{"id":40827,"date":"2024-01-24T01:10:40","date_gmt":"2024-01-24T07:10:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.project44.com\/plattform\/ecommerce\/vorausschauende-liefertermine\/"},"modified":"2024-09-06T11:28:56","modified_gmt":"2024-09-06T16:28:56","slug":"vorausschauende-liefertermine","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.project44.com\/de\/plattform\/ecommerce\/vorausschauende-liefertermine\/","title":{"rendered":"Vorausschauende Liefertermine"},"content":{"rendered":"\n
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Vorausschauende Liefertermine<\/p>\n\n\n\n

Liefertermine festlegen und einhalten<\/h1>\n<\/div>\n\n\n\n

Nutzen Sie unser Modell f\u00fcr maschinelles Lernen, das anhand von \u00fcber 26 Milliarden Lieferereignissen verfeinert wurde, f\u00fcr pr\u00e4diktive Liefertermine im E-Commerce. Mithilfe eines Lieferversprechens k\u00f6nnen Ihre Kunden beim Onlineshopping schnellere und zuverl\u00e4ssigere Entscheidungen treffen.<\/p>\n\n\n\n

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Demo anfordern<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n
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\"Umsatz<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n

Umsatz steigern<\/h3>\n\n\n\n

Wenn Kunden ein \u201efr\u00fchestes Lieferdatum\u201c anstatt eines \u201esp\u00e4testen Lieferdatums\u201c erhalten, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie einen Kauf t\u00e4tigen werden, um 55\u00a0% h\u00f6her.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Weniger<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n

Weniger verlassene Warenk\u00f6rbe<\/h3>\n\n\n\n

41\u00a0% der Kunden lassen ihre Online-Warenk\u00f6rbe zur\u00fcck, weil die Erwartungen nicht mit dem gew\u00fcnschten Lieferdatum \u00fcbereinstimmen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Kundenzufriedenheit<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n

Kundenzufriedenheit steigern<\/h3>\n\n\n\n

Ein zuverl\u00e4ssiger Liefertermin ist ein Hauptanliegen f\u00fcr Verbraucher bei der Auswahl eines Online-H\u00e4ndlers.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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<\/span>\"UncommonGoods
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\"Uncommon<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Mit project44 haben wir eine einheitliche Erfahrung, die sich anf\u00fchlt, als k\u00e4me alles von Uncommon Goods, unabh\u00e4ngig vom Frachtf\u00fchrer. Wir sehen das Lieferdatum als Versprechen, und die project44-Plattform ist der Schl\u00fcssel daf\u00fcr, dass wir es halten k\u00f6nnen.<\/strong><\/p>\nMC Halfpenny<\/strong>
Director of Operations
Uncommon Goods<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

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Siehe Fallstudie<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n <\/div><\/div><\/div>\n <\/div><\/div>\n\n
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So funktioniert es<\/h2>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"So<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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01<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n\n\n\n
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Liefergenauigkeit erh\u00f6hen<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n\n\n\n
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Mit Modellen f\u00fcr maschinelles Lernen, die aus 26 Milliarden Lieferereignissen entwickelt wurden, sind pr\u00e4diktive Liefertermine im Vergleich zu Frachtf\u00fchrern bis zu 60\u00a0% genauer.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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02<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n\n\n\n
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Mehrere Arten zum Sch\u00e4tzen von Lieferdaten<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n\n\n\n
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W\u00e4hlen Sie zwischen zwei Optionen zum Sch\u00e4tzen von Lieferdaten f\u00fcr Ihre Kunden. Ein aggressives Modell soll die Genauigkeit maximieren, w\u00e4hrend das konservative Modell sp\u00e4te Fehler reduzieren soll.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Risikoanalyse automatisieren<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n\n\n\n
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Unsere Modelle versprechen weder zu viel noch zu wenig und geben Verladern einen klaren \u00dcberblick \u00fcber die Risiken ihrer Liefergenauigkeit.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

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