Eikö DHL- tai DPD-seurantaa löydy? Näin 17TRACK API hyödyntää tekoälyä seurannan onnistumisasteen parantamiseen
Miksi sama seurantanumero ei tuota tuloksia yhdellä alustalla, mutta näyttää täydellisen seurantahistorian toisella?
Kun yritykset kohtaavat ongelmia, kuten DHL Tracking Not Found tai DPD Tracking Not Found, ne usein olettavat, että seurantanumero on virheellinen tai että kuljetusliike ei ole vielä päivittänyt tietojaan.
Käytännössä seurantanumeron lähettäminen API:lle ei takaa, että seurantatapahtumia palautetaan.
Seurantatietojen hakeminen riippuu ensin kuljetusliikkeen oikeasta tunnistamisesta ja pyynnön lähettämisestä oikeaan tietolähteeseen. Jos kuljetusliike tunnistetaan väärin, pyyntö voi palauttaa arvon Not Found, vaikka paketti etenisi normaalisti.
Ongelma korostuu mittakaavan kasvaessa. Esimerkiksi DHL Tracking API:a ja DPD Tracking API:a käyttävän yrityksen on ensin määritettävä, kummalle API:lle kukin seurantanumero lähetetään.
17TRACK API yhdistää yrityksen sisäisen tekoälypohjaisen tunnistusmallin, sääntöpohjaisen täsmäytyksen ja jatkuvan valvonnan auttaakseen yrityksiä vähentämään ennaltaehkäistävissä olevia kuljetusliikkeiden yhteensopimattomuuksia ja parantamaan seurannan onnistumisastetta.
1. Miksi seurantanumero ei välttämättä palauta seurantatapahtumia?
Seurantanumeroille ei ole olemassa yleistä muotoa. Kukin kuljetusliike käyttää omia numerointisääntöjään, eikä seurantanumero yksin välttämättä sisällä riittävästi tietoa kuljetusliikkeen tunnistamiseen.
1.1 Samankaltaiset seurantanumeromuodot vaikeuttavat kuljetusliikkeiden tunnistamista
Eri kuljetusliikkeet voivat käyttää samanpituisia seurantanumeroita, joissa on samankaltaisia etuliitteitä tai kirjainten ja numeroiden yhdistelmiä.
Yksittäinen seurantanumero voi sopia usean kuljetusliikkeen numerointimuotoihin. Perinteinen sääntöpohjainen täsmäytys tarkastelee pituutta, etuliitteitä ja merkkien muodostamia kuvioita. Kun nämä säännöt ovat päällekkäisiä, pelkkä muoto ei välttämättä riitä oikean kuljetusliikkeen tunnistamiseen.
Kuljetusliike, jonka muoto vastaa numeroa, on vasta ehdokas. Jokin toinen kuljetusliike saattaa todellisuudessa käsitellä pakettia.
Virheellinen vastaavuus voi ohjata pyynnön väärään tietolähteeseen ja johtaa Not Found -vastaukseen.
1.2 Lähetetyt kuljetusliikettä koskevat tiedot voivat olla virheellisiä
Yritykset lähettävät toimitustietoja usein ERP-, WMS-, OMS- tai muiden tilaustenhallintajärjestelmien kautta.
Nämä järjestelmät voivat esittää saman kuljetusliikkeen sen virallisella nimellä, lyhenteellä tai sisäisellä koodilla. Tietue voi myös sisältää kelvollisen seurantanumeron, mutta virheellisen kuljetusliikettä koskevan kentän.
Jos seurantajärjestelmä luottaa täysin lähetettyihin kuljetusliikettä koskeviin tietoihin, se saattaa jatkaa kyselyjen lähettämistä väärään lähteeseen.
Seurantajärjestelmän on siksi tunnistettava kuljetusliikkeet, tarkistettava vastaavuudet ja korjattava yhteensopimattomuudet.
1.3 Kansainvälisissä lähetyksissä tiedot voivat jakautua useille kuljetusliikkeille
Kansainväliseen kuljetukseen kuuluu yleensä nouto, runkokuljetus, tulliselvitys ja viimeisen kilometrin toimitus.
Useat kuljetusliikkeet voivat käsitellä pakettia peräkkäin, ja matkan aikana sille voidaan määrittää yhdistetty viimeisen kilometrin seurantanumero.
Jos kysely lähetetään vain yhdelle näistä kuljetusliikkeistä, tuloksena voi olla vain osittainen historia, jolloin paketin matkaan jää aukkoja.
Laajan kuljetusliikekattavuuden lisäksi järjestelmän on tunnistettava oikeat lähteet ja yhdistettävä seurantatiedot.
Seurannan onnistuminen riippuu API:n saatavuudesta, seurantanumeron laadusta, kuljetusliikkeen tunnistamisesta, tietolähteen saatavuudesta ja siitä, onko seurantatapahtumia luotu.
2. Miten 17TRACK API käyttää tekoälyä kuljetusliikkeiden tunnistustarkkuuden parantamiseen?
Kiinteät säännöt voivat johtaa virheellisiin vastaavuuksiin, kun numeromuodot ovat päällekkäisiä tai lähetetyt kuljetusliikettä koskevat tiedot ovat virheellisiä.
Tekoäly voi auttaa ratkaisemaan nämä epäselvät vastaavuudet.
17TRACK yhdistää oman tekoälymallinsa perinteiseen sääntöpohjaiseen täsmäytykseen. Se hyödyntää vuosien logistiikkatietoja tunnistaakseen todennäköisimmän kuljetusliikkeen ja vähentääkseen kyselyitä, jotka epäonnistuvat väärän lähteen käytön vuoksi.
2.1 Kiinteiden sääntöjen yhdistäminen tekoälyavusteiseen tunnistukseen
Perinteinen kuljetusliikkeen tunnistus perustuu pääasiassa ennalta määritettyihin sääntöihin, joiden avulla ehdokaskuljetusliikkeitä verrataan numeron pituuden, etuliitteiden ja merkkikuvioiden perusteella.
Tämä lähestymistapa toimii hyvin, kun numerointisäännöt eroavat selvästi toisistaan. Kuljetusliikkeiden samankaltaiset säännöt tai puutteelliset seurantanumerotiedot voivat johtaa epäselviin tuloksiin.
17TRACK yhdistää tekoälypohjaisen tunnistuksen ja sääntöpohjaisen täsmäytyksen hyödyntämällä sekä seurantanumeron ominaisuuksia että saatavilla olevia kuljetusliikettä koskevia tietoja todennäköisen lähteen määrittämiseksi.
Kun järjestelmän tunnistama kuljetusliike eroaa yrityksen ilmoittamasta kuljetusliikkeestä, vastaavuus voidaan tarkistaa perusteellisemmin.
Esimerkiksi:
- Yritys ilmoittaa kuljetusliikkeeksi DHL:n.
- Järjestelmä tunnistaa seurantanumeron kuvion perusteella toisen ehdokkaan.
- Järjestelmä voi tarkistaa molemmat vastaavuudet vähentääkseen virheellisten kuljetusliiketietojen aiheuttaman epäonnistuneen haun riskiä.
Tämä vähentää riippuvuutta kuljetusliikkeen manuaalisesta valinnasta ja vähentää toistuvia tarkistuksia suurissa seurantanumeromäärissä.
2.2 Vuosien logistiikkatietoihin perustuva yrityksen oma tekoälymalli
Tekoälypohjaisen tunnistuksen suorituskyky riippuu koulutustiedoista, niiden kattamien esimerkkien laajuudesta ja siitä, miten mallia kehitetään.
17TRACK on keskittynyt maailmanlaajuiseen lähetysten seurantaan vuodesta 2010 lähtien. Se kattaa nyt yli 3 500 kuljetusliikettä ja kerää huomattavia määriä logistiikkatietoja kuukausittain.
Näiden tietojen avulla 17TRACK kouluttaa ja kehittää omaa tunnistusmalliaan. Jatkuva koulutus ja hienosäätö auttavat mallia oppimaan kuljetusliikekohtaisia seurantanumerokuvioita ja parantamaan tunnistusta monimutkaisissa tilanteissa.
Tekoäly voi tarjota lisäsignaaleja silloin, kun kuljetusliikkeet käyttävät samankaltaisia numerointisääntöjä ja niitä on vaikea erottaa perinteisen täsmäytyksen avulla.
Tämä lähestymistapa vähentää kiinteiden sääntöjen manuaalisen ylläpidon tarvetta ja mahdollistaa joustavamman tunnistuksen uusille kuljetusliikkeille ja monimutkaisiin kuljetustilanteisiin.
2.3 Tekoälypohjaisen tunnistuksen yhdistäminen kaksoisrekisteröintiin yhteensopimattomuuksien vähentämiseksi
17TRACK tarjoaa myös keinon parantaa seurannan onnistumista sen jälkeen, kun ehdokaskuljetusliike on tunnistettu.
Jos järjestelmä tunnistaa eri kuljetusliikkeen kuin yrityksen ilmoittama, kaksoisrekisteröinnin käyttöön ottaneet yritykset voivat kysellä myös tekoälyn tunnistamalta kuljetusliikkeeltä.
Esimerkiksi:
Yritys lähettää lähetyksen, jonka kuljetusliikkeeksi on merkitty DHL, mutta järjestelmä tunnistaa toisen kuljetusliikkeen todennäköisemmäksi vastaavuudeksi.
Kun kaksoisrekisteröinti on käytössä, järjestelmä voi alkuperäisen kyselyn lisäksi yrittää hakea seurantatapahtumia tunnistetulta kuljetusliikkeeltä.
Näin yrityksellä on mahdollisuus hakea oikeat seurantatiedot, vaikka se olisi alun perin ilmoittanut väärän kuljetusliikkeen.
Yhdessä nämä ominaisuudet auttavat vähentämään kuljetusliikkeiden yhteensopimattomuuksien aiheuttamia ennaltaehkäistävissä olevia hakujen epäonnistumisia.
3. Not Found -tulosten syiden selvittäminen
Vaikka kuljetusliike olisi tunnistettu oikein, jotkin kyselyt eivät ehkä aluksi palauta seurantatapahtumia.
Seurantanumero on voitu luoda vasta äskettäin, eikä kuljetusliike ehkä ole vielä vastaanottanut pakettia. Myös kuljetusliikkeen seurantapalvelu voi olla tilapäisesti poissa käytöstä. Kumpikin tilanne voi johtaa Not Found -tulokseen.
Pelkkä Not Found -tulos ei riitä osoittamaan, ettei pakettia ole vielä lähetetty tai että se on kadonnut.
Seurannan onnistumisasteen parantaminen edellyttää syyn tunnistamista ja asianmukaisten toimien toteuttamista.
3.1 Syyn tunnistaminen tarpeettomien hakujen välttämiseksi
Not Found -tulosten tai epäonnistuneiden hakujen yleisiä syitä ovat:
| Ongelmatyyppi | Mahdollinen syy | Suositeltu toimenpide |
|---|---|---|
| Virheellinen kuljetusliikkeen täsmäytys | Todellinen kuljetusliike ei vastaa valittua kuljetusliikettä. | Tunnista kuljetusliike uudelleen ja tarkista se. |
| Virheelliset seurantatiedot | Virheellinen seurantanumero tai pakollisia parametreja puuttuu. | Tarkista seurantanumero ja kyselyparametrit. |
| Seurantapäivityksiä ei ole saatavilla | Seurantanumero on luotu, mutta kuljetusliike ei ole vielä toimittanut ensimmäistä seurantatapahtumaa. | Odota, että kuljetusliike päivittää seurantatiedot. |
| Tietolähdevirhe | Kuljetusliikkeen API-häiriö, palvelurajoitukset tai muut ongelmat. | Seuraa kuljetusliikkeen API:n tilaa ja selvitä poikkeamat. |
Kukin syy edellyttää erilaista toimintatapaa.
Kuljetusliikkeen yhteensopimattomuuden tapauksessa kuljetusliikkeen uudelleentunnistaminen ja tietolähteen tarkistaminen voivat ratkaista ongelman. Jos kuljetusliike ei ole vielä luonut ensimmäistä seurantatapahtumaa, toistuvat haut eivät välttämättä edelleenkään palauta uutta tietoa.
Näiden tilanteiden erottaminen vähentää tarpeettomia pyyntöjä ja toistuvaa vianmääritystä.
3.2 Kuljetusliikkeiden tietojen valvonta ongelmien havaitsemiseksi varhaisessa vaiheessa
Yksittäisten hakujen epäonnistumisten lisäksi yritysten on seurattava ongelmia, jotka vaikuttavat lähetysryhmiin.
Jos kuljetusliike yleensä palauttaa seurantatapahtumia, mutta suuri määrä lähetyksiä näyttää yhtäkkiä arvon Not Found, seuraavaksi on tarkistettava kuljetusliikkeen API, verkkosivuston seurantapalvelu tai tietojen hakuprosessi.
17TRACK valvoo jatkuvasti kuljetusliikkeiden tietojen suorituskykyä. Kun se havaitsee suorituskyvyn heikkenemisen tai epätavallisia vaihteluita, se lähettää hälytyksiä ja ilmoittaa asiasta asiakkaille.
Tämä antaa yrityksille varhaisemman näkymän kuljetusliikkeen puolella ilmeneviin ongelmiin, jotta ne voivat mukauttaa haku- ja käsittelymenettelyjään ennen asiakasvalitusten kertymistä.
Kuljetusliikkeen tunnistaminen, vianmääritys ja lähteiden valvonta auttavat tiimejä tutkimaan Not Found -tuloksia ja seuraamaan niitä.
4. Asiakasesimerkkejä seurannan onnistumisasteen parantamisesta
Seurannan suorituskyky todellisissa operaatioissa osoittaa tekoälypohjaisen tunnistuksen ja Not Found -hallinnan vaikutuksen.
Seurannan onnistumisaste vaihtelee asiakkaan mukaan ja riippuu esimerkiksi kuljetusliikekattavuudesta, seurantanumeron laadusta, hakustrategiasta ja tietolähteen saatavuudesta.
Kaksi 17TRACK-asiakasesimerkkiä:
Tapaus 1: Johtava maailmanlaajuinen pikamuotialusta
- Mittakaava: Seuraa keskimäärin kymmeniä miljoonia tilauksia päivässä.
- Seurannan onnistumisaste: nousi 44,25 prosentista 93,29 prosenttiin.
Tapaus 2: Yhdysvaltalainen verkkokaupan oston jälkeiseen suojaan keskittyvä alusta
- Mittakaava: Palvelee yli 5 000 johtavaa brändiä maailmanlaajuisesti.
- Seurannan onnistumisaste: nousi 85 prosentista 95 prosenttiin.
Nämä tulokset kuvastavat asiakkaiden koko seurantatoiminnan parannuksia. Niitä ei voida katsoa pelkästään tekoälyn ansioksi, eikä niitä voida käyttää DHL:n tai DPD:n kuljetusliikekohtaisina onnistumisasteina.
Yrityksille, jotka käsittelevät suuria määriä kansainvälisiä tilauksia, korkeampi seurannan onnistumisaste tarkoittaa käyttökelpoisempia lähetystietoja tilaustenhallintaan, asiakastukeen ja oston jälkeisiin toimintoihin.
Oikeiden seurantatapahtumien hakumahdollisuuksien parantaminen jokaiselle kelvolliselle numerolle
Seurannan hakeminen saattaa vaikuttaa yhtä yksinkertaiselta kuin numeron syöttäminen. Taustalla se sisältää kuljetusliikkeen tunnistamisen, tietolähteen täsmäytyksen, tietojen haun ja jatkuvan valvonnan.
Päällekkäiset numeromuodot, puutteelliset kuljetusliikettä koskevat tiedot ja kuljetusliikkeiden väliset siirrot voivat kaikki vaikuttaa tulokseen, erityisesti kansainvälisissä kuljetuksissa.
17TRACK API yhdistää tekoälypohjaisen kuljetusliikkeen tunnistamisen, yrityksen sisäisen logistiikkatietomallin, kaksoisrekisteröinnin ja jatkuvan Not Found -hallinnan auttaakseen yrityksiä vähentämään ennaltaehkäistävissä olevia tietolähteiden yhteensopimattomuuksia ja hakemaan seurantatietoja tehokkaammin.
