關於電子商務中物流技術的一切

科技與電商物流有何關係？

物流業自1980年代以來就已存在，每一步都與時俱進。 21世紀即將來臨之際，物流業以電商物流的形式進行了全新的升級。

這次升級帶來了創新的新理念、簡化的交付機制以及最重要的元素——技術。 已經創建了一系列新的 API 集成和 UI/ML/AI 驅動的系統，以幫助具有各種物流功能的電子商務企業，從為不同的訂單選擇最佳電子商務物流公司到有效處理交付異常。

物流技術5大關鍵領域

物流技術作為一個創新的新興產業，可能是在過去十年左右才出現的，但在很短的時間內，它已經改變了物流和電子商務業務的面貌。 在物流技術的幫助下，在線企業和傳統商店已經能夠找到更有效的方式來最大化他們的履行、保持低成本和維護他們的品牌完整性。

這是因為物流技術依賴於創新、自動化和定制的結合。 使用下面列出的工具，企業已經能夠以特定於其需求的方法利用物流技術，並為最大的增長空間提供機會。

1. 區塊鏈技術

在收集數據時，在物流中使用區塊鍊是絕對必要的。 區塊鏈用作具有指定存儲限制的數據的收集器和存儲庫。 區塊鏈可以更精確地驗證交易，並提供更精確的記錄保存選項。 這是提高供應鏈運營透明度和可見性的核心。

2. 大數據

大數據使電子商務企業能夠訪問廣泛的數據點網絡，使企業和客戶都能夠跟踪他們的貨物。 除此之外，有關交通、擁堵和天氣更新的信息也通過該網絡傳遞，從而可以進行路線優化。 在自動化交付過程的各個部分時，大數據最有幫助。

3.物聯網和RFID

物聯網 (IoT) 是連接的終極模式，使用汽車、貨運單元、火車等內置的傳感器，可以實時監控和跟踪貨物。 它可以提高在途訂單的準確性，並確保更有效的交付。 射頻識別 (RFID) 使用類似的傳感器發送無線電波，有效地標記庫存以進行跟踪。

4.機器學習

在識別交付性能模式方面，機器學習算法一直在幫助物流行業實現跨越式發展。 使用機器學習，可以降低供應商的風險以及整體貨運成本。 機器學習的主要好處是它使供應鏈中的各個合作夥伴能夠進行更多的協作。

5. AI（人工智能）

人工智能可能是科幻小說和現實科學提出的最具革命性的事物之一。 在物流領域，人工智能用於快速分析和計算航運運營各個方面的數據。 延遲交付管理、NDR 管理甚至退貨都可以在 AI 的幫助下進行簡化。 人工智能還致力於使各種系統和軟件不斷更新和升級。

詳細了解技術如何改變電子商務物流行業

科技成為一種新的生活方式，為物流行業注入了新的活力。 為了跟上客戶不斷增長的需求，電子商務企業已轉向物流行業來完成訂單。 此後不久，物流業轉向世界技術專家。

共同設計和編程了新的和更有效的方法，以簡化物流行業參與者執行的各種複雜功能。 於是，物流技術時代誕生了。 在本文中，我們將深入探討技術已經徹底改變了電子商務物流行業的無數方式。

1、AI驅動的快遞選擇

選擇合適的物流合作夥伴始終是一項艱鉅的任務。 當您與多個物流合作夥伴捆綁在一起時，確定哪些訂單應該發往哪些物流合作夥伴可能是一個繁瑣的過程。

物流聚合器，如ShipRocket和 Vamaship，以及物流智能平台，如 ClickPost 和MetaPack ，利用人工智能驅動的快遞推薦引擎。 基本的快遞推薦引擎使用價格和適用性等固定規則來確定訂單的可行運輸合作夥伴。

ClickPost 等物流智能平台提供對更先進的人工智能驅動的快遞推薦引擎的訪問，這些引擎還允許您根據業務優先級和歷史數據配置規則，例如交付時間、SLA 違規百分比和滯運貨物，以便為每個選擇物流公司命令。 這使您可以提高訂單履行百分比並降低物流成本。

2. API 的表現形式

大多數物流合作夥伴都維護著各種 API，每個 API 處理訂單表現的不同方面。 有一個單獨的 API 用於處理在物流合作夥伴平台上創建訂單，另一個用於打印運輸標籤，另一個用於 AWB（航空運單）生成，然後用於分配送貨代理來提取訂單。 可以集成這些 API 以確保順暢的訂單表現。

電子商務企業可以直接與物流合作夥伴集成，也可以使用預先集成的平台。 ClickPost 就是這樣一個平台，它使電子商務企業可以訪問單個 API 集成，該集成將負責整個展示過程。

3. 自動跟踪客戶更新

電子商務企業面臨的最大挑戰之一是讓客戶了解他們訂單的下落。 當客戶在等待訂單時，他們通常會非常興奮並期待訂單的到來。

確保他們收到實時跟踪更新可以在很大程度上確保客戶保持對訂單的興奮和期待。 電子商務企業可以與物流合作夥伴 API 和第三方工具集成，從物流合作夥伴那裡提取跟踪信息以推送給客戶。

優秀的第三方工具利用 Push 和 Pull 集成從物流合作夥伴處獲取實時跟踪數據。 它允許您擁有整個跟踪過程，而不是繼續依賴物流合作夥伴為客戶提供跟踪更新。 將這些跟踪更新發送給客戶可以標準化和自動化，以便為客戶提供實時跟踪更新。

4. AI 驅動的延遲和卡運識別

跟踪訂單不僅是為了讓客戶保持最新狀態，對於企業也是如此。 在運輸過程中監控所有訂單可以幫助您識別何時發生 SLA 違規行為，例如延遲交付和卡運。 如果沒有適當的系統來監控訂單狀態，將近 50% 的 SLA 違規行為未被發現或未被報告。

人工智能驅動的工具可用於識別發生的不同類型的 SLA 違規、原因以及造成這些違規的原因。 這使物流合作夥伴和電子商務企業能夠戰略性地解決特定的 SLA 違規問題，並積極減少延遲和卡運的數量，並可能降低您的 RTO 百分比。

5. NDR 自動化

當發生交付嘗試失敗時，會向電子商務業務通知 NDR（未交付報告），指定失敗交付嘗試的詳細信息及其發生的原因。 這些原因可能包括客戶不可用，提供的地址或聯繫信息不正確，或者客戶拒絕交貨。

一些失敗的交付嘗試也可能是虛假交付，其中交付代理錯誤地聲稱已嘗試交付該物品，儘管沒有進行此類嘗試。 添加多種技術干預可以極大地幫助提高整體訂單履行百分比。

一個良好的技術支持 NDR 管理系統使用 API 從物流合作夥伴的平台中提取有關失敗交付的實時信息。 一旦收到 NDR 通知，特定問題的查詢就會自動發送給客戶，尋求他們的響應和信息，以確保下一次交付嘗試成功。 更新後的信息會自動發送給相關的物流合作夥伴，以便順利完成交貨。 這一自動化流程可以幫助您將呼叫中心成本降低 10%，將 RTO 降低 20%。

使用物流技術的主要好處是什麼

我們已經看到了技術影響物流行業的具體方式，為我們提供了物流技術下的這個美麗的大熔爐。 結合大數據、機器學習、人工智能和我們上面列出的所有其他物流技術工具，物流行業和電子商務業務都能夠呈指數級增長。

這兩個行業提供的服務質量都大大提高，現在為客戶提供了更大程度的輕鬆和便利。 最重要的是，這些電子商務和物流領域的參與者還獲得了一系列優勢，這些優勢也增強了他們的運營。 以下是這些優勢中最顯著的：

1. 更高的準確性

物流技術的很大一部分與數據的收集、存儲和分析有關。 許多此類數據圍繞監控和跟踪庫存、訂單和交付進行。 從客戶和訂單信息到交付績效數據的所有內容都是通過技術收集的，其準確性水平是人工無法達到的。

2.更高的透明度

通過程序系統收集所有信息時，您獲得的另一個好處是，當您需要時，信息變得更容易獲得和參考。 例如，如果您在跟踪貨物滯留時遇到問題，您可以快速參考您現有的跟踪貨物的物流技術，甚至可以定制該系統以通知這些貨物滯留的原因。

3.減少手動工作

利用物流技術的好處之一是它使您能夠自動化大部分操作。 無論是上述絕對需要完成的數據收集，還是通過客戶交互處理交付異常，物流技術都可以簡化這些流程。

額外的優勢是您還可以分析數據以確定可以在自動化的幫助下改進交付操作和供應鏈的哪些部分。 然後，您可以為此合併一個適當的系統。

4. 降低成本

隨著所有這些自動化的到位，完成這些操作所花費的金錢和資源隨之減少。 以前需要多人操作才能執行的任務，例如驗證信息或監控交易，現在可以通過一個程序來執行，只需與您的系統集成即可。

事實上，許多電子商務企業在財務上難以建立內部基礎設施，這需要雇用一個單獨的技術團隊。 通過使用使用必要物流技術的第三方物流公司的服務，可以避免全部成本。

5. 更好的客戶體驗

客戶的最終交付體驗可能會受到多種因素的影響。 交付可能存在延遲或交付時出現的困難。 運輸標籤上提供的信息可能經常出現卡運或不准確的情況。

所有這些因素都會受到物流技術的影響，並且在它的幫助下，這些因素中的大多數都不會成為問題。 我們向您展示瞭如何使用技術與客戶溝通以解決運輸異常並讓客戶了解他們的訂單狀態。 隨著物流技術的到位，客戶體驗從良好到滿意再到堪稱典範。

定論

技術正在真正改變物流運作的方式，力求盡可能優化流程的每一步。 為不同訂單選擇物流合作夥伴可以通過基於人工智能的引擎來確定，記住十年前從未考慮過的參數。

人工智能在幫助企業監控其物流合作夥伴的績效並積極解決與延誤和滯運相關的問題方面也發揮了巨大作用。 自動化 NDR 管理流程通過允許企業快速將失敗的交付轉化為成功的交付，真正徹底改變了訂單履行。 隨著技術的不斷進步，電子商務物流行業將就在它旁邊，為它尋找最佳用途。