预测交付日期
设定并满足交付预期
利用我们从 260 亿多次货运事件中提炼出来的电子商务“预测交付日期”机器学习模型。 获取交付承诺日期，帮助您的购物者在结账页面上更快、更自信地做出决定。
推动更多销售
如果给出的是“最早交付日期”而并非“发货日期”，客户购买的可能性会提高 55%。
降低购物车放弃率
41% 的客户会因为交付日期预期不匹配而放弃在线购物车。
提高客户满意度
消费者在选择在线零售商时，将交付日期的可靠性视为仅次于价格的首要考虑因素。
如何操作
01
提高交付准确性
利用根据 260 亿次货运事件开发的机器学习模型，电子商务预测交付日期的准确性比承运人高 60%。
02
多个日期估算
从两个日期估算选项中选择一个，提交给客户。 进取型模型旨在最大限度地提高准确性，而保守型模型旨在最大限度地减少延迟错误。
03
风险分析自动化
我们的模型介于承诺过高和承诺过低之间，可让托运人清楚地了解交付准确性的风险。
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消费者可视化
通过个性化的配送通知，在定制的品牌追踪页面提供最后一公里运输的实时可视化信息，确保终端消费者始终保持对货物运输状态的透明度和互动性。
最后一公里解决方案
通过专用管理中心提升客户体验，该中心拥有自助服务解决方案，可以突出显示您网络中出现问题的货物。
最后一公里洞察
获取关键的分析数据和指标，评估承运商及货物运输表现，帮助您的团队有效解决最重要的交付问题。
