Big Database

联邦快递数据中心首席执行官

Dataworks 使用人工智能分析数据并预测与零售物流相关的数据，包括运输时间和送达日期。“我们可以根据机器学习实时预测预计送达日期——根据网络的实时状态和天气等外部因素，消费者何时可以收到包裹，”Krishnasamy 解释道。

购物者在浏览时会看到这些信息。他们可能会了解到未来24小时内下的订单将在周三送达。“这显著降低了零售商的购物车放弃率，”他说。

这种差异化的电商解决方案能够创造更多业务，并提升客户忠诚度。下次顾客需要在特定日期前收到商品时，他们就会记住哪家零售商可以承诺送货。

延误仍然会发生，但当这种情况发生时，零售商可以缓解焦虑顾客的焦虑。服务人员会查看 手机号数据库列表 包裹的位置，找出延误的原因，并更新包裹的预计到达时间。“这不仅仅是洞察力，还在于如何将洞察力融入到具体情境中，并在恰当的、能引起共鸣的时机提供，从而在管理消费者体验方面发挥重要作用，”Krishnasamy 说道。

如果因素再次发生变化并进一步影响交货时间，零售商及其客户都会立即收到更新。

创造更美好的未来
许多购物者除了担心网购商品能否及时送达外，还担心对环境的影响。数据可以帮助零售商量化这些影响，并通过精简的物流来减少这些影响。

联邦快递已设定目标，到2040年实现碳中和运营，目前正致力于更好地了解包裹层面的碳足迹。联邦快递将分享其经验，帮助品牌和消费者做出更可持续的选择。

这只是 Dataworks 在零售物流体验的每个步骤中实现更好决策的另一种方式。