Использование искусственного интеллекта для улучшения отслеживания посылок/посылок электронной коммерции

Введение

Отслеживание посылок — один из самых важных и сложных процессов для ритейлеров, поскольку от этого зависит МНОГОЕ. Коэффициент удержания клиентов (CRR), показатель Net Promoter Score (NPS), пожизненная ценность клиента (CLV) и конечная прибыльность бизнеса напрямую связаны с эффективным отслеживанием посылок.

До недавнего времени розничные торговцы использовали штрих-коды, RFID-метки, GPS, электронный обмен данными (EDI) и сканеры для отслеживания поставок. Хотя эти методы экономически эффективны, они не гарантируют 100% точности.

По мере роста конкуренции в индустрии электронной коммерции скорость и точность отслеживания поставок становятся ключевым фактором, определяющим лояльность клиентов.

Передовые алгоритмы и автоматизация искусственного интеллекта создают более надежную систему отслеживания упаковки, не оставляя места для ошибок. Поскольку ритейлеры стремятся обеспечить лучший клиентский опыт, они обращаются к искусственному интеллекту для улучшения решений по отслеживанию посылок.

Эта статья начинается с подробного обсуждения того, как искусственный интеллект оказывается полезным в отслеживании поставок. Мы заканчиваем пост, подчеркивая некоторые невидимые преимущества использования ИИ для общей эффективности бизнеса.

4 способа, с помощью которых ИИ меняет отслеживание посылок в электронной торговле

ИИ проник в самые основные процессы логистики электронной коммерции, но нигде он не проявляется так четко, как в отслеживании посылок электронной коммерции . Давайте посмотрим, какую выгоду получат ритейлеры от включения ИИ в систему оперативного отслеживания и отслеживания.

1) Уведомления об отправке в режиме реального времени

Самое большое преимущество использования искусственного интеллекта в отслеживании посылок электронной коммерции, пожалуй, можно увидеть в его способности доставлять клиентам уведомления в режиме реального времени.

Интеллектуальное программное обеспечение для доставки, использующее передовые алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, может передавать клиентам информацию о статусе заказа в реальном времени практически без простоев.

Более того, использование технологии блокчейна позволяет ИИ анализировать множество исторических данных о доставке, чтобы правильно оценить время доставки для каждого перевозчика.

Хотя уведомления об отслеживании в реальном времени повышают удовлетворенность и доверие клиентов, они также позволяют предприятиям справляться с сбоями и задержками быстрее, чем когда-либо прежде.

С помощью инструментов на основе искусственного интеллекта ритейлеры могут автоматизировать уведомления об отслеживании посылок на таких важных этапах, как «Заказ подтвержден», «Отправлено», «Отправлено на доставку» и т. д.

2) Оптимизация маршрута

Использование искусственного интеллекта при оптимизации маршрутов может стать решающим фактором в оптимизации операций доставки на последней миле.

Помимо вышеупомянутого анализа исторических данных о доставке, ИИ также может определять самые быстрые маршруты доставки, избегать пробок и предвидеть погодные условия на основе предыдущих прогнозов.

Он также может подсказывать водителям ближайшие заправочные станции для быстрой заправки. Таким образом, это снижает затраты на транспортировку товаров из одного места в другое, обеспечивая при этом доставку в определенные сроки.

Это также дает ритейлерам больше возможностей для обхода непредвиденных препятствий на пути доставки с помощью действенной информации.

3) Оптимизация загрузки

Под оптимизацией загрузки можно понимать максимальное использование возможностей транспортного средства доставки для сокращения количества необходимых поездок.

Хотя в принципе это звучит просто, проблема возникает при организации различных типов и размеров поставок электронной коммерции. Не говоря уже о товарах со специальными инструкциями по доставке и порядке их доставки.

Вклад ИИ в планирование нагрузки значителен. Он может спланировать оптимальную структуру погрузки для любого парка доставки в зависимости от количества и типа отправляемых товаров.

Оптимизация загрузки на основе искусственного интеллекта также учитывает предполагаемые даты доставки (EDD) и адрес каждой посылки, чтобы обеспечить своевременную доставку продуктов и с максимальной эффективностью.

4) Персонализированное отслеживание

Поскольку удержание клиентов становится модным словом в электронной коммерции, ритейлеры теперь сосредотачиваются на создании персонализированного обслуживания клиентов на этапе послепродажного обслуживания.

ИИ позволяет брендам управлять процессом отслеживания, ориентированным на клиента, оценивая симпатии и антипатии покупателей на основе покупательского поведения, отзывов и отзывов.

Фирменная страница отслеживания, интегрированная с искусственным интеллектом, может отображать элементы «списка желаний» каждого клиента или продукты, которые они, скорее всего, купят. Это не только приносит дополнительный доход бизнесу, но и показывает клиентам, насколько бренд их ценит.

Более того, искусственный интеллект может также предсказывать предпочтительные сроки доставки для частых покупателей, что обеспечивает превосходное качество обслуживания клиентов после покупки.

Таким образом, использование ИИ для персонализированного отслеживания превращает обыденный процесс в процесс, внушающий лояльность и доверие.

Скрытое влияние искусственного интеллекта на онлайн-отслеживание посылок

В разделе выше мы обсудили, каким образом искусственный интеллект напрямую влияет на отслеживание посылок. Однако, разумеется, каждый аспект логистики электронной коммерции имеет и может выиграть от внедрения инструментов искусственного интеллекта.

Вопросы, обсуждаемые ниже, возможно, не влияют напрямую на отслеживание заказов, но они оказывают всеобъемлющее влияние на операционную эффективность, удовлетворенность клиентов и ответственную доставку.

1) Предполагаемые даты доставки

Роль искусственного интеллекта в улучшении прогнозирования предполагаемой даты доставки (EDD) не имеет себе равных, поскольку он может вносить динамические изменения для включения новой информации. Наши нынешние системы позволяют определить лишь почти точную дату доставки; однако программное обеспечение, использующее алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, может оценивать даты доставки с поразительной точностью.

Это связано с тем, что эти системы учитывают прошлые показатели работы перевозчиков, расстояние до места доставки, сезонные колебания, погодные условия и многое другое для повторной калибровки EDD в соответствии с новыми обстоятельствами.

Это обеспечивает прозрачность процесса отслеживания посылок и помогает клиентам управлять своими ожиданиями. Это также позволяет компаниям быстрее выявлять задержки и при необходимости дорабатывать соглашения об уровне обслуживания с операторами связи.

2) Управление автопарком

В настоящее время перевозчики назначают менеджеров флота для контроля за флотом доставки. Это включает в себя техническое обслуживание транспортных средств, управление активами, планирование и диспетчеризацию для достижения наиболее экономически эффективных результатов. ИИ может значительно снизить потребность в рабочей силе для управления автопарком и тем самым значительно сократить расходы.

Оно автоматически планирует посещения парка техники для технического обслуживания, определяет неисправные детали, а также выстраивает рабочие процессы погрузки/разгрузки и отправки. Дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта гарантированно сделает доставку с помощью роботов или без водителя более распространенной в сфере электронной коммерции, тем самым сокращая затраты и сокращая общий углеродный след.

3) Предотвращение краж и мошенничества

Мошеннические действия привели к колоссальным убыткам в размере 48 миллиардов долларов США только в 2023 году. Наиболее распространенным из них было злоупотребление «возвратным платежом», также известное как «дружественное мошенничество», когда клиент совершает транзакцию только для того, чтобы позже вызвать спор со своими банками или торговцами, приводящий к возвратному платежу.

Другие организованные кражи, совершаемые киберпреступниками, такие как кража личных данных, захват учетных записей и триангуляционное мошенничество, регулярно причиняют торговцам страдания и огромные убытки.

Инструменты искусственного интеллекта с возможностями машинного обучения могут обнаруживать мошеннические действия, тщательно изучая модели поведения и историю поиска для выявления подозрительных транзакций. Это позволяет ритейлерам электронной коммерции снизить риски и усилить свои протоколы безопасности.

4) Балансировка запасов

Чтобы успешно выполнить каждый заказ, розничные торговцы должны поддерживать сбалансированный товарный запас, который не является ни излишним, ни излишним. Балансировка запасов — сложный процесс, требующий прозрачности и передачи данных в реальном времени между всеми онлайн- и физическими витринами.

ИИ позволяет предприятиям правильно прогнозировать спрос в преддверии сезона продаж на основе поведения покупателей, включая количество товаров, которые могут быть проданы в каждой категории. Это понимание может значительно помочь предпринимателям планировать свои запасы, чтобы сократить мертвые запасы, всегда поддерживая их пополнение.

Использование искусственного интеллекта в унифицированной коммерции или омниканальном исполнении особенно примечательно из-за его способности обрабатывать и хранить данные в режиме реального времени.

Искусственный интеллект делает магазины умнее, передавая текущую информацию о наличии товаров по всем каналам, поэтому клиенты никогда не сталкиваются с дефицитом товаров или отменой заказов из-за задержки связи.

5) Фальшивые поставки

Поддельные поставки — обычное явление в мире электронной коммерции, когда перевозчик или агент доставки помечают недоставленную посылку как доставленную.

Это явление особенно распространено при доставке на улицу или на дом, которая не требует каких-либо доказательств доставки (POD) , чтобы считаться выполненной.

Единственный способ решить такие проблемы — быстро собрать отзывы клиентов, отправив уведомления, как только посылка будет отмечена как «доставлена».

Инструменты искусственного интеллекта могут ускорить этот процесс и собирать данные, чтобы бренды могли определить частоту фальшивых доставок конкретным перевозчиком. Он также может отслеживать поведение агента по доставке, составлять карту маршрута доставки и уведомлять предприятия о любых отклонениях или задержках.

Является ли ИИ будущим отслеживания посылок в электронной торговле?

В такой отрасли, как логистика электронной коммерции, где инновации происходят регулярно и все движется быстро, трудно сказать, как будет выглядеть будущее. Однако было бы крайне несправедливо преуменьшать огромный вклад искусственного интеллекта в эту область и его потенциал по ее обновлению.

Многие программы для доставки, такие как ClickPost, уже используют интеллектуальные решения для отслеживания посылок с максимальной точностью и скоростью. Конечная цель бизнеса сейчас — повысить удовлетворенность клиентов и увеличить количество поездок после покупки.

Процессы, связанные с искусственным интеллектом, такие как блокчейн, дополненная реальность (AR) и IoT (Интернет вещей), прямо сейчас меняют лицо электронной коммерции. Чтобы лучше понять, как искусственный интеллект может помочь ритейлерам электронной коммерции, мы в ClickPost посетим NRF 2024: Retail's Big Show. Встретимся там!

Заключение

Мы видели множество способов, с помощью которых использование ИИ может улучшить отслеживание посылок и посылок, но это только начало. Благодаря глубокому обучению и постоянному развитию искусственный интеллект и машинное обучение вместе могут полностью изменить способ совершения покупок в Интернете.

Некоторые из наиболее вероятных прогнозов: более умные магазины, лучшее качество обслуживания клиентов, целевой маркетинг, лучшее управление запасами и динамическое ценообразование. Мы не знаем, какое будущее ждет электронную коммерцию, но ждать стоит.