¿Cuánto te está costando la última milla por datos que “casi” están bien? La mayoría de las operaciones optimizan rutas, flota y capacidad. Pero siguen pagando el precio donde más duele: excepciones “en la calle” con raíz en mala calidad de datos (Data Quality), desde la captura hasta la consistencia entre sistemas.
Responde a estas preguntas sobre tu operación
- Si tu volumen de entregas sube, ¿tu tasa de fallos baja o te explota por domicilios no entregables (altura/puerta inexistente, faltantes críticos)?
- ¿Cuánta logística inversa sería evitable si antes de despachar pudieras validar y estandarizar direcciones y detectar datos incompletos?
- ¿Cuánto te cuesta cada reintento por contactabilidad inútil (teléfono mal cargado / email inválido) o por un domicilio sin georreferencia?
- ¿Cuánto riesgo asumes por no poder sectorizar territorios (zonas sensibles) y activar alertas/reglas antes de salir a ruta?
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¿En cuál de estas 3 cuentas se te está yendo el margen cuando la Data Quality falla?
Cuando un dato está mal, no queda en una pantalla: se transforma en movimiento físico, tiempo y fricción.
- Costos directos (lo que pagas hoy)
- Costos por riesgo (lo que te daña cuando hay incidentes)
- Costos reputacionales (lo que cuesta recuperar)
La misma falla cuesta un monto distinto de dinero según en qué momento se corrige. Cuanto más avanzado es el momento, más costoso para la compañía.
En nuestro Business Case de Calidad de Datos para el Sector Logístico encontrarás recomendaciones para convertir “excepciones e incidentes” en números: diagnóstico, palancas, benchmarks y un modelo simple de ROI que ataca los datos desde el inicio, mitigando variables que afectan la eficiencia de la última milla.
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Obtendrás la siguiente información:
- KPIs recomendados para convertir “dolores” en tablero (FAD, costo por excepción, productividad por ruta, logística inversa, incidencias por dirección, FCR, tickets por envío, WISMO).
- Benchmarks/rangos para estimar impacto y entender cómo leerlos.
- Modelo simple de ROI con variables y fórmulas (volumen, fallas, costo por excepción, envíos de alto valor, incidentes/“no recibido”, horas de corrección manual y costo hora).
