Pilih negara mana pun, tetapi pesannya sama: tidak ada cukup pengemudi untuk memenuhi permintaan transportasi, dan situasinya tidak mungkin membaik selama bertahun-tahun. Selama epidemi, e-niaga mengalami pertumbuhan luar biasa di seluruh dunia, dan tidak menunjukkan tanda-tanda melambat karena negara-negara terus membuka diri. Alasan spesifik negara lainnya, seperti Brexit, yang mendorong sekitar 60.000* pengemudi Eropa meninggalkan Inggris, serta tenaga kerja yang menua dan persaingan dari profesi lain di Amerika Serikat, telah membebani operator armada untuk merekrut pengemudi untuk memuaskan pasar. tuntutan. Masalah dalam industri transportasi bersifat struktural—kenaikan gaji tidak menghasilkan lonjakan aplikasi pengemudi. Dengan meningkatkan produktivitas dan retensi pengemudi yang ada, operator armada dapat mengurangi dampak kekurangan pengemudi. Optimalisasi rute sangat penting untuk meningkatkan kapasitas efektif pengemudi yang ada sambil juga membantu retensi mereka.
Kapasitas dan Produktivitas dalam Pengiriman
Area pertama yang harus dicoba oleh pemilik armada untuk meningkatkan kapasitas adalah melalui produktivitas pengemudi. Produktivitas pengemudi meningkat karena rute pengiriman dibuat lebih efisien. Pada satu tingkat, pengoptimalan rute dapat menghilangkan jarak yang tidak perlu dari proses pengiriman dengan menganalisis kemungkinan pengiriman tambahan untuk mengidentifikasi rute terbaik dan kombinasi pemberhentian. Setelah mengintegrasikan teknologi pengoptimalan kontemporer dan mengotomatiskan proses perencanaan rute, armada yang masih membuat rute secara manual atau menggunakan alat perencanaan yang lebih lama dapat mengalami peningkatan efisiensi pengemudi sebesar 15 persen dengan menurunkan mil per pemberhentian. Ini mungkin setara dengan mempekerjakan puluhan pengemudi tambahan untuk perusahaan besar.
Baca juga: Jasa Angkut Barang Terdekat Via Cargo
Masih banyak yang bisa dilakukan untuk meningkatkan efisiensi rute. Kepadatan pengiriman—dan karenanya produktivitas pengemudi—dapat ditingkatkan dengan menerapkan penjadwalan janji temu pengiriman yang dinamis selama proses pemesanan janji temu pengiriman klien. Pelanggan dapat diberikan alternatif janji pengiriman yang lebih dekat dengan pengiriman yang dijadwalkan sebelumnya, sehingga mengurangi jarak antar pengiriman. Pelanggan sangat ingin menerima jenis alternatif pengiriman ini, yang mungkin tampak berlawanan dengan intuisi. Dengan meningkatnya penekanan pada lingkungan dan efek transportasi, gagasan tentang opsi pengiriman “ramah lingkungan”, di mana konsumen memilih waktu pengiriman yang mengkonsumsi lebih sedikit karbon—dan jarak tempuh—adalah win-win untuk kedua pelanggan dan armada. Pelanggan senang untuk berkontribusi pada perlindungan lingkungan, dan armada lebih produktif. Perusahaan yang mengadopsi pilihan janji pengiriman, seperti pengiriman ramah lingkungan, dapat memangkas jarak setiap pemberhentian hingga 20% dibandingkan dengan metode tradisional.
Optimasi Rute Jadi Jalan Keluar
Retensi pengemudi sangat penting karena, tergantung pada industri dan perusahaan transportasi, omset mungkin melebihi 100%. Mengemudi komersial mungkin membuat stres, dan perencanaan rute yang buruk memaksa pengemudi berebut untuk membuat tenggat waktu pengiriman, memperparah stres dan mendorong mereka untuk mencari pekerjaan di tempat lain. Perusahaan dapat menggunakan perangkat lunak pengoptimalan rute untuk mengembangkan rute yang lebih mencerminkan jaringan jalan, kondisi mengemudi, dan waktu berhenti, serta mengelompokkan pengiriman secara ketat untuk mengurangi stres pengemudi. Pengemudi lebih percaya diri dalam kemampuan mereka untuk menyelesaikan pekerjaan hari itu dan cenderung tidak melakukan perubahan di tengah rute karena rencana awal tidak sepenuhnya memungkinkan. Pengurangan pengemudi churn dapat membantu operator armada dalam memperluas kumpulan pengemudi mereka dengan memastikan bahwa pengemudi yang mereka peroleh bekerja sangat keras menjadi aditif dan bukan pengganti.
Baca juga: Jasa Pengiriman Barang dalam Jumlah Besar (Aplikasi Delivery)
Pembelajaran mesin dan teknologi baru lainnya dapat membantu meningkatkan retensi pengemudi dengan mendeteksi variabel down-to-the-driver dan membuat rute pengemudi yang dipersonalisasi tergantung pada produktivitas pengemudi. Pengemudi berpengalaman, misalnya, mungkin 10% lebih produktif daripada pemula. Kemampuan untuk merencanakan berdasarkan pengalaman mengemudi mungkin berarti perbedaan antara mempertahankan pelanggan atau meminta mereka pergi dengan cepat. Pembelajaran mesin juga dapat menentukan pengemudi mana yang menyelesaikan pekerjaannya lebih cepat dari yang diharapkan, memungkinkan mereka melakukan lebih banyak pengiriman dan karenanya meningkatkan produktivitas mereka.
Masalah kekurangan pengemudi tidak akan selesai dalam semalam. Sementara pemilik armada harus terus mencari metode untuk merekrut pengemudi baru, mereka juga harus fokus pada peningkatan produktivitas pengemudi yang ada dan mempertahankannya di perusahaan. Optimalisasi rute adalah pendekatan penting untuk meningkatkan kapasitas efektif dari sumber daya pengemudi yang sudah dibatasi.
Baca juga: Jasa Pengiriman Barang Berat: Bisnis Ekspedisi Truk Kargo
