A Amazon precificou o espaço do Locker como assentos de companhia aérea, elevando o throughput em 9%

Os Amazon Lockers aceitavam pacotes por ordem de chegada. O resultado: os lockers se enchiam com pacotes de três a cinco dias, e os pacotes de um dia e de dois dias — aqueles pelos quais os clientes pagavam um prêmio — eram rejeitados na porta. Em 2017, 40% das rejeições de entrega injustificadas foram atribuídas a reservas de capacidade de opção de envio mal feitas.

A correção de manual, a gestão de yield no estilo companhia aérea, não se aplicava: o tempo de permanência de um pacote no locker é desconhecido quando ele é aceito, então não é possível precificar o espaço por duração. A equipe da Amazon reformulou o problema: aprendizado de máquina previu as distribuições de demanda e de tempo de permanência por locker, e um programa linear definiu reservas de capacidade para cada velocidade de envio.

O sistema efetivamente racionou um ativo físico escasso — os compartimentos do locker — em favor dos clientes de envio rápido, sem construir um único locker novo.

Implantado para a temporada de festas de 2018, elevou o throughput mundial do Locker em 9% ano a ano, afetando milhões de clientes, e foi publicado no INFORMS Journal on Applied Analytics em 2024.

Reservar espaço no locker por velocidade de envio, como assentos

Tratou o espaço do locker como inventário a ser alocado, não como uma fila a ser suportada.

O ML lidou com os tempos de permanência desconhecidos que quebravam a matemática clássica de gestão de yield.

Nenhum hardware novo: o ganho veio puramente de uma política de alocação melhor.

A ordem de chegada também é uma política de alocação de capacidade — geralmente a errada. Reservar capacidade para o tráfego que mais importa supera adicionar capacidade.

O sistema de reserva de capacidade tornou-se a forma padrão de a Amazon gerenciar o inventário do Locker e foi documentado em um artigo de 2024 do INFORMS Journal on Applied Analytics, 'Amazon Locker Capacity Management.'