eコマースにおける物流技術のすべて

公開: 2022-10-20

テクノロジーとeコマースロジスティクスの関係とは?

物流業界は 1980 年代から存在し、時代とともに発展、進歩してきました。 21 世紀が終わりを迎えたとき、ロジスティクス業界は e コマースロジスティクスという形でまったく新しいアップグレードを受けました。

このアップグレードには、革新的な新しいアイデア、合理化された配信メカニズム、および最も重要な要素であるテクノロジが含まれていました。新しい範囲の API 統合と UI/ML/AI 駆動型システムが作成され、さまざまな注文に最適な e コマースロジスティクス会社の選択から配送例外の効率的な処理まで、さまざまなロジスティクス機能で e コマースビジネスを支援します。

ロジスティクス技術の上位 5 つの重要な分野

独創的な新産業としてのロジスティクス技術は、過去 10 年ほどで登場しただけかもしれませんが、短期間でロジスティクスと e コマースビジネスの様相を変えました。ロジスティクステクノロジーの助けを借りて、オンラインビジネスや従来の店舗は、フルフィルメントを最大化し、コストを低く抑え、ブランドの完全性を維持するためのより効果的な方法を見つけることができました。

これは、物流技術がイノベーション、自動化、およびカスタマイズの組み合わせに依存しているためです。以下に挙げるツールを使用することで、企業は自社のニーズに特化した方法でロジスティクステクノロジーを活用し、最大の成長機会を提供することができました。

1. ブロックチェーン技術

ロジスティクスにおけるブロックチェーンの使用は、データの収集に関しては絶対に不可欠です。ブロックチェーンは、指定されたストレージ制限を持つデータのコレクターおよびリポジトリとして機能します。ブロックチェーンにより、トランザクションをより正確に検証できるようになり、より正確な記録保持のオプションが提供されます。これは、サプライチェーンオペレーションの透明性と可視性を高めるための核心です。

2.ビッグデータ

ビッグデータにより、e コマースビジネスはデータポイントの幅広いネットワークにアクセスできるようになり、企業と顧客の両方が委託品を追跡できるようになります。これに加えて、交通状況、渋滞、天気の最新情報もこのネットワークを介して伝達され、ルートの最適化を実行できます。ビッグデータは、配送プロセスのさまざまな部分を自動化する場合に最も役立ちます。

3.IoTとRFID

モノのインターネット (IoT) は接続の究極のモードであり、自動車、貨物ユニット、列車などに組み込まれたセンサーを使用して、貨物をリアルタイムで監視および追跡できます。これにより、輸送中の注文の精度が向上し、より効率的な配送が保証されます。無線周波数識別 (RFID) は、同様のセンサーを使用して電波を送信し、追跡のために在庫に効果的にタグを付けます。

4.機械学習

機械学習アルゴリズムは、物流業界が配送パフォーマンスのパターンを特定する際に飛躍的な進歩を遂げるのに役立っています。機械学習を使用すると、サプライヤーへのリスクと全体的な運送費を削減できます。機械学習の主な利点は、サプライチェーン内のさまざまなパートナーと連携するためのより協力的な取り組みが可能になることです。

5. AI（人工知能）

人工知能はおそらく、サイエンスフィクションと実際の科学の両方によってもたらされた最も革新的なものの 1 つです。ロジスティクスでは、AI を使用して、出荷業務のさまざまな側面に関するデータを迅速に分析および計算します。遅延配送管理、NDR 管理、さらには返品も、AI の助けを借りて合理化できます。また、AI は、さまざまなシステムやソフトウェアを常に更新およびアップグレードし続けるためにも機能します。

詳細を学ぶテクノロジーが e コマースロジスティクス業界をどのように変革しているか

テクノロジーは新しい生活様式となり、物流業界に新しい命を吹き込みました。絶え間なく高まる顧客のニーズに対応するために、e コマースビジネスはロジスティクス業界に依頼して注文を処理しています。そしてその後まもなく、物流業界は世界中の技術専門家に目を向けました。

一緒に、ロジスティクス業界のプレーヤーが実行するさまざまな複雑な機能を簡素化するために、新しくより効率的な方法が設計およびプログラムされました。こうして物流技術の時代が誕生しました。この記事では、テクノロジーがe コマースロジスティクスセクターに革命をもたらしている無数の方法について詳しく説明します。

1. AI主導の宅配業者の選択

適切なロジスティクスパートナーを選択することは常に困難な作業です。複数のロジスティクスパートナーと提携している場合、どの注文をどのロジスティクスパートナーに発送するかを決定するのは面倒なプロセスになる可能性があります。

ShipRocketや Vamaship などのロジスティクスアグリゲーターや、ClickPost やMetaPackなどのロジスティクスインテリジェンスプラットフォームは、AI 駆動の宅配便推奨エンジンを利用しています。基本的な宅配業者の推奨エンジンは、価格や保守性などの固定ルールを使用して、注文の実行可能な配送パートナーを決定します。

ClickPost などのロジスティクスインテリジェンスプラットフォームは、より高度な AI 駆動の宅配業者推奨エンジンへのアクセスを提供します。これにより、ビジネスの優先順位と履歴データ (配達時間、SLA 違反の割合、停滞した出荷など) に基づいてルールを構成し、それぞれのロジスティクス会社を選択することもできます。注文。これにより、注文のフルフィルメント率を高め、物流コストを削減できます。

2. API を介した顕在化

ほとんどのロジスティクスパートナーはさまざまな API を維持しており、それぞれが注文マニフェストのさまざまな側面を処理します。物流パートナーのプラットフォームで注文の作成を処理するための別の API があり、別の API は配送ラベルを印刷し、別の API は AWB (航空運送状) の生成用であり、注文を受け取る配送業者を割り当てるためのものです。これらの API を統合して、スムーズな注文の明示を保証できます。

e コマースビジネスは、ロジスティクスパートナーと直接統合するか、事前に統合されたプラットフォームを利用することができます。 ClickPost は、e コマースビジネスに単一の API 統合へのアクセスを提供し、マニフェストプロセス全体を処理するプラットフォームの 1 つです。

3. 顧客への自動追跡更新

e コマースビジネスの最大の課題の 1 つは、顧客に注文の所在を知らせることです。注文を待っている顧客は通常、非常に興奮して注文の到着を期待しています。

リアルタイムの追跡更新を確実に受け取ることは、顧客が注文に対する興奮と期待を維持するのに大いに役立ちます。 e コマースビジネスは、ロジスティクスパートナーの API やサードパーティツールと統合して、ロジスティクスパートナーから追跡情報を引き出して顧客にプッシュすることができます。

優れたサードパーティツールは、プッシュとプルの両方の統合を利用して、ロジスティクスパートナーからリアルタイムの追跡データを取得します。追跡プロセス全体を所有することができ、物流パートナーに依存して顧客に追跡の最新情報を提供する必要はありません. これらの追跡更新を顧客に送信することを標準化および自動化して、顧客にリアルタイムの追跡更新を提供できます。

4. AI による遅延と停滞貨物の特定

注文の追跡は、顧客が最新情報を入手するためだけでなく、ビジネスにも役立ちます。輸送中にすべての注文を監視することで、配送の遅延や出荷の停滞など、SLA 違反がいつ発生したかを特定するのに役立ちます。注文のステータスを監視するための適切なシステムがなければ、SLA 違反の約 50% が検出されないか、報告されません。

AI 主導のツールを利用して、発生するさまざまな種類の SLA 違反、その理由、および原因を特定できます。これにより、ロジスティクスパートナーと e コマースビジネスの両方が、特定の SLA 違反に戦略的に対処し、出荷の遅延や停滞の数を積極的に減らし、RTO パーセンテージを潜在的に削減することができます。

5. NDR 自動化

配送失敗が発生すると、配送失敗の詳細とその理由が記載されたNDR（配信不能レポート）がeコマース事業者に通知されます。これらの理由には、顧客が利用できない、提供された住所または連絡先情報が間違っている、または顧客が配達を拒否したことが含まれます。

失敗した配達の試みの中には、偽の配達である可能性もあります。これは、配達エージェントが、そのような試みをしていないにもかかわらず、アイテムを配達しようとしたと誤って主張する場合です. 複数の技術介入を追加すると、全体的な注文の履行率を大幅に向上させることができます.

優れたテクノロジー対応の NDR 管理システムは、API を使用してロジスティクスパートナーのプラットフォームから配送失敗に関するリアルタイムの情報を引き出します。 NDR が通知されるとすぐに、問題固有のクエリが自動的に顧客に送信され、次の配信試行が成功するように応答と情報が求められます。更新された情報は、関係する物流パートナーに自動的に送信されるため、配送はスムーズに完了します。この自動化されたプロセスは、コールセンターのコストを 10%、RTO を 20% 削減するのに役立ちます。

物流技術を使用する主な利点は何ですか

私たちは、テクノロジーがロジスティクス業界に影響を与え、ロジスティクステクノロジーの傘下にあるこの美しい味のるつぼを私たちに与えた具体的な方法を見てきました。ビッグデータ、機械学習、AI、および上記のその他すべてのロジスティクステクノロジーツールを組み合わせて使用することで、ロジスティクス業界と e コマースビジネスの両方が飛躍的に拡大することができました。

両方の業界が提供するサービスの質は大幅に向上し、顧客はより簡単で便利になりました。それに加えて、e コマースとロジスティクスの両方のこれらのプレーヤーは、一連の利点を経験しており、それによって運用も強化されています。これらの利点の中で最も注目に値するものは次のとおりです。

1. 精度の向上

物流技術の大部分は、データの収集、保管、分析に関連しています。このデータの多くは、在庫、注文、配送の監視と追跡に関連しています。顧客情報や注文情報から配送実績データに至るまで、すべて手作業では達成できないレベルの精度でテクノロジーによって収集されます。

2.透明性の向上

プログラムされたシステムを介してすべての情報が収集されている場合に得られるもう 1 つの利点は、必要なときに情報を簡単に参照できるようになることです。たとえば、スタックした出荷を追跡するのに問題がある場合は、出荷を追跡しているロジスティクステクノロジーをすぐに参照し、そのシステムをカスタマイズしてこれらのスタックした出荷の原因を通知することもできます。

3.手作業を減らす

ロジスティクステクノロジーを利用することの最も優れた点の 1 つは、運用の大部分を自動化できることです。上記のデータ収集が絶対に必要な場合でも、顧客とのやり取りを通じて配送の例外を処理する場合でも、ロジスティクステクノロジはこれらのプロセスを合理化できます。

追加の利点は、データを分析して、自動化の助けを借りて配送業務とサプライチェーンのどの部分を改善できるかを判断できることです. その後、同じシステムに適切なシステムを組み込むことができます。

4. コスト削減

このすべての自動化を導入すると、これらの操作を完了するために費やされる費用とリソースが結果的に削減されます。情報の確認やトランザクションの監視など、以前は複数の人が実行する必要があったタスクを、システムに統合するだけで 1 つのプログラムで実行できます。

実際、多くの e コマースビジネスは内部インフラストラクチャを確立するために財政的に苦労しており、そのためには別の技術者チームを雇用する必要があります。必要なロジスティクス技術を利用するサードパーティのロジスティクス会社のサービスを採用することで、この全体のコストを回避できます。

5. カスタマーエクスペリエンスの向上

顧客の最終的な配送体験は、さまざまな要因の影響を受ける可能性があります。配達の遅れや配達時に発生したトラブルが発生した可能性があります。おそらく、出荷ラベルに記載されている情報に、スタックした出荷や不正確な情報が頻繁に発生している可能性があります.

これらの要因はすべて、物流技術の使用によって影響を受ける可能性があり、その助けを借りて、これらの要因のほとんどは問題になりません。テクノロジーを使用して顧客と通信し、配送の例外を修正し、顧客に注文状況を知らせる方法を示しました。ロジスティクステクノロジーを導入することで、カスタマーエクスペリエンスは満足のいくものから模範的なものへと変化します。

最終的な結論

テクノロジーは、可能な限りプロセスのすべてのステップを最適化しようとして、ロジスティクス機能の方法を真に変えています。さまざまな注文のロジスティクスパートナーの選択は、わずか 10 年前には考慮されていなかったパラメーターを念頭に置いた AI ベースのエンジンによって決定されます。

AI は、企業がロジスティクスパートナーのパフォーマンスを監視し、遅延や停滞した出荷に関連する問題に積極的に対処するのにも大きな役割を果たしてきました。 NDR 管理のプロセスを自動化することで、企業は失敗した配達をすぐに成功した配達に変えることができるようになり、注文のフルフィルメントに真に革命をもたらしました。テクノロジーが進歩し続けるにつれて、 e コマースロジスティクス業界は、テクノロジーの最適な用途を見つけてすぐそばにいるでしょう。