Construção de uma supply chain centrada no cliente e sua relação com a era digital

Às vezes parece muito marketeiro falar que a era 4.0 traz maior foco no cliente. O cliente há muito tempo é considerado importante para as boas empresas e a busca por esse foco já vem sendo o objetivo há tempos.

Qual a diferença trazida pela tecnologia para reforçar tanto essa questão a ponto de popularizar termos como "centramento no cliente" (customer centricity)?

O presente artigo aborda os conceitos associados pelo termo "centramento no cliente" e suas aplicações em uma supply chain digital.

Introdução

A presente revolução tecnológica viabiliza uma nova situação de acesso às informações do cliente através de um contato "direto" com cada indivíduo. Atualmente, muitas informações sobre hábitos, preferências e necessidades de cada indivíduo estão disponíveis digitalmente, seja de forma estruturada ou não estruturada. Nesse contexto, pode-se obter informações úteis não somente de bases de dados de compras e solicitações do cliente, mas também de comentários ou likes realizados por cada indivíduo em redes sociais, de informações advindas de aplicativos externos à empresa, de sensores, ou seja, de diversas fontes de interação digital.

Utilizar essa informação específica do indivíduo para oferecer uma experiência em serviço e produto personalizada (smart service) é o que está por trás da ideia do conceito de "centramento no cliente".

De acordo com Zoran Latinovic e Sharmila C. Chatterjee no artigo "Customer Centricity in the Digital Age" (Centramento no Cliente na Era Digital), o conceito de centramento no cliente se relaciona diretamente com big data e com a aplicação de análises aprofundadas desses dados. Isso inclui o uso de inteligência artificial (IA) como uma ferramenta para trabalhar altos volumes dados, viabilizando um melhor entendimento do que os clientes querem, precisam e preferem e na aplicação desse entendimento para customização de ofertas, criação de experiências de compras personalizadas e na elaboração de um processo de compras mais simples e conveniente.

Centramento de processos de supply chain no cliente

Segundo Steven A. Melnyk e Daniel J. Stanton, centrar supply chain no cliente é uma ação da empresa de retirar os intermediários criados dentro das estruturas corporativas entre a equipe de supply chain e o cliente. Nesse contexto, ocorre uma mudança no fluxo de informação, onde a área de supply chain passa a receber diretamente do cliente sugestões e reclamações e a montar sua estratégia de atuação com base nesse relacionamento e não mais com base apenas nas solicitações internas das áreas de marketing ou vendas, por exemplo. Essa alteração no fluxo de informação permite que a equipe de supply chain consiga definir suas metas e ajustar a operação com base diretamente na opinião cliente, sem a distorção de direcionamento realizado por outras áreas.

A figura 1 ilustra a diferença entre o conceito tradicional de foco no cliente e o novo conceito de centramento no cliente.

Para muitas empresas essa alteração de fluxo de informação pode ser um grande desafio cultural, exigindo o desenvolvimento de parcerias internas e divisão não só de responsabilidades, mas também de autoridade para tomada de decisão no que diz respeito ao que será oferecido ao cliente.

Com a expansão de conceitos como omnicanalidade, os processos de supply chain e sua digitalização passam a ser parte importante da experiência do cliente, reforçando a pressão para essa mudança organizacional que é a primeira etapa para centrar supply chain no cliente.

Um próximo passo está associado a trabalhar informações sobre o cliente com o intuito de construir uma experiência diferenciada, capaz de agregar competitividade à empresa e fidelizar o cliente.

A busca e o trabalho com informações do cliente para desenho da estratégia passa ser uma nova atividade: Inteligência de Mercado voltada a Supply Chain. Conceito esse que podemos entender como uma frente estratégica do conceito de Torre de Controle.

Dentro do escopo dessa atividade podem ser trabalhadas diversas análises quanto a percepção, necessidade e desejo de cada cliente (ou potencial cliente) com relação a diversos tópicos de serviços, como:

1. Local de entrega: em casa, escritório, buscar na loja, buscar no CD, retirar em um locker inteligente, receber no trânsito;
2. Horários para entrega;
3. Perfil do entregador: qual perfil de entregador que proporciona maior nível de satisfação ao cliente (ex.: mulheres, homens, jovens, formais, descolados etc.);
4. Serviços complementares à entrega: a entrega pode ser combinada com a própria venda, onde um veículo com uma amostra dos produtos escolhidos pelo cliente leva os itens para experimentação e escolha do produto a comprar, a entrega por ser combinada com treinamentos/instruções técnicas ou montagens;
5. Veículo da entrega: drone, moto, carro, caminhão etc. O tipo de veículo está associado ao local, horário de entrega e serviço complementar;
6. Personalização de produtos: realização de atividades de personalização de embalagens e produtos no CD, assim como também a própria produção do item (ex.: impressão 3D);
7. Visibilidade: oferecer informações sobre o produto, origem do produto, impactos sociais e ambientais, orientações, além das informações sobre o ciclo do pedido podem ser diferenciais;
8. Smart services: na discussão de alternativas para a criação de uma boa experiência para o cliente, surge também ideias e alternativas de serviços conectados, que usam tecnologias de comunicação com o cliente para criar serviços smart;
9. Outros.

A construção desse fluxo constante de informações sobre o cliente para direcionamento da estratégia e da operação de supply chain, vem sendo discutida por diversas empresas e alterando fortemente os objetivos tradicionais de logística e supply chain.

Data center de supply chain

O uso de um volume massivo de dados para análise de percepção de um indivíduo ou pequenos clusters de clientes exige um esforço de estruturação de dados maior que o tradicional.

A criação de um "data center" voltado a capturar dados e gerar informações para tomada de decisão através de um grande volume de dados passa a ser interessante. Nele os dados obtidos passam por um processo de correção, são realizadas análises estatísticas de classificação e correlação, geradas predições (previsões das demandas ou preferências do cliente), ou seja, os dados são tratados com a finalidade de gerar informações úteis, de aplicação prática.

Realizar essas análises com ferramentas tradicionais como excel ou access passa a ser difícil, sendo necessárias outras soluções mais adequadas, através das quais seja possível avaliar milhões de campos e encontrar erros e similaridades.

Nesse contexto, surge o termo "supply chain digital", onde o direcionamento das tomadas de decisão flui entre os vários processos operacionais através de um fluxo de dados e informações que só é possível de ocorrer digitalmente, dado a seu volume e grau de personalização.

No artigo Customer Centric Supply Chain, Steven A. Melnyk e Daniel J. Stanton  vislumbram que, dentro da atual era digital, mais importante que a redução de custos operacionais, a velocidade de tomada de decisão e o alinhamento às necessidades dos clientes são diferenciais competitivos de supply chain.

A obtenção de um alto grau de centramento no cliente não era uma questão muito discutida antes da era digital porque o esforço de mapeamento e tratamento de informações é baseado no apoio de novas tecnologias.

Nos centros de dados de supply chain, várias análises podem ser realizadas para apoio à tomada de decisões estratégicas, táticas e operacionais. "Análise de sentimentos" (sentiment analysis) ou "mineração de opinião"(opinion mining/text mining) são alguns dos tipos de trabalhos que podem ser realizados nesse âmbito, além das atividades típicas das torres de controle, voltadas para visibilidade e direcionamento do ciclo do pedido.

A figura 2 ilustra um fluxo digital de dados e as possíveis aplicações das análises realizadas.

Digitalização de processos a favor do centramento no cliente

Na pesquisa realizada pela GMC em 2019 sobre as perspectivas sobre supply chain 4.0, constatamos que 38% dos executivos brasileiros de supply chain participaram de discussões relacionadas aos processos de transformação digital no setor.

Dentro do contexto de digitalização foram citados como esforços previstos até 2024, dentre outros, a personalização de serviços, a gestão preditiva de entregas e a gestão preditiva de estoques, tópicos estes que podemos relacionar com a aplicação de big data para aumentar o centramento das ações de supply chain no cliente.

Há espaço para inúmeras possibilidades de aplicação de tecnologias digitais em supply chain, com o objetivo de torná-las mais fluídas, eficientes e convenientes.

Neste sentido, tecnologias como big data e inteligência artificial podem ser extremamente úteis. Através da coleta e análise de dados de navegação e interações em redes sociais, é possível, por exemplo, mapear e antecipar tendências de consumo. Seja porque uma celebridade posou em uma foto com um modelo específico de sapato, ou porque algum produto se tornou o novo hit nas redes sociais, fornecedores, indústrias e distribuidores conectados a essas informações podem se antecipar e assegurar que terão estoque suficiente no local correto para suprir tal demanda.

Analisando as publicações de 2010 a 2019 de revistas especializadas, Thomson Reuters Web of Science verificou crescimento dos conteúdos sobre big data, assim como sobre suas aplicações em supply chain. Na figura 3 vemos que a discussão sobre o uso de big data na estratégia de supply chain foi o segundo mais relevante volume de publicações, perdendo apenas para reviews mais conceituais.

Apesar das publicações associadas a supply chain representarem menos de 10% das publicações sobre big data, podemos esperar um aumento dessa discussão para o final de 2020, dado aos impactos da pandemia nas operações neste ano.

Análises de sentimento aplicadas à supply chain Além das ações baseadas em formas mais tradicionais de obtenção de dados, como as pesquisas de satisfação, focus group etc., atualmente, já existem cases da aplicação de informações do cliente vindas de mídias sociais em supply chain. O termo utilizado para esse tipo de aplicação de dados de mídias sociais tem sido "análise de sentimento" (sentiment analysis).

Grande parte dessas análises são utilizadas para elaboração da estratégia de supply chain, para:

●     Melhorar a qualidade da previsão de demanda;

●     Avaliar saúde da marca;

●     Identificar um potencial problema com algum produto ou serviço;

●     Levantar informações sobre a concorrência.

Segundo os resultados mapeados em diferentes cases, como o citado em "O valor operacional das informações vindas de mídias sociais", "Análise de sentimentos aplicada a previsão de vendas" ou "Análise do consumidor na era de big data: previsão de vendas em supply chain", o uso de informações obtidas através de mídias sociais para previsão de vendas, por exemplo, aumenta significativamente a acuracidade da previsão (melhorias de 13% a 23%).

A melhoria na acuracidade das previsões/predições é algo que devemos considerar como relevante dentro do contexto de centramento da supply chain no cliente, pois muitas vezes o desenho de novas e melhores experiências aumentam as vendas, mas também os custos, podendo, em um primeiro momento, impactar na lucratividade das empresas. Essa situação tem sido muito discutida no âmbito da omnicanalidade, onde vários artigos e conteúdos indicam que desenhar uma operação omnichannel é em um primeiro momento uma decisão mais sobre melhoria de competitividade que sobre aumento da lucratividade. Isso porque em muitos casos, abrir múltiplas alternativas operacionais pode reduzir escalas e gerar aumentos de custos, além de ser difícil de gerenciar.

Do ponto de vista de logística, esse aumento na qualidade das previsões viabiliza a redução de custos com inventário com uma maior descentralização de estoques, descentralização essa que pode implicar na redução de custos com transporte last mile e de tempo de entrega. Outro ponto de melhoria é que com uma melhor previsão é possível reduzir o custo de inventário advindo de um aumento de SKUs no portfólio de produtos.

Apesar de possível, ainda não encontramos cases de aplicação de informações vindas de mídias sociais para tomada de decisões dinâmicas em logística e supply chain como redistribuição dinâmica de estoques e alterações dinâmicas nos preços de frete, mas algumas discussões conceituais já podem ser encontradas.

No entanto, podemos imaginar que em breve cases desse tipo serão mais disseminados, dado que alterações dinâmicas de preços de produtos no e-commerce com base análise (através de machine learning) de preços praticados por empresas concorrentes tem sido cada vez mais comuns.

Em uma primeira análise podemos dizer que uma empresa que aplique informações vindas de mídias sociais para previsão de vendas pode viabilizar a prestação de um melhor serviço aos clientes, o que abre espaço para desenhos de uma estratégia omnicanal mais arrojada e competitiva, além da abertura de um maior portfólio de serviços logísticos ao cliente.

Digitalização de processos de supply chain e sua relação com o cliente

Além do uso de dados do cliente para direcionamento de supply chain, a transformação digital auxilia no aumento da agilidade do fluxo de informações.

A centralização de informações da cadeia de suprimentos sobre processos e interações entre diferentes players é complexa, especialmente quando há muitas etapas envolvidas. Neste sentido, um mapeamento de todo o fluxo e a digitalização de processos também possibilita sua simplificação e a integração de sistemas legados.

Ter o fluxo da supply chain mapeado e integrado traz vantagens como a visibilidade global dos ciclos de desenvolvimento, fornecimento, criação e distribuição de produtos. Isso favorece a análise de resultados e tomadas de decisão estratégicas para o negócio, principalmente, quando as decisões envolvem múltiplos decisores.

A digitalização dos processos e de algumas das tomadas de decisão é chave na construção de uma supply chain centrada no cliente, flexível e ágil, dado que a alta personalização de serviços exige alta velocidade em tratamento e análise de grande volume de dados.

Coordenar dinamicamente processos de picking, roteirização e entregas com as expectativas mapeadas e comunicações recentes com os clientes pode ser muito mais fácil em uma supply chain digital. Com automação e digitalização de processos e uso de tecnologias de inteligência artificial e machine learning, é possível não só acompanhar em tempo real o processo de roteirização e entrega de produtos, mas também torná-los mais ágeis e eficientes. Por exemplo, é possível predizer a demanda de determinado tipo de produto em uma região e posicioná-lo o mais próximo de seus potenciais consumidores, diminuindo o tempo de entrega para o cliente final.

Aliás, mesmo os grandes armazéns de estocagem de mercadoria não serão mais os mesmos. Se por um lado o avanço das tecnologias de automação já possibilitam a construção de armazéns completamente controlados por máquinas, por outro lado o crescimento da tendência de manufatura distribuída pode viabilizar a fabricação de um produto sob demanda, personalizado e/ou descentralizado.

Considerações finais

A construção de uma supply chain centrada no cliente traz desafios associados ao aumento do contato da área de supply chain com informações sobre preferências, necessidades e desejos dos clientes. Esses desafios estão relacionados tanto a estrutura organizacional quanto à coleta, tratamento e interpretação de informações para desenho de uma estratégia e da tomada de decisões dinâmicas centradas no cliente.

A digitalização dos processos operacionais e de decisão é parte relevante da discussão nessa construção pois, o fluxo de informação cresce muito e processos manuais podem gerar um esforço que a inviabilize ou mesmo gere a criação de serviços com alto índice de falhas.

Recentes aplicações de informações vindas de mídias sociais mostram que é possível aumentar a acuracidade das previsões e predições o que pode viabilizar financeiramente o desenho de uma estrutura de entrega mais descentralizada e variada, reduzindo tempos de ciclo do pedido e custos, além de possibilitar a gestão de um maior portfólio de serviços de supply chain. Empresas que consigam centrar seu supply chain no cliente tendem a obter maior vantagem competitiva.

Referências

https://sloanreview.mit.edu/article/customer-centricity-in-the-digital-age/

https://www.scmr.com/article/the_customer_centric_supply_chain1

https://www.rightplace.org/assets/img/uploads/resources/Events/2018/SCMC/The-Customer-Centric-Supply-Chain.pdf

https://www.researchgate.net/publication/317173274_Using_sentiment_analysis_to_improve_supply_chain_intelligence

https://www.gmc-solutions.com/post/perspectivas-sobre-supply-chain-4-0

https://redfox.tech/transformacao-digital-o-que-e-e-como-fazer-na-sua-empresa/

https://www.foodlogistics.com/technology/article/21010762/using-social-sentiment-to-drive-supply-chain-planning

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/poms.12707

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https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169207018301523

https://www.gmc-solutions.com/post/manufatura-distribu%C3%ADda-modelo-de-supply-chain-da-era-4-0