Nutzung künstlicher Intelligenz für eine verbesserte E-Commerce-Paket-/Paketverfolgung

Einführung

Die Paketverfolgung ist einer der wichtigsten und anspruchsvollsten Prozesse für Einzelhändler, da VIEL davon abhängt. Kundenbindungsraten (CRR), Net Promoter Score (NPS), Customer Lifetime Value (CLV) und die ultimative Rentabilität eines Unternehmens stehen in direktem Zusammenhang mit einer effizienten Paketverfolgung.

Bis vor Kurzem nutzten Einzelhändler Barcodes, RFID-Tags, GPS, Electronic Data Interchange (EDI) und Scanner zur Sendungsverfolgung. Obwohl diese Methoden kostengünstig sind, garantieren sie keine hundertprozentige Genauigkeit.

Da der Wettbewerb in der E-Commerce-Branche zunimmt, werden Geschwindigkeit und Präzision bei der Sendungsverfolgung zu einem entscheidenden Faktor für die Kundenbindung.

Die fortschrittlichen Algorithmen und die Automatisierung der KI stellen ein zuverlässigeres Verpackungsverfolgungssystem dar, das keinen Raum für Fehler lässt. Da Einzelhändler bestrebt sind, das beste Kundenerlebnis zu bieten, setzen sie auf KI für verbesserte Lösungen zur Paketverfolgung.

Dieser Artikel beginnt mit einer ausführlichen Diskussion darüber, wie sich künstliche Intelligenz bei der Sendungsverfolgung als nützlich erweist. Am Ende des Beitrags beleuchten wir einige unerwartete Vorteile des Einsatzes von KI für die allgemeine Geschäftseffizienz.

4 Wege, wie KI die E-Commerce-Paketverfolgung revolutioniert

KI ist bis in die Kernprozesse der E-Commerce-Logistik vorgedrungen, aber nirgendwo ist sie so deutlich zu erkennen wie bei der Paketverfolgung im E-Commerce . Sehen wir uns an, wie Einzelhändler von der Einbeziehung von KI in die Live-Track-and-Trace-Funktion profitieren können.

1) Versandbenachrichtigungen in Echtzeit

Der größte Vorteil des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei der Paketverfolgung im E-Commerce liegt möglicherweise in der Fähigkeit, Kunden in Echtzeit zu benachrichtigen.

Intelligente Versandsoftware mit fortschrittlichen KI- und ML-Algorithmen kann Live-Informationen zum Bestellstatus nahezu ohne Ausfallzeiten an Kunden weiterleiten.

Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz der Blockchain-Technologie der KI, zahlreiche historische Versanddaten zu analysieren, um die Lieferzeiten für jeden Spediteur korrekt einzuschätzen.

Während Echtzeit-Tracking-Benachrichtigungen die Kundenzufriedenheit und das Vertrauen steigern, ermöglichen sie Unternehmen auch, Störungen und Verzögerungen schneller als je zuvor zu bewältigen.

Mit KI-gesteuerten Tools können Einzelhändler Paketverfolgungsbenachrichtigungen zu wichtigen Meilensteinen wie „Bestellung bestätigt“, „Versand“, „Zur Lieferung bereit“ und mehr automatisieren.

2) Routenoptimierung

Der Einsatz von KI bei der Routenoptimierung kann ein entscheidender Faktor für die Rationalisierung der Lieferabläufe auf der letzten Meile sein.

Neben der oben erwähnten Analyse historischer Versanddaten kann KI auch die schnellsten Lieferrouten ermitteln, Staus meiden und Wetterbedingungen auf der Grundlage früherer Prognosen vorhersagen.

Es kann Fahrer auch über die nächstgelegenen Tankstellen informieren, an denen sie schnell tanken können. Auf diese Weise werden die Kosten für den Transport von Waren von einem Ort zum anderen gesenkt und gleichzeitig zeitgenaue Lieferungen angeboten.

Es gibt Einzelhändlern außerdem mehr Möglichkeiten, unvorhergesehene Hindernisse auf dem Lieferweg mit umsetzbaren Erkenntnissen zu umgehen.

3) Lastoptimierung

Unter Ladungsoptimierung versteht man die maximale Ausnutzung der Kapazität eines Lieferfahrzeugs, um die Anzahl der erforderlichen Fahrten zu reduzieren.

Auch wenn es im Prinzip einfach klingt, entsteht das Problem bei der Organisation der verschiedenen Arten und Größen von E-Commerce-Sendungen. Ganz zu schweigen von Waren mit besonderen Lieferanweisungen und der Reihenfolge, in der sie geliefert werden.

Der Beitrag von KI zur Ladungsplanung ist erheblich. Basierend auf der Anzahl und Art der zu versendenden Artikel kann die optimale Ladestruktur für jede Lieferflotte ermittelt werden.

Die KI-basierte Ladungsoptimierung berücksichtigt auch die voraussichtlichen Liefertermine (EDD) und die Adresse jedes Pakets, um sicherzustellen, dass die Produkte pünktlich und mit maximaler Effizienz geliefert werden.

4) Personalisierte Nachverfolgung

Da Kundenbindung zum Schlagwort im E-Commerce wird, konzentrieren sich Einzelhändler nun auf die Schaffung personalisierter Kundenerlebnisse in der After-Sales-Phase.

KI ermöglicht es Marken, einen kundenzentrierten Tracking-Prozess zu kuratieren, indem sie die Vorlieben und Abneigungen der Käufer anhand von Kaufverhalten, Bewertungen und Feedback bewerten.

Eine KI-integrierte Marken-Tracking-Seite kann die „Wunschliste“-Artikel jedes Kunden oder die Produkte anzeigen, die er am wahrscheinlichsten kaufen wird. Dies führt nicht nur zu zusätzlichen Einnahmen für das Unternehmen, sondern zeigt dem Kunden auch, wie sehr die Marke ihn schätzt.

Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz auch die bevorzugten Lieferzeiten von Vielkäufern vorhersagen, was für ein hervorragendes Kundenerlebnis nach dem Kauf sorgt.

Der Einsatz von KI bei der personalisierten Nachverfolgung macht daher einen ansonsten alltäglichen Prozess zu einem Prozess, der Loyalität und Vertrauen schafft.

Der verborgene Einfluss von KI bei der Online-Paketverfolgung

Im obigen Abschnitt haben wir besprochen, wie sich künstliche Intelligenz direkt auf die Paketverfolgung auswirkt. Es versteht sich jedoch von selbst, dass jeder Aspekt der E-Commerce-Logistik von der Einführung von KI-Tools profitiert hat und profitieren kann.

Die im Folgenden besprochenen Punkte haben möglicherweise keinen direkten Einfluss auf die Auftragsverfolgung, haben jedoch einen übergreifenden Einfluss auf die betriebliche Effizienz, die Kundenzufriedenheit und den verantwortungsvollen Versand.

1) Voraussichtliche Liefertermine

Die Rolle der KI bei der Verbesserung der Vorhersage des voraussichtlichen Liefertermins (EDD) ist beispiellos, da sie dynamische Veränderungen vornehmen kann, um neue Informationen zu integrieren. Unsere derzeitigen Systeme ermöglichen nur einen nahezu genauen Liefertermin; Software, die KI- und ML-Algorithmen verwendet, kann jedoch Liefertermine mit bemerkenswerter Präzision schätzen.

Dies liegt daran, dass diese Systeme die bisherige Leistung des Spediteurs, die Entfernung zum Lieferort, saisonale Schwankungen, Wettermuster und mehr berücksichtigen, um EDDs entsprechend neuen Umständen neu zu kalibrieren.

Dies schafft Transparenz im Paketverfolgungsprozess und hilft Kunden, ihre Erwartungen zu erfüllen. Außerdem können Unternehmen Verzögerungen schneller erkennen und bei Bedarf ihre SLAs mit den Spediteuren überarbeiten.

2) Flottenmanagement

Derzeit ernennen Reedereien Flottenmanager zur Überwachung der Lieferflotten. Dies umfasst die Wartung von Fahrzeugen, die Anlagenverwaltung, die Terminplanung und die Disposition, um möglichst kosteneffiziente Ergebnisse zu erzielen. KI kann den Personalbedarf für das Flottenmanagement erheblich reduzieren und dadurch die Kosten erheblich senken.

Es plant automatisch Flottenwartungsbesuche, identifiziert fehlerhafte Teile und richtet Be-/Entlade- und Versandabläufe aus. Weitere Fortschritte in der KI-Technologie werden garantiert dazu führen, dass roboter- oder fahrerlose Lieferungen im E-Commerce-Bereich häufiger vorkommen, wodurch Kosten gespart und der CO2-Fußabdruck insgesamt verringert werden.

3) Diebstahl- und Betrugsprävention

Allein im Jahr 2023 führten betrügerische Aktivitäten zu einem Verlust von satten 48 Milliarden US-Dollar. Die häufigste davon war der Missbrauch von „Rückbuchungen“, auch bekannt als „freundlicher Betrug“, bei dem ein Kunde die Transaktion nur durchführt, um später einen Streit mit seinen Banken oder Händlern anzustrengen, der zu einer Rückbuchung führt.

Andere organisierte Diebstähle durch Cyberkriminelle, wie Identitätsdiebstahl, Kontoübernahme und Triangulationsbetrug, verursachen bei Händlern regelmäßig Probleme und große Verluste.

KI-Tools mit maschinellem Lernen können betrügerische Aktivitäten erkennen, indem sie Verhaltensmuster und den Suchverlauf untersuchen, um verdächtige Transaktionen zu ermitteln. Dadurch können E-Commerce-Händler Risiken mindern und ihre Sicherheitsprotokolle stärken.

4) Bestandsausgleich

Um jede Bestellung erfolgreich ausführen zu können, müssen Einzelhändler über einen ausgewogenen Lagerbestand verfügen, der weder überschüssig noch nicht vorrätig ist. Der Bestandsausgleich ist ein kniffliger Prozess, der Transparenz und Echtzeit-Datenübertragungen über alle Online- und physischen Ladengeschäfte hinweg erfordert.

KI ermöglicht es Unternehmen, die Nachfrage vor der Verkaufssaison auf der Grundlage des Käuferverhaltens, einschließlich der Anzahl der Artikel, die in jeder Kategorie voraussichtlich verkauft werden, korrekt vorherzusagen. Diese Erkenntnisse können Unternehmern bei der Planung ihres Lagerbestands sehr helfen, um tote Lagerbestände zu reduzieren und gleichzeitig dafür zu sorgen, dass ihre Lagerbestände stets aufgefüllt werden.

Besonders hervorzuheben ist der Einsatz künstlicher Intelligenz im Unified Commerce oder Omnichannel-Fulfillment aufgrund ihrer Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu speichern.

KI macht Geschäfte intelligenter, indem sie aktuelle Lagerbestandsinformationen über alle Kanäle kommuniziert, sodass Kunden nie mit Lagerbeständen oder stornierten Bestellungen aufgrund verzögerter Kommunikation konfrontiert werden.

5) Gefälschte Lieferungen

Gefälschte Lieferungen kommen in der E-Commerce-Welt häufig vor, wenn ein Spediteur oder Zusteller ein nicht zugestelltes Paket als zugestellt markiert.

Dieses Phänomen tritt besonders häufig bei Lieferungen bis zur Bordsteinkante oder an der Haustür auf, für die kein Zustellnachweis (POD) erforderlich ist, um als erfüllt zu gelten.

Die einzige Möglichkeit, solche Probleme zu lösen, besteht darin, schnell Kundenfeedback einzuholen, indem Benachrichtigungen ausgelöst werden, sobald das Paket als „zugestellt“ markiert wird.

KI-Tools können diesen Prozess beschleunigen und Daten sammeln, damit Marken die Häufigkeit gefälschter Lieferungen bei einem bestimmten Spediteur ermitteln können. Es kann auch das Verhalten des Zustellers verfolgen, seine Zustellroute kartieren und Unternehmen über etwaige Abweichungen oder Verzögerungen informieren.

Ist KI die Zukunft der E-Commerce-Paketverfolgung?

In einer Branche wie der E-Commerce-Logistik, in der regelmäßig Innovationen stattfinden und sich die Dinge schnell bewegen, ist es schwer zu sagen, wie die Zukunft aussehen wird. Es wäre jedoch äußerst ungerecht, den immensen Beitrag der künstlichen Intelligenz auf diesem Gebiet und ihr Potenzial, es neu zu gestalten, herunterzuspielen.

Viele Versandsoftware wie ClickPost nutzen bereits intelligente Lösungen zur Paketverfolgung für maximale Genauigkeit und Geschwindigkeit. Das Endziel für Unternehmen besteht nun darin, die Kundenzufriedenheit und die Kundenzufriedenheit nach dem Kauf zu verbessern.

KI-bezogene Prozesse wie Blockchain, Augmented Reality (AR) und IoT (Internet der Dinge) verändern derzeit das Gesicht des E-Commerce. Um besser zu verstehen, wie künstliche Intelligenz E-Commerce-Händlern helfen kann, werden wir von ClickPost an der NRF 2024: Retail's Big Show teilnehmen. Treffe uns dort!

Abschluss

Wir haben die vielen Möglichkeiten gesehen, wie der Einsatz von KI die Paket- und Päckchenverfolgung verbessern kann, aber das ist nur der Anfang. Mit ihrem Deep Learning und ihrer sich ständig weiterentwickelnden Natur können KI und ML zusammen die Art und Weise, wie Menschen online einkaufen, völlig verändern.

Zu den wahrscheinlichsten Prognosen gehören: intelligentere Geschäfte, besseres Kundenerlebnis, gezieltes Marketing, bessere Bestandsverwaltung und dynamische Preisgestaltung. Wir wissen nicht, was die Zukunft für den E-Commerce bereithält, aber es wird sich lohnen, darauf zu warten.