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Estudo de caso · Logística · Arábia Saudita

525,000 embarques. Uma pergunta: quais deles deram dinheiro?

Em resumo. Um operador logístico saudita tinha dados operacionais ricos, 525,000 linhas de embarques, e nenhuma forma de conectá-los ao custo. Construímos um modelo TDABC que atribuiu o custo total da rede a cada rota e a cada cliente. A primeira curva da baleia do operador mostrou o lucro concentrado em uma minoria de clientes, com uma longa cauda atendida abaixo do custo.

Publicado com o consentimento do cliente, identidade preservada · TDABC

525,000
linhas de embarque usadas na íntegra como espinha dorsal transacional do modelo. Sem amostragem.
100%
do custo da rede atribuído a rotas, clientes e contratos por equações de tempo
1.ª
curva da baleia que o operador já viu da sua própria carteira de clientes
01O desafio

Cada embarque deixava um rastro de dados. Nada disso estava conectado ao custo.

O operador movimenta carga por todo o Reino para uma base ampla de clientes: contratos fixos, embarcadores avulsos, rotas de longa distância e distribuição local densa. A precificação era construída sobre tarifas e histórico de negociação, não sobre o que uma rota ou um cliente realmente consumia.

O time financeiro sabia dizer quanto a frota custava no total. Não sabia dizer quanto o cliente A na rota B custava por embarque. Essa é a condição padrão do setor, não uma falha desse time.

A pergunta que o conselho queria responder era simples de fazer e impossível de responder a partir do razão: quais rotas e quais clientes estão carregando o negócio, e quais estão sendo carregados?

02A abordagem

O que dá para fazer com 525,000 linhas?

Bastante coisa, se você resistir à tentação de amostrar. Pegamos o conjunto completo de embarques, 525,000 linhas cobrindo um período completo de operação, e o usamos como espinha dorsal transacional de um modelo TDABC. Nenhuma TI nova: o ERP e os sistemas operacionais já continham tudo o que o modelo precisava.

01

Um modelo operacional estruturado

Transferência de longa distância, primeira e última milha, manuseio em cross-dock, atendimento ao cliente, administração e propriedade da frota, mapeados em pools de custos com uma medida de capacidade clara para cada um: horas de motorista, horas de veículo, horas de doca.

02

Taxas de custo de capacidade

Para cada pool, o custo da capacidade fornecida dividido pela capacidade prática. Não a capacidade teórica: a capacidade prática, as horas em que o recurso está realisticamente disponível para trabalhar.

03

Equações de tempo

O custo de um embarque não é um número, é uma fórmula. Distância, classe de peso, paradas, tipo de manuseio, tempo de espera e burocracia adicionam minutos, cada um. As equações de tempo permitem que 525,000 embarques diferentes recebam cada um o seu custo sem 525,000 estudos diferentes.

04

Atribuição, depois agregação

O custo por embarque se acumula em custo por rota, por corredor, por cliente, por contrato. O modelo responde no nível em que a decisão está.

DAS LINHAS ÀS TAXAS

525,000 linhas de embarque Pools de custos + capacidade prática Equações de tempo (distância, paradas, manuseio, espera) Custo por embarque Lucratividade por rota / cliente / contrato Taxa de custo de capacidade = custo da capacidade fornecida / capacidade prática
Das linhas às taxas: a sequência que transformou dados brutos de embarque em lucratividade por rota e cliente.
03O que o modelo mostrou

Três achados moldaram a conversa.

A curva da baleia existia aqui também. Classificar os clientes do melhor para o pior e plotar o lucro acumulado produziu o formato familiar: uma minoria de clientes gerando bem mais de 100% do lucro, e uma longa cauda devolvendo esse lucro. O pico da curva chegou a bem acima do total antes de a cauda puxá-lo para baixo.

A economia das rotas divergia fortemente. Corredores densos e bem utilizados subsidiavam os corredores fracos. Algumas rotas precificadas como premium eram, ao custo real, marginais; alguns corredores sem glamour eram discretamente excelentes.

O tempo de espera era um objeto de custo sem dono. As equações de tempo expuseram horas consumidas em instalações de clientes e portarias que nenhuma tarifa recuperava. Assim que ganhou um número, virou item de negociação.

O modelo não disse ao operador para demitir clientes. Disse ao operador, pela primeira vez, quanto valia cada conversa com cada cliente.

A PRIMEIRA CURVA DA BALEIA DO OPERADOR

100% % do pico Atendidos abaixo do custo Clientes classificados do melhor para o pior Lucro acumulado (% do total)
Ilustrativo do padrão encontrado: lucro concentrado em uma minoria de clientes, uma longa cauda atendida abaixo do custo. Valor do pico pendente de aprovação do cliente.
04O que o cliente fez com isso

As decisões, nas mãos do cliente, seguiram os números.

01

Reprecificou com evidências

As renovações de contrato saíram do folclore de negociação para pisos baseados em custo, corredor por corredor.

02

Reestruturou os corredores fracos

Consolidação, frequências revisadas e, onde o volume não cobria a capacidade, conversas honestas sobre compromissos mínimos.

03

Colocou o tempo de espera no contrato

Cláusulas de estadia baseadas em horas medidas, em vez de números redondos.

04

Manteve o modelo vivo

Os dados se atualizam, as taxas se recalculam, e o custo de servir agora é uma visão gerencial recorrente, não um estudo pontual.

05O resultado

Precificar a partir de uma posição de conhecimento.

O primeiro ciclo comercial rodado sobre o modelo produziu uma melhoria de margem mensurável nos itens reprecificados e com mix revisto. Mais durável do que qualquer número isolado: a pergunta "quanto esse cliente realmente nos custa?" agora tem uma resposta que se atualiza sozinha.

Um negócio que conseguia ver seus embarques agora consegue ver seu lucro.

06FAQ

Perguntas justas.

Quanto tempo leva um modelo assim com um conjunto de dados grande?
O volume de dados não é o gargalo; o significado dos dados é. Uma vez entendidos os campos, as 525,000 linhas rodaram pelas equações de tempo em minutos. A construção, de ponta a ponta, levou semanas, não trimestres.
Isso exigiu software novo na operação?
Não. O modelo foi construído sobre extrações que o operador já produzia. Ele agora vive no CostCtrl, onde o time financeiro o atualiza.
O TDABC funciona para carga avulsa, sem contrato?
Sim. As equações de tempo não se importam se um embarque é contratado ou spot; elas custeiam a atividade realmente executada. O trabalho spot costuma ser onde as surpresas de precificação são maiores.
Uma curva da baleia é normal em logística?
Na nossa experiência, sim. Redes compartilham capacidade entre clientes, então o subsídio cruzado é estrutural até que alguém o meça. A curva não é um veredicto sobre o time comercial; é uma propriedade do custo de servir não medido.
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O que está escondido nos seus dados de embarque?

As linhas você já tem. Uma conversa de escopo de 30 minutos diz se elas podem virar um modelo de custo de servir.

Resposta
Em um dia útil
Quem responde
Um sócio, não um robô
Compromisso
Nenhum

Prova

525.000 embarques e uma pergunta: quais deles deram lucro?

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Com quem você vai falar

Miguel Guimarães, Sócio-fundador

Trabalhando com custos e lucro há mais de 25 anos. Apresentou o caso de cost-to-serve da Damco no Managing for Profit (Amsterdã RAI, dezembro de 2009), no mesmo programa que Robert S. Kaplan.

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Miguel Guimarães

Revisto por

Miguel Guimarães

Sócio-fundador, Cost and Profitability Consulting

Mais de 150 projetos de Time-Driven ABC em 11 setores desde 2010, dentro do enquadramento de Kaplan e Anderson.

Sobre o autor →

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