Predictive Delivery Dates
配達に対する顧客の期待値に応える
260億を超える出荷イベントから洗練されたeコマース予測配達日機械学習モデルを活用します。 配達約束日にアクセスすると、買い物客がチェックアウトページでより迅速で自信のある決定を行うのに役立ちます。
売上向上を促進
「出荷」日ではなく、「最も早い配達日」の情報が提供されると、顧客は購入を行う可能性が55％高くなります。
カート放棄率を削減
41％の顧客は、配達日の期待の不一致により、オンラインカートを放棄します。
顧客満足度を向上
消費者は、オンライン小売業者を選択する際に、価格の後、配達日の信頼性を主な懸念と考えています。
project44を採用することで、当社ではキャリアに関係なくすべてがUncommonGoodsから来ているような統一された体験が得られています。 当社では、納期を約束事項とみなしており、project44プラットフォームは納期を厳守するためのカギとなっています。
MCハーフペニー氏
オペレーション担当ディレクター
Uncommon Goods
仕組み
01
配達精度を向上
260億出荷イベントから開発された機械学習モデルにより、eコマース予測配達日は、キャリアと比較して、最大60％高い精度を達成します。
02
複数の日付推定
2つの日付推定オプションから選択して、顧客に提示します。 積極的なモデルは精度を最大化することを目指し、保守的なモデルは遅延エラーを最小限に抑えることを目指しています。
03
リスク分析を自動化
当社のモデルは、過剰な約束と不足な約束の中間の立場を維持し、荷主に対して配送精度に対するリスクの明確な視界を提供します。
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