Modelo para optimizar la dotación de personal de los puntos de retiro en tienda de una tienda por departamentos

Abstract

Falabella Retail es una empresa de tiendas por departamento y está presente en 4 países de Latinoamérica: Chile, Perú, Colombia y Argentina, siendo líder en participación en cada país. Dado el alto crecimiento de canal online en las ventas del retail, se buscan nuevas estrategias de venta ominicanal para entregar una misma experiencia de compra al cliente independiente del canal por el que se está comprando. Un canal de venta utilizado es el click and collect (C&C), que consiste en la compra online y retiro en tienda. Este canal ha tenido un crecimiento sostenido durante los últimos años, creciendo a tasas superiores al 50 %, además de que aproximadamente dos tercios de las ventas por internet se entregan en el C&C. Y así como ha aumentado su participación en la empresa, se le han asignado más recursos como capacidad de bodegas y horas persona. La oportunidad a abordar en esta memoria es la cantidad de horas ociosas con las que cuenta el C&C que se estima es al rededor de un 40 %, que traducidas a dinero representan un costo de 585 millones de pesos al año. Es por esto que se propone realizar un modelo de programación entera mixta que permita encontrar la configuración óptima de turnos y jornadas del C&C sin descuidar la calidad del servicio. Para poder establecer un nivel de servicio mínimo medido en porcentaje de horas persona mínimo que debe existir para no superar un tiempo de espera máximo se realizó en primer lugar una encuesta para encontrar dicho tiempo. Luego se realizaron simulaciones de colas para encontrar el porcentaje que se estaba buscando. Dada las características de los requerimientos del C&C se decidió dividir el modelo en dos sub modelos: un modelo para encontrar la dotación anual base y otro modelo exclusivo para contratar apoyos para los eventos, en los cuales se contrata personas por un tiempo menor a un mes y se entregan grandes volúmenes de productos, como un CyberDay. El modelo anual se ejecutó para dos tiendas representativas con los datos del año 2018 y se obtuvo como resultado una configuración de horas de personal que genera un ahorro entre un 29 y un 38 por ciento con respecto a las horas contratadas por las tiendas durante el año 2018. Además el modelo para la contratación de apoyos recomienda la contratación de apoyos que en total genera un ahorro entre un 29 y un 32 por ciento con respecto al presupuesto de horas para el evento CyberDay realizado en mayo de 2019. Se realizó también un análisis de sensibilidad de los modelos en base a ciertos parámetros o restricciones que podrían relajarse para obtener un ahorro mayor. Y, finalmente se construyó un interfaz para la futura ejecución del modelo de apoyos para eventos que permita establecer los parámetros y restricciones de forma intuitiva.