Proposição de um modelo de rede de distribuição para compras on-line de um varejo omni-channel

Abstract

Da conclusão da compra à entrega do pedido, a logística desempenha um papel crucial na satisfação dos consumidores. No entanto, diante do avanço contínuo das tecnologias digitais e da crescente adoção do modelo omni-channel pelos varejistas, as expectativas dos consumidores em relação à entrega de pedidos atravessando transformações significativas. Diante dessa dinâmica, as redes de distribuição estão se adaptando para entregas oferecendo mais flexíveis, ágeis e confiáveis. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo propor um modelo de operação da rede de distribuição de varejistas que atua no formato omni-channel que viabiliza diferentes modalidades de entrega de compras on-line. Para atingir esse objetivo, a primeira etapa dessa pesquisa foi centrada na condução de uma revisão sistemática da literatura para investigar a organização das redes de distribuição omnicanal em termos do processo de entrega de pedidos aos consumidores. Na sequência foi desenvolvida uma estrutura, com base nos achados da literatura, abrangendo três modalidades de entrega de pedidos on-line: entregas domiciliares agendadas, entregas domiciliares expressas e coleta em loja física no mesmo dia do pedido. O funcionamento dessas modalidades foi pautou na combinação dos fluxos do centro de distribuição e das lojas físicas do varejo para garantir o atendimento de cada pedido a partir da classificação mais adequada. O desempenho desse modelo foi avaliado em um contexto real, comparando-o ao da rede de distribuição de um varejista multicanal. Os modelos de operação foram traduzidos em modelos computacionais multimétodos, combinando uma modelagem baseada em agentes e uma modelagem de eventos discretos, simulados por meio do software Anylogic. Os resultados revelaram a eficiência do modelo proposto em relação ao tempo de atendimento de pedidos on-line e às taxas de esforço e falhas nas entregas domiciliares. Com isso, esse estudo contribui para a compreensão das complexidades da distribuição omnicanal e uma forma de resolvê-las, fornecendo informações valiosas tanto para a academia quanto para o setor varejista.

Abstract: From the moment of purchase to the order delivery, logistics plays a pivotal role in ensuring consumer satisfaction. However, as digital technologies continue to advance, and retailers increasingly embrace the omni-channel model, consumer expectations regarding order delivery are undergoing significant transformations. Faced with this dynamic, distribution networks are adapting to offer more flexible, agile, and reliable deliveries. In this context, this study aims to propose an operational model for the distribution network of retailers operating in the omni-channel format, enabling different modes of online order delivery. To achieve this goal, the first stage of this research centered on conducting a systematic literature review to explore omni-channel distribution networks' organization concerning the order-to-consumer delivery process. Subsequently, a framework was developed based on the literature findings, encompassing three modes of online order delivery: scheduled home delivery, express home delivery, and same-day in-store pick-up. The operation of these modes was based on the combination of flows from the retailer's distribution center and physical stores to ensure the fulfillment of each order from the most appropriate hierarchy. The performance of this model was evaluated in a real context, comparing it to the distribution network of a multi-channel retailer. The operational models were translated into multi-method computational models, combining agent-based modeling and discrete event modeling, simulated through the Anylogic software. The results revealed the efficiency of the proposed model in terms of online order fulfillment time and the rates of attempts and failures in home deliveries. Thus, this study contributes to the understanding of the complexities of omni-channel distribution and provides a way to address them, offering valuable insights for both academia and the retail sector.