Demand management in B2C eCommerce. An innovative software for the dynamic pricing of delivery time slots in attended home deliveries

The last mile of deliveries is considered as one of the most expensive and inefficient phases of the online purchasing process. Firms operating in the eCommerce sector face an intense competition and thus strive to reduce operational costs as much as possible. Some have tried to differentiate themselves by offering a premium customers service level, for instance by providing delivery with narrow time slots, but the high logistics complexities have often made these delivery models not economically viable. In this context, revenue and demand management in B2C eCommerce emerged recently as an innovative solution for this problem, allowing e-tailers to provide a premium service to customers while improving last mile logistics efficiency by means of capacity- and pricing-based strategies. The aim of this research thesis is to investigate the possibility of executing last mile deliveries of general goods in time windows, while adopting dynamic pricing strategies to effectively manage the demand and minimise delivery costs. The first phase of the study consists in developing an original simulation software which includes, in a modular and flexible way, the modelling of the delivery area, the characterisation of the ordering population, the orders generation, the online pricing and customer slot selection, the vehicles routing, the simulation of the deliveries and the cost and relevant KPIs computation. The second phase of the study leads to the generation of a comprehensive framework that quantitatively describe the cross-effect of different parameters on the cost per delivery. Examples of these parameters are the equivalent delivery density (i.e. the number of deliveries per unit of area per time slot), the vans’ planned number of stops per hour, the customers’ price sensitivity, the pricing strategy used and the cost for failed deliveries and missed time windows. Lastly, in the third phase of the study the knowledge gained about the cross-effect of input parameters is exploited to develop and compare a set of combinations of slotting and pricing strategies to execute last mile deliveries in an urban area modelled to match precisely the characteristics of Milan.

L'ultimo miglio delle consegne è considerato una delle fasi più costose e inefficienti dell’intero processo di acquisto online. Alcune imprese del settore hanno cercato di differenziarsi offrendo un livello di servizio premium ai clienti, ad esempio fornendo la consegna in fasce orarie ristrette, ma le complesse complessità logistiche hanno spesso reso questi modelli di consegna non economicamente validi. In questo contesto, il demand management nell'eCommerce B2C è emerso di recente come una soluzione innovativa per questo problema, consentendo agli e-tailers di offrire un servizio premium ai clienti migliorando al contempo l'efficienza logistica dell'ultimo miglio mediante strategie basate sull’aggiustamento statico o dinamico di capacità e prezzi. Lo scopo di questa tesi di ricerca è di esaminare la possibilità di eseguire consegne di generici comparti merceologi in finestre temporali, adottando al contempo strategie di dynamic pricing per gestire efficacemente la domanda e ridurre al minimo i costi di consegna. La prima fase dello studio consiste nello sviluppo di un originale software di simulazione che include, in modo modulare e flessibile, la modellazione dell'area di consegna, la caratterizzazione della popolazione ordinante, la generazione di ordini, la determinazione dinamica del prezzo e della selezione delle finestre temporali da parte dei clienti, il routing dei veicoli, la simulazione delle consegne e calcolo dei costi e dei KPI pertinenti. La seconda fase ha portato alla generazione di un framework olistico che descrive quantitativamente l'effetto incrociato di diversi parametri sul costo per consegna. Esempi di questi parametri sono la densità di consegna per unità di superficie e per finestra temporale, il numero pianificato di fermate per ora dei furgoni, la sensibilità ai prezzi dei clienti, la strategia di prezzo utilizzata e il costo delle consegne fallite e delle finestre temporali mancate. Infine, nella terza fase dello studio sono state sviluppate e confrontate diverse combinazioni di strategie di slotting e pricing per eseguire consegne in un'area urbana modellata in modo da corrispondere esattamente alle caratteristiche di Milano.