利用人工智慧改進電子商務包裹/包裹跟踪

介紹

對於零售商來說，包裹追蹤是最重要和最具挑戰性的流程之一，因為很多事情都依賴它。 客戶保留率 (CRR)、淨推薦值 (NPS)、客戶終身價值 (CLV) 以及企業的最終盈利能力與高效的包裹追蹤直接相關。

直到最近，零售商還使用條碼、RFID 標籤、GPS、電子資料交換 (EDI)和掃描器來追蹤貨運。 雖然這些方法具有成本效益，但它們並不能保證 100% 的準確性。

隨著電子商務產業競爭的加劇，貨運追蹤的速度和精確度成為客戶忠誠度的關鍵決定因素。

人工智慧的先進演算法和自動化提供了更可靠的包裝追蹤系統，不留任何錯誤的餘地。 隨著零售商努力提供最佳的客戶體驗，他們尋求人工智慧來改進包裹追蹤解決方案。

本文首先詳細討論人工智慧如何在貨運追蹤中發揮作用。 在這篇文章的最後，我們強調了使用人工智慧來提高整體業務效率的一些看不見的優勢。

人工智慧徹底改變電子商務包裹追蹤的 4 種方式

人工智慧已經滲透到電子商務物流的核心流程，但在電子商務包裹追蹤中，人工智慧的應用最為清晰。 讓我們看看零售商如何從人工智慧納入即時追蹤中受益。

1) 即時出貨通知

在電子商務包裹追蹤中利用人工智慧的最大優勢可能在於它能夠向客戶提供即時通知。

使用先進的人工智慧和機器學習演算法的智慧運輸軟體可以將即時訂單狀態資訊轉發給客戶，幾乎不會造成停機。

此外，它對區塊鏈技術的使用使人工智慧能夠分析大量的歷史運輸數據，以正確估計每個承運人的交貨時間。

雖然即時追蹤通知可以提高客戶滿意度和信任度，但它們也使企業能夠比以往更快地處理中斷和延遲。

借助人工智慧驅動的工具，零售商可以在「訂單確認」、「已發貨」、「發貨」等關鍵里程碑自動發送包裹追蹤通知。

2）路線優化

人工智慧在路線優化中的應用可以成為簡化最後一哩交付作業的決定性因素。

除了上述對歷史運輸數據的分析之外，人工智慧還可以確定最快的送貨路線，避開交通，並根據先前的預測預測天氣狀況。

它還可以提示駕駛員最近的加油站，以便快速加油。 透過這種方式，它可以降低將貨物從一個地方運送到另一個地方的成本，同時提供限時交貨。

它也賦予零售商更多的權力，透過可行的見解來規避交付路線中不可預見的障礙。

3）負載優化

負載優化可以理解為最大限度地利用運輸車輛的運力來減少所需的行程次數。

雖然原則上聽起來很簡單，但在安排各種類型和規模的電子商務出貨時就會出現問題。 更不用說帶有特殊交貨說明及其交貨順序的貨物了。

人工智慧對負載規劃的貢獻是巨大的。 它可以根據要運輸的物品的數量和類型為任何運輸車隊制定最佳的裝載結構。

基於人工智慧的負載優化還考慮了每個包裹的預計交付日期 (EDD) 和地址，以確保產品按時交付並以最高效率交付。

4) 個性化追蹤

隨著客戶保留成為電子商務的流行詞，零售商現在專注於在售後階段創造個人化的客戶體驗。

人工智慧允許品牌根據購買行為、評論和回饋評估購物者的喜惡，從而策劃以客戶為中心的追蹤流程。

人工智慧整合的品牌追蹤頁面可以顯示每個客戶的「願望清單」商品，或者他們最有可能購買的產品。 這不僅可以轉化為企業的額外收入，還可以向客戶展示品牌對他們的重視程度。

此外，人工智慧還可以預測經常購買者的首選交貨時間，從而提供出色的售後客戶體驗。

因此，人工智慧在個人化追蹤中的應用使原本平凡的過程變成了灌輸忠誠度和信任的過程。

人工智慧對線上包裹追蹤的隱藏影響

在上一節中，我們討論了人工智慧直接影響包裹追蹤的方式。 然而，不用說，電子商務物流的各個方面都已經並且可以從人工智慧工具的採用中受益。

下面討論的要點可能不會直接影響訂單跟踪，但它們對營運效率、客戶滿意度和負責任的運輸具有總體影響。

1) 預計交貨日期

人工智慧在改進預計交貨日期 (EDD) 預測方面的作用是無與倫比的，因為它可以進行動態轉變以納入新資訊。 我們現有的系統只能提供接近準確的交貨日期； 然而，使用人工智慧和機器學習演算法的軟體可以非常精確地估計交貨日期。

這是因為這些系統會考慮承運商過去的表現、送貨地點距離、季節變化、天氣模式等，以根據新情況重新校準 EDD。

這提高了包裹追蹤過程的透明度，並幫助客戶管理他們的期望。 它還允許企業更快地發現延遲，並在需要時與營運商重新制定 SLA。

2）車隊管理

目前，航運公司任命車隊經理來監控運輸車隊。 這涉及車輛維護、資產管理、調度和調度，以獲得最具成本效益的結果。 人工智慧可以顯著減少車隊管理的勞動力需求，從而大幅削減開支。

它會自動安排車隊維護訪問、識別故障零件、排列裝卸和調度工作流程。 人工智慧技術的進一步進步必將使機器人或無人駕駛送貨在電子商務領域更加普遍，從而節省成本並減少整體碳足跡。

3) 預防盜竊和詐欺

光是 2023 年，詐欺活動就造成了 480 億美元的巨額損失。 其中最常見的是“退款”濫用，也稱為“友好欺詐”，即客戶進行交易後卻與銀行或商家提出爭議，導致退款。

網路犯罪分子實施的其他組織盜竊行為，如身分盜竊、帳戶接管和三角欺詐，經常給商家帶來困擾和巨大損失。

具有機器學習能力的人工智慧工具可以透過仔細檢查行為模式和搜尋歷史記錄來偵測詐欺活動，以確定可疑交易。 這使得電子商務零售商能夠降低風險並加強其安全協議。

4) 庫存平衡

為了成功履行每個訂單，零售商必須保持庫存平衡，既不過剩也不缺貨。 庫存平衡是一個棘手的過程，需要在所有線上和實體店面之間進行透明和即時的資料傳輸。

人工智慧使企業能夠根據購物者的行為（包括每個類別可能出售的商品數量）在銷售季節之前正確預測需求。 這種洞察力可以極大地幫助企業家規劃庫存，以減少滯銷庫存，同時始終保持庫存水準得到補充。

人工智慧在統一商務或全通路履行中的應用尤其值得注意，因為它能夠即時處理和儲存資料。

人工智慧透過在所有管道傳達當前庫存訊息，使商店變得更加智能，因此客戶永遠不會因為溝通延遲而面臨缺貨或取消訂單的情況。

5) 虛假發貨

虛假配送在電子商務世界中很常見，運輸承運商或配送代理將未送達的包裹標記為已送達。

這種現像在路邊或送貨上門送貨時尤其常見，此類送貨不需要任何送貨證明 (POD)即可視為已完成。

解決此類問題的唯一方法是在包裹標記為「已送達」後立即觸發通知，從而快速收集客戶回饋。

人工智慧工具可以加快這一過程並收集數據，以便品牌可以識別特定承運商的虛假送貨頻率。 它還可以追蹤送貨代理的行為，繪製他們的送貨路線，並通知企業任何偏差或延誤。

人工智慧是電子商務包裹追蹤的未來嗎？

在像電子商務物流這樣的行業中，創新經常發生且發展迅速，很難說未來會是什麼樣子。 然而，淡化人工智慧對該領域的巨大貢獻及其改造該領域的潛力是非常不公正的。

許多運輸軟體（例如 ClickPost）已經在使用智慧解決方案來支援包裹跟踪，以最大限度地提高準確性和速度。 現在企業的最終目標是提高客戶滿意度和購買後旅程。

正如我們所說，區塊鏈、擴增實境 (AR) 和物聯網 (IoT) 等人工智慧相關流程正在改變電子商務的面貌。 為了更了解人工智慧如何幫助電子商務零售商， ClickPost將參加 NRF 2024：零售業大秀。 在那裡與我們見面！

結論

我們已經看到利用人工智慧可以改善包裹和包裹追蹤的多種方法，但這只是開始。 憑藉其深度學習和不斷發展的性質，人工智慧和機器學習可以徹底改變人們在線購物的方式。

一些最有可能的預測是——更聰明的商店、更好的客戶體驗、有針對性的行銷、更好的庫存管理和動態定價。 我們不知道電子商務的未來會怎樣，但值得等待。