ラストマイル配送は、サプライチェーンの中で最も高コストで最も可視性の高いセグメントです。お客様が実際にロジスティクス運営と接する場所であり、その接点での体験がブランドへの認識を形作ります。お客様が希望する時間帯に配送が到着し、ゲートコードを使用し、希望する場所に荷物を置く配送と、ランダムな時間に到着して荷物を雨の中に放置する配送との違いは、お客様の維持と苦情との違いです。
AIは、個々のお客様の嗜好を学習して適用することで、大規模にパーソナライズされた配送を実現します。
嗜好の学習
AIによる嗜好学習は、複数のソースから顧客配送嗜好を取得します。注文時に明示的に表明された嗜好、過去の注文で提供された配送指示、過去の配送(成功と失敗)からのフィードバック、配送試行パターン(お客様が通常自宅にいる時間帯)、コミュニケーション嗜好(事前電話、テキスト通知、メール)などです。
時間が経つにつれ、システムは各配送先住所の嗜好プロファイルを構築します。このプロファイルは、その住所への将来の配送のルーティング、スケジューリング、配送実行の判断に活用されます。
時間帯の最適化
お客様は、配送がいつ到着するかを気にします。AIは、各住所で最も配送成功率が高い時間帯を学習します。朝は配送試行が継続的に失敗するが夕方は配送が成功する住所は、午後または夕方の配送にスケジュールするべきです。AIによるルート計画は、これらの時間嗜好を制約として組み込み、各停車地を初回配送試行が成功する可能性が最も高い時間に配置します。
初回配送試行の成功率は、配送コストに直接影響します。配送試行の失敗には再配送が必要であり、これによりそのお客様にサービスを提供するコストが事実上倍増します。AIによる嗜好ベースのスケジューリングは、初回試行の失敗とそれに伴う再配送コストを削減します。
アクセスと配置の指示
AIは、ゲートコード、アクセス指示、安全な置き場所、特別な取り扱い注意事項など、配送固有の指示を保存し提示します。これらの指示は配送時にドライバーに提示されるため、お客様に道順を尋ねたり、荷物を置く場所について推測したりすることなく、配送を成功裏に完了するための情報が手元にあります。
コミュニケーション嗜好
配送の30分前に電話を希望するお客様もいれば、ドライバーが5軒前にいるときにテキストを希望するお客様もいます。配送が完了するまでコミュニケーションを希望しないお客様もいます。AIは、各お客様について学習したコミュニケーション嗜好を適用し、お客様が過去にポジティブに反応した通知タイプとタイミングで配信します。
フィードバックの統合
配送後のフィードバック(調査、評価、カスタマーサービスとのやり取りを通じて)は、嗜好モデルにフィードバックされます。荷物が間違った場所に置かれたと報告するお客様は、配送指示の更新を引き起こします。特定の条件下で配送体験を高く評価するお客様は、それらの条件を嗜好として強化します。
この継続的な学習ループにより、配送体験は各インタラクションごとに改善され、時間とともに顧客満足度とロイヤルティが構築されます。
AIがラストマイル配送をどのように改善するかについては、FirmAdaptのロジスティクスおよび輸送分析をご覧ください。