A “última milha” (last mile, no inglês) é o momento mais complexo do processo de distribuição de um produto: a entrega final da mercadoria. A etapa é estratégica por exigir ações coordenadas, já que é o ponto chave na relação com clientes (pessoas físicas e jurídicas).
A startup Beelog chega a São Paulo para encurtar as distância da maior cidade da América Latina. Com um inovador serviço de entregas rápidas, a empresa foca na última milha, comprometida em tornar a etapa de entrega dos produtos mais eficaz e com clientes cada vez mais bem atendidos.
O CEO da empresa Jhouferbio Rodrigues explica que essa é uma das preocupações da Beelog. “A gente sabe que a jornada de entrega de uma mercadoria conta com variáveis que podem afetar todo planejamento de um centro de distribuição ou shopping center. As demandas do mercado de logística têm aumentado, principalmente com o q-commerce, e nesse contexto nossa solução foca em descomplicar uma das etapas primordiais da última milha”, explica.
A empresa é uma das startups que fazem parte do Cubo Itaú, maior centro de inovação tecnológica da América Latina. Criado por Banco Itaú e Redpoint, o hub junta no mesmo espaço empresas dos mais diversos segmentos focadas em tecnologia para fazer networking e criar oportunidades comerciais numa rede empreendedora exclusiva.
“Estar no Cubo é extremamente importante, pois nos coloca numa posição de destaque nesse cenário de transformação via tecnologia. Estamos focados em conversar com o mercado de forma transparente, contribuindo no fortalecimento da cultura de inovação e empreendedorismo, algo que Beelog defende”, diz Jhou.
Clientes menos impactados pelos percalços da última milha
O termo “última milha” (last mile, no inglês), significa a etapa mais complexa no processo de distribuição de um produto: a entrega final da mercadoria. Os desafios para oferecer esse tipo de serviços estão nas diversas realidades encontradas nos municípios brasileiros. As cidades menores, com baixa complexidade de infraestrutura apresentam dificuldades diferentes dos grandes centros, altamente verticalizados.
Em grandes selvas de pedra como São Paulo, a jornada de um produto até o quem fez o pedido pode ser cheia de surpresas. Cumprir a entrega no prazo prometido exige equacionar os critérios de riscos de trânsito, chuva, falta de motoristas ou dificuldades para encontrar o embarcador, entre outros aspectos.
“A experiência na Região Nordeste, com grandes capitais e cidades de diversos portes, só confirma que estamos prontos para atender clientes dos litorais e das selvas de pedra. Nossa machine learning permite um controle de performance e eficiência do fluxo de jornada mais inteligente para lidar com qualquer realidade logística”, comenta o CEO Jhouferbio Rodrigues.
A startup atua há mais de 2 anos no nordeste brasileiro. Nesse pouco tempo, já atendeu shopping centers em todas as capitais, grandes marketplaces e centros de distribuição, entre outros clientes na região.
A Beelog opera com serviços que atendem às modalidades de entrega no mesmo dia (same day), q-commerce (entregas rápidas) e last mile (última milha), que é a etapa de distribuição até o destino final. Os clientes podem acessar os serviços pelo site ou pelo aplicativo, desenvolvido nas versões para Android e IOS. O app está preparado para atender as necessidades de empresas que buscam eficiência, redução de custo e produtividade.
Beelog: conectando e encurtando distâncias com machine learning
Com a Bee Machine learning, a ferramenta amplia as possibilidades de rastreamento em tempo real, mudança de rota com comunicação direta com o embarcador. O seguro também também é uma das vantagens do serviço. Um dos benefícios é em relação à redução dos custos com reentrega, como explica Jhouferbio.
“Essa realidade de ter que refazer as entregas custa caro para empresas de qualquer porte. É uma questão lógica para nós. As empresas estão conectadas, então, quanto menos dificuldades na última milha, melhor para sua performance comercial”, diz.
Pela plataforma é possível programar as entregas de acordo com os roteiros ou tipo de material que será transportado. A partir da machine learning, a ferramenta determina parâmetros que auxiliam o planejamento de mais de uma entrega no mesmo dia com o mesmo embarcador.
“Nosso serviço propõe o caminho mais rápido de acordo com critérios técnicos relacionados à distância e localização, ao tipo de produto entregue e de veículo utilizado, ao embarcador. A ferramenta disponibiliza informações claras, pertinentes para o atendimento da demanda, além de dar maior controle e planejamento às etapas de distribuição”, finaliza o CEO.
