Hannah Testani de Intelligent Audit dice que la compañía utiliza el aprendizaje automático para ayudar a los clientes a eliminar los costos de envío innecesarios.
Intelligent Audit analiza los datos recopilados de sus clientes en el envío y la logística de terceros. Busca anomalías y, cuando detecta información interesante (valores atípicos de costos exorbitantes, tiempos de entrega glaciales), se esfuerza por transformar los números en información procesable.
Con sede en Nueva Jersey y oficinas regionales en todo el mundo, la empresa dice que audita más de mil millones de envíos al año.
El padre de Hannah Testani fundó Intelligent Audit hace más de dos décadas. Testani, de 34 años, siempre había querido una carrera en Wall Street, pero después de que la crisis financiera de 2008 complicara ese plan, su padre le ofreció la oportunidad de unirse a la empresa familiar. “Al principio, lo odiaba”, dice Testani. “Esto fue antes de que la logística fuera sexy. Nadie sabía qué era la cadena de suministro porque los consumidores no se sentían personalmente afectados por ella. Ahora, todos conocen la cadena de suministro porque se han visto afectados personalmente por alguna escasez o crisis de la cadena de suministro en algún lugar”.
En esta entrega de Disruptores logísticos , Testani habla con el socio de McKinsey, Sandy Gosling, sobre cómo mejorar la logística filtrando grandes cantidades de datos, implementando el aprendizaje automático en los negocios y tirando los bolígrafos de todos.
La siguiente es una transcripción editada de su conversación.
McKinsey: El nombre de su empresa dice lo que hace. ¿Puede explicarnos un ejemplo del tipo de auditoría que realiza cuando comienza a trabajar con un cliente?
Hannah Testani: Recientemente incorporamos a un cliente que realiza más de cien millones de envíos al año. Estaban usando un software de base de datos que no podía admitir ni siquiera los análisis más básicos. Por lo tanto, no tenían la capacidad de analizar correctamente sus propios datos de una manera que les permitiera comprender sus gastos de transporte e identificar oportunidades para optimizar. Ingerimos sus datos sin procesar y los limpiamos para que sea más fácil de interpretar. Una vez que hicimos eso, encontramos rápidamente oportunidades para que redujeran sus gastos de transporte, redujeran el tiempo de tránsito de sus envíos y redujeran su huella de carbono.
Por ejemplo, vimos que estaban usando cajas más grandes de lo necesario para sus envíos, lo que significaba que estaban desperdiciando mucho dinero pagando por espacio no utilizado. También vimos que estaban utilizando envíos aéreos en situaciones en las que el transporte terrestre habría sido más rápido y económico, porque si paga por un servicio de envío aéreo de dos días, los transportistas tardarán dos días en realizar la entrega, incluso cuando es un día por tierra. Y también detectamos algunas oportunidades de consolidación: tenían varios envíos que salían del mismo centro de entrega, el mismo día, usaban el mismo servicio y se dirigían al mismo cliente, lo que significa que estaban pagando varias veces por algo que podrían haber pagado una vez. , porque tres envíos de una libra cuestan el triple de lo que cuesta un envío de tres libras.
Creemos que todos los remitentes deben tener acceso a datos de transporte claros y procesables que les permitan realizar envíos de manera más inteligente, es decir, más rápido, más económico y con menos excepciones de entrega. Usamos nuestra tecnología patentada para convertir sus datos complejos de transporte global en inteligencia procesable que muestra a nuestros clientes exactamente lo que pueden hacer para optimizar su gasto en transporte. Si gastaron mil millones de dólares el año pasado en envíos, les estamos mostrando cómo ganar esos $900 millones, con una ejecución más rápida y mejores experiencias para los clientes.
También nos preocupamos por la experiencia del transportista. Sentimos que es nuestra responsabilidad hacer que se les pague a tiempo por sus servicios mientras los responsabilizamos. Dentro de las dos horas posteriores a la recepción de cualquier factura electrónica, completamos la auditoría de carga y trabajamos con los transportistas de manera preventiva, antes de que se pague la factura, para lograr una resolución sobre cualquier monto en disputa. Cuando identificamos cualquier discrepancia, trabajamos directamente con los transportistas para identificar la causa raíz lo más rápido posible y colaboramos con ellos para evitar discrepancias similares en el futuro.
McKinsey: Sigue habiendo muchas incógnitas en la logística (interrupciones, conflictos, escasez de mano de obra) para navegar en estos días. ¿Cuáles son algunos de los nuevos tipos de desafíos que enfrentan sus clientes?
Hannah Testani: Un problema central es que nuestros clientes se ven obligados a diversificar sus cadenas de suministro, entre su fabricación y sus transportistas. Si un cliente anteriormente obtenía su fabricación únicamente de China, ahora también fabrica en Taiwán, Vietnam o América Latina porque siente que tiene que hacerlo. El botón fácil para muchos de nuestros clientes solía ser obtener su transporte con la menor cantidad posible de transportistas. Pero después de las interrupciones recientes, han diversificado sus combinaciones de operadores. Los nodos se han multiplicado. Las cadenas de suministro se han vuelto más complejas, por lo que puede ser mucho más difícil mantener el dedo en el pulso.
Si no puede procesar sus datos y entender lo que significan, entonces no puede entender la naturaleza de su gasto en la cadena de suministro.
McKinsey
