Lion Parcel obtiene una visión más rápida de los datos en AWS para mejorar la experiencia del cliente

Se prevé que el sector logístico mundial crezca de forma constante entre 2022 y 2030, con una tasa de crecimiento anual del 6,8 %, sobre todo debido al auge de la logística del comercio electrónico, la escasez de contenedores, el cierre de los principales puertos que provoca su congestión y la capacidad restringida del mercado del transporte aéreo de mercancías. Si bien el sector ha experimentado una gran transformación en los dos últimos años, se ha adaptado eficazmente y ha seguido evolucionando en consonancia con las múltiples tendencias emergentes.

Lion Parcel está reforzando su tecnología para tomar decisiones basadas en datos que diferencien a la empresa de sus rivales nacionales e internacionales. Como filial del Grupo Lion, Lion Parcel ofrece entregas de puerta a puerta a clientes de las 17 000 islas de Indonesia. Lion Parcel también realiza entregas a clientes de 25 países desde más de 7000 puntos de servicio en toda Indonesia. «Hemos notado que la tecnología puede ayudarnos a mejorar eficazmente nuestro actual ecosistema logístico», afirma Probosetyo Krishna, head of information technology en Lion Parcel.

Hasta 2019, Lion Parcel utilizaba infraestructura local para administrar su empresa. Al año siguiente, migró sus sistemas centrales a Amazon Web Services (AWS) para utilizar su modelo de pago por uso y su capacidad de escalado ilimitado. Krishna explica: «Descubrimos que el apoyo de AWS y sus socios era de primera categoría. Esto es algo que valoramos mucho, ya que nos esforzamos por avanzar en el sector colaborando con socios de confianza que comparten nuestros valores. Es importante para nosotros, ya que queremos crear y hacer más cosas en la nube.

A principios de 2021, Lion Parcel comenzó a formar un equipo de datos para crear una canalización de datos en AWS, trabajando con el socio de AWS Deloitte para asistir en el diseño y la implementación. En el pasado, Lion Parcel había experimentado con la creación de un lago de datos en las instalaciones. Sin embargo, el rendimiento y la velocidad de procesamiento de datos no cumplían sus expectativas empresariales. Por ejemplo, para ejecutar un informe de entregas durante un periodo de seis meses, Lion Parcel tenía que esperar 15 minutos a que se cargaran los datos. En AWS, el mismo informe tarda menos de un minuto.

Lion Parcel utiliza Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) como lago de datos para almacenar datos estructurados y no estructurados, AWS Glue para la transformación y limpieza de datos y Amazon Redshift como almacén de datos.

A las seis semanas de entablar conversaciones con Deloitte y AWS, Lion Parcel ya tenía su lago de datos y su almacenamiento de datos en funcionamiento. «De hecho, la implementación de la canalización de datos fue más rápida de lo esperado, y podemos hacer más de lo que habíamos previsto inicialmente», afirma Krishna. La mejora de la visualización para los informes internos y la aplicación del machine learning (ML) con Amazon SageMaker para segmentar a los clientes fueron los primeros casos de uso identificados para la canalización de datos.

Anteriormente, las consultas de informes se realizaban a través de la base de datos transaccional de Lion Parcel. Pero a medida que aumentaba el volumen de datos, la empresa se topaba con obstáculos que ralentizaban la extracción de información. Con una canalización de datos moderna, la base de datos transaccional permanece aislada y «limpia», explica Krishna, y los empleados pueden extraer los datos que necesitan directamente del almacenamiento de datos.

La ejecución de informes más rápidos con mayor visibilidad de los datos detallados permite a Lion Parcel cambiar a un modelo de atención al cliente más proactivo. Los equipos directivos y de atención al cliente pueden realizar rápidamente informes sobre el estado de los paquetes durante las distintas fases de entrega. Como empresa que se preocupa por sus clientes, Lion Parcel está creando alertas a partir de su sistema de monitorización en AWS para detectar rápidamente las interrupciones en las entregas y tomar medidas preventivas antes de recibir reclamaciones.

Además de la velocidad, Lion Parcel se beneficia de los paneles de inteligencia empresarial de Amazon QuickSight que le permiten obtener información casi en tiempo real sobre las operaciones. Su equipo de TI solía elaborar informes diarios de rendimiento del día anterior para presentarlos al equipo directivo. Ahora, este puede acceder directamente a los informes del día en curso, capturando datos de tan solo una hora antes.

«La visualización ha mejorado considerablemente con Amazon QuickSight. Es fácil de conectar y tiene una excelente relación calidad-precio, con más funciones que nuestra anterior herramienta de visualización de código abierto», afirma Krishna.

Tras las mejoras de visualización, Lion Parcel se centró en la creación de modelos ML como extensión de su canalización de análisis. La segmentación fue el primer paso en el proceso de ML de Lion Parcel. Los equipos directivos y de marketing ahora pueden ver perfiles de clientes distintos mediante el análisis del comportamiento de los clientes basado en ML, que están utilizando para elaborar iniciativas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM).

Lion Parcel puede analizar en qué fase de compra se encuentran los clientes, la probabilidad de que cambien de proveedor y otras características que ayudan a dirigir el marketing. La empresa ha comenzado a utilizar el software Salesforce CRM y es capaz de integrar los datos de los clientes de forma fluida en la nube de AWS.

La escalabilidad de la nube de AWS es clave para llevar a cabo las iniciativas de ML actuales, como la determinación de ubicaciones óptimas para nuevos puntos de servicio, así como las futuras, como la optimización de rutas y la fijación de precios en función de la demanda. «Gracias a AWS, podemos escalar servidores de alto rendimiento para entrenar y crear modelos de datos y, a continuación, desescalar verticalmente, lo que hace que el ML sea más rentable», afirma Krishna.

Y concluye: «Descubrir el potencial de la tecnología en la nube de AWS ha sido una experiencia muy divertida para mi equipo. Estamos aprendiendo mucho de AWS y de la orientación de Deloitte, y nuestro equipo directivo también está satisfecho con los resultados».

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