Modela costo por entrega, cascada de intentos, zonas, mezcla propio vs 3PL y devoluciones. Encuentra el break-even por zona y el split óptimo con IA.
Simulador avanzado
¿Qué zonas debo subir de precio o excluir?
Descubre qué zonas dejan de ser rentables, dónde subir precio o excluir, y si te conviene flota propia o tercerizar con un 3PL.
Volumen
Pedidos diarios totales y días operativos mensuales.
Zonas de entrega
Las tres zonas suman 100%. Cada una tiene su propia densidad, distancia, tiempo de servicio y tasa de éxito.
Σ 0%
UrbanoCentro, CBD, densidad alta.
SuburbanoZonas residenciales medianas.
RuralBaja densidad, largas distancias.
Flota propia
Vehículos, drivers y costos directos de la operación in-house.
3PL / tercerizado
Parte del volumen que despachas con un operador externo. Sus tarifas pueden incluir éxito, intento fallido y devolución.
Revenue, devoluciones y SLA
Ingresos por entrega, devoluciones reales, overhead fijo y penalidades por incumplimiento SLA.
Configuraciones guardadas
Completa los datos para ver tu reporte
Este simulador solo genera diagnóstico, gráficas y recomendaciones cuando tiene los valores reales de tu negocio. Llena los campos del editor de arriba y el reporte aparecerá automáticamente.
Datos requeridos
Pedidos por día
Días operativos por mes
Vehículos propios
Costo por hora de conductor
Costo por día de vehículo
Precio del combustible
Tarifa por entrega
Gastos fijos mensuales
¿Quieres explorarlo primero?
Carga un caso realista para explorar cómo se ve el reporte. Después puedes editar cada campo.
Estimación editorial interna basada en buenas prácticas del sector.
Cómo funciona
1. Declara tu volumen y zonas
Pedidos/día, días operativos y el mix urbano/suburbano/rural con su propia distancia, service time y FTR.
2. Flota propia y 3PL
Vehículos propios con costos, y la mezcla 3PL con sus tarifas por éxito, intento fallido y devolución.
3. Revenue, devoluciones y SLA
Revenue por entrega, tasa de devolución, overhead fijo y penalidad SLA. El simulador cruza todo y compara 3 escenarios.
Preguntas frecuentes
1¿En qué se diferencia este simulador del de Rutas de Entrega?
Rutas de Entrega resuelve flota + densidad con Daganzo (dónde conviene operar y con cuántos vehículos). Este simulador se enfoca en la economía por intento y por zona, y en la decisión propio vs 3PL. Úsalos en conjunto: primero dimensiona la operación con Rutas, luego decide el modelo operativo con Última Milla.
2¿Cómo afecta el FTR al costo real por entrega?
El costo por entrega exitosa se amortiza sobre los intentos. Con FTR 90% necesitas 1.11 intentos por éxito; con FTR 70% ya son 1.43 — 29% más costo directo. Si además el fallo cuesta (driver + fuel sin revenue), el impacto real es mayor. Por eso los operadores serios invierten en notificaciones, ventanas y PUDO antes que en flota.
3¿Cuándo conviene flota propia vs 3PL?
Regla gruesa: propio es más barato cuando tu densidad es alta y el volumen llena el turno. 3PL es más barato cuando la densidad es baja (rural), el volumen es irregular, o el mix requiere cobertura geográfica amplia. El simulador muestra el margen por zona en ambos canales — si tu propio pierde en urbano, algo está mal (utilización baja o costos inflados).
4¿Qué hago si mi zona rural sale negativa?
Tres caminos: (1) repricing — cobra un surcharge rural explícito al cliente; (2) consolidar — entregas cada 2 o 3 días en lugar de diarias; (3) tercerizar a 3PL especializado rural. Lo que NO sirve: subir el precio general del servicio para 'cubrir' el rural — matas tu competitividad en urbano donde sí ganas dinero.
5¿Las devoluciones cómo entran en el modelo?
Modelamos dos cosas distintas: intentos fallidos (no pudiste entregar, reintentas) y devoluciones reales (entregaste pero el cliente regresa el producto). Cada una tiene su costo. Una tasa de devolución >10% es típica de apparel y puede duplicar tu costo real por entrega exitosa — por eso muchas operaciones de ecommerce nunca logran margen positivo hasta que atacan esa cifra.
1¿Qué porcentaje del costo de envío representa la última milla?
Entre 41% y 53% del costo total de envío según Capgemini y CSCMP 2024. En urbano denso (CDMX, Bogotá, Manhattan, Londres Zone 1) puede superar 60%. Es el segmento más caro por baja densidad de paradas (20-50 en B2C vs 200+ consolidado), ventanas de tiempo estrechas, intentos fallidos, devoluciones y expectativas crecientes de velocidad.
2¿A partir de cuánto volumen conviene flota propia?
Típicamente >200-300 entregas diarias concentradas en zonas densas con radio <15 km entre paradas. Bajo ese umbral, el costo fijo de vehículos, conductores y dispatch no se amortiza vs el costo marginal de un 3PL (que variabilía con volumen). Para operaciones con demanda estacional fuerte, híbrido es casi siempre superior: flota propia para base constante + 3PL y crowdsource para picos.
3¿Cuál es un buen first-time delivery success rate (FTDR)?
88-94% en urbano saludable; bajo 85% indica un problema. Las palancas principales: ventanas de tiempo de 3-6h (en lugar de 8-12h), notificaciones in-transit (SMS 30-60 min antes), fallback a vecino autorizado, PIN/OTP en la puerta, y opción de PUDO como alternativa. Un intento fallido cuesta 1.5x-3x el envío original, por lo que elevar FTDR 5 puntos típicamente reduce costo total 10-15%.
4¿Qué es PUDO?
Pick-Up / Drop-Off points — red de puntos donde el cliente recoge o devuelve su paquete: lockers (Amazon, Mercadolibre), puntos de retiro (OXXO en México, puntos DHL, Parcelly en UK). Ventaja clave: la densidad colapsa el cost per drop (50-200 entregas en un punto vs 50 en 50 puertas). Cost per package 30-60% inferior a domicilio. Penetración LatAm aún baja (8-14%) vs Europa (30-45%).
5¿Qué son dark stores?
Mini-almacenes urbanos no-accesibles al público a 2-5 km del cliente final, diseñados para fulfillment rápido (10-30 min). Modelo de Getir, Jokr, y en LatAm Rappi Turbo, Merqueo. Económicamente viables en alta densidad (>400 órdenes/día por dark store) y áreas urbanas core. Permiten same-day y same-hour delivery con cost per drop competitivo por geografía ultra-concentrada.
6¿Crowdsourced delivery funciona para e-commerce?
Sí para picos y demanda variable, no como backbone. Las plataformas (Uber Direct, Rappi Turbo, DoorDash Drive, Amazon Flex) dan elasticidad de capacidad inmediata pero tienen calidad variable y rotación alta. El modelo exitoso es híbrido: backbone con flota propia o 3PL estable + crowdsource para pico de ventanas específicas (temporada, picos diarios, same-day no-planeados). Riesgo regulatorio creciente en LatAm y Europa (reforma laboral de riders).
7¿Cómo reduzco el return rate en e-commerce?
Cuatro palancas con impacto medido: (1) tallaje interactivo con modelos 3D o realidad aumentada (−15-25% en moda); (2) política de cambio en locker/PUDO en lugar de devolución logística (evita 40% de devoluciones por carrier); (3) descripción de producto rica con video y reviews (reduce expectativa-realidad gap); (4) fit prediction basada en historial del cliente (−10-18% en retornos por talla). El return rate benchmark moda es 25-40%; electrónica 8-12%; general e-commerce 15-20%.
Lo que verás, lo que evita y dónde no debes confiar en él
Cada simulador en Simúlalo se publica con la misma estructura editorial: dos casos hipotéticos con números, los errores que ayuda a evitar, sus limitaciones declaradas y un disclaimer financiero visible. La revisión está firmada y fechada.
Caso hipotético·Caso A
Un e-commerce que descubre que la zona 'mismo día' pierde $42 por entrega
Un e-commerce ofrece 'mismo día' en CDMX con un costo de $89/entrega (rider dedicado, mayor tasa de FTR, inversión en hubs). El precio cobrado al cliente es $69 más el producto. El simulador descompone: revenue logístico $69, costo $89 = pérdida $20. Al sumar devoluciones (4.5% en mismo día vs 2.1% en estándar) y costos de re-entrega, la pérdida real es $42/entrega. Volumen: 720 entregas/mes en mismo día = pérdida de $30,240/mes. La decisión: cobrar $109 por mismo día o limitar la disponibilidad a códigos postales de alta densidad donde el costo cae a $58.
Cifras ilustrativas. No representa una empresa real ni una recomendación de inversión.
Caso hipotético·Caso B
Un marketplace que pospone expansión a zona donde el break-even pide 14 entregas/día
Un marketplace evalúa abrir operación propia en una ciudad secundaria con población de 380,000. El estudio inicial proyecta 2,400 pedidos/mes en mes 6. El simulador, con costos fijos de hub ($120,000/mes), 6 riders, devoluciones del 5% y SLA de 48h, calcula break-even en 14 entregas/día por rider — y la proyección está en 13. La decisión: posponer expansión propia hasta que el volumen orgánico supere 3,000 pedidos/mes; mientras opera con 3PL local con margen menor pero riesgo controlado.
Cifras ilustrativas. No representa una empresa real ni una recomendación de inversión.
Errores comunes que ayuda a evitar
Lo que un equipo o un decisor podría asumir y este simulador obliga a verificar antes de confirmar la decisión.
Calcular costo de última milla solo con la entrega exitosa, sin sumar las fallas: si tu FTR es 88%, el 12% restante regresa, se reintenta o se devuelve, y eso multiplica costo.
Subsidiar 'envío gratis' sin medir el efecto en margen: el envío gratis sube conversión, pero si el costo unitario no se amortiza con AOV (ticket promedio) más alto, el negocio se rompe.
Confundir SLA con capacidad: un SLA agresivo (mismo día) es un compromiso comercial, no una capacidad operativa — si tu operación no lo sostiene, la calificación cae y la pérdida se compone.
Tratar todas las zonas como iguales: el costo unitario en zona céntrica puede ser 3-5x menor que en periferia. La rentabilidad por zona define la estrategia de cobertura.
Limitaciones del modelo
Lo que el simulador no hace y donde necesitas un profesional o una herramienta especializada.
No optimiza ruta. Para ruteo dinámico usa OR-tools, OptimoRoute, OnFleet o similar. Este simulador modela costo agregado a partir de densidades y SLA declarados.
No incluye fricciones operativas específicas: tope de carga por moto, restricciones de horario en zonas peatonales, ventanas de entrega hospitalarias.
Los costos de 3PL son referenciales por mercado. Para una decisión real, pide cotizaciones por zona y volumen.
El cálculo de break-even asume que puedes escalar flota linealmente. En la práctica, contratar y entrenar riders toma 30-60 días.
Cuándo NO usar este simulador
Si vas a definir la propuesta logística de un fundraising o un caso de negocio para inversión enterprise, este simulador es una herramienta de pre-análisis. Necesitarás cotizaciones reales por zona, datos de FTR históricos, análisis de canibalización entre canales y proyección de volumen sustentada con marketing pagado. Úsalo para preparar la conversación con el VP de Operaciones o el COO; no para presentar al inversionista.
Aviso financiero
Los resultados son estimaciones informativas y no constituyen asesoría financiera, fiscal, contable o legal. Usa los resultados como punto de referencia y valida decisiones importantes con un profesional certificado.
Revisión editorial
Revisado por el equipo editorial de Simúlalo
Este simulador fue revisado por las personas listadas abajo antes de publicarse. La revisión cubre la fórmula declarada, los supuestos del modelo, las limitaciones explícitas y la ausencia de afirmaciones financieras sin respaldo.
Forman parte del equipo editorial de Simúlalo, enfocado en crear herramientas financieras claras, educativas y fáciles de interpretar.
Última actualización: ·Actualizamos esta página cuando cambia la metodología, las fuentes utilizadas o la estructura del simulador.
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