El sistema utiliza datos de comportamiento de los clientes para mejorar la planificación de rutas y aumentar la tasa de entrega en el primer intento
INVESTIGACIÓN LOGÍSTICA
Una aplicación móvil desarrollada por investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universidad de Sevilla (España) ha conseguido disminuir hasta en un 45% los fallos en la entrega de pedidos en el comercio electrónico. La propuesta busca mejorar la coordinación entre clientes y transportistas, lo que ahorra costes y reduce la huella ambiental.
El crecimiento del comercio electrónico ha incrementado el número de pedidos online y, con ellos, las entregas fallidas, en parte debido a la ausencia de los destinatarios.
Las empresas buscan soluciones encaminadas a garantizar la recepción en el primer intento. Por ejemplo, recurren a puntos de recogida, definen franjas horarias e, incluso, pueden incorporar tecnologías emergentes, como drones, robots o vehículos autónomos. Sin embargo, muchas de estas iniciativas no abordan directamente el problema de fondo: la falta de información sobre la disponibilidad de los clientes.
Una app para reducir las entregas fallidas
El prototipo de aplicación móvil desarrollado por la Universidad de Sevilla identifica los momentos y ubicaciones con mayor probabilidad de éxito en las entregas. A partir de los datos de localización ─compartidos siempre con el consentimiento previo de los usuarios─, la app detecta patrones de comportamiento de los clientes que ayudan a las empresas de reparto a planificar sus rutas y horarios. Al combinar el análisis histórico con datos en tiempo real, los transportistas aumentan la probabilidad de completar las entregas en el primer intento.
“Nuestro trabajo se basa en tres objetivos: analizar los hábitos de los clientes para determinar las franjas horarias más adecuadas ─que pueden variar según el día─, realizar un seguimiento en tiempo real de la disponibilidad del destinatario antes de la entrega y planificar los servicios de forma más eficiente en función de las preferencias de los usuarios y la capacidad operativa de los transportistas”, señalan los autores.
El uso de datos de geolocalización permite anticipar cuándo y dónde realizar las entregas con mayor probabilidad de éxito
La aplicación móvil permite a los usuarios definir sus preferencias de entrega, incluyendo hasta cuatro direcciones y franjas horarias, que pueden modificarse en cualquier momento. La app no controla la geolocalización de manera continua, sino que esta funcionalidad puede activarse o desactivarse, así como programar su desconexión automática en determinadas horas. También facilita la consulta de los datos recopilados y las estadísticas que genera.
Hasta un 45% menos de entregas fallidas
Las pruebas realizadas con el prototipo de la aplicación mostraron cómo la incorporación de datos probabilísticos en la planificación de las rutas de reparto rebajó las entregas fallidas hasta en un 45%. Además, incluir la posibilidad de escoger ubicaciones alternativas mejoró la tasa de éxito en un 10%.
El análisis de datos permite identificar franjas horarias en las que los usuarios están disponibles de forma recurrente. Esta información facilita a las empresas logísticas la optimización de sus rutas, al priorizar los momentos con mayor probabilidad de éxito en la entrega. Como resultado, eliminan los desplazamientos innecesarios, minimizan los tiempos de espera e incrementan la tasa de entregas completadas en el primer intento.
El análisis muestra que los hábitos de los usuarios varían según el día de la semana, lo que refuerza la necesidad de una planificación dinámica
“Nuestra solución reduce las incidencias en las entregas, mejora la satisfacción del cliente y disminuye los costes operativos, además de contribuir a la sostenibilidad ambiental al evitar reintentos innecesarios”, concluyen los autores del estudio.
Los investigadores de la Universidad de Sevilla han continuado la línea de investigación sobre la última milla con un estudio económico más profundo sobre cómo los datos de disponibilidad y los hábitos de los usuarios pueden optimizar las entregas. En él analizan cómo esta información puede reducir los costes logísticos hasta un 17,35% y abre la puerta a modelos de reparto más eficientes y adaptados a las rutinas reales de los clientes.
AUTORES DE LA INVESTIGACIÓN:
Alejandro Escudero Santa, Juan Carlos Cortés Muñoz, Kenny Jesús Flores Huamán, Alfredo Casimiro García Llanera, Alicia Robles Velasco y María del Carmen Romero Ternero, Universidad de Sevilla.
Publicación original:
Escudero-Santana, A., Cortés-Muñoz, J. C., Flores-Huamán, K. J., García-Llanera, A. C., Robles-Velasco, A., Romero-Ternero, M. C. A mobile app-based approach to profiling e-commerce users for detecting more convenient delivery time slots. Dirección y Organización, Issue 87, Pp. 47–56 (2025).
© 2025 The Authors. Published under CC BY-NC-SA 4.0 license.