Conversión del marketplace vs entrega eficiente en la última milla

Abstract

Durante el proceso de compra de un marketplace se presentan dos intereses contrapuestos al momento de solicitarle información al comprador: por un lado es necesario tener la mayor precisión y cantidad de datos posible sobre la dirección de entrega para lograr una entrega exitosa en el tiempo prometido al cliente, y por el otro lado cada tarea adicional que se le agrega al usuario al momento de la compra puede forzar la desistencia de la compra o drop out, lo cual atenta contra la necesidad de facilitar el proceso de compra al usuario y lograr una buena tasa de conversión.Esta tesis abordó este problema a través de una metodología de investigación cuantitativa y explicativa a partir de bases de datos transaccionales, un relevamiento exhaustivo para conocer la información necesaria para una entrega y el nivel de importancia de cada dato. El análisis se concentró en modelar cada dato necesario, explorar la diversidad de problemas a los que se enfrenta un driver para lograr una entrega efectiva, dimensionar el impacto de cada uno de esos problemas, y evaluar las distintas fuentes, formas y momentos de obtener esos datos, en búsqueda del punto óptimo que maximice el resultado del marketplace. Como conclusión, no existe una única respuesta a cómo resolver el dilema entre conversión y efectividad en la entrega en un marketplace. En cada caso se debe evaluar y ponderar las variables identificadas en este trabajo en función de su contexto particular. El desafío está en lograr una solución flexible, escalable y adaptada a las necesidades de cada perfil de usuario y cada región, implementando estrategias de obtención de datos progresiva, usando autocompletado inteligente que facilite la carga al usuario, optimizando los momentos de interacción con el usuario, y desarrollando herramientas de aprendizaje continuo que mitigue los errores en la carga de datos.