人工知能を活用して e コマースの荷物/荷物追跡を改善

導入

小包追跡は小売業者にとって最も重要かつ困難なプロセスの 1 つであり、これに多くのことが依存しているためです。 顧客維持率 (CRR)、ネット プロモーター スコア (NPS)、顧客生涯価値 (CLV)、およびビジネスの最終的な収益性は、効率的な荷物追跡に直接関係しています。

つい最近まで、小売業者はバーコード、RFID タグ、GPS、電子データ交換 (EDI) 、スキャナーを使用して出荷を追跡していました。 これらの方法は費用対効果が高くなりますが、100% の精度を保証するものではありません。

eコマース業界での競争が激化するにつれ、出荷追跡のスピードと正確さが顧客ロイヤルティの重要な決定要因となっています。

AI の高度なアルゴリズムと自動化により、エラーの余地のない、より信頼性の高い梱包追跡システムが実現します。 小売業者は最高の顧客エクスペリエンスを提供しようと努めており、荷物追跡ソリューションの改善のために AI に注目しています。

この記事は、出荷追跡において人工知能がどのように有益であることが証明されているかについて詳しく説明することから始まります。 この投稿の最後では、ビジネス全体の効率化のために AI を使用することの目に見えない利点をいくつか紹介します。

AI が e コマースの小包追跡に革命を起こす 4 つの方法

AI は電子商取引の物流の中核プロセスに浸透していますが、電子商取引の荷物追跡ほど明確に認識できるものはありません。 ライブ追跡と追跡に AI を組み込むことで小売業者がどのようなメリットを得られるかを見てみましょう。

1) リアルタイムの出荷通知

e コマースの荷物追跡に人工知能を利用する最大の利点は、おそらく顧客にリアルタイムの通知を配信できる機能にあると考えられます。

高度な AI および ML アルゴリズムを使用したインテリジェントな配送ソフトウェアは、ほぼダウンタイムなしでライブ注文ステータス情報を顧客に中継できます。

さらに、ブロックチェーン技術の使用により、AI が過去の出荷データのスコアを分析し、すべての運送業者の配達時間を正確に見積もることができます。

リアルタイムの追跡通知により、顧客の満足度と信頼が向上すると同時に、企業は混乱や遅延にこれまでより迅速に対処できるようになります。

AI 主導のツールを使用すると、小売業者は「注文が確認されました」、「出荷されました」、「配達に出発しました」などの重要なマイルストーンで荷物追跡通知を自動化できます。

2) ルートの最適化

ルート最適化における AI の使用は、ラストワンマイルの配送業務を合理化するための決定的な要因となる可能性があります。

前述の過去の配送データの分析とは別に、AI は最速の配送ルートを決定し、渋滞を回避し、以前の予測に基づいて気象状況を予測することもできます。

また、ドライバーにすぐに燃料を補給できる最寄りのガソリンスタンドを案内することもできます。 このようにして、ある場所から別の場所へ商品を輸送するコストを削減しながら、時間指定の配達を提供します。

また、小売業者は実用的な洞察を利用して配送ルート上の予期せぬ障害を回避できるようになります。

3) 負荷の最適化

積載の最適化は、配送車両の能力を最大限に活用して必要な移動回数を減らすことと理解できます。

原理的には簡単そうに見えますが、さまざまなタイプやサイズの電子商取引の発送を手配する際に問題が発生します。 特別な配達指示のある商品や配達される順序は言うまでもありません。

負荷計画に対する AI の貢献は重要です。 出荷する商品の数と種類に基づいて、あらゆる配送車両に最適な積載構造を計画できます。

AI ベースの負荷最適化では、配達予定日 (EDD) とすべての荷物の住所も考慮され、製品が時間どおりに最大限の効率で配達されるようにします。

4) パーソナライズされた追跡

顧客維持が e コマースのバズワードになる中、小売業者は現在、アフターセールス段階でパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを生み出すことに注力しています。

AI を使用すると、ブランドは購買行動、レビュー、フィードバックに基づいて買い物客の好き嫌いを評価することで、顧客中心の追跡プロセスを管理できます。

AI が統合されたブランド追跡ページには、すべての顧客の「欲しいものリスト」アイテム、つまり購入する可能性が最も高い製品を表示できます。 これはビジネスの追加収益につながるだけでなく、ブランドが顧客をどれほど評価しているかを顧客に示します。

さらに、人工知能は頻繁に購入する人の希望配達時間を予測することもできるため、購入後の顧客エクスペリエンスが優れています。

したがって、パーソナライズされた追跡に AI を使用すると、平凡なプロセスが忠誠心と信頼を植え付けるプロセスに変わります。

オンライン荷物追跡における AI の隠れた影響

上のセクションでは、人工知能が荷物追跡に直接影響を与える方法について説明しました。 ただし、言うまでもなく、 e コマース ロジスティクスのあらゆる側面で AI ツールの導入による恩恵が受けられ、今後も恩恵を受ける可能性があります。

以下で説明する点は、注文追跡には直接影響しない可能性がありますが、業務効率、顧客満足度、責任ある配送には包括的な影響を及ぼします。

1) 配達予定日

配達予定日 (EDD) 予測の改善における AI の役割は、新しい情報を組み込むために動的に変更できるため、比類のないものです。 当社の現在のシステムでは、ほぼ正確な配達日しか確認できません。 ただし、AI および ML アルゴリズムを使用したソフトウェアは、驚くべき精度で納期を推定できます。

これは、これらのシステムが過去の運送業者の実績、配達場所の距離、季節変動、気象パターンなどを考慮して、新しい状況に応じて EDD を再調整するためです。

これにより、荷物追跡プロセスに透明性が生まれ、顧客が期待を管理できるようになります。 また、企業は遅延をより迅速に発見し、必要に応じて通信事業者と SLA を再調整することもできます。

2) フリート管理

現在、配送業者は配送車両を監視するために車両管理者を任命しています。 これには、最も費用対効果の高い結果を得るために、車両のメンテナンス、資産管理、スケジュール設定、および派遣が含まれます。 AI は車両管理に必要な労働力を大幅に削減し、それによって経費を大幅に削減できます。

フリートのメンテナンス訪問を自動的にスケジュールし、欠陥のある部品を特定し、積み降ろしとディスパッチのワークフローを調整します。 AI テクノロジーのさらなる進歩により、電子商取引分野でロボットまたは無人配送がより一般的になり、それによってコストが削減され、全体的な二酸化炭素排出量が削減されることが保証されています。

3) 盗難および詐欺の防止

不正行為により、2023 年だけで 480 億米ドルもの損失が発生しました。 これらの中で最も一般的だったのは、「フレンドリー詐欺」としても知られる「チャージバック」の悪用で、顧客が取引を行った後に銀行や加盟店と紛争を起こし、結果としてチャージバックが発生するというものです。

個人情報の盗難、アカウントの乗っ取り、三角測量詐欺など、サイバー犯罪者によって実行されるその他の組織的窃盗は、定期的に販売業者に苦痛と巨額の損失を引き起こしています。

機械学習機能を備えた AI ツールは、行動パターンと検索履歴を精査して疑わしい取引を特定することで、不正行為を検出できます。 これにより、e コマース小売業者はリスクを軽減し、セキュリティ プロトコルを強化できます。

4) 在庫のバランス調整

すべての注文を適切に処理するために、小売業者は余剰や在庫切れのないバランスの取れた在庫を維持する必要があります。 在庫のバランス調整は、すべてのオンラインおよび実店舗間での透明性とリアルタイムのデータ転送が必要となる、注意が必要なプロセスです。

AI を使用すると、企業は、各カテゴリで販売される可能性のある商品の数など、買い物客の行動に基づいて、販売シーズンに先立って需要を正確に予測できます。 この洞察は、起業家が在庫レベルを常に補充しながら不良在庫を減らすために在庫を計画するのに非常に役立ちます。

ユニファイド コマースやオムニチャネル フルフィルメントにおける人工知能の使用は、リアルタイムでデータを処理および保存できるため、特に注目に値します。

AI は現在の在庫情報をすべてのチャネルにわたって伝達することで店舗をよりスマートにし、顧客が伝達の遅れによって在庫切れや注文のキャンセルに直面することがなくなります。

5) 偽の配達

電子商取引の世界では、配送業者や配送業者が未配達の荷物を配達済みとマークする偽配達がよく見られます。

この現象は、配達完了とみなされるために配達証明 (POD)を必要としない、軒先または玄関先での配達で特によく見られます。

このような問題を解決する唯一の方法は、荷物が「配達済み」とマークされるとすぐに通知をトリガーして、顧客のフィードバックを迅速に収集することです。

AI ツールを使用すると、このプロセスを迅速化し、データを収集できるため、ブランドは特定の運送業者による偽の配達の頻度を特定できます。 また、配送業者の行動を追跡し、配送ルートをマッピングし、逸脱や遅延について企業に通知することもできます。

AI は e コマースの小包追跡の未来ですか?

e コマース物流のような業界では、イノベーションが定期的に発生し、物事が急速に進むため、将来がどうなるかを言うのは困難です。 しかし、この分野に対する人工知能の多大な貢献とそれを刷新する可能性を軽視するのは極めて不当です。

ClickPost などの多くの配送ソフトウェアはすでにインテリジェントなソリューションを使用して荷物追跡を強化し、精度と速度を最大化しています。 現在、企業の最終目標は、顧客満足度と購入後のジャーニーを向上させることです。

ブロックチェーン、拡張現実 (AR)、IoT (モノのインターネット) などの AI 関連のプロセスが、e コマースの様相を変えつつあります。 人工知能が電子商取引小売業者をどのように支援できるかをより深く理解するために、私たちクリックポストは NRF 2024: Retail's Big Show に参加します。 そこで会いましょう！

結論

AI を活用することで荷物や小包の追跡を改善できるさまざまな方法を見てきましたが、これはほんの始まりにすぎません。 AI と ML は、その深層学習と絶えず進化する性質により、人々のオンライン ショッピングの方法を完全に変えることができます。

最も可能性の高い予測としては、店舗のスマート化、顧客エクスペリエンスの向上、ターゲットを絞ったマーケティング、在庫管理の改善、動的な価格設定などがあります。 eコマースの将来がどうなるかはわかりませんが、待つ価値はあるでしょう。