Wykorzystanie sztucznej inteligencji do usprawnienia śledzenia przesyłek/paczek w handlu elektronicznym

Wstęp

Śledzenie przesyłek to jeden z najważniejszych i najbardziej wymagających procesów dla sprzedawców detalicznych, ponieważ DUŻO od tego zależy. Wskaźniki utrzymania klienta (CRR), wynik Net Promoter Score (NPS), wartość życiowa klienta (CLV) i ostateczna rentowność firmy są bezpośrednio powiązane z wydajnym śledzeniem przesyłek.

Do niedawna sprzedawcy detaliczni do śledzenia przesyłek korzystali z kodów kreskowych, znaczników RFID, GPS, elektronicznej wymiany danych (EDI) i skanerów. Chociaż metody te są opłacalne, nie gwarantują 100% dokładności.

Wraz ze wzrostem konkurencji w branży e-commerce szybkość i precyzja śledzenia przesyłek stają się kluczowymi wyznacznikami lojalności klientów.

Zaawansowane algorytmy i automatyzacja sztucznej inteligencji zapewniają bardziej niezawodny system śledzenia opakowań, nie pozostawiając miejsca na błędy. Ponieważ sprzedawcy detaliczni starają się zapewniać klientom najlepszą obsługę, zwracają się do sztucznej inteligencji w celu uzyskania ulepszonych rozwiązań do śledzenia przesyłek.

Artykuł rozpoczyna się od szczegółowego omówienia korzyści, jakie sztuczna inteligencja przynosi w śledzeniu przesyłek. Kończymy post podkreśleniem niektórych niewidocznych zalet wykorzystania sztucznej inteligencji dla ogólnej wydajności biznesowej.

4 sposoby, w jakie sztuczna inteligencja rewolucjonizuje śledzenie przesyłek w e-commerce

Sztuczna inteligencja przeniknęła do samych podstawowych procesów logistyki e-commerce, ale nigdzie nie jest widoczna tak wyraźnie, jak w przypadku śledzenia przesyłek w handlu elektronicznym . Zobaczmy, jakie korzyści odniosą sprzedawcy detaliczni na włączeniu sztucznej inteligencji do śledzenia i śledzenia na żywo.

1) Powiadomienia o przesyłkach w czasie rzeczywistym

Największą zaletę wykorzystania sztucznej inteligencji w śledzeniu przesyłek e-commerce można dostrzec w możliwości dostarczania klientom powiadomień w czasie rzeczywistym.

Inteligentne oprogramowanie wysyłkowe wykorzystujące zaawansowane algorytmy AI i ML może przekazywać klientom informacje o statusie zamówienia na żywo niemal bez przestojów.

Co więcej, wykorzystanie technologii blockchain pozwala sztucznej inteligencji analizować wyniki historycznych danych o wysyłce, aby poprawnie oszacować czas dostawy dla każdego przewoźnika.

Chociaż powiadomienia o śledzeniu w czasie rzeczywistym zwiększają satysfakcję i zaufanie klientów, umożliwiają także firmom radzenie sobie z zakłóceniami i opóźnieniami szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.

Dzięki narzędziom opartym na sztucznej inteligencji sprzedawcy detaliczni mogą zautomatyzować powiadomienia o śledzeniu przesyłek w kluczowych momentach, takich jak „Zamówienie potwierdzone”, „Wysłane”, „Wysłane do dostawy” i nie tylko.

2) Optymalizacja tras

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w optymalizacji tras może być decydującym czynnikiem usprawniającym dostawy na ostatnim etapie.

Oprócz wspomnianej analizy historycznych danych dotyczących wysyłki, sztuczna inteligencja może również określić najszybsze trasy dostaw, omijać korki i przewidywać warunki pogodowe na podstawie wcześniejszych prognoz.

Może także podpowiedzieć kierowcom informacje o najbliższych stacjach paliw, w celu szybkiego uzupełnienia paliwa. W ten sposób obniża koszty transportu towarów z miejsca na miejsce, oferując jednocześnie dostawy terminowe.

Daje także sprzedawcom detalicznym większe możliwości omijania nieprzewidzianych przeszkód na trasie dostawy dzięki praktycznym wnioskom.

3) Optymalizacja obciążenia

Optymalizację załadunku można rozumieć jako maksymalne wykorzystanie pojemności pojazdu dostawczego w celu zmniejszenia liczby niezbędnych przejazdów.

Choć w zasadzie brzmi to prosto, problem pojawia się przy organizacji różnych rodzajów i rozmiarów przesyłek e-commerce. Nie mówiąc już o towarach ze specjalnymi instrukcjami dostawy i kolejnością, w jakiej zostaną dostarczone.

Wkład sztucznej inteligencji w planowanie obciążenia jest znaczący. Może wyznaczyć optymalną strukturę załadunku dla dowolnej floty dostawczej w oparciu o liczbę i rodzaj wysyłanych artykułów.

Oparta na sztucznej inteligencji optymalizacja załadunku uwzględnia również szacowane daty dostawy (EDD) i adres każdej paczki, aby zapewnić dostawę produktów na czas i z maksymalną wydajnością.

4) Spersonalizowane śledzenie

Ponieważ utrzymanie klienta staje się modnym hasłem w handlu elektronicznym, sprzedawcy detaliczni skupiają się obecnie na tworzeniu spersonalizowanych doświadczeń klientów w fazie posprzedażowej.

Sztuczna inteligencja pozwala markom kierować procesem śledzenia zorientowanym na klienta, oceniając upodobania i antypatie kupujących na podstawie zachowań zakupowych, recenzji i opinii.

Strona śledzenia marki zintegrowana ze sztuczną inteligencją może wyświetlać pozycje z „listy życzeń” każdego klienta, czyli produkty, które najprawdopodobniej kupi. Przekłada się to nie tylko na dodatkowe przychody dla firmy, ale także pokazuje klientowi, jak bardzo ceni go marka.

Co więcej, sztuczna inteligencja może również przewidzieć preferowane czasy dostaw przez częstych kupujących, co zapewnia doskonałą obsługę klienta po zakupie.

Dlatego wykorzystanie sztucznej inteligencji do spersonalizowanego śledzenia sprawia, że ​​skądinąd przyziemny proces staje się procesem, który wzbudza lojalność i zaufanie.

Ukryty wpływ sztucznej inteligencji na śledzenie przesyłek online

W powyższej sekcji omówiliśmy, w jaki sposób sztuczna inteligencja bezpośrednio wpływa na śledzenie przesyłek. Nie trzeba jednak dodawać, że każdy aspekt logistyki e-commerce ma i może zyskać na przyjęciu narzędzi sztucznej inteligencji.

Omówione poniżej punkty mogą nie mieć bezpośredniego wpływu na śledzenie zamówień, ale mają nadrzędny wpływ na wydajność operacyjną, zadowolenie klientów i odpowiedzialną wysyłkę.

1) Szacowane terminy dostaw

Rola sztucznej inteligencji w ulepszaniu przewidywania szacowanej daty dostawy (EDD) jest niezrównana, ponieważ może dokonywać dynamicznych zmian w celu uwzględnienia nowych informacji. Nasze obecne systemy pozwalają jedynie na niemal dokładną datę dostawy; jednakże oprogramowanie korzystające z algorytmów AI i ML może oszacować daty dostaw z niezwykłą precyzją.

Dzieje się tak, ponieważ systemy te uwzględniają dotychczasową wydajność przewoźnika, odległość miejsca dostawy, wahania sezonowe, warunki pogodowe i inne czynniki w celu ponownej kalibracji EDD zgodnie z nowymi okolicznościami.

Zapewnia to przejrzystość procesu śledzenia przesyłki i pomaga klientom zarządzać swoimi oczekiwaniami. Umożliwia także firmom szybsze wykrywanie opóźnień i w razie potrzeby zmianę umów SLA z przewoźnikami.

2) Zarządzanie flotą

Obecnie przewoźnicy wyznaczają menedżerów flot do monitorowania flot dostawczych. Obejmuje to konserwację pojazdów, zarządzanie aktywami, planowanie i wysyłkę w celu uzyskania najbardziej opłacalnych wyników. Sztuczna inteligencja może znacznie zmniejszyć zapotrzebowanie na siłę roboczą do zarządzania flotą, a tym samym znacznie obniżyć wydatki.

Automatycznie planuje wizyty konserwacyjne floty, identyfikuje wadliwe części oraz ustala harmonogram załadunku/rozładunku i wysyłki. Dalszy postęp w technologii sztucznej inteligencji sprawi, że dostawy realizowane za pomocą robotów lub bez kierowców staną się powszechniejsze w przestrzeni e-commerce, oszczędzając w ten sposób koszty i zmniejszając ogólny ślad węglowy.

3) Zapobieganie kradzieżom i oszustwom

Tylko w 2023 r. oszukańcze działania spowodowały olbrzymią stratę w wysokości 48 miliardów dolarów. Najczęstszym z nich było nadużycie polegające na obciążeniu zwrotnym, znane również jako „przyjazne oszustwo”, w przypadku którego klient dokonuje transakcji tylko po to, aby później zgłosić spór ze swoimi bankami lub sprzedawcami, co skutkuje obciążeniem zwrotnym.

Inne zorganizowane kradzieże dokonywane przez cyberprzestępców, takie jak kradzież tożsamości, przejęcie konta i oszustwa związane z triangulacją, regularnie powodują niepokój sprzedawców i ogromne straty.

Narzędzia sztucznej inteligencji wyposażone w funkcje uczenia maszynowego mogą wykrywać oszukańcze działania, analizując wzorce zachowań i historię wyszukiwania w celu ustalenia podejrzanych transakcji. Dzięki temu sprzedawcy detaliczni zajmujący się handlem elektronicznym mogą ograniczać ryzyko i wzmacniać swoje protokoły bezpieczeństwa.

4) Bilansowanie zapasów

Aby pomyślnie zrealizować każde zamówienie, sprzedawcy detaliczni muszą utrzymywać zrównoważone zapasy, w których nie występują nadwyżki ani braki w magazynie. Bilansowanie zapasów to skomplikowany proces, który wymaga przejrzystości i przesyłania danych w czasie rzeczywistym pomiędzy wszystkimi sklepami internetowymi i fizycznymi.

Sztuczna inteligencja pozwala firmom prawidłowo prognozować popyt przed sezonem sprzedaży na podstawie zachowań kupujących, w tym liczby artykułów, które prawdopodobnie zostaną sprzedane w każdej kategorii. Ta wiedza może znacznie pomóc przedsiębiorcom w planowaniu zapasów w celu zmniejszenia zapasów martwych przy jednoczesnym ciągłym uzupełnianiu zapasów.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w ujednoliconym handlu czy realizacji wielokanałowej jest szczególnie godne uwagi ze względu na jej zdolność do przetwarzania i przechowywania danych w czasie rzeczywistym.

Sztuczna inteligencja sprawia, że ​​sklepy stają się mądrzejsze, przekazując aktualne informacje o stanie magazynowym wszystkimi kanałami, dzięki czemu klienci nigdy nie spotykają się z brakami w magazynie lub anulowaniem zamówień z powodu opóźnionej komunikacji.

5) Fałszywe dostawy

Fałszywe dostawy są częstym zjawiskiem w świecie e-commerce, gdzie przewoźnik lub agent dostawczy oznacza niedoręczoną paczkę jako dostarczoną.

Zjawisko to jest szczególnie powszechne w przypadku dostaw do domu lub do domu, które nie wymagają żadnego dowodu dostawy (POD), aby można je było uznać za zrealizowane.

Jedynym sposobem na rozwiązanie takich problemów jest szybkie zebranie opinii klientów poprzez uruchomienie powiadomień, gdy tylko paczka zostanie oznaczona jako „dostarczona”.

Narzędzia AI mogą przyspieszyć ten proces i zbierać dane, dzięki czemu marki mogą zidentyfikować częstotliwość fałszywych dostaw u konkretnego przewoźnika. Może także śledzić zachowanie dostawcy, mapować trasę dostawy i powiadamiać firmy o wszelkich odstępstwach lub opóźnieniach.

Czy sztuczna inteligencja jest przyszłością śledzenia przesyłek w e-commerce?

W branży takiej jak logistyka e-commerce, gdzie innowacje pojawiają się regularnie i wszystko dzieje się szybko, trudno powiedzieć, jak będzie wyglądać przyszłość. Jednakże lekceważenie ogromnego wkładu sztucznej inteligencji w tę dziedzinę i jej potencjału w zakresie jej modernizacji byłoby poważnie niesprawiedliwe.

Wiele programów wysyłkowych, takich jak ClickPost, już korzysta z inteligentnych rozwiązań umożliwiających śledzenie przesyłek w celu uzyskania maksymalnej dokładności i szybkości. Ostatecznym celem przedsiębiorstw jest obecnie zwiększenie zadowolenia klientów i podróży po zakupie.

Procesy związane ze sztuczną inteligencją, takie jak blockchain, rzeczywistość rozszerzona (AR) i IoT (Internet rzeczy), zmieniają oblicze e-commerce. Aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc sprzedawcom detalicznym w handlu elektronicznym, w ClickPost weźmiemy udział w NRF 2024: Retail's Big Show. Spotkajmy się tam!

Wniosek

Widzieliśmy, jak wykorzystanie sztucznej inteligencji może usprawnić śledzenie paczek i paczek, ale to dopiero początek. Dzięki głębokiemu uczeniu się i ciągłemu rozwojowi sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe razem mogą całkowicie zmienić sposób, w jaki ludzie robią zakupy online.

Niektóre z najbardziej prawdopodobnych przewidywań to: inteligentniejsze sklepy, lepsza obsługa klienta, ukierunkowany marketing, lepsze zarządzanie zapasami i dynamiczne ceny. Nie wiemy, jaka przyszłość czeka eCommerce, ale warto na nią poczekać.