DHL 또는 DPD 추적 정보를 찾을 수 없나요? 17TRACK API는 AI를 사용하여 추적 성공률을 어떻게 향상시키나요?

왜 동일한 운송장 번호가 한 플랫폼에서는 결과를 반환하지 않지만 다른 플랫폼에서는 전체 배송 추적 이력을 표시할까요?

기업은 DHL Tracking Not Found 또는 DPD Tracking Not Found와 같은 문제를 겪을 때 운송장 번호가 유효하지 않거나 운송업체가 아직 기록을 업데이트하지 않았다고 생각하는 경우가 많습니다.

실제로 운송장 번호를 API에 제출한다고 해서 추적 이벤트가 반환된다는 보장은 없습니다.

추적 정보를 가져오려면 먼저 운송업체를 정확히 식별하고 올바른 데이터 소스로 요청을 보내야 합니다. 운송업체가 잘못 식별되면 패키지가 정상적으로 이동 중이더라도 요청에서 Not Found가 반환될 수 있습니다.

이 문제는 규모가 커질수록 더욱 분명해집니다. 예를 들어 DHL Tracking API와 DPD Tracking API를 모두 사용하는 기업은 먼저 각 운송장 번호를 어느 API로 전송해야 하는지 결정해야 합니다.

17TRACK API는 자체 개발 AI 식별 모델, 규칙 기반 매칭 및 지속적인 모니터링을 결합하여 기업이 방지 가능한 운송업체 불일치를 줄이고 추적 성공률을 높일 수 있도록 지원합니다.

1. 운송장 번호에서 추적 이벤트가 반환되지 않을 수 있는 이유는 무엇인가요?

모든 운송업체에 공통으로 적용되는 운송장 번호 형식은 없습니다. 각 운송업체는 자체 번호 규칙을 사용하므로 운송장 번호만으로는 운송업체를 식별하기에 충분한 정보가 없을 수 있습니다.

1.1 유사한 운송장 번호 형식으로 인해 운송업체 식별이 어려워집니다

서로 다른 운송업체가 동일한 길이의 운송장 번호를 사용하거나 유사한 접두사 또는 문자와 숫자 패턴을 사용할 수 있습니다.

하나의 운송장 번호가 여러 운송업체의 번호 형식에 모두 부합할 수 있습니다. 기존의 규칙 기반 매칭은 길이, 접두사 및 문자 패턴을 확인합니다. 이러한 규칙이 겹치면 형식만으로는 올바른 운송업체를 식별하기에 충분하지 않을 수 있습니다.

번호 형식이 일치하는 운송업체는 후보일 뿐입니다. 실제로는 다른 운송업체가 패키지를 처리하고 있을 수 있습니다.

불일치가 발생하면 요청이 잘못된 데이터 소스로 전송되어 Not Found 응답이 반환될 수 있습니다.

1.2 제출된 운송업체 정보가 부정확할 수 있습니다

기업은 ERP, WMS, OMS 또는 기타 주문 관리 시스템을 통해 배송 정보를 제출하는 경우가 많습니다.

이러한 시스템은 동일한 운송업체를 공식 명칭, 약어 또는 내부 코드로 표시할 수 있습니다. 또한 기록에 유효한 운송장 번호가 포함되어 있어도 운송업체 필드가 잘못 입력될 수 있습니다.

추적 시스템이 제출된 운송업체 정보에 전적으로 의존하면 계속해서 잘못된 소스를 조회할 수 있습니다.

따라서 추적 시스템은 운송업체를 식별하고, 일치 여부를 확인하며, 불일치를 수정해야 합니다.

1.3 국경 간 배송에서는 데이터가 여러 운송업체에 분산될 수 있습니다

국경 간 배송에는 일반적으로 픽업, 간선 운송, 통관 및 라스트마일 배송이 포함됩니다.

여러 운송업체가 순차적으로 패키지를 처리할 수 있으며, 운송 과정에서 연결된 라스트마일 운송장 번호가 할당될 수 있습니다.

이러한 운송업체 중 하나만 조회하면 부분적인 이력만 반환되어 패키지 이동 과정에 공백이 생길 수 있습니다.

폭넓은 운송업체 범위와 함께 시스템은 올바른 소스를 식별하고 추적 데이터를 통합해야 합니다.

추적 성공 여부는 API 가용성, 운송장 번호의 품질, 운송업체 식별, 데이터 소스 가용성 및 추적 이벤트 생성 여부에 따라 달라집니다.

2. 17TRACK API는 AI를 사용하여 운송업체 식별 정확도를 어떻게 향상시키나요?

고정 규칙은 번호 형식이 겹치거나 제출된 운송업체 정보가 부정확할 때 잘못된 매칭으로 이어질 수 있습니다.

AI는 이러한 모호한 매칭을 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

17TRACK은 자체 개발 AI 모델과 기존의 규칙 기반 매칭을 결합합니다. 수년간 축적된 물류 데이터를 활용하여 가능성이 가장 높은 운송업체를 식별하고 잘못된 소스를 조회하여 실패하는 조회를 줄입니다.

2.1 고정 규칙과 AI 지원 식별의 결합

기존 운송업체 식별 방식은 주로 사전 정의된 규칙을 사용하여 번호 길이, 접두사 및 문자 패턴을 기준으로 후보 운송업체를 매칭합니다.

이 방식은 번호 규칙이 뚜렷할 때 효과적입니다. 운송업체 간 규칙이 유사하거나 운송장 번호 정보가 불완전하면 모호한 결과가 발생할 수 있습니다.

17TRACK은 AI 식별과 규칙 기반 매칭을 결합하여 운송장 번호의 특성과 사용 가능한 운송업체 정보를 모두 활용해 가능성이 높은 소스를 판단합니다.

시스템이 식별한 운송업체가 기업이 제공한 운송업체와 다르면 매칭을 추가로 확인할 수 있습니다.

예:

• 기업이 운송업체로 DHL을 제출합니다.
• 시스템은 운송장 번호 패턴을 바탕으로 다른 후보를 식별합니다.
• 시스템은 잘못된 운송업체 정보로 인해 조회가 실패할 위험을 줄이기 위해 두 매칭을 모두 확인할 수 있습니다.

이를 통해 운송업체를 수동으로 선택하는 의존도를 줄이고 대량의 운송장 번호를 반복적으로 확인하는 작업을 줄일 수 있습니다.

2.2 수년간의 물류 데이터를 기반으로 구축된 자체 개발 AI 모델

AI 식별 성능은 학습 데이터, 데이터가 포함하는 사례의 범위 및 모델 개선 방식에 따라 달라집니다.

17TRACK은 2010년부터 글로벌 배송 추적에 집중해 왔습니다. 현재 3,500개 이상의 운송업체를 지원하며 매월 상당한 양의 물류 데이터를 축적하고 있습니다.

17TRACK은 이 데이터를 사용하여 자체 식별 모델을 학습시키고 개선합니다. 지속적인 학습과 조정을 통해 모델은 운송업체별 운송장 번호 패턴을 학습하고 복잡한 상황에서 식별 성능을 향상시킬 수 있습니다.

운송업체들이 유사한 번호 규칙을 사용하여 기존 매칭 방식으로 구분하기 어려운 경우 AI는 추가적인 판단 신호를 제공할 수 있습니다.

이 방식은 고정 규칙을 수동으로 유지 관리하는 작업을 줄이고 새로 추가된 운송업체와 복잡한 배송 상황에 더욱 유연한 식별 기능을 제공합니다.

2.3 불일치 감소를 위한 AI 식별과 이중 등록의 결합

17TRACK은 후보 운송업체가 식별된 후에도 추적 성공률을 향상시킬 수 있는 방법을 제공합니다.

시스템이 제출된 운송업체와 다른 운송업체를 식별한 경우, 이중 등록을 활성화한 기업은 AI가 식별한 운송업체도 조회할 수 있습니다.

예:

기업이 DHL로 표시된 배송을 제출했지만 시스템은 다른 운송업체가 더 가능성이 높은 일치 항목이라고 식별합니다.

이중 등록이 활성화되어 있으면 시스템은 원래 요청을 수행하는 동시에 식별된 운송업체에서 추적 이벤트를 가져오려고 시도할 수 있습니다.

이를 통해 기업이 처음에 잘못된 운송업체를 제출했더라도 올바른 추적 데이터를 가져올 수 있는 기회를 얻습니다.

이러한 기능을 함께 사용하면 운송업체 불일치로 인해 방지할 수 있었던 조회 실패를 줄이는 데 도움이 됩니다.

3. Not Found 결과의 원인 조사

운송업체가 올바르게 식별된 경우에도 일부 조회에서는 처음에 추적 이벤트가 반환되지 않을 수 있습니다.

운송장 번호가 방금 생성되어 운송업체가 아직 패키지를 인수하기를 기다리고 있을 수 있습니다. 운송업체의 추적 서비스가 일시적으로 이용 불가능할 수도 있습니다. 두 상황 모두 Not Found 결과로 이어질 수 있습니다.

Not Found 결과만으로 패키지가 아직 발송되지 않았거나 분실되었다고 결론 내리기에는 충분하지 않습니다.

추적 성공률을 향상시키려면 원인을 파악하고 적절한 조치를 취해야 합니다.

3.1 불필요한 조회를 방지하기 위한 원인 파악

Not Found 결과 또는 조회 실패의 일반적인 원인은 다음과 같습니다:

문제 유형	가능한 원인	권장 조치
잘못된 운송업체 매칭	실제 운송업체가 선택한 운송업체와 일치하지 않습니다.	운송업체를 다시 식별하고 확인합니다.
잘못된 추적 정보	운송장 번호가 잘못되었거나 필수 매개변수가 누락되었습니다.	운송장 번호와 조회 매개변수를 확인합니다.
사용 가능한 추적 업데이트 없음	운송장 번호는 생성되었지만 운송업체가 아직 첫 번째 추적 이벤트를 제공하지 않았습니다.	운송업체가 추적 정보를 업데이트할 때까지 기다립니다.
데이터 소스 오류	운송업체 API 장애, 서비스 제한 또는 기타 문제입니다.	운송업체 API 상태를 모니터링하고 예외를 조사합니다.

각 원인에는 서로 다른 대응이 필요합니다.

운송업체 불일치가 발생한 경우 운송업체를 다시 식별하고 데이터 소스를 확인하면 문제를 해결할 수 있습니다. 운송업체가 아직 첫 번째 추적 이벤트를 생성하지 않았다면 반복적인 조회를 수행해도 새로운 정보가 반환되지 않을 수 있습니다.

이러한 상황을 구분하면 불필요한 요청과 반복적인 문제 해결을 줄일 수 있습니다.

3.2 문제를 조기에 감지하기 위한 운송업체 데이터 모니터링

개별 조회 실패와 함께 기업은 여러 배송에 영향을 미치는 문제도 주의 깊게 살펴야 합니다.

운송업체가 평소에는 추적 이벤트를 반환하지만 갑자기 많은 배송에서 Not Found가 표시된다면 다음 단계는 운송업체의 API, 웹사이트 추적 서비스 또는 데이터 검색 프로세스를 확인하는 것입니다.

17TRACK은 운송업체 데이터 성능을 지속적으로 모니터링합니다. 성능 저하 또는 비정상적인 변동을 감지하면 알림을 생성하고 고객에게 알립니다.

이를 통해 기업은 운송업체 측 문제를 더 일찍 파악하고 고객 불만이 누적되기 전에 조회 및 처리 절차를 조정할 수 있습니다.

운송업체 식별, 문제 해결 및 소스 모니터링을 통해 팀은 Not Found 결과를 조사하고 후속 조치를 취할 수 있습니다.

4. 추적 성공률이 향상된 고객 사례

실제 운영에서의 추적 성능은 AI 식별과 Not Found 관리의 영향을 보여줍니다.

추적 성공률은 고객마다 다르며 운송업체 범위, 운송장 번호 품질, 조회 전략 및 데이터 소스 가용성과 같은 요인에 따라 달라집니다.

17TRACK 고객 사례 두 가지:

사례 1: 선도적인 글로벌 패스트 패션 플랫폼

• 규모: 하루 평균 수천만 건의 주문을 추적합니다.
• 추적 성공률: 44.25%에서 93.29%로 증가했습니다.

사례 2: 미국 전자상거래 구매 후 보호 플랫폼

• 규모: 전 세계 5,000개 이상의 주요 브랜드에 서비스를 제공합니다.
• 추적 성공률: 85%에서 95%로 증가했습니다.

이러한 결과는 고객의 전반적인 추적 운영 전반에서 이루어진 개선을 반영합니다. 이는 AI만의 성과로 볼 수 없으며 DHL 또는 DPD의 운송업체별 성공률로 사용할 수도 없습니다.

대량의 국경 간 주문을 처리하는 기업의 경우 추적 성공률이 높아지면 주문 관리, 고객 지원 및 구매 후 운영에 사용할 수 있는 배송 데이터가 늘어납니다.

유효한 각 운송장 번호에 대해 올바른 추적 이벤트를 가져올 가능성 향상

추적 조회는 번호를 입력하는 것처럼 간단해 보일 수 있습니다. 하지만 내부적으로는 운송업체 식별, 데이터 소스 매칭, 데이터 검색 및 지속적인 모니터링이 필요합니다.

번호 형식의 중복, 불완전한 운송업체 정보 및 운송업체 간 인계는 특히 국경 간 배송에서 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

17TRACK API는 AI 기반 운송업체 식별, 자체 개발 물류 데이터 모델, 이중 등록 및 지속적인 Not Found 관리를 결합하여 기업이 방지 가능한 데이터 소스 불일치를 줄이고 추적 데이터를 더욱 효율적으로 가져올 수 있도록 지원합니다.