Paying Customers for Patience:An approach for pricing slotted deliveries for Quick-Commerce
Cette étude propose un cadre de tarification analytique pour les plateformes de commerce rapide afin d'inciter à la patience des clients en offrant des remises sur les créneaux horaires optimales qui répercutent une partie calibrée des économies de coûts marginaux, révélant que les remises doivent être uniformes sur les fenêtres temporelles, indexées sur la distance et suffisantes pour maintenir l'utilisation de la flotte en dessous de 65 %.
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Dans le monde trépidant de la logistique moderne, une tension sourde existe entre la vitesse et l'efficacité. D'un côté se trouve la promesse d'une gratification instantanée, où un coursier récupère un colis unique et court directement jusqu'à la porte d'un client. De l'autre se trouve la logique du trajet partagé, où un chauffeur collecte plusieurs commandes dans un quartier et les livre selon un itinéraire sinueux. Cette seconde approche permet à l'entreprise d'économiser un temps et de l'argent considérables en réduisant le nombre de trajets nécessaires, mais elle exige que le client patiente. La question centrale pour les plateformes qui gèrent ces livraisons est de savoir comment combler ce fossé : combien une entreprise doit-elle payer un client pour qu'il soit patient, et quelle part de l'argent économisé doit être reversée à ce client ? Il ne s'agit pas simplement d'une question de comptabilité ; c'est un casse-tête complexe impliquant la manière dont les chauffeurs se déplacent dans les villes, comment les commandes arrivent par vagues et comment les gens valorisent leur propre temps.
Un chercheur de l'Indian Institute of Management Visakhapatnam a abordé ce casse-tête en construisant un modèle détaillé du fonctionnement des plateformes de commerce rapide (quick-commerce). L'étude se concentre sur les « dark stores », de petits entrepôts situés au sein des villes qui servent de centres de distribution pour une livraison rapide. Le chercheur a posé trois questions spécifiques. Premièrement, si un client accepte d'attendre un créneau de livraison, quelle part de l'économie de coût la plateforme doit-elle lui restituer sous forme de remise ? Deuxièmement, attendre plus longtemps génère-t-il toujours une récompense plus grande, ou existe-t-il un point où la patience supplémentaire cesse d'apporter de la valeur ? Troisièmement, à quels moments de la journée est-il réellement possible de regrouper les commandes, et quand est-il préférable de livrer immédiatement ? Pour répondre à cela, l'auteur a analysé des données réelles provenant de grands services de livraison, notamment Amazon, Grubhub, Instacart et Olist, afin de comprendre comment les chauffeurs se déplacent réellement et comment les commandes se regroupent dans le temps et l'espace.
L'enquête a révélé une limite surprenante à la valeur de la patience. Bien qu'il puisse sembler qu'attendre plus longtemps permette de regrouper davantage de commandes, créant ainsi des économies plus importantes, les calculs montrent que ces économies atteignent un plafond très rapidement. Une fois que le véhicule d'un chauffeur est rempli à sa capacité — environ douze commandes dans le modèle — le bénéfice marginal de l'ajout d'une commande supplémentaire chute brutalement. Le temps gagné en ajoutant une treizième commande est négligeable par rapport au temps gagné en ajoutant la deuxième ou la troisième. Par conséquent, la remise optimale pour un client ne continue pas de croître à mesure que la fenêtre d'attente s'élargit de quinze minutes à trois heures. Au contraire, la meilleure stratégie consiste à offrir une remise qui encourage suffisamment de personnes à attendre juste assez longtemps pour remplir le véhicule d'un seul chauffeur, et pas plus. Prolonger l'attente au-delà de ce point coûte du temps au client sans apporter de motivation financière supplémentaire, car la plateforme a déjà capturé la quasi-totalité des gains d'efficacité possibles.
L'étude a également calculé exactement quelle somme d'argent devrait changer de mains. Lorsqu'un client passe d'une livraison instantanée à un créneau partagé, la plateforme économise de l'argent, mais elle ne reverse pas la totalité de cette économie. La recherche a montré que la plateforme conserve une part importante des économies comme profit, ne reversant que quarante à cinquante-cinq pour cent de la réduction du coût marginal au client. Concrètement, cela se traduit par une remise d'environ cinquante cents à quatre-vingt-dix cents par commande. Ce taux de répercussion est inférieur à ce qui se produirait dans un marché parfaitement concurrentiel, où l'économie totale serait transmise, reflétant ainsi le pouvoir de la plateforme à fixer les prix. De plus, le modèle suggère que si les plateformes facturaient des frais basés sur la distance — en accordant des remises plus importantes aux clients vivant plus loin — elles pourraient augmenter leur profit total de vingt-huit pour cent. Cependant, les données montrent que les plateformes réelles facturent actuellement des frais fixes quel que soit la distance, manquant ainsi ce potentiel d'efficacité.
Le timing joue un rôle crucial dans la viabilité même de ces créneaux partagés. Le chercheur a cartographié le flux des commandes tout au long de la journée et a constaté que la demande de livraison de produits d'épicerie se comporte différemment de celle de la livraison de repas. Alors que les commandes de nourriture ont tendance à grimper en flèche au déjeuner et au dîner, les commandes d'épicerie forment un plateau large et stable tout au long de l'après-midi, de dix heures du matin jusqu'à quatre heures de l'après-midi. Cette régularité signifie que pour les services d'épicerie, il y a presque toujours suffisamment de demande pour remplir le véhicule d'un chauffeur, ce qui rend les créneaux de livraison de courte durée (dans l'heure) viables la majeure partie de la journée. Le seul moment où il est pertinent de demander à un client d'attendre une vague de livraisons ultérieure est durant les périodes très calmes, comme tard dans la nuit, lorsque le nombre de commandes chute tellement que le regroupement devient impossible.
Enfin, l'étude souligne une contrainte critique sur l'ensemble du système : le besoin de capacité de réserve (idle capacity). Pour que les livraisons instantanées restent rapides, la flotte de chauffeurs ne peut pas être pleinement utilisée. Les simulations ont montré que si une entreprise tente de maintenir ses chauffeurs occupés presque tout le temps, les temps d'attente pour les commandes instantanées explosent, contredisant l'objectif même du commerce « rapide ». Pour maintenir les temps de livraison instantanée en dessous de dix minutes, la flotte doit fonctionner à moins de soixante-cinq pour cent de sa capacité, ce qui signifie qu'un nombre important de chauffs attendent souvent la commande suivante. Cette conclusion souligne que la vitesse dont jouissent les clients est achetée au prix d'un certain relâchement opérationnel, un compromis que les stratégies de tarification doivent soigneusement équilibrer. La recherche conclut que l'approche la plus efficace n'est pas d'offrir un menu d'attentes de plus en plus longues, mais d'offrir une fenêtre d'attente unique et courte qui correspond parfaitement à la capacité d'un seul chauffeur, incitant juste assez de clients à attendre pour remplir le véhicule sans complexifier le système.
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