Con il Machine learning implementato nella logistica si possono risolvere almeno tre problemi dell’e-commerce: ridurre le frodi, conoscere i tempi di consegna e verificare gli indirizzi ambigui o errati.
Quali vantaggi di implementare il Machine learning nella logistica di un ecommerce
Implementare il Machine learning nella logistica di un ecommerce, in particolar modo nella fase di spedizione e consegna, può risolvere tre problemi:
Limitare le frodi dell’ecommerce con il Machine learning
L’e-commerce è un ambito in cui è molto difficile convalidare a priori l’identità dei clienti.
Spesso gli ecommerce manager si trovano a ricevere ordini da persone dall’identità non autenticata o, talvolta, fraudolenta. Di fronte a ordini fraudolenti, è di fondamentale importanza per gli e-commerce validare l’identità del destinatario in una modalità più efficace di quella che esiste oggi nel mondo finanziario utilizzata per contrastare il traffico di carte di credito false.
Grazie a questo strumento ci è possibile convalidare l’identità dei destinatari degli ordini e verificare la veridicità dei dati di pagamento.
Oltre a questo, il Machine Learning si è rivelato particolarmente importante per risolvere il problema degli ordini che prevedono il pagamento in contrassegno.
Secondo una statistica del 2020, 1 ordine su 6 richiede il pagamento con il contrassegno. Tuttavia, questo tipo di pagamento espone gli e-commerce a maggiori probabilità di frodi.
Il Machine learning per conoscere i tempi di consegna
Un altro problema che che si può risolvere con il Machine learning è quello relativo ai tempi e al luogo di consegna.
La maggior parte delle persone, al momento della consegna potrebbe non essere presente a casa.
Grazie una banca dati ricavata dallo storico degli ordini, si può applicare il meccanismo del Machine Learning per individuare le spedizioni con la più alta probabilità di problemi di consegna.
In questo modo è possibile agire a priori attraverso una verifica telefonica e richiedere la presenza di una persona al momento della consegna della merce.
Verifica degli indirizzi ambigui o errati con il Machine learning
Il terzo problema che viene risolto grazie all’integrazione del Machine Learning nella logistica è la validazione degli indirizzi.
Molto spesso gli e-commerce ricevono ordini i cui indirizzi di consegna sono errati o inesistenti, risultando in errori di consegna, ritardi e un incremento delle giacenze.
Grazie allo storico dati delle spedizioni, Shipmatic è in grado di rilevare gli ordini contenenti errori nella digitazione dell’indirizzo, procedere con una verifica automatica dell’indirizzo e l’estrapolazione dell’indirizzo più corretto.
A questo punto uno dei operatori procede con una verifica telefonica dell’indirizzo del destinatario dell’ordine e sistema manualmente l’errore di digitazione.
In questo modo il destinatario riceverà il proprio ordine in modo puntuale.
Come vengono identificati i problemi di logistica con il Machine Learning
In un contesto in cui abbiamo un insieme importante di dati storici per non analizzarli a mano, si può adottare un approccio di Machine Learning, branca dell’Intelligenza Artificiale che permette di identificare o estrapolare delle probabilità sulle possibili anomalie nella fase di spedizione e consegna delle merce.
Si tratta di un meccanismo probabilistico: grazie alla grande quantità di informazioni nel database, l’intelligenza si è addestrata sulla base dei dati storici delle spedizioni e definisce con quale probabilità si possa verificare un problema durante la consegna.
Quello che hanno implementato in Shipmatic si chiama Machine Learning Supervisionato: infatti, hanno provvisto l’intelligenza di una serie di esempi pratici (x) e delle soluzioni (y) nell’insieme di dati di addestramento. La macchina impara dagli esempi ed elabora un modello predittivo.
Questo meccanismo impara dunque da situazioni già accadute in passato e da cui vongono raccolte un’infinità di informazioni e prevede come potrebbe l’andamento di una determinata consegna.
Shipmatic ottimizza le consegne dell’ultimo miglio grazie al Machine Learning
É iniziata la sperimentazione di Shipmatic, azienda di logistica per e-commerce, per integrare il Machine Learning all’interno del proprio modello logistico e ottimizzare il servizio delle consegne dell’ultimo miglio.
Un nuovo progetto all’avanguardia che sottolinea l’imprinting profondamente informatico e lo sguardo sempre rivolto al futuro dell’azienda bolognese che già qualche tempo fa aveva avviato una versione beta della verifica automatica dell’indirizzo di destinazione.
Frutto dell’elaborazione di un algoritmo proprietario in grado di definire la veridicità dell’indirizzo di destinazione, la versione beta è divenuta a tutti gli effetti parte integrante del parco servizi Shipmatic di cui possono beneficiare tutti i clienti. Nella nuova sperimentazione l’azienda logistica si è spinta oltre, sfruttando tutte le possibilità e le funzionalità fornite dal Machine Learning per ottimizzare i processi delle consegne dell’ultimo miglio.
Che beneficio ne trae e-commerce con Shipmatic
Da un lato, anticipare il problema permette di ridurre il numero di giacenze e andare a creare un processo di evasione dell’ordine ottimale e puntuale.
Dall’altro lato, l’e-commerce massimizza gli effetti di questo servizio in grado di ridurre gli errori di consegna e gli ordini fraudolenti: infatti è importante ricordare che gli e-commerce generano profitti soprattutto dai clienti fidelizzati.
Ogni volta che una spedizione non va a buon fine, l’e-commerce rischia di perdere tutti i vantaggi che derivano dalla fidelizzazione di un cliente.
Con il servizio di convalidazione di Shipmatic, gli e-commerce hanno la certezza che i propri clienti riceveranno correttamente i loro ordini e resteranno completamente soddisfatti del servizio logistico.
La logica di Machine Learning, grazie allo storico delle spedizioni effettuate – afferma Federico Mosca CEO di Shipmatic, ci permette di identificare gli ordini con maggiore probabilità di problemi di consegna, così da poter intervenire a priori contattando telefonicamente il destinatario e confermare la veridicità dell’indirizzo, oltre e chiedere la conferma della presenza della persona al momento del ritiro.
L’obiettivo di questa novità sarà quello di garantire un’esperienza d’acquisto coinvolgente e diretta che lavora in sincronia con la clientela finale e ne soddisfa a pieno le aspettative, oltre a ridurre gli errori di consegna e la percentuale di giacenze all’interno dei magazzini dei corrieri.
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