Как улучшить сборку и доставку онлайн заказов

Тенденции в технологическом совершенствовании доставки товаров и продуктов

Сегмент также стремительно развивается благодаря новым технологиям, оказывающим влияние на различные сферы современного мира. В данном контексте выделяются три основных технологических тенденции, которые изменят рынок в ближайшие годы.

Тенденция 1. Совершенствование процессов при помощи искусственного интеллекта и мобильных технологий

Интеграция искусственного интеллекта помогает оптимизировать логистику, ускорить доставку и более эффективно управлять запасами, избегая при этом человеческих ошибок.

Исследования показывают, что для клиентов важнее соблюдение обещанных сроков, нежели просто скорость доставки. Поэтому ключевое значение имеет совершенствование алгоритмов прогнозирования. Для этого можно применять разнообразные методики, такие как деревья решений и регрессионные модели.

Кроме того, для улучшения точности прогнозирования времени сборки и доставки необходимо учитывать множество факторов: состав заказа, день недели, погодные условия, доступность курьеров и другие.

Одной из основных проблем, связанных с качеством сборки и доставки, является большое количество этапов, на которых происходит контакт с конкретным товаром. Первоначально товар выкладывается сотрудником магазина, затем его собирает специалист, после чего он передается курьеру. Для сокращения этой цепочки используются автоматизация и роботизация, а также решения для оптимизации маршрутов и пакетной обработки заказов.

Процесс выглядит следующим образом: клиент размещает заказ через мобильное приложение, после чего информация о заказе автоматически поступает в систему управления заказами. Сотрудники используют портативные устройства или мобильные приложения, которые направляют их к месту, где находятся необходимые товары, что повышает скорость и точность сборки. Затем система автоматизированной сортировки распределяет заказы по маршрутам и, при необходимости, оптимизирует их. Клиенты в свою очередь могут отслеживать заказы в реальном времени и получать уведомления о статусе доставки.

Также важно уметь прогнозировать количество сборщиков и курьеров в определенный момент времени. Если их будет недостаточно, это может привести к потере заказов и даже клиентов, а избыток персонала повлечет за собой дополнительные расходы. В этом помогают алгоритмы машинного обучения, основанные на искусственном интеллекте, которые анализируют поведение покупателей, предлагая им подходящие товары в нужный момент.

На качество сервиса и его экономическую эффективность также влияют мотивация и лояльность сборщиков и курьеров. Например, компания «Перекресток» активно развивает удобные мобильные решения для них, обеспечивая гибкий график работы, прозрачную систему оплаты и другие преимущества, способствующие повышению качества труда.

Тенденция 2. Экономия времени клиента

В настоящее время оформление онлайн-заказов является быстрым и удобным процессом: пользовательские интерфейсы интуитивно понятны, а алгоритмы запоминают предпочтения пользователя для будущих заказов. Но что еще можно сделать, чтобы сократить время, затрачиваемое на продуктовые покупки?

Персонализация и «умные» рекомендации

Один из способов сэкономить время - это выбирать продукты из списка рекомендаций, созданного специально для каждого пользователя.

Сегодня ритейлеры предлагают добавить в корзину товары, которые ранее заказывал клиент, или рекомендуют другие продукты на основе его покупок. Однако с помощью машинного обучения можно пойти еще дальше: персонализировать всё приложение под интересы конкретного клиента.

В дополнение к блокам рекомендаций возможно изменить структуру каталога, товарные списки и карточки товаров, а также сортировку товаров и контентные блоки в приложении. При этом модель может учитывать не только историю заказов, но и поведенческие факторы: как пользователь взаимодействует с приложением, какие категории просматривает в первую очередь, читает ли отзывы, на какие баннеры обращает внимание, и т.д.

«Умный» холодильник и Интернет вещей

Технологии, которые когда-то казались фантастическими на рассвете Интернета вещей, могут стать реальностью уже скоро. Например, компании Microsoft и Liebherr работают над холодильником, который с помощью камер и датчиков определяет содержимое и контролирует срок годности продуктов. Алгоритмы искусственного интеллекта используют эти данные, а также информацию о регулярных покупках, чтобы предложить клиентам список продуктов, которые стоит докупить. Ритейлеры могут интегрироваться с определенной моделью холодильника и предлагать клиентам различные меню на неделю из своего ассортимента товаров.

Хотя использование таких устройств вызывает вопросы о безопасности, стоимости и качестве исполнения функций, развитие Интернета вещей в перспективе изменит рынок онлайн-продаж продуктов, а также даст ритейлерам конкурентное преимущество. Некоторые компании уже сегодня используют интеграции с голосовыми помощниками для облегчения процесса покупок.

Тенденция 3. Повышение онлайн-опыта

Соревнуясь между собой, современные сервисы доставки нацелены на обеспечение максимального комфорта в процессе выбора и заказа товаров. Для этого необходимо обогатить опыт покупателя, и уже существуют технологические средства, способные это сделать.

Виртуальная реальность

Онлайн-покупки по-прежнему отстают от физического опыта в том плане, что покупатель не может ощутить товар, выбрать продукты определенных характеристик и получить консультацию продавца — что важно при выборе продуктов питания. Фотографии часто недостаточно выразительны, но с помощью AR- и VR-технологий эту проблему можно решить.

В особенности в Японии и Китае применяются различные решения, которые позволяют создавать виртуальные магазины и имитировать опыт физического посещения, когда пользователь проходит между полками и выбирает товары.

A/B-тестирование

Этот метод используется ретейлерами для того, чтобы изменения в сервисе действительно улучшали его и опыт покупателей. Суть методики заключается в сравнении двух версий продукта для проверки гипотез и определения наилучшей.

A/B-тестирование применяется для проверки различных изменений в продукте: от интерфейсных до маркетинговых и операционных. Например, в X5 Group используется платформа A/B-тестирования, которая позволяет разделить магазины на тестовую и контрольную группы по разным критериям, запустить изменения, проводить мониторинг метрик и оценить результаты эксперимента.

Применение A/B-тестирования особенно важно для зрелых продуктов и сервисов, которые находятся на стадии итерационных улучшений. Поэтому платформа A/B-тестирования, позволяющая быстро и с минимальным затратами запускать множество экспериментов, является важным конкурентным преимуществом.

Выводы и прогнозы

Развитие технологий в сфере онлайн-продаж продуктов будет направлено на оптимизацию процессов и повышение эффективности доставки, что сделает её более прибыльной для бизнеса и удобной для клиентов. Ритейлеры будут продолжать создавать и усовершенствовать цифровые решения для сборщиков и курьеров, а также внедрять алгоритмы искусственного интеллекта для автоматизации операций.