전자상거래 패키지/소포 추적 개선을 위한 인공지능 활용

소개

소포 추적은 많은 부분이 의존하기 때문에 소매업체에게 가장 중요하고 어려운 프로세스 중 하나입니다. CRR(고객 유지율), NPS(순 추천 지수), CLV(고객 평생 가치) 및 비즈니스의 궁극적인 수익성은 효율적인 패키지 추적과 직접적인 관련이 있습니다.

최근까지 소매업체에서는 바코드, RFID 태그, GPS, 전자 데이터 교환(EDI) 및 스캐너를 사용하여 배송을 추적했습니다. 이러한 방법은 비용 효율적이지만 100% 정확성을 보장하지는 않습니다.

전자상거래 업계의 경쟁이 치열해짐에 따라 배송 추적의 속도와 정확성이 고객 충성도를 결정하는 주요 요인이 되었습니다.

AI의 고급 알고리즘과 자동화는 오류의 여지가 없는 더욱 안정적인 포장 추적 시스템을 제시합니다. 소매업체는 최고의 고객 경험을 제공하기 위해 노력하면서 향상된 패키지 추적 솔루션을 위해 AI를 찾습니다.

이 기사는 인공 지능이 배송 추적에 어떻게 도움이 되는지에 대한 자세한 논의로 시작됩니다. 전반적인 비즈니스 효율성을 위해 AI를 사용하면 눈에 보이지 않는 몇 가지 이점을 강조하며 게시물을 마무리합니다.

AI가 전자상거래 소포 추적을 혁신하는 4가지 방법

AI는 전자상거래 물류의 핵심 프로세스에 침투했지만 전자상거래 패키지 추적 만큼 명확하게 볼 수 있는 곳은 없습니다. 소매업체가 실시간 추적에 AI를 포함함으로써 어떤 이점을 얻을 수 있는지 살펴보겠습니다.

1) 실시간 배송 알림

전자상거래 패키지 추적에 인공지능을 활용하는 가장 큰 장점은 고객에게 실시간 알림을 제공하는 능력에서 찾을 수 있습니다.

고급 AI 및 ML 알고리즘을 사용하는 지능형 배송 소프트웨어는 가동 중지 시간 없이 고객에게 실시간 주문 상태 정보를 전달할 수 있습니다.

또한 블록체인 기술을 사용하면 AI가 수많은 과거 배송 데이터를 분석하여 모든 운송업체의 배송 시간을 정확하게 예측할 수 있습니다.

실시간 추적 알림은 고객 만족도와 신뢰를 높이는 동시에 기업이 이전보다 더 빠르게 중단과 지연을 처리할 수 있도록 해줍니다.

AI 기반 도구를 사용하면 소매업체는 '주문 확인', '배송됨', '배달 대기 중' 등과 같은 중요한 단계에서 소포 추적 알림을 자동화할 수 있습니다.

2) 경로 최적화

경로 최적화에 AI를 사용하는 것은 라스트 마일 배송 작업을 간소화하는 결정적인 요소가 될 수 있습니다.

앞서 언급한 과거 운송 데이터 분석 외에도 AI는 가장 빠른 배송 경로를 결정하고, 교통 정체를 피하고, 이전 예측을 기반으로 기상 조건을 예측할 수도 있습니다.

또한 빠른 연료 보충을 위해 운전자에게 가장 가까운 주유소를 알려줄 수도 있습니다. 이러한 방식으로 상품을 한 곳에서 다른 곳으로 운송하는 동시에 정시 배송을 제공하는 데 드는 비용을 절감합니다.

또한 실행 가능한 통찰력을 통해 소매업체가 배송 경로에서 예상치 못한 장애물을 피할 수 있는 더 많은 힘을 제공합니다.

3) 부하 최적화

부하 최적화는 배송 차량의 용량을 최대한 활용하여 필요한 운행 횟수를 줄이는 것으로 이해될 수 있습니다.

원칙적으로는 간단해 보이지만 다양한 유형과 크기의 전자상거래 배송물을 준비하는 데 문제가 발생합니다. 특별 배송 지침이 있는 상품과 배송 순서는 말할 것도 없습니다.

부하 계획에 대한 AI의 기여는 상당합니다. 배송할 품목의 수와 유형을 기반으로 모든 배송 차량에 대한 최적의 적재 구조를 계획할 수 있습니다.

AI 기반 로드 최적화는 또한 모든 패키지의 예상 배송 날짜(EDD)와 주소를 고려하여 제품이 정시에 최대 효율성으로 배송되도록 보장합니다.

4) 개인화된 추적

전자상거래에서 고객 유지가 화두가 되면서 소매업체는 이제 판매 후 단계에서 개인화된 고객 경험을 창출하는 데 주력하고 있습니다.

AI를 사용하면 브랜드는 구매 행동, 리뷰 및 피드백을 기반으로 쇼핑객의 좋아요와 싫어요를 평가하여 고객 중심 추적 프로세스를 관리할 수 있습니다.

AI 통합 브랜드 추적 페이지에는 모든 고객의 '위시리스트' 항목 또는 구매할 가능성이 가장 높은 제품이 표시될 수 있습니다. 이는 비즈니스의 추가 수익으로 이어질 뿐만 아니라 브랜드가 고객을 얼마나 중요하게 생각하는지 고객에게 보여줍니다.

또한, 인공지능은 단골 구매자의 선호 배송 시간도 예측할 수 있어 구매 후 고객 경험이 뛰어납니다.

따라서 개인화된 추적에 AI를 사용하면 평범한 프로세스를 충성도와 신뢰를 심어주는 프로세스로 만들 수 있습니다.

온라인 패키지 추적에 AI가 미치는 숨겨진 영향

위 섹션에서는 인공 지능이 소포 추적에 직접적인 영향을 미치는 방식에 대해 논의했습니다. 그러나 말할 필요도 없이 전자상거래 물류 의 모든 측면은 AI 도구 채택으로 인해 이점을 누릴 수 있습니다.

아래에 설명된 사항은 주문 추적에 직접적인 영향을 미치지는 않지만 운영 효율성, 고객 만족도 및 책임 있는 배송에 중요한 영향을 미칩니다.

1) 예상 배송일

EDD(예상 배송일) 예측을 개선하는 데 있어 AI의 역할은 새로운 정보를 통합하기 위해 역동적인 변화를 가져올 수 있기 때문에 비교할 수 없습니다. 현재 시스템에서는 거의 정확한 배송 날짜만 허용됩니다. 그러나 AI 및 ML 알고리즘을 사용하는 소프트웨어는 놀라울 정도로 정확하게 배송 날짜를 예측할 수 있습니다.

이는 이러한 시스템이 과거 운송업체 실적, 배송 위치 거리, 계절 변화, 날씨 패턴 등을 고려하여 새로운 상황에 따라 EDD를 재보정하기 때문입니다.

이는 패키지 추적 프로세스의 투명성을 높이고 고객이 기대치를 관리하는 데 도움이 됩니다. 또한 기업은 지연을 더 빨리 발견하고 필요한 경우 운송업체와 SLA를 재작업할 수 있습니다.

2) 차량 관리

현재 운송업체는 배송 차량을 모니터링하기 위해 차량 관리자를 임명합니다. 여기에는 가장 비용 효과적인 결과를 위한 차량 유지 관리, 자산 관리, 일정 관리 및 파견이 포함됩니다. AI는 차량 관리에 필요한 인력 요구 사항을 크게 줄여 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

차량 유지 관리 방문 일정을 자동으로 예약하고, 결함이 있는 부품을 식별하고, 적재/하역을 정렬하고 작업 흐름을 파견합니다. AI 기술이 더욱 발전하면 전자상거래 공간에서 로봇이나 무인 배송이 더욱 보편화되어 비용을 절감하고 전반적인 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다.

3) 도난 및 사기 예방

사기 행위로 인해 2023년에만 무려 480억 달러에 달하는 손실이 발생했습니다. 이 중 가장 흔한 것은 고객이 거래를 하다가 나중에 은행이나 판매자와 분쟁을 제기하여 지불 거절을 초래하는 '지불 거절' 남용이었습니다.

신원 도용, 계정 탈취, 삼각 측량 사기 등 사이버 범죄자가 수행하는 기타 조직적 절도는 정기적으로 판매자에게 고통과 막대한 손실을 초래합니다.

머신러닝 기능을 갖춘 AI 도구는 행동 패턴과 검색 기록을 면밀히 조사하여 의심스러운 거래를 판단함으로써 사기 행위를 탐지할 수 있습니다. 이를 통해 전자상거래 소매업체는 위험을 완화하고 보안 프로토콜을 강화할 수 있습니다.

4) 재고 밸런싱

모든 주문을 성공적으로 처리하려면 소매업체는 잉여도 품절도 없는 균형 잡힌 재고를 유지해야 합니다. 재고 균형 조정은 모든 온라인 및 실제 매장에서 투명성과 실시간 데이터 전송이 필요한 까다로운 프로세스입니다.

AI를 사용하면 기업은 각 카테고리에서 판매될 가능성이 있는 상품 수를 포함하여 쇼핑객 행동을 기반으로 판매 시즌 전에 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 기업가가 재고 수준을 항상 보충하는 동시에 재고량을 줄이기 위한 재고 계획을 세우는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

통합 상거래 또는 옴니채널 이행에서 인공 지능의 사용은 실시간으로 데이터를 처리하고 저장하는 능력 때문에 특히 주목할 만합니다.

AI는 모든 채널을 통해 현재 재고 정보를 전달함으로써 매장을 더욱 스마트하게 만들어 고객이 커뮤니케이션 지연으로 인해 재고가 부족하거나 주문이 취소되는 일이 발생하지 않도록 합니다.

5) 가짜 배송

가짜 배송은 전자상거래 세계에서 흔히 발생하며, 배송업체나 배송 대리인이 배송되지 않은 패키지를 배송된 것으로 표시합니다.

이러한 현상은 이행된 것으로 간주되기 위해 배송 증명(POD)이 필요하지 않은 도로변 또는 문앞 배송에서 특히 일반적입니다.

이러한 문제를 해결하는 유일한 방법은 패키지가 '배송됨'으로 표시되는 즉시 알림을 트리거하여 고객 피드백을 신속하게 수집하는 것입니다.

AI 도구는 이 프로세스를 가속화하고 데이터를 수집하여 브랜드가 특정 배송업체를 통한 가짜 배송 빈도를 식별할 수 있도록 합니다. 또한 배달원의 행동을 추적하고, 배달 경로를 매핑하고, 편차나 지연에 대해 기업에 알릴 수도 있습니다.

AI가 전자상거래 소포 추적의 미래인가요?

정기적으로 혁신이 일어나고 일이 빠르게 진행되는 전자상거래 물류와 같은 산업에서는 미래가 어떤 모습일지 말하기가 어렵습니다. 그러나 이 분야에 대한 인공 지능의 막대한 기여와 이를 개선할 수 있는 잠재력을 경시하는 것은 심각하게 부당할 것입니다.

ClickPost와 같은 많은 배송 소프트웨어는 이미 지능형 솔루션을 사용하여 정확성과 속도를 극대화하기 위해 패키지 추적을 강화 하고 있습니다. 이제 기업의 최종 목표는 고객 만족도와 구매 후 여정을 향상시키는 것입니다.

블록체인, 증강현실(AR), IoT(사물인터넷) 등 AI 관련 프로세스가 전자상거래의 모습을 바꾸고 있습니다. 인공 지능이 전자 상거래 소매업체에 도움을 줄 수 있는 방식을 더 잘 이해하기 위해 ClickPost 에서는 NRF 2024: Retail's Big Show에 참석할 예정입니다. 거기서 만나요!

결론

우리는 AI를 활용하여 패키지 및 소포 추적을 개선할 수 있는 다양한 방법을 살펴봤지만 이는 시작에 불과합니다. 딥 러닝과 끊임없이 진화하는 특성을 갖춘 AI와 ML은 함께 사람들의 온라인 쇼핑 방식을 완전히 바꿀 수 있습니다.

가장 가능성 있는 예측으로는 더 스마트한 매장, 더 나은 고객 경험, 타겟 마케팅, 더 나은 재고 관리, 동적 가격 책정 등이 있습니다. 전자상거래의 미래가 어떻게 될지는 알 수 없지만 기다릴 가치가 있을 것입니다.