieux (Cap Gemini Institute, 2019).
La complexité de la logistique du dernier kilomètre représente par conséquent un défi important pour la chaîne d’approvisionnement moderne.
Les données pour venir à bout de la complexité des livraisons du dernier kilomètre
Compte tenu de la disponibilité croissante de sources de données, il existe aujourd’hui de nombreuses options pour améliorer la livraison des colis grâce à des approches axées sur les données.
Il est possible de réduire le nombre d’échecs de livraison en identifiant et en prenant en compte les créneaux de disponibilité des clients au cours de la période de livraison prévue.
Des simulations par ordinateur indiquent que l’utilisation significative des données de présence des clients peut permettre de réaliser des économies de l’ordre de 40 % sur les coûts du système par rapport aux solutions traditionnelles d’acheminement des véhicules. (source : ScienceDirect, 2021).
Par exemple, la cartographie du comportement des clients pour prédire leur présence à domicile pourrait améliorer l’efficacité des livraisons. Certains paramètres pourraient être contrôlés, telle la consommation d’électricité, mais l’accès à ces données est souvent restreint ou limité pour des raisons de confidentialité.
Les caractéristiques démographiques d’une région peuvent également révéler le comportement d’absence des clients pendant les périodes de livraison (Van Duin et al., 2016). De même, le fait de savoir qu’un quartier particulier a tendance à voir circuler des volumes de colis élevés à certaines heures de la journée permet d’ajuster les horaires de livraison afin d’éviter les encombrements et l’augmentation des délais de livraison. Des indicateurs tels que la taille des ménages, la valeur des maisons et le revenu mensuel moyen par code postal peuvent également jouer un rôle important dans l’estimation de la disponibilité des clients.
L’analyse des données historiques, c’est-à-dire des données de livraison antérieures, permet par ailleurs d’identifier des modèles de comportement des clients, et d’estimer leurs heures et lieux de livraison favoris.
Par exemple, si les données historiques montrent qu’un client en particulier est systématiquement absent pendant la journée, il est préférable de programmer ses livraisons le soir ou le week-end, lorsqu’il est plus susceptible d’être chez lui.
Outre les données historiques, les données en temps réel sur les conditions de circulation et la météo peuvent être utilisées pour ajuster les horaires et les itinéraires de livraison afin d’éviter les retards et d’assurer des livraisons en temps voulu.
En combinant les caractéristiques démographiques, les données historiques et les données en temps réel, il est possible d’obtenir une image plus précise des schémas de fréquentation des clients et de la demande de livraison, ce qui permet de planifier efficacement les livraisons futures, d’améliorer la satisfaction des clients et de réduire les coûts.
Il s’agit donc de considérations à prendre en compte lors du choix d’un fournisseur de services de géolocalisation. L’accès de ce dernier à de nombreuses données et sa capacité à les croiser pour gagner en intelligence sur la présence potentielle des clients devraient être prioritaires lorsqu’il est question de choisir une interface de programmation logicielle (API) plutôt qu’une autre.