Aplicación de Revenue Management en el sector de trasporte terrestre de carga y mensajería

MÁSTER UNIVERSITARIO EN ESTUDIOS AVANZADOS EN DIRECCIÓN DE EMPRESAS APLICACCIÓN DE REVENUE MANAGEMENT EN EL SECTOR DE TRANSPORTE TERRESTRE DE CARGA Y MENSAJERÍA [REVENUE MANAGEMENT ANALYSIS FOR GROUND TRANSPORTATION: FREIGHT TRANSPORTATION AND LAST MILE DELIVERY CARRIERS] TRABAJO FIN DE MÁSTER Ariela Astorga López, 29 de enero de 2020 Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales Departamento de Economía Financiera y Dirección de Operaciones Aplicación de Revenue Management en el sector de trasporte terrestre de carga y mensajería [REVENUE MANAGEMENT ANALYSIS FOR GROUND TRANSPORTATION: FREIGHT TRANSPORTATION AND LAST MILE DELIVERY CARRIERS] Trabajo Fin de Máster presentado para optar al Título de Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas por Ariela Astorga López siendo la tutora del mismo la Doctora María Esther Chávez Miranda Vº. Bº. de la Tutora: Alumna: Dª. María Esther Chávez Miranda Dª. Ariela Astorga López Sevilla, 29 de enero de 2020 Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 2 - MÁSTER UNIVERSITARIO EN ESTUDIOS AVANZADOS EN DIRECCIÓN DE EMPRESAS FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES TRABAJO FIN DE MÁSTER CURSO ACADÉMICO [2019-2020] TÍTULO: APLICACIÓN DE REVENUE MANAGEMENT EN EL SECTOR DE TRANSPORTE TERRESTRE DE CARGA Y MENSAJERÍA REVENUE MANAGEMENT ANALYSIS FOR GROUND TRANSPORTATION: FREIGHT TRANSPORTATION AND LAST MILE DELIVERY CARRIERS AUTORA: Dª. Ariela Astorga López TUTORA: Dra. Dª. Mª Esther Chávez Miranda LÍNEA DE TRABAJO: Revenue Management, Logística RESUMEN: Revenue Management (RM) corresponde a una filosofía de gestión, que se apoya en los sistemas de información y en la gestión conjunta de la demanda y la capacidad mediante la aplicación de estrategias de precios, con el objetivo de maximizar los ingresos. Se desarrolló inicialmente en la industria área y actualmente se ha expandido a otros sectores como hotelería, restauración, cines y otros. En presente estudio se evalúa la aplicación de RM al sector de transporte terrestre, específicamente el área de mensajería y transporte de carga; de acuerdo con criterios definidos por Kimes (1989). Se analizan como caso estudio dos empresas del sector. Los resultados indican que el sector en general y las empresas estudiadas tienen un gran potencial de éxito de la aplicación de RM, cumpliendo mayoritariamente con los Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales - 3 - criterios establecidos. Finalmente se proponen indicadores de rendimiento de RM adaptados al sector y distintas formas de segmentación, que les permitirían redefinir su estructura de precios y así incrementar los beneficios. PALABRAS CLAVE: Revenue Management courier; Revenue Management freight transportation; Revenue Management cargo; Revenue Management transportation, Revenue Management lastmile delivery. Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 4 - Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales - 5 - ÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN Y METODOLOGÍA ....................................... 9 1.1. INTRODUCCIÓN y JUSTIFICACIÓN DEL TEMA ELEGIDO .......................................... 9 1.2. OBJETIVOS .................................................................................................................... 11 1.3. METODOLOGÍA ............................................................................................................. 12 1.3.1. Estudio Teórico ........................................................................................................ 12 1.3.2. Estudio Empírico ..................................................................................................... 13 CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO ................................................................. 19 2.1. Aplicaciones anteriores de Revenue Management en Transporte .......................... 19 2.2. Similitudes y divergencias entre de investigaciones anteriores de transporte de carga aérea y por barco con el sector de transporte terrestre ............................................. 21 2.3. Análisis de la aplicabilidad de Revenue Management en el sector de transporte terrestre ...................................................................................................................................... 23 2.3.1. Capacidad fija .......................................................................................................... 23 2.3.2. Demanda predecible ............................................................................................... 24 2.3.3. Inventario perecedero.............................................................................................. 24 2.3.4. Estructura adecuada de precios y costes ............................................................... 25 2.3.5. Sensibilidad de los clientes a las variaciones en el precio...................................... 25 2.3.6. Demanda variable en el tiempo ............................................................................... 26 CAPÍTULO 3. ESTUDIO EMPÍRICO ............................................................. 27 3.1. Evaluación de la aplicabilidad de Revenue Management en las empresas estudiadas .................................................................................................................................. 27 3.1.1. Capacidad fija .......................................................................................................... 27 3.1.2. Demanda predecible ............................................................................................... 29 3.1.3. Inventario perecedero.............................................................................................. 30 3.1.4. Estructura adecuada de precio y coste ................................................................... 31 3.1.5. Sensibilidad de los clientes a las variaciones en el precio...................................... 32 3.1.6. Demanda variable en el tiempo ............................................................................... 32 3.2. ASPECTOS ADICIONALES PARA CONSIDERAR DE REVENUE MANAGEMENT .. 34 3.2.1. Variables utilizadas para medir rendimiento ........................................................... 34 3.2.2. Indicadores de Revenue Management recomendados para el sector ................... 36 3.2.3. Análisis de distintas formas de segmentación para caso empresa Carga F .......... 38 3.2.4. Gestión de Precios .................................................................................................. 43 CAPÍTULO 4. CONCLUSIONES ................................................................... 49 Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 6 - Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales - 7 - Relación de Figuras Figura 1.1. Proyección de crecimiento del tráfico de carga aérea para los próximos 20 años ............................................................................................................................ 10 Figura 1.2. Crecimiento comercio electrónico anual en China y Estados Unidos ........ 11 Figura 2.1: Análisis de las características adecuadas para la aplicación de RM en el sector de la mensajería y transporte de carga ............................................................ 26 Figura 3.1. Cuadro de mando empresas estudiadas ................................................... 28 Figura 3.2: Número de pedidos enviados por Mensajería H mensualmente ............... 29 Figura 3.3: Número de cargas gestionadas por Carga F mensualmente..................... 30 Figura 3.4: Distribución de cargas empresa Carga F por día de la semana, meses de febrero, mayo, junio, julio, agosto y noviembre año 2019 (elaboración propia a partir de base de datos de Carga F). ........................................................................................ 33 Figura 3.5: Análisis de las características adecuadas para la aplicación de RM en las empresas estudiadas .................................................................................................. 34 Figura 3.6: Beneficios/km normalizado por tramos de distancia recorrida ................... 39 Figura 3.7: Ingresos/km normalizado por tramos de distancia recorrida ...................... 39 Figura 3.8: Número de cargas transportadas mensualmente, años 2018 y 2019 – Distancia 1 entre 0 - 300km ...................................................................................... 40 Figura 3.8: Número de cargas transportadas mensualmente, años 2018 y 2019 - Distancia 2 entre 300 - 600km .................................................................................. 40 Figura 3.9: Número de cargas transportadas mensualmente, años 2018 y 2019 - Distancia 3 entre 600 - 900km .................................................................................. 41 Figura 3.10: Número de cargas transportadas mensualmente, años 2018 y 2019 - Distancia 4 entre 900 - 1200km ................................................................................ 41 Figura 3.11: Número de cargas transportadas mensualmente, años 2018 y 2019 - Distancia 5 entre 1200 - 1500km .............................................................................. 42 Figura 3.12: Número de cargas transportadas mensualmente, años 2018 y 2019 - Distancia 6 mayor a 1500km .................................................................................... 42 Figura 3.13. Cálculo RevPAF mensual, años 2018 y 2019 – Distancia 1 entre 0 - 300km ................................................................................................................................... 44 Figura 3.14. Cálculo RevPAF mensual, años 2018 y 2019 – Distancia 2 entre 300 - 600km ........................................................................................................................ 44 Figura 3.15. Cálculo RevPAF mensual, años 2018 y 2019 – Distancia 3 entre 600 - 900km ........................................................................................................................ 45 Figura 3.16. Cálculo RevPAF mensual, años 2018 y 2019 – Distancia 4 entre 900 - 1200km ...................................................................................................................... 45 Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 14 - precios. De todas formas, se continúa en contacto con la empresa para evaluar en forma teórica la aplicabilidad de RM en el sector mensajería. - Se busca otra empresa del sector y se encuentra a Carga F. Se revisa la información que ellos registran, y dada su completa base de datos y accesibilidad se selecciona como segunda empresa a analizar. - Se realizan entrevistas semiestructuradas a ambas empresas acerca de su funcionamiento, para conocer sus políticas de reserva, precios, clientes y otros. - En el caso de Carga F ellos envían un archivo en formato MS Excel, donde almacenan mensualmente todas las cargas despachadas y anotan información detallada asociada a estas, como: fecha, origen, destino, peso, kilómetros recorridos, cliente, camión proveedor del traslado, vendedor y otros. Se recopiló información de 8586 cargas transportadas entre enero 2018 y noviembre 2019. - Se realiza una depuración de la base de datos de la empresa Carga F, en la cual se excluyen aquellas cargas que tenían en blanco información importante como: coste, beneficio y kilómetros recorridos. - Se realizan dos visitas a la empresa Carga F para responder dudas y solicitar más información. La empresa Carga F envía informes en formato archivo PDF que corresponden a los reportes anuales de rendimiento que debe elaborar cada filial y enviar a la oficina central. - Se realiza una comparativa de las características del sector de transporte de carga, desde la perspectiva de RM, con el sector de carga aérea. - Se evalúa en forma teórica, de acuerdo a los criterios definidos por Kimes (1989), la aplicabilidad de RM en general para el sector de mensajería y transporte de carga. - Se evalúa la aplicabilidad de RM a estas dos empresas en particular: Mensajería M y Carga F utilizando los mismos criterios de Kimes (1989). - Se exploran las variables disponibles y la posibilidad de segmentar las cargas de acuerdo con algunas de ellas. - Se proponen indicadores de rendimiento para el sector, tomando como base otros indicadores usados en la restauración y hotelería. El tratamiento de datos se realiza con el programa MS Excel Office 365. A continuación, se muestran en la Tabla 1.2 las variables facilitadas por Carga F con la información para carga realizada. Las variables marcadas en negrita son las que se utilizaron para este análisis. Se descartaron aquellas variables que no se consideraron relevantes para el estudio. Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales - 15 - Variables por envío Descripción adicional *Fecha Filial Sevilla en este caso Tipo Servicio Para todos ponen V de viaje Código cliente Nombre cliente Contrato Si existe contrato fijo con ellos o no. Código transportista Proveedor de camiones que realizará el transporte Nombre transportista Proveedor de camiones que realizará el transporte Matrícula camión Origen viaje Ciudad de origen Destino viaje Ciudad de destino Fecha de carga Fecha de descarga *Ganancias Ingresos de explotación *Coste carretera Coste proveedor del camión que transporta la carga *Beneficio Diferencia entre Ingresos y Costes Tipo carga IE Si es Importación o Exportación País origen País donde se recoge la carga País destino País donde se entrega la carga Peso *Km viaje Kilómetros recorridos de origen a destino Vendedor Trabajador de Carga F que coordina la carga Proveedor/Contrato Se indica si es una carga completa o se agrupa con otra. Tabla 1.2. Variables almacenadas por Carga F para cada carga Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos de Carga F Durante la depuración de la tabla se observa que hay pérdida de algunos datos relevantes por carga que no son registrados por la vendedora 1 para ciertos envíos, como distancia recorrida, ingresos y coste. Por este motivo, se eliminan esas cargas de la base de datos utilizada para el análisis. Se realizó una Tabla Descriptiva para las variables utilizadas en el estudio, la cual se adjunta a continuación (Tabla 1.3). Media Número total datos Número de datos válidos Máximo Mínimo Desviación Estándar Ganancias 888,2 8465 8465 13585 80 523 Coste carretera 796,6 8465 8465 13750 70 448 Beneficio//Importe 91,5 8465 8465 9130 -1240 221 Peso 22,6 8465 4773 24,6 0,304 4,942 Km viaje 950,7 8465 8465 4748 9 480 Tabla 1.3: Tabla descriptiva de variables entregadas por Carga F Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos de Carga F 1 Se utiliza la palabra vendedora porque en particular para la empresa Carga F sólo trabajan mujeres en la gestión de cargas y el puesto de trabajo se denomina de esa forma. Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 16 - Se observa una diferencia alta entre el precio máximo y mínimo que puede costar un envío de acuerdo con la distancia transportada, con una desviación de +/- 523 euros. Por lo tanto, la importancia de una carga adicional puede ser o no importante en términos económicos para la empresa, dependiendo de su distancia. Existe una pérdida importante de los datos asociados al peso de la carga que no se está registrando por parte del personal encargado de la gestión de cargas. A continuación, se presenta una descripción de las empresas analizadas como caso de estudio, y su funcionamiento de acuerdo con la información recopilada mediante las entrevistas: 1.3.2.1 Caso 1: Mensajería H Mensajería H es una empresa de “Last mile delivery”, es decir, empresas que transportan bienes desde la tienda, restaurante, o comercio minorista al cliente final, usualmente a su residencia particular. Estos pedidos deben gestionarse lo más rápido posible. Inicia sus actividades el año 2017 y actualmente se encuentra en etapa de crecimiento. Para la mayoría de sus negocios esta empresa es subcontratada por otra más grande de mensajería, que traspasa parte del volumen de los pedidos que recibe. La empresa está buscando mayor independencia mediante la utilización de su propio software para gestionar reservas. Este software se encuentra en período de prueba, de manera que debería entrar en funcionamiento a partir de diciembre de 2019. La empresa ofrece servicios de mensajería en las Provincias de Madrid, Sevilla, Barcelona y Málaga. La empresa tiene dos áreas de trabajo: el reparto de paquetería y el reparto de comida a domicilio. a) Envío de paquetería Para los servicios de mensajería se ofrece despacho del producto en 2 horas a partir de que este se solicita. Se distinguen dos tipos de clientes: a.1) Pequeños clientes: donde tiene un trato directo con la empresa que envía el pedido, por ejemplo: floristerías y distribuidores de recambio para automóviles. El departamento de logística coordina mediante correo electrónico y una aplicación de mensajería multimedia como WhatsApp para móviles, para el envío de los pedidos desde dicha empresa al cliente final. a.2) Grandes clientes: con estas empresas no tiene un trato directo, sino que lo hace a través de un intermediario, la empresa PAACK. Cuando esta última no es capaz de dar respuesta a los pedidos del cliente contacta a Mensajería H para que gestione el pedido. Algunos de estos clientes son: El Corte Inglés, Mediamarkt y Nespresso. La coordinación de los pedidos se hace a través del software propio de PAACK. b) Envío de comida a Domicilio Mensajería H trabaja para la empresa Just- Eat de reparto de comida a domicilio. El trato no es directo con la empresa, sino se trabaja a través de un intermediario que en este caso es la empresa MOX, ellos entregan parte del volumen de sus pedidos a Mensajería H. La gestión de la logística de los pedidos se realiza a través del software propio de MOX. Este sistema de mensajería comenzó operando de modo business to market, pero apenas se implemente la aplicación en línea operará como business to consumer. El primero de ellos tiene como puntos negativos que se tiene una fuerte dependencia en Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales - 17 - pocos clientes y por lo tanto menos oportunidades de corregir la relación con ellos y su percepción de nivel de servicio en caso de errores (Slager & Kapteijns, 2004). 1.3.2.2 Caso 2: CARGA F - Transporte Carga F es una empresa que ofrece transporte de carga terrestre, aérea y marítima. Ofrece envíos tanto nacionales como internacionales. Es una empresa de origen italiano que opera hace 65 años, con 93 filiales: 63 en Italia, 24 en el resto de la UE y 6 globales fuera de la UE. Dentro de España tiene 9 filiales, la de Sevilla se encuentra especializada en el transporte terrestre mediante camiones. Sus ventajas frente a otras compañías son la personalización de su servicio; pues manejan cargas especiales en peso y volumen, y la confianza que da a sus clientes los años de experiencia. La filial de Sevilla no cuenta con vehículos propios, por lo que es una empresa de logística que gestiona los pedidos y subcontrata a terceros para hacer el transporte. No tienen contratos fijos con ninguna empresa de camiones y plena libertad para elegir la opción más conveniente. La elección del subcontrato se realiza de tres formas distintas: - La filial Sevilla tiene un listado de subcontratos con los que han trabajado previamente y ha tenido buenas experiencias. En general, lo usan para transporte de aceite o electrodomésticos que se clasifican como cargas importantes y con mayor riesgo de robos. - A través de la página web de Wtransnet. - A través de la aplicación la línea Timcom. Estas páginas tienen dos secciones, una para camioneros donde ellos ponen a disposición sus servicios de transporte, y otra para empresas donde estas publican su necesidad de transporte. Carga F busca a los subcontratos de camiones de ambas formas, dados ciertos requisitos de: peso, volumen, temperatura y horario. Una vez que se cumplen estas condiciones se negocia el precio. Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 18 - Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales - 19 - CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO 2.1. Aplicaciones anteriores de Revenue Management en Transporte Se realiza un estudio bibliográfico de las distintas aplicaciones que existen de RM en el sector de transporte de carga. En la gran mayoría de las publicaciones se utilizan distintas estrategias de RM aplicadas al sector de transporte de carga aérea. Existen algunos artículos científicos de transporte marítimo y ferroviario, en menor cantidad otros aplicados al transporte de camiones y ninguno al sector de mensajería. Dentro del sector de carga aérea, los estudios de RM se enfocan en 4 grandes áreas: (1) control de capacidad (espacio disponible), (2) overbooking, (3) gestión de precios (pricing) y (4) predicción de demanda (forecasting). En cuanto al control de capacidad, diversos autores como Slager and Kapteijns (2004), Han, Tang, and Huang (2010), Huang and Lu (2015), Amaruchkul, Cooper, and Gupta (2007), Bing and Bhatnagar (2013) y Amaruchkul & Lorchirachoonkul (2011), han desarrollado modelos matemáticos para la toma de decisiones de venta de la capacidad de carga en las aerolíneas. Estos permiten calcular la capacidad de carga óptima a vender con contrato fijo y qué pedidos deben aceptarse o rechazarse al contado (request/reply), para obtener el máximo ingreso, dada la capacidad y peso máximo disponible de un vuelo. Overbooking significa vender más espacio del disponible previo al despegue del vuelo, para disminuir el riesgo de desperdiciar esa capacidad debido a cancelaciones (Zou, Yu, & Dresner, 2013). Estos autores han desarrollado modelos matemáticos para determinar la sobrecapacidad máxima (overbooking) que las aerolíneas pueden vender a los operadores para maximizar sus ingresos por transporte de carga. Por otro lado Lin, Lee, & Yang (2017) proponen un modelo para determinar las condiciones óptimas para reventa de capacidad previamente adquirida por los operadores intermedios a las aerolíneas y que no se utilizará o que quedaría ociosa. Yu, Yang, and Zhang (2019) han aplicado estrategias de pricing al sector de transporte de mercancías por aire. En general, para los contratos se suele cobrar un precio fijo por pedido y más bajo, dado que son clientes clave y existe un acuerdo de cooperación. Sin embargo, se pueden aplicar distintas tarifas para pedidos inmediatos o con poca antelación (incorporando así el efecto de los períodos de alta demanda), dependiendo del momento de la reserva, el tipo de producto que se transporta, peso y volumen, entre otros. Otro de los grandes problemas es la incertidumbre en la demanda real de los clientes finales (shippers). Popescu (2006) predice dicha demanda, utilizando una función discreta apropiada para el transporte de carga por aire (en el transporte de pasajeros se utiliza una distribución normal que no es aplicable a este caso). En el sector de transporte de carga marítima se encuentra una aplicación propuesta por Wang, Meng, and Du (2015). El trasporte de contenedores se programa con 3 o 4 meses de antelación, por lo que debe hacer una predicción adecuada de la demanda. Abordan 3 problemas principales: (1) La selección de los contenedores que se van a trasladar, de acuerdo con su categorización por tipo, peso y tamaño, y los ingresos marginales y Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 20 - costes. (2) La definición de la ruta óptima, dado que esta afecta los costes variables (traslado en puerto, combustible). (3) La definición de la velocidad de traslado del barco. Se han encontrado dos estudios de RM aplicado al transporte de carga ferroviaria: Crevier, Cordeau, & Savard (2012) y Kraft (2002). Este sector tiene sus propios inconvenientes, que no coinciden con el resto: manejo de pedidos antes de cargarlos al tren, programación/calendario de los trenes, planificación y rutas, distribución de vagones vacíos y locomotoras, turnos de los empleados, selección de automóviles que se apilan y se transportan como bloque al mismo destino, entre otros. Además, la existencia de vías de tren impone una limitación física dada por la ruta de la red ferroviaria. Respecto al transporte terrestre, existen algunos estudios acerca del transporte de carga less-than-truckload (en adelante LTL). Esta carga se refiere a aquella que no alcanza a completar un camión completo, su peso va desde los 30 kg hasta 2-3 toneladas de acuerdo con la European Commision (2015) y se debe enviar a múltiples destinos. Qiao, Pan and Ballot (2016) y Qiao, Pan, & Ballot (2018) utilizan RM para ayudar a los carriers, empresas de camiones en este caso, a seleccionar y ofertar las cargas con mayores beneficios potenciales. Utilizando programación dinámica, desarrollaron un modelo de optimización de precios y con ello determinaron el ingreso potencial de cada pedido. El modelo se desarrolló a partir de tres variables: el número de pedidos en un lugar de origen, el número de pedidos en puntos intermedios (entre origen y destino) y el precio promedio de transporte del mercado. Un estudio desarrollado por Huang & Xu (2013) intenta modelar el problema logístico que existe entre shippers (empresa de manufactura o comercio minorista), carriers (el subcontrato de camiones) y el intermediario entre ambas (empresa de logística). Ellos desarrollan un modelo de subastas O-VGG (basado en la teoría de Vickrey-Clarke- Groves) donde carriers y shippers pueden ofrecer su oferta de traslado o solicitar un traslado a un precio, ambos obteniendo un resultado óptimo de la subasta. Respecto a Revenue Management aplicado al sector de la mensajería y transporte de pequeñas dimensiones, no se encuentran estudios. A continuación, en la Tabla 2.1 se muestra un resumen de los temas estudiados y los artículos seleccionados: Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales - 21 - Tema estudiado Artículos seleccionados Control de capacidad carga aérea Slager, B., & Kapteijns, L. (2004); Huang, K., & Lu, H. (2015); Amaruchkul, K., Cooper, W. L., & Gupta, D. (2007); Bing, L., & Bhatnagar, R. (2013); Amaruchkul, K., & Lorchirachoonkul, V. (2011). Overbooking Zou, L., Yu, C., & Dresner, M. (2013) Reventa de capacidad de carga aérea Lin, D., Lee, C. K. M., & Yang, J. (2017) Gestión de precios (Pricing) en carga aérea Yu, S., Yang, Z., & Zhang, W. (2019). Predicción de demanda Popescu, A. (2006). RM carga marítima Wang, Y., Meng, Q., & Du, Y. (2015). RM carga ferroviaria Crevier, B., Cordeau, J.-F., & Savard, G. (2012); Kraft (2002). RM less than truckload Qiao, B., Pan, S., & Ballot, E. (2016); Qiao, B., Pan, S., & Ballot, E. (2018). Truckload carrier optimization Kuyzu, G., Akyol, Ç. G., Ergun, Ö., & Savelsbergh, M. (2015). Özener, O. Ö., Ergun, Ö., & Savelsbergh, M. (2011). E-marketplaces logistics Huang, G. Q., & Xu, S. X. (2013). Tabla 2.1 Artículos seleccionados por tema de interés Fuente: Elaboración propia 2.2. Similitudes y divergencias entre de investigaciones anteriores de transporte de carga aérea y por barco con el sector de transporte terrestre Como se menciona en secciones anteriores, el sector que se encuentra más ampliamente estudiado, similar al de transporte terrestre, es el de carga aérea. La estructura del sector de carga aérea se compone de 3 agentes: carriers, forwarders, shippers. Los carriers corresponden a las aerolíneas, las cuales venden su capacidad de carga a las operadores intermedios que son los forwarders, y estos a su vez venden el envío de productos al cliente final que son los shippers (Bing & Bhatnagar, 2013). La venta de capacidad de carga de aerolíneas a operadores intermedios se hace con antelación, y estos contratos son válidos por una temporada (se consideran dos temporadas al año: invierno y verano). Los operadores intermedios deben prever cuál va a ser su demanda futura para la compra de capacidad de carga, y las aerolíneas les permiten devolver parte de la capacidad de carga que ha quedado sin uso. Ambos agentes, aerolíneas y operadores intermedios gestionan la compra/venta capacidad de carga persiguiendo el objetivo de maximizar sus ingresos. Si bien este sector y otros como el de transporte marítimo y ferroviario presentan características similares con el de transporte terrestre mediante camión, existen diferencias importantes que impiden aplicar su estrategia directamente en este caso. Algunas características que comparten son: - Consumen capacidad de carga multidimensional: peso y volumen. - La capacidad de carga está limitada por el volumen del camión o avioneta, por el peso máximo que por regulación se permite transportar y por el combustible. - Un pedido se caracteriza por tres propiedades: peso, volumen y tipo de carga (carne fresca, flores, artículos electrodomésticos y otros) que determinan el precio del pedido. Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 22 - - Cuando se compra capacidad de carga con antelación, no se conocen las dimensiones y el peso real del pedido, hasta el momento en que se realiza efectivamente. - Inventario perecedero. Si hay una cantidad importante de cancelaciones de último minuto, la capacidad de carga del avión, camión o del mensajero disponible se desperdicia y puede que no se consiga reasignar. - Si un pedido no puede ser transportado por un avión o mensajero, este se transfiere a otro, incurriéndose en costes administrativos y posibles demoras en la entrega. - Hay distintas posibilidades de ruta, y depende de la aerolínea o empresa de mensajería definir la óptima. - La capacidad de carga puede venderse por contrato, donde se garantiza cierta disponibilidad, o por pago al contado donde no existen garantías de esta. - En el caso del reparto de comida a domicilio existe una estructura similar de agentes (carriers-forwarders-shippers), dado que el restaurante arrienda parte de su capacidad a la empresa de mensajería para el despacho al cliente final. Se estima la cantidad de mensajeros que puede tener disponibles en un día determinado para realizar los despachos. - En el caso de transporte terrestre, los camioneros (carriers) venden su capacidad de carga a Carga F (forwarder) y quién gestiona el pedido para el cliente final (shippers). - Por sus características de tamaño y peso pequeño, y múltiples destinos, el mercado less tan truckload (LTL) es similar a la mensajería. Por otro lado, el sector de transporte terrestre presenta algunas diferencias importantes: - En carga aérea, la capacidad está determinada por la capacidad de carga la aeronave que es fija, pero luego depende del número de pasajeros del avión y de la cantidad de equipaje que porten, lo que la transforma en variable. - En mensajería la capacidad viene dada por distintos factores: la cantidad de paquetes que pueden entregarse en un viaje (ya sea por volumen o peso) y por el número de mensajeros disponibles. - Aunque en ambos sectores se consume capacidad multidimensional: peso y volumen, las limitaciones y precio de ellos es mucho mayor en transporte aéreo. - El número de aviones en ruta no es tan flexible como el de camiones. - Cuando se trata de cargas muy pesadas y de gran tamaño se opta en la mayoría de los casos por transporte terrestre. - En el transporte de carga por camión las rutas son flexibles y pueden coger pedidos en puntos intermedios entre origen y destino; por lo que se puede pasar por tantos puntos intermedios como sea óptimo o resulte necesario. La ruta sí se encuentra limitada por la infraestructura de carreteras existentes para circular. En un artículo de Qiao et al. (2018), se evaluó la influencia de las variables: número de pedidos existentes y distancia entre pedidos, para la elección de una ruta que maximice los beneficios. Se llegó a dos conclusiones: (1) Para una misma distancia entre origen y destino, la ruta que genera mayor beneficio será la que tenga mayor número de pedidos. (2) Para un mismo número de pedidos, los viajes que generan mayores ingresos son aquellos de mayor distancia; por lo que la agencia debe preferir esos (asumiendo que el coste es lineal en función de la distancia). - En el sector de carga aérea, los contratos entre forwarders y carriers se cierran con 6 meses de antelación para reservar la capacidad de carga de los aviones; por lo que la predicción de demanda debe ser lo más cercana a la realidad. En el caso de mensajería y carga de camiones existen tanto contratos firmados con antelación, como pedidos que se gestionan a última hora; por lo que se tiene mayor margen de tiempo para estudiar los precios e ir cambiándolos. Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales - 23 - - En el sector de transporte de camiones existe una subasta, donde la empresa de logística (forwarder) establece un precio máximo a pagar al camión subcontratado por gestionar el pedido (carrier). - También existen subastas cuando se solicita un traslado en la plataforma en línea (sitio web), y los carriers deciden si aceptar o rechazar o no el pedido y a qué precio. 2.3. Análisis de la aplicabilidad de Revenue Management en el sector de transporte terrestre Si bien RM puede ser aplicable a casi todos los sectores, de acuerdo a lo investigado por Kimes (1989), existen sectores que presentan condiciones que hacen que sea más efectivo. Esto ocurre para aquellas operaciones con las siguientes características: una capacidad relativamente fija, demanda predecible, inventario perecedero, estructura de costes y precios adecuada, sensibilidad a las variaciones de precios y demanda variable e incierta. La autora también anota que la cantidad de datos históricos que la empresa almacene y las variables que elija registrar son muy importantes para las predicciones futuras. A continuación, se discutirá el comportamiento de dichas características en general para el sector de transporte terrestre de cargas y mensajería, y en el siguiente apartado se analizará de forma particular para los casos de estudio. 2.3.1. Capacidad fija La capacidad de carga en el sector de la mensajería puede medirse a partir del número de pedidos que la empresa es capaz de entregar por unidad de tiempo, y esta es fija a corto plazo. Esta capacidad es relativamente fija porque existen distintos parámetros que limitan la posibilidad de incrementarla o disminuirla a medio y largo plazo; por ejemplo: el número de repartidores, espacio en los almacenes intermedios, capacidad de la cocina para preparar y gestionar los pedidos (en el caso de pedidos de restaurantes). El espacio de los almacenes intermedios es una limitación a largo plazo, puesto que implica coste y planificación mayores el aumentar el tamaño de estos. En el caso de reparto de comida a domicilio, el tamaño de la cocina también limita la capacidad de producción y por tanto de reparto a largo plazo. Si la cocina es pequeña y las preparaciones elegidas son muy lentas, la diferencia entre el tiempo de preparación entre un pedido y otro será mayor. La ampliación de la capacidad de la cocina no es algo inmediato e implica coste alto, pero sí puede gestionarse el menú, sirviendo ítems que puedan ser preparados más rápidamente (Kimes et al., 1998). El número de repartidores es una limitación a medio plazo, porque se puede conseguir algo de flexibilidad contratando a más personal en caso de ser requerido o gestionando adecuadamente los turnos de trabajo en momentos de baja demanda. Aunque la capacidad de servicio pueda aumentarse incrementando el número de repartidores, si el proceso está limitado por el tamaño de la cocina, o por el tamaño del almacén, estos esfuerzos de aumento de personal resultarán infructíferos. Existe otra dimensión de capacidad, asociada al peso y volumen de pedidos que es capaz de transportar el mensajero en un viaje. Dependiendo del medio de transporte que utilice el mensajero para realizar sus pedidos. Otra limitación en la prestación del servicio es que el pedido sólo se entrega en el viaje de ida. A la vuelta el mensajero vuelve sin pedidos. Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 30 - De acuerdo con la información histórica entregada por Carga F, se presenta en la Figura 3.3 la distribución mensual de demanda de cargas. Figura 3.3: Número de cargas gestionadas por Carga F mensualmente Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos entregada por la empresa La curva de demanda del 2019 se encuentra por sobre la del 2018 (exceptuando los meses de noviembre y diciembre), con un aumento del total anual de cargas gestionadas. Se observa también un comportamiento cíclico en la demanda. En el año 2018, la demanda alta se concentró en el último trimestre (octubre, noviembre y diciembre). Para el 2019 se esperaba una tendencia similar, demanda creciente desde septiembre, pero en noviembre en particular uno de sus clientes más importantes solicitó 82 cargas menos respecto al año anterior (189 versus 107). El mes de agosto, que corresponde a vacaciones, es el de más baja demanda para ambos años, al igual que en la otra empresa. 3.1.3. Inventario perecedero El inventario perecedero para Revenue Management en sectores ya analizados; como por ejemplo el de hotelería, corresponde a las habitaciones por noche. En el sector de mensajería cobra importancia el tiempo en que mensajero está disponible, el cual se consume entre el tiempo de traslado, el tiempo de entrega al cliente, y el tiempo de espera entre que se le entregue la instrucción de llevar otro pedido. El mensajero idealmente debería tener demanda suficiente para estar en todo momento entregando pedidos, y que estos se agrupasen de acuerdo con la ruta de modo que se entregue la mayor cantidad de éstos. También el departamento de logística debe organizar las entregas de forma eficiente de modo que el mensajero no tenga tiempos largos de espera entre que se le asigne un pedido y otro. En el caso de Carga F, para las filiales que cuentan con su propia flota de camiones, el carácter perecedero está también relacionado con el tiempo en que el camión está disponible. Si el camión se encuentra parado y no está transportando cargas, ese tiempo perece y se pierde la posibilidad de obtener ingresos. 0 100 200 300 400 500 600 Número de pedidos Mes 2019 2018 Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales - 31 - La filial de Sevilla, que no cuenta con camiones propios, paga a un proveedor de camiones por carga entregada y no por tiempo. Ellos sólo deben garantizar que el envío llegue en la fecha solicitada. Para este caso, el inventario perecedero puede considerarse como las cargas transportadas en el tiempo. Una carga se debe retirar desde un origen y despachar a un destino en una fecha definida. Si esta carga no se atiende, ya sea porque no hay camiones disponibles o por falta de capacidad de las vendedoras, se pierde. Además, si las cargas no se agrupan en forma óptima; por ejemplo: el camionero va con su capacidad de carga a la mitad, también se pierde la oportunidad de gestionar otras cargas cercanas en ese mismo viaje. 3.1.4. Estructura adecuada de precio y coste Las estrategias de Revenue Management en general tienen mayor potencial en negocios donde los costes fijos son altos y los costes variables son bajos (Kimes & Singh, 2009). Para Mensajería H los costes fijos corresponden al arrendamiento del local donde se encuentra el personal de oficina, el salario del personal de coordinación/administración que cumple un horario y recibe su salario en forma fija, los costes de mantenimiento del software informático para la gestión de pedidos y otros gastos básicos asociados al local. Estos costes son altos. Los repartidores contratados también son un coste fijo para Mensajería H, pero en su gran mayoría son independientes. Ellos tienen un salario fijo por hora trabajada que es de 5€ y un premio de 1€ por pedido despachado. En este caso, el mensajero tiene un fuerte incentivo para estar disponible y que se contabilice como hora trabajada, pero no tiene un incentivo fuerte para despachar efectivamente el pedido. En general lo que se gana con un pedido adicional es bajo, comparado con el coste de mantener la oficina funcionando. Además, el coste de envío es fijo y actualmente no se encuentra segmentado ni por tamaño, ni por peso. En Carga F los costes fijos corresponden a los salarios del personal de oficina (1 administrativo, 3 vendedoras y 1 jefe de filial), el arriendo del local donde trabaja el personal de oficina, los costes de mantención del software informático para la gestión de pedidos, las suscripciones de las vendedoras a los sitios web de oferta de carga y otros gastos básicos asociados al local. El coste variable de una carga adicional por camión fluctúa entre los 90 € y 13.000 €, por lo que dependiendo de la distancia recorrida no es despreciable, ni tan bajo, comparado con los gastos de oficina central. El coste variable puede llegar a ser significativo. En la Tabla 3.1 se puede ver un resumen de la estructura de costes para ambas empresas. Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 32 - Empresa Coste fijo Clasificación Coste Variable Clasificación Caso 1 Mensajería H - Arrendamiento del local - Salarios personal logística - Salarios mensajeros contratados - Mantención nuevo software gestión de pedidos Altos - Salario mensajeros independientes por pedido Bajo Caso 2 Carga F - Arrendamiento del local - Salarios jefe y vendedoras - Mantención software gestión de cargas - Suscripción anual vendedoras sitios web oferta cargas Altos - Coste proveedor camión por carga Depende del tipo de carga, puede ser Bajo/Medio /Alto Tabla 3.1. Estructura de costes empresas estudiadas Fuente: Elaboración propia a partir de entrevistas realizadas a la empresa 3.1.5. Sensibilidad de los clientes a las variaciones en el precio Los clientes de Mensajería H despachan en general pedidos de importancia baja/ media o piden despacho de comida a domicilio. Dado además el alto volumen de despacho, sus clientes empresa buscan el sistema de reparto más económico. Mensajería H vende su flexibilidad como característica más importante, pero sin perder la confiabilidad en el despacho. El cliente de Mensajería H no es el cliente final, sino que son subcontratados por una empresa más grande. Mensajería H debe definir el precio de forma adecuada con antelación y negociarlo en el momento de firmar el contrato. Es un caso similar al de los forwarders en el sector de carga aérea. Los contratos se negocian anualmente y con antelación y luego de eso pierden la posibilidad de introducir variaciones en los precios. En el caso de Carga F, se ofrece un servicio de alta calidad, donde el nivel de seguimiento y la información que se entrega al cliente del estado de la carga en línea es mayor. Sin embargo, los clientes que solicitan un transporte de corta distancia (por ejemplo, un transporte de 80 km entre Huelva y Sevilla), y de una carga de menos importancia son más sensibles al precio. Los clientes que despachan cargas importantes, como aceite por ejemplo u ollas Thermomix, son menos sensibles al precio, porque pagan por la confianza que les brindan que su carga llegará a destino y la reputación que han ganado a lo largo de los años por su buen servicio y confiabilidad. Dado esto, también están dispuestos a pagar un precio mayor. Carga F tiene clientes antiguos con los que trabaja hace 3 años o más, que se les cobra cierto precio por cargas que envían en forma periódica. Ellos esperan que ese precio se mantenga, y no perciben de buena forma un aumento del precio súbito. Es importante en estos casos sobre todo realizar una segmentación adecuada y definir los precios por períodos del año con antelación, de modo que el cliente sepa cuánto le va a costar un envío en distintos períodos del año, y que entienda cuándo hay recargos o descuentos. El cliente debe percibir que la práctica de RM es razonable para que tenga éxito y que el precio es justo comparativamente con otro operador. 3.1.6. Demanda variable en el tiempo En el caso de Mensajería H, se observa una demanda variable dependiendo de la época del año, día de la semana y de la hora del día. Máster Universitario en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales - 33 - El reparto de paquetería en general se realiza en las mañanas y en las tardes hasta las 17:00 horas. En el caso de reparto de comida a domicilio, la demanda es casi exclusivamente en los horarios de almuerzo y cena. En el caso de Carga F la demanda varía según la época del año. Esta baja mucho en los meses de verano y el tipo de carga también varía: aumenta la importación y disminuye la exportación. Entre diciembre y junio son los meses más fuertes para el transporte mediante camiones porque es cuando es más alta la exportación. Septiembre también es un mes complejo porque las empresas están arrancando sus operaciones después de vacaciones de verano y existe un pico de demanda muy alto, que es difícil de cubrir con la cantidad de camiones disponibles. Adicionalmente, se analiza la demanda por día de la semana, para evaluar la posibilidad de segmentar los precios de acuerdo con este criterio en la Figura 3.4. Figura 3.4: Distribución de cargas empresa Carga F por día de la semana, meses de febrero, mayo, junio, julio, agosto y noviembre año 2019 (elaboración propia a partir de base de datos de Carga F). Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos entregada por la empresa En la figura se observa una tendencia similar en la demanda, la cual es alta los lunes y se reduce los martes. Además, se observa un aumento de la demanda de jueves a viernes, exceptuando el mes de noviembre. A continuación, en la Figura 3.5 podemos ver un resumen de la aplicabilidad de RM en las empresas estudiadas, de acuerdo con las condiciones propuestas por Kimes (1989). 0 20 40 60 80 100 120 140 lunes martes miercoles jueves viernes Número de envíos julio junio febrero agosto noviembre marzo mayo Máster en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla - 34 - Figura 3.5: Análisis de las características adecuadas para la aplicación de RM en las empresas estudiadas Fuente: Elaboración propia, características ideales extraídas de Kimes (1989). 3.2. ASPECTOS ADICIONALES PARA CONSIDERAR DE REVENUE MANAGEMENT 3.2.1. Variables utilizadas para medir rendimiento Respecto a la forma de medir el rendimiento, Carga F realiza 5 informes anuales. Se calculan indicadores tradicionales como: facturación anual, margen anual, número de transportes realizados, etc. Esta medición clásica de rendimiento es justo lo que RM busca mejorar. Debido a que Carga F almacena un gran número de variables por carga, es posible recomendar la incorporación de nuevos parámetros de medición. Conforme a la información facilitada por la empresa, a continuación (Tabla 3.2) se presentan los distintos informes anuales realizados y los parámetros reportados en cada uno de ellos para medir rendimiento. Características ideales recomendada por Kimes (1989) Características empresa MENSAJERÍA F Características empresa CARGA F 1.3.1 Capacidad fija 1.3.2 Demanda predecible 1.3.3 Inventario perecedero 1.3.4 Estructura de costes adecuada: Costo fijos altos y costo variable ventas bajo 1.3.5 Sensibilidad a las variaciones de precio 1.3.6. Demanda variable en el tiempo Capacidad más flexible, a largo plazo contratan más mensajeros y personal de oficina. Se puede predecir la demanda de datos históricos. Mensajeros disponibles en un día, pedidos que se pueden gestionar por día. Costo fijo oficina alto. Costo variable de un envío adicional bajo. Clientes muy sensibles a las variaciones de precio. Mercado segmentable: demanda varía dentro del mismo día en franjas horarias y por períodos del año. Capacidad fija: cantidad total de cargas transportadas se mantiene de un año a otro. Personal de oficina también. Se puede predecir la demanda de datos históricos. Número de cargas disponibles. Costo fijo oficina alto. Costo variable de una carga adicional puede ir desde 80 euros hasta 13000 euros por carga. Clientes sensibles a las variaciones de precio Mercado segmentable: demanda varía mensualmente y por día de la semana. ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ Implantación de Revenue Management al sector de transporte terrestre - 35 - Análisis Agencia Sevilla Análisis mensual por sucursal Rentabilidad cargas Análisis Clientes Análisis Principales Sucursales N° de transportes realizados N° de proveedores *N° de transportes anuales Facturación clientes nuevos (€) N° de transportes realizados al año por país Productividad (N° cargas/N° vendedores) N° de transportes anuales (N° cargas/N° vendedores) *Facturación anual (€) Top 20 clientes por facturación (€) Facturación anual acumulada por país (€) Facturación anual (€) Productividad mensual (N° cargas/N° vendedores) *Facturación media por carga (€) Top 20 empresas con mayor crecimiento en facturación entre 2017-2018 Margen anual por país (€) Facturación anual y por meses (€) Facturación mensual (€) *Margen medio de transporte (€) Listado 20 empresas con mayor reducción en facturación entre 2017-2018 Margen anual por país % Margen anual (€) Fletes medios mensuales *Margen % % facturación del total por país Margen anual y por meses (€) Margen de pedidos mensual en % *Los anteriores acumulativos anual y por meses Ingresos anuales (€) Margen de pedidos mensual (€) Ingresos anuales y por meses (€) Tabla 3.2. Variables medidas Carga F informes de desempeño Fuente: Elaboración propia a partir de informes mensuales de empresa Carga F Astorga López, Ariela - 36 - 3.2.2. Indicadores de Revenue Management recomendados para el sector Existen muchos parámetros que se han utilizado para medir el éxito de una empresa de transporte, por ejemplo: número de cargas entregadas, ingresos totales, ingreso promedio por cliente, ingreso por mensajero, ingreso por carga entregado. Estos parámetros son importantes para distintos propósitos, pero no miden el desempeño de los ingresos por producción (Revenue production performance). Un parámetro que se recomienda en RM para el sector de la restauración y que podemos considerar como referente es el RevPASH (Revenue per available seat hour): Ingresos por asiento/silla disponible por hora, que permite medir los ingresos considerando el inventario de un restaurante vinculado con la duración y no como cantidad de comida (la cual en la práctica, en general, no perece realmente hasta que sale de la congeladora) (Kimes et al., 1998). a) Para el sector de mensajería Para el sector de mensajería, el inventario de la empresa también debe considerarse vinculado al tiempo del mensajero. Se propone la medición del rendimiento utilizando el siguiente indicador: RevPADH (Revenue per available delivery courier hour): Ingresos por mensajeros disponibles por hora. Este indicador combina la información del gasto del cliente final y la ocupación de los mensajeros, que nos indica el flujo o ingresos a través del sistema, o cuán eficientemente está usando la empresa su capacidad productiva. En el caso del sector de la mensajería se propone: 𝑅𝑒𝑣𝑃𝐴𝐷𝐻 = 𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑝𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 (€) 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑎𝑗𝑒𝑟𝑜𝑠 𝑑𝑖𝑠𝑝𝑜𝑛𝑖𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 ℎ𝑜𝑟𝑎 b) Para el sector de transporte de carga mediante camiones b.1) Considerando los camiones como unidad de medida del inventario perecedero En el caso del sector del transporte de carga por camiones, como las cargas se reservan de un día para otro; o con algunos días de antelación, el indicador recomendado sería en ese caso el RevPATD (Revenue per available truck day): Ingresos por camiones disponibles por día. 𝑅𝑒𝑣𝑃𝐴𝑇𝐷 = 𝐼𝑛𝑔𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎𝑠 (€) 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑚𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑖𝑠𝑝𝑜𝑛𝑖𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑑í𝑎 Este indicador puede calcularse también a partir de la ocupación y el ADR (Average daily rate) o tarifa media diaria. En hotelería, su equivalente sería el ingreso promedio por habitación ocupada por día. En el caso de hotelería ADR podría calcularse como el cociente entre ingresos por habitaciones y n° de habitaciones vendidas, de acuerdo con Medina, C. y Chávez, E. (2017). Para el transporte de carga puede definirse como: 𝐴𝐷𝑅 = 𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑜𝑟𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑐𝑎𝑚𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠(€) 𝑁° 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑚𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑢𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑅𝑒𝑣𝑃𝐴𝑇𝐷 = 𝐴𝐷𝑅 ∙ 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑜𝑐𝑢𝑝𝑎𝑐𝑖ó𝑛 La ratio de ocupación es el número de camiones utilizados (transportando carga) dividido por el número de camiones disponibles. Para tener un cálculo más preciso, sería importante descontar del cálculo de camiones disponibles aquellos que se encuentren en reparaciones o no disponibles. Implantación de Revenue Management al sector de transporte terrestre - 37 - Es importante notar que dentro del ADR se encuentran incluidos todos los viajes, y que estos varían mucho en distancia entre sí (desde 0 a 5000 km). De acuerdo a ello, se considera necesario profundizar en epígrafes posteriores (3.2.3). La filial de la empresa Carga F en Sevilla no posee una flota de camiones, por lo tanto, no fue posible evaluar la aplicabilidad de los indicadores relacionados con el número de camiones. No obstante, se remite la información a la empresa y se les recomiendan para ser utilizados por otras filiales, como la de Barcelona, que sí cuentan con su propia flota de camiones. b.2) Considerando las cargas disponibles como unidad de medida del inventario perecedero Dado que la filial Carga F en Sevilla no cuenta con su propia flota de camiones, su inventario perecedero podría definirse a partir del número de cargas. Dado esto, se propone el cálculo de dos indicadores similares a los aplicados en hotelería, adaptados al transporte con camiones. En este caso se define un indicador REVPAF (Revenue per maximum freight) o ingresos por carga disponible: 𝑅𝑒𝑣𝑃𝐴𝐹 = 𝐼𝑛𝑔𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑜𝑟𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎𝑠 (€) 𝑁° 𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎𝑠 𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑜 El número de cargas máximo disponible se refiere a la cantidad máxima de cargas que la empresa es capaz de gestionar en un período de tiempo. Igual que en el apartado anterior, se analizó la posibilidad de calcular el RevPAF a partir del precio promedio por carga. En este caso la ratio de ocupación sería el número de cargas efectivamente transportadas, dividido por la capacidad máxima de cargas que las vendedoras pueden gestionar. Otro indicador utilizado en hotelería es el GOPPAR (Gross operating profit per available room). La ventaja de utilizar en el numerador GOP, es que no sólo se incluye los ingresos generados, sino otros costes operacionales de explotación relacionados con estos ingresos. Se propone para el transporte de carga el cálculo del GOPPAF (Gross operating profit per available freight) o Beneficio operativo bruto por carga disponible: 𝐺𝑂𝑃𝑃𝐴𝐹 = (𝐼𝑛𝑔𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑜𝑟𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 − 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑙𝑜𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛)(€) 𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎𝑠 𝑑𝑖𝑠𝑝𝑜𝑛𝑖𝑏𝑙𝑒𝑠 En la Tabla 3.3 se presenta el cálculo de los indicadores propuestos para la empresa Carga F para el 2018 y el 2019. Año Ingresos transporte € Coste transporte € Beneficios transporte € N° de cargas disponibles cargas mes REVPAF GOPPAF 2018 3.743.876 € 3.343.364 € 400.512 € 525 594,27 63,57 2019 4.358.341 € 3.936.383 € 419.957 € 502 723,50 69,71 Tabla 3.3. Cálculo de GOPPAF para transportes Carga F años 2018 y 2019 Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos entregada por la empresa En el caso del hotelería el GOPPAR no sólo incluye los beneficios de las habitaciones, sino que también se incluye el derivado de de otras instalaciones del hotel como SPA, restaurantes u otros. Astorga López, Ariela - 38 - En este caso no se incluyeron los costes operativos como los salarios, porque no se tenía esa información exacta, pero se ha mantenido la misma cantidad de personal desde hace 3 años. Trabajan 3 vendedoras, 1 administrativo y 1 jefe de filial; por lo cual entre 2018 y 2019 se asume que su influencia es equivalente incrementando los costes operativos. En general, se recomienda comparar los indicadores de RM en distintos períodos de tiempo, por ejemplo, de un año a otro, o en períodos de alta o baja demanda. De acuerdo con la Tabla 3.3, comparativamente el año 2019 fue mejor para Carga F. El REVPAF es un 21,7% mayor el 2019 respecto del 2018. En el GOPPAF se observa un incremento menor, de un 9,7% respecto al 2018. 3.2.3. Análisis de distintas formas de segmentación para caso empresa Carga F Dada la información disponible de las cargas transportadas por la empresa Carga F y la cantidad de datos que se tenían, se estima interesante ampliar el estudio a segmentación de demanda y precio. Considerando (a) la distancia recorrida, y (b) otras formas de segmentación. a) Segmentación por kilómetro recorrido Para hacer el análisis se agrupan todas las cargas transportadas por Carga F durante 2018 y 2019 por distancia recorrida, en tramos de 300 km. Para cada carga se conoce su beneficio obtenido (Tabla 3.4), el cuál puede ser positivo o negativo (pérdida). En la columna de beneficio se suman todos los valores, sin distinción entre positivos y negativos. En la columna de pérdidas se sumaron solamente los transportes que generaron pérdidas para la empresa. Grupos por distancia N° de cargas % del total Suma beneficio € % del total Suma pérdidas € % del total Distancia 1 (0 – 300 km) 658 7% 22.483 € 3% -1.508 € 1% Distancia 2 (300 – 600 km) 1355 15% 76.686 € 9% -6.256 € 5% Distancia 3 (600 – 900 km) 1802 20% 94.910 € 12% -37.977 € 33% Distancia 4 (900 – 1200 km) 2937 32% 276.183 € 34% -23.335 € 20% Distancia 5 (1200 – 1500 km) 1311 14% 154.162 € 19% -24.840 € 22% Distancia 6 (>1500km) 1015 11% 196.045 € 24% -20.830 € 18% Total general 9078 100% 820.469 € 100% -114.745 € 100% Tabla 3.4. Beneficios y pérdidas generadas por las cargas, agrupados por distancia recorrida. Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos entregada por la empresa Carga F En la Tabla 3.4 se observa que la mayoría de las cargas se transportan entre 900 – 1200 km de origen a destino, y es ese segmento donde se concentran los mayores beneficios. El grupo de Distancia 6, correspondiente a trasportes de más de 1500km, constituyen solo el 11% de los viajes, sin embargo, su beneficio es un 24% del total; lo que significa que este segmento de cargas es muy productivo considerando ingresos absolutos (no normalizados por kilómetro recorrido). Implantación de Revenue Management al sector de transporte terrestre - 39 - Por otro lado, los transportes entre 600-900km generan las mayores pérdidas para la empresa, de un 33%; por lo que se debería tener especial atención al fijar el precio de estos a los clientes. Se analiza también el beneficio y el ingreso normalizado por kilómetro (se divide el valor estudiado, beneficio o ingreso de la carga por la distancia recorrida por esa carga), para los transportes realizados en el año 2018 y 2019, de acuerdo con la segmentación por grupos de distancia (Figura 3.6 y Figura 3.7). Figura 3.6: Beneficios/km normalizado por tramos de distancia recorrida Figura 3.7: Ingresos/km normalizado por tramos de distancia recorrida Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos entregada por la empresa Carga F Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos entregada por la empresa Carga De acuerdo con las figuras anteriores, los viajes que generan mayores beneficios e ingresos por kilómetro recorrido son los de corta distancia (de menos de 300km), pero son los menos frecuentes. Los viajes de Distancia 3 (entre 600-900km) son los menos productivos y son los segundos más frecuentes (20% del total de viajes); por lo tanto, se recomienda incrementar los precios de este segmento. De acuerdo con lo discutido anteriormente del artículo de Qiao et al. (2018) “para un mismo número de grupos de cargas en dos rutas diferentes, los transportes que generan mayores ingresos son aquellos de mayor distancia; por lo que la agencia debe preferir esos (asumiendo que el coste es lineal en función de la distancia)”. Esto quiere decir que la empresa, al momento de seleccionar una carga, debiese elegir las de mayor distancia. Esto no se está reflejando en los beneficios que estos reportan, porque el beneficio/km no es creciente en los últimos grupos de distancia. Por lo tanto, los resultados en este caso no coinciden con los de estos autores. A continuación, se presentan gráficos de cargas mensuales, segmentadas por tramos de distancia. Estos pueden ser utilizados posteriormente por la empresa como referencia para estimar la demanda futura y fijar el precio de los envíos y/o con vistas a incrementar la generación de ingresos. (Figura 3.8 a la Figura 3.13). 0,00 0,04 0,08 0,12 0,16 0,20 Dist 1 Dist 2 Dist 3 Dist 4 Dist 5 Dist 6 Beneficio/km 0 -300 300 -600 600 -900 900 -1200 1200 -1500 >1500 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 Dist 1 Dist 2 Dist 3 Dist 4 Dist 5 Dist 6 Ingresos/km 0 -300 300 -600 600 -900 900 -1200 1200 -1500 >1500 Astorga López, Ariela - 46 - - Establecer con antelación estos precios totales más altos en los meses de julio, y septiembre a diciembre, y descuentos para los meses de baja demanda. De acuerdo con Kimes & Wirtz (2003), los clientes perciben de mejor manera pagar un precio total más alto en períodos de alta demanda y descuentos en períodos de baja demanda, que le apliquen un recargo en el precio; aunque el precio total sea el mismo. - Evitar traslados vacíos. En Estados Unidos, de acuerdo a Nair (2005) el coste de transporte desperdiciado por carga vacía cada año es de 80 billones de dólares, que es más del 10% de los ingresos. Por esto es importante sobre todo para Carga F, que tiene otras filiales que trabajen en forma colaborativa. Existe un estudio de Hernández, Peeta, & Kalafatas (2011) donde se desarrolla un modelo matemático de colaboración entre carriers. - Las cargas no son sensibles a la ruta siempre y cuando se cumpla el plazo comprometido para la entrega. Se recomienda planificar las rutas determinando paradas intermedias para cargas dentro de la misma zona, para una mejor optimización del recurso y aumentar el valor del indicador beneficio/camión/km. En general, Carga F analiza todos sus traslados como problemas independientes, y siendo que deberían analizarse como una red, tal como se realiza en mensajería que se agrupan los cargas y se asignan a un mensajero. Se pueden ofrecer descuentos a los clientes por retrasar por ejemplo un día la recepción de su pedido. - Ofrecer descuentos en agosto, que es un mes de baja demanda, para incentivar a los clientes a hacer sus envíos en ese mes y así descongestionar los meses más ocupados. Sería necesario evaluar si esto es viable, dada la oferta de subcontratos de camiones disponibles en ese mes; los cuales también podrían tomar vacaciones. - Descuentos por pedidos “completos” o ajustados a la carga máxima del camión. En el caso de Mensajería H se cobra un precio fijo por carga, dependiendo de la compañía con que se trabaje (Tabla 3.6). No se hace distinción por distancia, ni tampoco por tamaño del pedido y peso. Tampoco se evalúa el período del año en el cual se está trabajando. Empresa Precio Pedido Tipo mensajero Coste Mensajero MOX Málaga 5,5€ + IVA/pedido Contratado 4,5€/hora + 0,5€/pedido MOX Barcelona 5,5€ + IVA /pedido Contratado 5€/hora + 1€/pedido MOX Barcelona 5,5€ + IVA /pedido Autónomo 6€/pedido PAACK 7,26€ /pedido Autónomo 5,5€/pedido Tabla 3.6. Estructura de precios Mensajería H Fuente: Elaboración propia a partir de información proporcionada por la empresa En la carga aérea, la capacidad se mide en peso y volumen, y para optimizar el factor de carga se deben evaluar ambas dimensiones (Slager & Kapteijns, 2004). Estas variables debiesen influir en la estructura de precios de la mensajería. Se realizan las siguientes recomendaciones: - Dependiendo del medio de transporte que utilice el mensajero, el peso y el volumen, se limita la cantidad de paquetes que puede trasladar; por lo que debe ser una variable para considerar en el momento de definir el precio. - Si los contratos se cierran con un año de antelación se recomienda establecer una estructura de precios diferenciada por mes del año, de acuerdo con gráficos de demanda histórica de años anteriores. Podemos ver que la demanda más alta se concentra desde septiembre a diciembre, y es en esos meses donde se recomienda negociar un precio mayor por carga despachada. Implantación de Revenue Management al sector de transporte terrestre - 47 - - Desplazar la demanda, ofrecer descuentos a los clientes para retrasar el recibo de los pedidos en períodos de alta demanda. - Ofrecer descuentos por reservas anticipadas en el caso de la comida a domicilio, ya que ayuda a la planificación de la ruta y aumenta la probabilidad de agrupar pedidos. - Establecer precios por zonas de reparto, dependiendo de la distancia origen destino. - Tarifas de fidelidad a clientes permanentes o tarjetas de puntos que se acumulen en función de los servicios solicitados. Astorga López, Ariela - 48 - Implantación de Revenue Management al sector de transporte terrestre - 49 - CAPÍTULO 4. CONCLUSIONES En este estudio se abordan distintas dimensiones de la filosofía de Revenue Management y se estudia su aplicabilidad a un sector en concreto. Conforme al trabajo desarrollado se puede concluir que: - De acuerdo con la búsqueda bibliográfica, y los artículos consultados, podemos concluir que, hasta donde conocemos, no existen aplicaciones existentes de RM al sector de la mensajería, el cual es un sector en importante crecimiento económico y es la forma al que tiende el mercado a realizar todas sus compras futuras (crecimiento del sector de comercio electrónico y cambio del comportamiento de los clientes desde en tienda física, a realizar compras por internet). - Si bien existen algunos estudios de RM centrados en el sector de carga, ninguno de ellos se ha enfocado en definir indicadores de rendimiento, sino que se centran en algunas dimensiones en particular de RM. - De acuerdo con los criterios establecidos por Kimes (1989), el sector de la mensajería es un candidato apropiado para la aplicación de RM, debido a que cumple con las 6 características recomendadas para ello. El potencial es alto al ser aplicado en una empresa real y la posibilidad de incrementar los beneficios y acceder a un mayor número de clientes. - En cuanto al transporte de carga, se cumplen 5 de las 6 condiciones establecidas por Kimes (1989), por lo que también tiene un alto potencial de aplicación. La condición de costos fijos altos respecto a los costos variables se cumple en algunos casos, porque dependiendo de la distancia existe una gran diferencia de precio entre las cargas de menor y mayor precio. - Respecto a la aplicabilidad en las empresas estudiadas, ambas tienen mucho potencial. Por un lado, Mensajería H tiene una estructura de precios muy rígida, definida sin considerar periodo del año y no se están aprovechando todos los segmentos de mercado. Por otro lado, Carga F tiene franjas de precios calculados por distancia, pero no está utilizando su información histórica como retroalimentación, ni la demanda por período para fijar los precios. - De la base de datos recibida por Carga F se encontraron errores en el registro de datos. Al ser completados en forma manual por la vendedora se está perdiendo información importante de algunas cargas como distancia, ingresos y costo del subcontrato. - Se proponen indicadores de rendimiento para ambos sectores, basados en otros definidos para distintos sectores que son utilizados actualmente en la industria. Se analiza el inventario perecedero como los camiones y cargas, y pedidos y mensajeros. Estos indicadores buscan aprovechar de mejor manera los recursos. - Las segmentaciones realizadas para la empresa Carga F por mes del año, por día de la semana, y por grupos de distancia le permite definir mejor su estrategia de precios y saber en qué períodos pueden cobrar más al momento de recibir una solicitud de traslado de carga. - De los gráficos del cálculo de indicadores de RM podemos concluir que la empresa no está cobrando un precio proporcional por kilómetro recorrido, al comparar dos años dentro del mismo grupo, y tampoco está segmentando por período del año en la mayoría de los casos. Se recomienda aplicar estas prácticas para maximización de ingresos. Astorga López, Ariela - 50 - Como futuras líneas de investigación se propone extender el estudio para el sector de mensajería y la aplicación de los indicadores. Por falta de datos no fue posible evaluar los indicadores propuestos para el caso estudio, la empresa Mensajería H. De los dos sectores es el que presenta mayor potencial, por lo que se considera de gran interés para la empresa, el cálculo de ellos utilizando los datos del software (una vez que esté implementado en su totalidad), y el análisis y planificación de sus estrategias futuras de acuerdo con estos. Implantación de Revenue Management al sector de transporte terrestre - 51 - Bibliografía Amaruchkul, K., Cooper, W. L., & Gupta, D. (2007). Single-Leg Air-Cargo Revenue Management. Transportation Science, 41(4), 457–469. https://doi.org/10.1287/trsc.1060.0177 Amaruchkul, K., & Lorchirachoonkul, V. (2011). Air-cargo capacity allocation for multiple freight forwarders. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 47(1), 30–40. https://doi.org/10.1016/j.tre.2010.07.008 Bing, L., & Bhatnagar, R. (2013). Optimal capacity booking in air cargo transportation. Journal of Revenue and Pricing Management, 12(3), 235–253. https://doi.org/10.1057/rpm.2012.31 Boeing. (2018). 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Correos 51205 1.704.938 1.774.958 1.797.953 1.641.871 1.590.473 -98.122 -60.727 DHL EXEL SUPPLY CHAIN SPAIN SL DHL 2835 418.605 409.473 399.853 394.464 384.906 15.102 11.823 UNITED PARCEL SERVICE ESPAÑA LTD Y COMPAÑIA SRC UPS 1031 325.331 311.942 286.027 320.613 306.714 11.032 11.424 DHL EXPRESS SPAIN SLU DHL 962 318.674 67.648 51.861 315.695 67.145 10.318 5.618 DRONAS 2002 SL INTEGRA2/ NACEX 1156 215.900 198.758 190.156 209.030 190.791 20.521 18.808 CORREOS EXPRESS PAQUETERIA URGENTE SA SME FedEx 1114 207.727 167.247 143.475 206.687 166.341 -3.108 7.623 GENERAL LOGISTICS SYSTEMS SPAIN SA. Agencia 578 182.527 31.079 98.434 177.155 30.234 12.188 545 FITMAN SL MRW 124 167.322 151.727 138.055 165.268 149.849 3.336 5.403 TRANSPORTE INTEGRAL DE PAQUETERIA S.A. Tipsa 85 57.676 49.311 43.612 57.121 48.607 4.514 2.416 GLOVOAPP23 SL. Glovo 103 14.903 1.243 107 14.209 1.243 -7.539 -5.644 Tabla 4.1. Información financiera empresas de mensajería años 2016-2017 Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos SABI - Sistema de Análisis de Balances Ibéricos (2019)