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 cosa significa?

Ce lo spiega il CEO di Shipmatic:

"La logica di Machine Learning, grazie allo storico delle spedizioni effettuate, 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.

Un triplice obiettivo, dunque, per un'azienda che ancora una volta dimostra di essere tecnologicamente avanzata e che non smette di stupire. Siamo sicuri che riserverà grandi novità tecnologiche per il mondo della logistica.

 

Per ulteriori informazioni visita il sito www.shipmatic.io

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