Problema de Calidad - Producto Delivery
El volumen de pedidos en delivery y la falta de sincronización en la llegada de los riders a recoger pedidos preparados genera problemas de calidad:
- Dificultad para controlar e identificar pedidos de delivery que llevan preparados más de 10 minutos, especialmente en momentos de alto volumen, para poder desechar y volver a preparar.
- Dificultad para coordinar y ejecutar la preparación de pedidos desechados cuando el rider llega al restaurante.
Solución:
- El sistema identifica los pedidos que llevan más de 10 minutos preparados.
- El sistema identifica los riders que han llegado cuyo pedido se ha desechado, permitiendo volver a prepararlo.
Problema Operacional - Entrega de Pedidos a Riders
Existen dificultades para identificar y entregar pedidos a riders, especialmente en momentos de alto volumen:
- Dificultad para identificar y entregar pedidos de delivery en momentos de alto volumen.
- Dificultad para definir un procedimiento estándar y homogéneo para todos los pedidos, debido a la aleatoriedad en los hitos de entrega (Pedido Listo / Rider en el local).
- Dificultad para ordenar y clasificar los pedidos preparados antes de entregarlos a los riders, ya que el sistema de identificación de pedidos por códigos alfanuméricos y aleatorios no permite almacenarlos ni ordenarlos.
Solución:
- El sistema organiza de manera ordenada los pedidos que deben entregarse cuando se cumplan todos los requisitos necesarios para la entrega (Pedido Listo / Rider en el local).
- El sistema establece un único procedimiento de entrega para todos los pedidos, de manera que el empleado siempre inicia la comunicación con el rider y el procedimiento de entrega del pedido.
- El sistema permite ordenar y clasificar los pedidos mediante el código de McDonald's de 3 dígitos numéricos.
Problema Operacional - Medir el Nivel de Servicio Ofrecido por los Agregadores
Los agregadores tienen dificultades en ofrecer un servicio eficiente, especialmente en momentos de alta demanda global, como:
- Tiempos de llegada de los riders.
- Número de riders disponibles.
- Momentos críticos como fines de semana, festivos, eventos locales, nacionales o deportivos.
Otras dificultades incluyen:
- Identificación y rastreo del origen de las reclamaciones de calidad.
- Identificación y rastreo de reclamaciones relacionadas con multipicking.
Solución:
- El sistema permite obtener DATA para medir el nivel de servicio ofrecido por los agregadores.
- La herramienta, desarrollada por una empresa especialista en IA, permite extraer conclusiones claras y concretas a partir de grandes volúmenes de información (datos de millones de pedidos).
- El sistema brinda información detallada sobre lo ocurrido con un pedido en casos de reclamación de calidad y multipicking.
Problema Estratégico - Medir el Nivel de Servicio Ofrecido por los Agregadores
Actualmente, no se dispone de datos propios y reales sobre el nivel de servicio de los agregadores. Esto incluye:
- Tiempos que tardan en llegar los riders.
- Número de riders disponibles, segmentados por agregador, día, hora, restaurante y eventos.
- Información sobre la gestión del multipicking, fraude de riders con múltiples cuentas, entre otros.
Esto afecta la capacidad de argumentar y justificar la necesidad de aumentar los recursos asignados a McDonald's, afectando también las negociaciones con los agregadores.
Solución:
- El sistema genera DATA propia con información detallada a nivel pedido y a nivel consolidado nacional, lo que mejora la posición de negociación con los agregadores.
- En última instancia, esto permitirá mejorar la calidad del producto y el servicio ofrecido a los clientes a través del delivery.
