전자 상거래의 물류 기술에 대한 모든 것
게시 됨: 2022-10-20기술과 전자 상거래 물류의 관계는 무엇입니까?
물류 산업은 1980년대부터 존재해 왔으며 시대와 함께 발전하고 발전해 왔습니다. 21세기가 모퉁이를 돌면서 물류 산업은 전자 상거래 물류의 형태로 완전히 새로운 업그레이드를 받았습니다.
이 업그레이드에는 혁신적인 새로운 아이디어, 간소화된 전달 메커니즘 및 가장 중요한 요소인 기술이 포함되었습니다. 다양한 주문에 대해 최고의 전자 상거래 물류 회사를 선택하는 것부터 배달 예외를 효율적으로 처리하는 것에 이르기까지 다양한 물류 기능을 가진 전자 상거래 비즈니스를 돕기 위해 새로운 범위의 API 통합 및 UI/ML/AI 기반 시스템이 만들어졌습니다 .
물류 기술의 5대 핵심 핵심 영역
독창적인 신산업인 물류기술은 불과 10여년 만에 등장했을지 모르지만, 단기간에 물류와 전자상거래 사업의 면모를 바꾸어 놓았다. 물류 기술의 도움으로 온라인 비즈니스 및 기존 상점은 주문 처리를 극대화하고 비용을 낮추며 브랜드 무결성을 유지하는 보다 효과적인 방법을 찾을 수 있었습니다.
이는 물류 기술이 혁신, 자동화 및 맞춤화의 조합에 의존하기 때문입니다. 아래 나열된 도구를 사용하여 기업은 자신의 요구에 특정한 방법으로 물류 기술을 활용하고 최대의 성장 기회를 제공할 수 있었습니다.
1. 블록체인 기술
물류에서 블록체인을 사용하는 것은 데이터 수집과 관련하여 절대적으로 중요합니다. 블록체인은 지정된 저장 제한이 있는 데이터의 수집기 및 저장소로 작동합니다. 블록체인은 거래를 보다 정확하게 검증하고 보다 정확한 기록 보관을 위한 옵션을 제공합니다. 이것이 공급망 운영의 투명성과 가시성을 높이는 핵심입니다.
2. 빅데이터
빅 데이터는 전자 상거래 비즈니스에 광범위한 데이터 포인트 네트워크에 대한 액세스를 제공하여 비즈니스와 고객 모두가 자신의 화물을 추적할 수 있도록 합니다. 또한 이 네트워크를 통해 교통 정보, 정체 및 날씨 업데이트 정보도 전달되어 경로 최적화를 수행할 수 있습니다. 빅 데이터는 전달 프로세스의 다양한 부분을 자동화할 때 가장 유용합니다.
3. 사물인터넷과 RFID
사물 인터넷(IoT)은 연결의 궁극적인 모드이며 자동차, 화물 유닛, 기차 등에 내장된 센서를 사용하여 화물을 실시간으로 모니터링하고 추적할 수 있습니다. 운송 중 주문의 정확성을 높이고 더 효율적인 배송을 보장합니다. RFID(무선 주파수 식별)는 유사한 센서를 사용하여 추적을 위해 인벤토리에 효과적으로 태그를 지정하는 전파를 보냅니다.
4. 머신러닝
기계 학습 알고리즘은 배송 성능의 패턴을 식별하는 데 있어 물류 산업이 도약하는 데 도움이 되었습니다. 기계 학습을 사용하면 전체 운송 비용은 물론 공급업체에 대한 위험도 줄일 수 있습니다. 기계 학습의 주요 이점은 공급망의 다양한 파트너와 더 많은 공동 작업을 수행할 수 있다는 것입니다.
5. AI(인공지능)
인공 지능은 아마도 공상 과학 소설과 실제 과학이 제시한 가장 혁신적인 것 중 하나일 것입니다. 물류에서 AI는 운송 작업의 다양한 측면에 대한 데이터를 빠르게 분석하고 계산하는 데 사용됩니다. 지연 배송 관리, NDR 관리 및 반품까지도 AI의 도움으로 간소화할 수 있습니다. AI는 또한 다양한 시스템과 소프트웨어를 지속적으로 업데이트하고 업그레이드하도록 노력합니다.
기술이 전자 상거래 물류 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 자세히 알아보기
기술은 새로운 삶의 방식이 되었으며 물류 산업에 새로운 생명을 불어넣었습니다. 지속적으로 증가하는 고객의 요구에 부응하기 위해 전자 상거래 비즈니스는 주문을 이행하기 위해 물류 산업으로 눈을 돌렸습니다. 그리고 얼마 지나지 않아 물류 업계는 전 세계의 기술 전문가들에게로 눈을 돌렸습니다.
이와 함께 물류 산업의 참여자들이 수행하는 다양한 복잡한 기능을 단순화하기 위해 새롭고 보다 효율적인 방법이 설계 및 프로그래밍되었습니다. 그렇게 물류기술의 시대가 열렸습니다. 이 기사에서 우리는 기술이 전자 상거래 물류 부문에 혁명을 일으킨 무수한 방법에 대해 알아볼 것입니다.
1. AI 기반 택배 선택
올바른 물류 파트너를 선택하는 것은 항상 어려운 작업입니다. 여러 물류 파트너와 연결되어 있는 경우 어떤 주문을 어떤 물류 파트너에게 배송해야 하는지 결정하는 것은 번거로운 프로세스일 수 있습니다.
ShipRocket 및 Vamaship과 같은 물류 애그리게이터 와 ClickPost 및 MetaPack 과 같은 물류 인텔리전스 플랫폼은 AI 기반 택배 추천 엔진을 사용합니다. 기본 택배 추천 엔진은 가격 및 서비스 가능성과 같은 고정 규칙을 사용하여 주문에 대한 실행 가능한 배송 파트너를 결정합니다.
ClickPost와 같은 물류 인텔리전스 플랫폼은 보다 발전된 AI 기반 택배 추천 엔진에 대한 액세스를 제공하므로 배송 시간, SLA 위반 비율 및 배송 지연과 같은 비즈니스 우선 순위 및 과거 데이터를 기반으로 규칙을 구성하여 각각에 대한 물류 회사를 선택할 수 있습니다. 주문하다. 이를 통해 주문 이행 비율을 높이고 물류 비용을 절감할 수 있습니다.
2. API를 통한 표현
대부분의 물류 파트너는 주문 표시의 다양한 측면을 처리하는 다양한 API를 유지 관리합니다. 물류 파트너 플랫폼에서 주문 생성을 처리하는 별도의 API, 배송 라벨을 인쇄하는 API, AWB(항공 청구서) 생성을 위한 API, 주문을 픽업할 배송 에이전트를 지정하는 API가 있습니다. 이러한 API는 원활한 주문 표시를 위해 통합될 수 있습니다.
전자 상거래 비즈니스는 물류 파트너와 직접 통합하거나 사전 통합된 플랫폼을 사용할 수 있습니다. ClickPost는 전자 상거래 비즈니스에 전체 구현 프로세스를 처리하는 단일 API 통합에 대한 액세스를 제공하는 플랫폼 중 하나입니다.
3. 고객에 대한 자동 추적 업데이트
전자 상거래 비즈니스의 가장 큰 과제 중 하나는 고객에게 주문 위치를 알려주는 것입니다. 고객은 주문을 기다릴 때 일반적으로 매우 흥분하고 주문이 도착하기를 기대합니다.
고객이 실시간 추적 업데이트를 받도록 하면 고객이 주문에 대한 흥분과 기대를 유지할 수 있습니다. 전자 상거래 비즈니스는 물류 파트너 API 및 타사 도구와 통합하여 물류 파트너로부터 추적 정보를 가져와 고객에게 푸시할 수 있습니다.
우수한 타사 도구는 푸시 및 풀 통합을 모두 사용하여 물류 파트너로부터 실시간 추적 데이터를 얻습니다. 이를 통해 전체 추적 프로세스를 소유하고 고객에게 추적 업데이트를 제공하기 위해 물류 파트너에 의존하지 않아도 됩니다. 이러한 추적 업데이트를 고객에게 보내는 것은 표준화 및 자동화되어 고객에게 실시간 추적 업데이트를 제공할 수 있습니다.
4. AI 기반 지연 및 배송 중단 식별
주문 추적은 고객이 최신 상태를 유지하기 위한 것이 아니라 기업을 위한 것이기도 합니다. 운송 중 모든 주문을 모니터링하면 배송 지연 및 배송 중단과 같은 SLA 위반이 발생하는 시기를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 주문 상태를 모니터링하는 적절한 시스템이 없으면 SLA 위반의 거의 50%가 감지되지 않거나 보고되지 않습니다.
AI 기반 도구를 사용하여 발생하는 다양한 유형의 SLA 위반, 그 이유 및 원인을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 물류 파트너와 전자 상거래 비즈니스 모두 특정 SLA 위반을 전략적으로 해결하고 지연 및 지연 배송 수를 능동적으로 줄이고 잠재적으로 RTO 비율을 줄일 수 있습니다.
5. NDR 자동화
배달 실패가 발생하면 배달 실패 내역과 사유를 명시하여 전자상거래 사업자에게 NDR(미배송 보고서)을 통지합니다. 이러한 이유에는 고객의 부재, 잘못된 주소 또는 연락처 정보가 제공된 경우, 또는 고객이 배송을 거부하는 경우가 포함될 수 있습니다.
배달 실패 중 일부는 가짜 배달일 수도 있습니다. 배달 에이전트는 그러한 시도를 하지 않았음에도 불구하고 물품 배달을 시도했다고 거짓으로 주장합니다. 여러 기술 개입을 추가하면 전체 주문 이행 비율을 크게 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
우수한 기술 지원 NDR 관리 시스템은 API를 사용하여 물류 파트너의 플랫폼에서 실패한 배송에 대한 실시간 정보를 가져옵니다. NDR이 통지되는 즉시 문제별 쿼리가 고객에게 자동으로 전송되어 다음 배송 시도가 성공할 수 있도록 응답과 정보를 찾습니다. 업데이트된 정보는 해당 물류 파트너에게 자동으로 전송되어 원활하게 배송이 완료될 수 있습니다. 이 자동화된 프로세스를 통해 콜센터 비용을 10%, RTO를 20% 줄일 수 있습니다.
물류 기술 사용의 주요 이점은 무엇입니까?
우리는 기술이 물류 산업에 영향을 미치고 물류 기술이라는 우산 아래에 있는 이 아름다운 맛의 용광로를 제공하는 구체적인 방법을 보았습니다. 빅 데이터, 기계 학습, AI 및 위에 나열된 기타 모든 물류 기술 도구의 조합을 사용하여 물류 산업과 전자 상거래 비즈니스 모두 기하급수적으로 확장할 수 있었습니다.
두 산업 모두에서 제공하는 서비스의 품질이 크게 향상되어 이제 고객에게 더 높은 수준의 용이함과 편리함을 제공합니다. 또한 전자 상거래 및 물류 분야의 이러한 플레이어는 운영을 향상시키는 일련의 이점도 경험했습니다. 다음은 이러한 장점 중 가장 주목할만한 사항입니다.
1. 정확도 향상
물류 기술의 상당 부분은 데이터 수집, 저장 및 분석과 관련이 있습니다. 이 데이터의 대부분은 재고, 주문 및 배송을 모니터링하고 추적하는 데 사용됩니다. 고객 및 주문 정보에서 배송 실적 데이터에 이르기까지 모든 것이 수동 작업으로는 충족될 수 없는 수준의 정확도로 기술을 통해 수집됩니다.
2. 더 큰 투명성
모든 정보가 프로그래밍된 시스템을 통해 수집될 때 얻는 또 다른 보너스는 필요할 때 정보를 보다 쉽게 사용할 수 있고 참조하기 쉽다는 것입니다. 예를 들어, 걸린 배송을 추적하는 데 문제가 있는 경우 배송을 추적하는 물류 기술을 신속하게 참조하고 해당 시스템을 사용자 지정하여 이러한 배송이 걸린 원인을 알릴 수도 있습니다.
3. 수작업 감소
물류 기술 활용의 가장 좋은 점 중 하나는 운영의 상당 부분을 자동화할 수 있는 능력을 제공한다는 것입니다. 위에서 언급한 데이터 수집이 절대적으로 수행되어야 하거나 고객 상호 작용을 통한 배송 예외 처리이든 간에 물류 기술은 이러한 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
추가 이점은 데이터를 분석하여 자동화의 도움으로 배송 작업 및 공급망의 어느 부분을 개선할 수 있는지 결정할 수 있다는 것입니다. 그런 다음 동일한 시스템에 적합한 시스템을 통합할 수 있습니다.
4. 비용 절감
이 모든 자동화가 이루어지면 결과적으로 이러한 작업을 완료하는 데 소요되는 비용과 리소스가 감소합니다. 이전에는 정보 확인이나 거래 모니터링과 같이 여러 사람의 손이 필요했던 작업을 시스템과 통합하기만 하면 되는 단일 프로그램으로 수행할 수 있습니다.
실제로 많은 전자 상거래 비즈니스는 별도의 기술자 팀을 고용해야 하는 내부 인프라를 구축하는 데 재정적으로 어려움을 겪고 있습니다. 필요한 물류 기술을 사용하는 타사 물류 회사의 서비스를 사용하면 이 전체 비용을 피할 수 있습니다.
5. 더 나은 고객 경험
고객의 최종 배송 경험은 다양한 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 배송이 지연되거나 배송 당시 발생한 어려움이 있을 수 있습니다. 아마도 배송 라벨에 제공된 정보에서 배송이 중단되거나 부정확한 일이 자주 발생했을 것입니다.
이러한 모든 요소는 물류 기술의 사용에 의해 영향을 받을 수 있으며 이러한 요소의 대부분은 문제가 되지 않습니다. 우리는 배송 예외를 수정하고 고객에게 주문 상태를 알려주기 위해 고객과 의사 소통하는 데 기술을 사용하는 방법을 보여주었습니다. 물류 기술이 적용되면 고객 경험은 정상에서 만족에서 모범으로 바뀝니다.
최종 결론
기술은 가능한 한 프로세스의 모든 단계를 최적화하기 위해 물류가 작동하는 방식을 진정으로 변화시키고 있습니다. 다양한 주문을 위한 물류 파트너를 선택하는 것은 불과 10년 전에는 고려되지 않았던 매개변수를 염두에 두고 AI 기반 엔진에 의해 결정될 수 있습니다.
AI는 또한 기업이 물류 파트너의 성과를 모니터링하고 지연 및 배송 지연과 관련된 문제를 적극적으로 해결하는 데 큰 역할을 했습니다. NDR 관리 프로세스를 자동화하면 기업이 실패한 배송을 성공적인 배송으로 신속하게 전환할 수 있어 주문 이행에 혁명을 일으켰습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 전자 상거래 물류 산업 은 최고의 용도를 찾는 바로 옆에있을 것입니다.