Uma milha a menos

Lembro que um dos primeiros cases que estudei quando trabalhava com varejo e logística foi o da UPS.

A UPS é uma das maiores empresas de transporte de mercadorias do mundo.

Todos os dias, milhares de motoristas saem para entregar pacotes por diversos lugares do mundo.

Cada um percorre rotas que podem parecer simples quando olhamos de fora e individualmente, mas que, na prática, escondem uma complexidade absurda.

Se você tem que entregar um pacote para alguém, coloca no GPS e faz a rota do ponto A ao ponto B.

Agora, pensa em um motorista com 100, 150 paradas no dia. Imagina a quantidade de combinações possíveis para decidir a ordem dessas entregas, quais ruas pegar, onde dobrar, onde evitar trânsito, onde fazer uma coleta antes de uma entrega e como reduzir alguns metros aqui e ali sem piorar o serviço.

Olhando de forma “micro” parece aquele problema que não vale atacar, pois o ganho é muito pequeno individualmente.

Mas quando colocamos na perspectiva do número de entregas feitas todos os dias, isso vira um assunto que pode alterar de forma relevante o lucro da empresa.

Foi em cima disso que a UPS criou o ORION, sigla para On-Road Integrated Optimization and Navigation. 

Na prática, um sistema que usa dados, mapas próprios, histórico de rotas, algoritmos de otimização e informações operacionais para ajudar os motoristas a percorrerem caminhos mais eficientes.

Segundo relatório de sustentabilidade da própria UPS, quando totalmente implantado, o ORION tinha potencial de reduzir 100 milhões de milhas percorridas por ano, economizar 10 milhões de galões de combustível e evitar 100 mil toneladas métricas de emissão de CO₂.

Quando eu te conto sobre essa solução hoje, você pode pensar: mas isso é relativamente fácil com a IA hoje (o que aumenta ainda mais a oportunidade).

Só que o Orion é um projeto que começou em 2003 e começou a ser implementado em maior escala só em 2013, 10 anos depois.

10 anos de aposta em desenvolver um sistema para os primeiros resultados serem colhidos mais de uma década depois.

Se pensarmos na maior facilidade que temos hoje de criar sistemas, algoritmos e funcionalidades, o grande valor da história fica claro.

Não é necessariamente o número (gigantesco) de economia.

É o princípio.

A UPS tinha um problema de capacidade de entrega (mais demanda que disponibilidade).

Só que ela não olhou para o problema e concluiu: “precisamos de mais motoristas e caminhões”.

Ela olhou para a rota.

E, olhando para a rota, percebeu que uma parte relevante do ganho não estava em acelerar o esforço operacional, mas em eliminar desperdício de caminho (trazendo o esforço para o pensamento).

Essa diferença parece pequena, mas muda tudo.

Porque muita empresa, quando quer crescer, tenta resolver o problema adicionando mais força no sistema. 

Mais gente. Mais verba. Mais ferramenta. Mais reunião. Mais campanha. Mais volume.

Só que, se a rota não estiver bem otimizada, tudo isso apenas aumenta o desperdício.

E com o avanço da tecnologia, temos muitas ferramentas boas em mãos para eliminar desperdício.

Só que precisamos estar olhando para isso.

Essa semana, vivemos uma situação interessante com um estudo que entregamos.

A empresa nos chamou com uma dúvida aparentemente simples: “Precisamos aumentar o time comercial para faturar mais?”

O marketing estava conseguindo gerar um volume alto de leads (a meta de leads tinha sido batida).

O comercial, por outro lado, estava sobrecarregado. Tinha gente demais para atender e pouca gente para fazer o atendimento.

O diagnóstico mais óbvio seria contratar mais vendedores.

No cálculo da empresa talvez 10, talvez 20.

Outra possibilidade era usar IA para criar um bot de atendimento.

Entramos na reunião para discutir capacidade comercial e saímos dela discutindo qualidade de oportunidade.

Porque, quando fomos olhar os dados com mais calma, apareceu o problema real: mais de 90% dos leads gerados, principalmente depois da escala feita para bater a meta de volume, tinham perfil muito ruim para conversão.

Eles não eram apenas leads que convertiam menos.

Eles atrapalhavam o sistema inteiro, assim como uma rua mal calculada atrapalha todo o trajeto.

Tomavam tempo do time comercial, aumentavam a fila de atendimento, reduziam a velocidade de resposta para quem realmente tinha perfil, criavam ruído na análise e ainda davam uma falsa sensação de que o problema era falta de braço.

Quando olhamos para os leads com perfil mais adequado, a história mudava completamente. Eles convertiam cerca de 10 vezes mais do que os demais.

Isso sem a devida prioridade de atendimento.

Ou seja: o comercial não estava necessariamente pequeno. Ele estava sendo mandado para a rota errada.

É como se a UPS tivesse colocado mais caminhões na rua, mas todos fazendo voltas desnecessárias pelo bairro antes de chegar no destino.

Dá para crescer assim? Até dá, mas você cresce receita e perde lucro, no fim não vale a pena.

E novamente uma decisão quase foi tomada em cima da pergunta errada.

Ao invés de “quantos vendedores precisamos contratar para dar conta da demanda?”, a pergunta certa era “quantas oportunidades reais estamos colocando na frente do comercial?”.

Essa diferença é brutal.

Contratar mais vendedores talvez parecesse uma decisão de crescimento. Mas, sem corrigir a origem do problema, seria apenas aumentar a frota para continuar desperdiçando combustível.

Essa é uma das grandes belezas da análise de dados quando ela é bem feita. Ela não serve só para mostrar onde acelerar. Serve também para mostrar onde parar.

A UPS economizou milhões olhando para rotas.

Nos negócios digitais, muitas empresas podem economizar muito olhando para seus funis com a mesma lógica.

Não para perguntar “como eu faço mais?”.

Mas para perguntar:

“Que caminho estamos percorrendo todos os dias sem necessidade?”.

Ou até “Qual caminho eu ainda preciso percorrer todos os dias, mas posso fazer de forma mais eficiente?”.

Se a UPS conseguiu com a tecnologia “arcaica” de 2003, possivelmente a gente também consegue.

Desde que tenha o princípio bem alinhado.

Espero que tenha curtido o percurso de hoje.

Grande abraço e até a próxima milha,

César Mazzillo

Dados no Cotidiano

Se você tem um time comercial na sua empresa, precisa olhar para isso.

Um estudo da Salesforce com profissionais de vendas mostrou que representantes comerciais passam apenas 28% da semana vendendo de fato. 

O restante do tempo é consumido por tarefas como gestão de oportunidades, entrada de dados, atividades administrativas e outros trabalhos que não são venda direta (e que hoje já podem facilmente ser automatizadas).

Agora pensa no impacto disso quando, além de já venderem pouco tempo, os vendedores ainda gastam boa parte dessa janela falando com leads ruins.

A empresa olha para o comercial e pensa: “precisamos de mais vendedores”.

Mas, às vezes, a primeira pergunta deveria ser outra:

“Quanto do tempo dos nossos vendedores está sendo usado com oportunidades que nunca deveriam ter chegado até eles?”

Vá uma milha a mais

A milha extra de hoje é o episódio “Do Things That Don’t Scale”, do podcast Masters of Scale, com Brian Chesky, cofundador do Airbnb.

O episódio traz uma ideia que conversa muito com o percurso de hoje: antes de escalar, você precisa entender profundamente o que está tentando escalar.

No começo do Airbnb, os fundadores faziam muita coisa manualmente. Visitavam usuários, fotografavam apartamentos, ouviam dúvidas, entendiam problemas e só depois transformavam aquilo em processo e tecnologia.

Essa é uma boa provocação para marketing e vendas. Antes de colocar mais verba, mais leads e mais vendedores dentro da operação, talvez a empresa precise olhar manualmente para os melhores clientes e entender o que diferencia uma oportunidade real de um lead que só ocupa espaço.

Escalar sem entender isso é só aumentar o tamanho do problema.