Memanfaatkan Kecerdasan Buatan untuk Peningkatan Pelacakan Paket/Paket eCommerce

Perkenalan

Pelacakan paket adalah salah satu proses yang paling penting dan menantang bagi pengecer karena BANYAK yang bergantung padanya. Tingkat Retensi Pelanggan (CRR), Skor Net Promoter (NPS), Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLV), dan profitabilitas akhir suatu bisnis berhubungan langsung dengan pelacakan paket yang efisien.

Hingga saat ini, pengecer menggunakan kode batang, tag RFID, GPS, Pertukaran Data Elektronik (EDI) , dan pemindai untuk melacak pengiriman. Meskipun metode ini hemat biaya, namun tidak menjamin keakuratan 100%.

Seiring meningkatnya persaingan di industri e-niaga, kecepatan dan ketepatan dalam pelacakan pengiriman menjadi penentu utama loyalitas pelanggan.

Algoritme dan otomatisasi AI yang canggih menghadirkan sistem pelacakan pengemasan yang lebih andal, sehingga tidak ada ruang untuk kesalahan. Saat pengecer berusaha memberikan pengalaman pelanggan terbaik, mereka mengandalkan AI untuk solusi pelacakan paket yang lebih baik.

Artikel ini dimulai dengan diskusi mendetail tentang bagaimana kecerdasan buatan terbukti bermanfaat dalam pelacakan pengiriman. Kami mengakhiri postingan dengan menyoroti beberapa keuntungan tak terlihat menggunakan AI untuk efisiensi bisnis secara keseluruhan.

4 Cara AI Merevolusi Pelacakan Paket E-niaga

AI telah menembus proses inti logistik e-niaga, namun hal ini tidak terlihat sejelas dalam pelacakan paket e-niaga . Mari kita lihat bagaimana pengecer dapat memperoleh manfaat dari penyertaan AI dalam pelacakan dan penelusuran langsung.

1) Pemberitahuan Pengiriman Waktu Nyata

Keuntungan terbesar memanfaatkan kecerdasan buatan dalam pelacakan paket e-niaga mungkin dapat dilihat dari kemampuannya mengirimkan pemberitahuan waktu nyata kepada pelanggan.

Perangkat lunak pengiriman cerdas yang menggunakan algoritme AI dan ML yang canggih dapat menyampaikan informasi status pesanan langsung kepada pelanggan tanpa waktu henti.

Selain itu, penggunaan teknologi blockchain memungkinkan AI menganalisis sejumlah data pengiriman historis untuk memperkirakan waktu pengiriman dengan tepat untuk setiap operator.

Meskipun notifikasi pelacakan real-time meningkatkan kepuasan dan kepercayaan pelanggan, notifikasi ini juga memungkinkan bisnis menghadapi gangguan dan penundaan lebih cepat dari sebelumnya.

Dengan alat berbasis AI, pengecer dapat mengotomatiskan pemberitahuan pelacakan paket pada tahap penting seperti 'Pesanan dikonfirmasi', 'Dikirim', 'Untuk dikirim', dan banyak lagi.

2) Optimasi rute

Penggunaan AI dalam pengoptimalan rute dapat menjadi faktor penentu dalam menyederhanakan operasi pengiriman jarak jauh.

Selain analisis data pengiriman historis yang disebutkan di atas, AI juga dapat menentukan rute pengiriman tercepat, menghindari lalu lintas, dan memperkirakan kondisi cuaca berdasarkan perkiraan sebelumnya.

Hal ini juga dapat mengarahkan pengemudi ke stasiun pengisian bahan bakar terdekat untuk mengisi bahan bakar dengan cepat. Dengan cara ini, ini mengurangi biaya pengangkutan barang dari satu tempat ke tempat lain sekaligus menawarkan pengiriman yang pasti waktunya.

Hal ini juga memberikan lebih banyak kekuatan kepada pengecer untuk menghindari hambatan tak terduga dalam jalur pengiriman dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

3) Optimasi beban

Optimalisasi muatan dapat dipahami sebagai pemanfaatan kapasitas kendaraan pengantaran secara maksimal untuk mengurangi jumlah perjalanan yang diperlukan.

Meskipun pada prinsipnya terdengar sederhana, masalah muncul dalam mengatur berbagai jenis dan ukuran pengiriman e-commerce. Belum lagi barang dengan petunjuk pengiriman khusus dan urutan pengirimannya.

Kontribusi AI terhadap perencanaan muatan sangatlah signifikan. Ini dapat memetakan struktur pemuatan optimal untuk setiap armada pengiriman berdasarkan jumlah dan jenis barang yang akan dikirim.

Optimalisasi muatan berbasis AI juga mempertimbangkan perkiraan tanggal pengiriman (EDD) dan alamat setiap paket untuk memastikan produk dikirimkan tepat waktu dan dengan efisiensi maksimal.

4) Pelacakan yang dipersonalisasi

Dengan retensi pelanggan yang menjadi kata kunci dalam e-niaga, pengecer kini berfokus untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi dalam fase purna jual.

AI memungkinkan merek mengatur proses pelacakan yang berpusat pada pelanggan dengan menilai kesukaan dan ketidaksukaan pembeli berdasarkan perilaku pembelian, ulasan, dan masukan.

Halaman pelacakan merek yang terintegrasi dengan AI dapat menampilkan item 'daftar keinginan' setiap pelanggan, atau produk yang kemungkinan besar akan mereka beli. Hal ini tidak hanya menghasilkan pendapatan tambahan bagi bisnis, tetapi juga menunjukkan kepada pelanggan betapa merek menghargai mereka.

Selain itu, kecerdasan buatan juga dapat memprediksi waktu pengiriman yang diinginkan oleh pembeli yang sering membeli, sehingga memberikan pengalaman pelanggan pasca pembelian yang sangat baik.

Oleh karena itu, penggunaan AI dalam pelacakan yang dipersonalisasi membuat proses yang tadinya biasa-biasa saja menjadi proses yang menanamkan loyalitas dan kepercayaan.

Pengaruh Tersembunyi AI dalam Pelacakan Paket Online

Pada bagian di atas, kita membahas bagaimana kecerdasan buatan memengaruhi pelacakan paket secara langsung. Namun, tentu saja, setiap aspek logistik ecommerce telah dan dapat memperoleh manfaat dari penerapan alat AI.

Poin-poin yang dibahas di bawah ini mungkin tidak secara langsung memengaruhi pelacakan pesanan, namun memiliki pengaruh menyeluruh terhadap efisiensi operasional, kepuasan pelanggan, dan pengiriman yang bertanggung jawab.

1) Perkiraan Tanggal Pengiriman

Peran AI dalam meningkatkan prediksi perkiraan tanggal pengiriman (EDD) tidak ada bandingannya karena AI dapat melakukan perubahan dinamis untuk memasukkan informasi baru. Sistem kami saat ini hanya mengizinkan tanggal pengiriman yang hampir akurat; namun, perangkat lunak yang menggunakan algoritme AI dan ML dapat memperkirakan tanggal pengiriman dengan sangat presisi.

Hal ini karena sistem ini memperhitungkan kinerja operator di masa lalu, jarak lokasi pengiriman, variasi musiman, pola cuaca, dan banyak lagi untuk mengkalibrasi ulang EDD sesuai dengan keadaan baru.

Hal ini menciptakan transparansi dalam proses pelacakan paket dan membantu pelanggan mengelola ekspektasi mereka. Hal ini juga memungkinkan bisnis untuk melihat penundaan lebih cepat dan menyusun ulang SLA mereka dengan operator jika diperlukan.

2) Manajemen Armada

Saat ini, operator pelayaran menunjuk manajer armada untuk memantau armada pengiriman. Hal ini melibatkan pemeliharaan kendaraan, manajemen aset, penjadwalan, dan pengiriman untuk hasil yang paling hemat biaya. AI dapat secara signifikan mengurangi kebutuhan tenaga kerja untuk manajemen armada sehingga mengurangi biaya secara signifikan.

Sistem ini secara otomatis menjadwalkan kunjungan pemeliharaan armada, mengidentifikasi suku cadang yang rusak, mengatur bongkar muat, dan mengirimkan alur kerja. Kemajuan lebih lanjut dalam teknologi AI dijamin akan membuat pengiriman robot atau tanpa pengemudi menjadi lebih umum di sektor e-niaga, sehingga menghemat biaya dan mengurangi jejak karbon secara keseluruhan.

3) Pencegahan Pencurian dan Penipuan

Aktivitas penipuan mengakibatkan kerugian sebesar USD 48 miliar pada tahun 2023 saja. Yang paling umum adalah penyalahgunaan 'tagihan balik', yang juga dikenal sebagai 'penipuan ramah' di mana pelanggan melakukan transaksi hanya untuk kemudian mengajukan perselisihan dengan bank atau pedagangnya sehingga mengakibatkan tagihan balik.

Pencurian terorganisir lainnya yang dilakukan oleh penjahat dunia maya, seperti pencurian identitas, pengambilalihan akun, dan penipuan triangulasi, sering kali menyebabkan kesulitan dan kerugian besar bagi pedagang.

Alat AI dengan kemampuan pembelajaran mesin dapat mendeteksi aktivitas penipuan dengan mengamati pola perilaku dan riwayat penelusuran untuk menentukan transaksi mencurigakan. Hal ini memungkinkan pengecer e-niaga untuk memitigasi risiko dan memperkuat protokol keamanan mereka.

4) Penyeimbangan Persediaan

Agar berhasil memenuhi setiap pesanan, pengecer harus menjaga persediaan seimbang dan tidak kelebihan atau kehabisan stok. Penyeimbangan inventaris adalah proses rumit yang memerlukan transparansi dan transfer data real-time di seluruh etalase online dan fisik.

AI memungkinkan bisnis memperkirakan permintaan dengan tepat menjelang musim penjualan berdasarkan perilaku pembeli, termasuk jumlah barang yang kemungkinan akan terjual di setiap kategori. Wawasan ini dapat sangat membantu pengusaha merencanakan inventaris mereka untuk mengurangi stok mati sambil selalu menjaga agar tingkat stok mereka tetap terisi.

Penggunaan kecerdasan buatan dalam perdagangan terpadu atau pemenuhan omnichannel patut mendapat perhatian khusus karena kemampuannya memproses dan menyimpan data secara real-time.

AI menjadikan toko lebih cerdas dengan mengomunikasikan informasi stok terkini di semua saluran, sehingga pelanggan tidak akan kehabisan stok atau membatalkan pesanan karena komunikasi yang tertunda.

5) Pengiriman Palsu

Pengiriman palsu adalah kejadian umum di dunia e-niaga, di mana operator pengiriman atau agen pengiriman menandai paket yang tidak terkirim sebagai sudah terkirim.

Fenomena ini umum terjadi pada pengiriman di tepi jalan atau di depan pintu, yang tidak memerlukan bukti pengiriman (POD) apa pun untuk dianggap terpenuhi.

Satu-satunya cara untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan cepat mengumpulkan umpan balik pelanggan dengan memicu pemberitahuan segera setelah paket ditandai 'terkirim'.

Alat AI dapat mempercepat proses ini dan mengumpulkan data sehingga merek dapat mengidentifikasi frekuensi pengiriman palsu dengan operator tertentu. Hal ini juga dapat melacak perilaku agen pengiriman, memetakan rute pengiriman mereka, dan memberi tahu bisnis tentang penyimpangan atau penundaan apa pun.

Apakah AI Masa Depan Pelacakan Paket E-niaga?

Dalam industri seperti logistik e-niaga, di mana inovasi terjadi secara rutin dan segala sesuatunya bergerak cepat, sulit untuk mengatakan seperti apa masa depan nantinya. Namun, sangatlah tidak adil untuk meremehkan kontribusi besar kecerdasan buatan terhadap bidang ini dan potensinya untuk memperbaikinya.

Banyak perangkat lunak pengiriman, seperti ClickPost, sudah menggunakan solusi cerdas untuk mendukung pelacakan paket guna memaksimalkan akurasi dan kecepatan. Tujuan akhir bisnis saat ini adalah meningkatkan kepuasan pelanggan dan perjalanan pasca pembelian.

Proses terkait AI seperti blockchain, augmented reality (AR), dan IoT (Internet of Things) mengubah wajah e-niaga saat ini. Untuk lebih memahami bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu pengecer eCommerce, kami di ClickPost akan menghadiri NRF 2024: Pameran Besar Ritel. Temui kami di sana!

Kesimpulan

Kami telah melihat banyak cara pemanfaatan AI dapat meningkatkan pelacakan paket dan parsel, tetapi ini hanyalah permulaan. Dengan pembelajaran yang mendalam dan sifat yang terus berkembang, AI dan ML dapat sepenuhnya mengubah cara orang berbelanja online.

Beberapa prediksi yang paling mungkin adalah – toko yang lebih cerdas, pengalaman pelanggan yang lebih baik, pemasaran yang ditargetkan, manajemen inventaris yang lebih baik, dan penetapan harga yang dinamis. Kami tidak tahu bagaimana masa depan eCommerce, namun hal ini layak untuk ditunggu.