E-commerce rośnie dynamicznie, stając się coraz bardziej konkurencyjnym rynkiem. Wśród licznych wyzwań, jakie stawia przed przedsiębiorstwami, kluczową rolę odgrywa sztuczna inteligencja (SI). Zaawansowane algorytmy optymalizacyjne stają się nieodzownym narzędziem w poprawie doświadczenia zakupowego na każdym etapie procesu zamówienia.
Według raportu „E-commerce Delivery Compass 2023”, średni czas oczekiwania na dostawę wynosi obecnie trzy dni zarówno w Europie, jak i w USA. Jednak zauważalny wzrost zainteresowania quick commerce, czyli szybkimi dostawami realizowanymi od 10 minut do kilku godzin od złożenia zamówienia, sprawia, że logistycy muszą dostosować się do nowych wyzwań. Aż 41% respondentów wyraża zainteresowanie tym trendem.
Klienci doceniają szybkość dostaw, a 45% zrezygnuje z zakupów, jeśli czas dostawy będzie zbyt długi. Preferencje dotyczą także ekologii, gdzie 54% klientów oczekuje, że sklepy internetowe będą oferować dostawy neutralne pod względem emisji CO2. Jednak tylko 37% z nich jest gotowych za to dodatkowo zapłacić. W obliczu rosnących oczekiwań rynku e-commerce, konieczne staje się zastosowanie zaawansowanych technologii, a tutaj do gry wchodzi sztuczna inteligencja.
Sztuczna inteligencja w optymalizacji logistyki e-commerce
Wdrażanie usług szybkiej dostawy wymaga odpowiedniej infrastruktury, takiej jak małe centra dystrybucji (mikrohuby) blisko punktów docelowych. W tym kontekście algorytmy optymalizacyjne stają się kluczowym narzędziem, umożliwiając precyzyjne kalkulacje, przewidywania i identyfikację optymalnych schematów. W szczególności, w przypadku dużych flot pojazdów, efektywność jest kluczowa dla rentowności firmy.
Może Cię zainteresować: AI ma negatywny wpływ na środowisko – najbardziej szkodliwe centra danych
Konkretna implementacja algorytmów w logistyce e-commerce
- Order Picking: Proces kompletacji zamówień w magazynach stanowi kluczowy element e-commerce. Algorytmy optymalizacyjne mogą znacznie poprawić efektywność tego procesu, redukując koszty operacyjne magazynów.
- Vehicle Routing Problem (VRP): Optymalizacja tras transportu jest kluczowa dla oszczędności i redukcji emisji. Warianty VRP, takie jak CVRP, VRPTW czy VRPPD, pozwalają dostosować rozwiązania do specyfiki działalności przedsiębiorstwa.
- Last Mile Delivery: Ostatnia mila dostawy jest najbardziej czasochłonnym i kosztochłonnym elementem procesu. Zaawansowane algorytmy optymalizacyjne są niezbędne do efektywnego zarządzania dużymi i zmiennymi zestawami danych, aby sprostać wyzwaniom dostawy do klienta.
Sztuczna Inteligencja jako klucz do przewagi konkurencyjnej
Sukces w e-commerce nie zależy wyłącznie od algorytmów, ale trudno sobie wyobrazić efektywną firmę logistyczną bez ich wsparcia. Algorytmy optymalizacyjne stanowią integralną część obsługi, zwiększając efektywność na wszystkich etapach dostarczenia zamówienia.
Krzysztof Chaładyn z firmy Otimo w najnowszym raporcie PITD prognozuje, że znaczenie sztucznej inteligencji w logistyce e-commerce będzie rosnąć. Mimo że nie są one uniwersalnym rozwiązaniem, to już teraz stanowią istotny element branży. Dostosowują się do potrzeb klientów, zwiększając efektywność działań na różnych etapach dostarczania zamówień. Implementacja sztucznej inteligencji staje się kluczowym czynnikiem konkurencyjności firm w e-commerce, jednocześnie podkreślając znaczenie zadowolenia klienta.
