E-grocery fulfillment center allocation policies under multi-objective perspectives : product availability and sustainable delivery

Today, e-grocery represents one of the best future development opportunities for the retail industry. However, e-grocers’ success is challenged by the customers’ high expectations for product availability and home delivery, and the logistics complexity of meeting these standards. After an analysis of the sector and its features, as well as of relevant academic literature through a structured review approach, this MSc thesis studies how depot allocation to the customer for order fulfillment can be managed in e-grocery to improve the final product availability, and the effects of this allocation on the economic and environmental sustainability of home delivery. Specifically, inspired by the growing customer data availability in the sector, it is focused on pre-purchase fulfillment center allocation policies developed from customer purchase history and stock-out historical data. A Monte Carlo methodology is leveraged for the computation of the multi-objective performance metrics over multiple randomized customer orders and in-depot availability statuses. To study the effects of the considered policies on the performance metrics and the validity of these effects, multiple simulation experiments are performed with a two-level full factorial Design of Experiment approach, with four customer-related and/or controllable factors relevant to the simulation model. This research shows that customer-related data and historical depots data can be effectively used to improve the availability to the customer in pre-purchase depot allocation, and it discusses what guides the choice of the allocation policy. Not only this is one of the few studies that consider the effects of the fulfillment center allocation on customer satisfaction and home delivery environmental sustainability specifically in e-grocery, but it is also among the first studies that focus on pre-purchase data-driven policies to perform this allocation.

L'e-grocery rappresenta oggi una delle migliori opportunità di sviluppo futuro per il settore della vendita al dettaglio. Tuttavia, il successo degli e-grocers è messo a dura prova dalle elevate aspettative dei clienti in termini di disponibilità dei prodotti e di consegna a domicilio, nonché dalla complessità logistica di soddisfare questi standard. Dopo un'analisi del settore e delle sue caratteristiche, e della letteratura accademica pertinente attraverso una revisione strutturata, questa tesi studia come l'allocazione dei depositi per l'evasione degli ordini possa essere gestita nell'e-grocery per migliorare la disponibilità dei prodotti per il cliente, e gli effetti di questa allocazione sulla sostenibilità economica e ambientale della consegna a domicilio. In particolare, ispirandosi alla crescente disponibilità di dati dei clienti, lo studio si concentra sul politiche di allocazione pre-acquisto, sviluppate a partire da dati del cliente e da dati storici di stock-out. Per il calcolo delle metriche multi-obiettivo si ricorre a una metodologia Monte Carlo su più ordini di clienti e stati di disponibilità in deposito generati casualmente. Per studiare gli effetti delle politiche considerate sulle metriche e la validità di tali effetti, sono eseguiti esperimenti di simulazione multipli con un approccio di tipo full factorial a due livelli, con quattro fattori selezionati tra quelli legati al cliente e/o controllabili rilevanti per il modello di simulazione. Questa ricerca dimostra che i dati del cliente e i dati storici di inventario possono essere utilizzati efficacemente per migliorare la disponibilità finale di prodotti tramite l'assegnazione pre-acquisto dell'ordine ai depositi, e discute su cosa guidi la scelta della politica di allocazione. Questo non solo è uno dei pochi studi che considera gli effetti dell'allocazione anche sulla soddisfazione del cliente e sulla sostenibilità ambientale della consegna a domicilio, specificamente nel settore dell'e-grocery, ma è anche uno dei primi studi che considera politiche di allocazione pre-acquisto guidate da dati a disposizione dell'e-grocer.