DHL- of DPD-tracking niet gevonden? Hoe de 17TRACK API AI gebruikt om het succespercentage van tracking te verbeteren

Waarom levert hetzelfde trackingnummer op het ene platform geen resultaten op, terwijl het op een ander platform een volledige trackinggeschiedenis toont?

Wanneer bedrijven problemen ondervinden zoals DHL Tracking Not Found of DPD Tracking Not Found, gaan ze er vaak van uit dat het trackingnummer ongeldig is of dat de vervoerder zijn gegevens nog niet heeft bijgewerkt.

In de praktijk garandeert het indienen van een trackingnummer bij een API niet dat er trackinggebeurtenissen worden teruggegeven.

Het ophalen van trackinginformatie begint met het correct identificeren van de vervoerder en het verzenden van het verzoek naar de juiste gegevensbron. Als de vervoerder verkeerd wordt geïdentificeerd, kan het verzoek Not Found retourneren, zelfs wanneer het pakket normaal onderweg is.

Het probleem wordt duidelijker op grotere schaal. Een bedrijf dat bijvoorbeeld zowel de DHL Tracking API als de DPD Tracking API gebruikt, moet eerst bepalen welke API elk trackingnummer moet ontvangen.

17TRACK API combineert een intern AI-identificatiemodel, regelgebaseerde matching en voortdurende monitoring om bedrijven te helpen vermijdbare mismatches van vervoerders te verminderen en het succespercentage van tracking te verbeteren.

1. Waarom kan een trackingnummer geen trackinggebeurtenissen opleveren?

Er bestaat geen universeel formaat voor trackingnummers. Elke vervoerder gebruikt zijn eigen nummeringsregels en een trackingnummer alleen bevat mogelijk niet genoeg informatie om de vervoerder te identificeren.

1.1 Overeenkomstige formaten van trackingnummers maken het moeilijker om vervoerders te identificeren

Verschillende vervoerders kunnen trackingnummers gebruiken met dezelfde lengte en vergelijkbare voorvoegsels of patronen van letters en cijfers.

Eén trackingnummer kan passen bij de nummeringsformaten van meerdere vervoerders. Traditionele regelgebaseerde matching kijkt naar lengte, voorvoegsels en tekenpatronen. Wanneer die regels elkaar overlappen, is het formaat alleen mogelijk onvoldoende om de juiste vervoerder te identificeren.

Een vervoerder waarvan het formaat overeenkomt met het nummer is slechts een kandidaat. Een andere vervoerder kan het pakket daadwerkelijk afhandelen.

Een mismatch kan het verzoek naar de verkeerde gegevensbron sturen en resulteren in een Not Found-reactie.

1.2 Ingediende vervoerdersinformatie kan onjuist zijn

Bedrijven dienen verzendinformatie vaak in via ERP-, WMS-, OMS- of andere orderbeheersystemen.

Deze systemen kunnen dezelfde vervoerder aanduiden met de officiële naam, een afkorting of een interne code. Een record kan ook een geldig trackingnummer bevatten, maar een onjuist vervoerdersveld.

Als het trackingsysteem volledig vertrouwt op de ingediende vervoerdersinformatie, kan het de verkeerde bron blijven raadplegen.

Een trackingsysteem moet vervoerders daarom identificeren, overeenkomsten controleren en mismatches corrigeren.

1.3 Gegevens van grensoverschrijdende zendingen kunnen over meerdere vervoerders verspreid zijn

Grensoverschrijdende verzending omvat doorgaans ophalen, lijntransport, inklaring en last-mile-bezorging.

Meerdere vervoerders kunnen een pakket achtereenvolgens afhandelen en onderweg kan een gekoppeld trackingnummer voor de last mile worden toegewezen.

Het raadplegen van slechts één van die vervoerders kan een gedeeltelijke geschiedenis opleveren, waardoor er hiaten in de reis van het pakket ontstaan.

Naast brede dekking van vervoerders moet het systeem de juiste bronnen identificeren en trackinggegevens combineren.

Het succes van tracking hangt af van de beschikbaarheid van de API, de kwaliteit van het trackingnummer, de identificatie van de vervoerder, de beschikbaarheid van de gegevensbron en de vraag of er trackinggebeurtenissen zijn gegenereerd.

2. Hoe gebruikt 17TRACK API AI om de nauwkeurigheid van vervoerdersidentificatie te verbeteren?

Vaste regels kunnen tot onjuiste matches leiden wanneer nummeringsformaten elkaar overlappen of de ingediende vervoerdersinformatie onjuist is.

AI kan helpen deze ambigue matches op te lossen.

17TRACK combineert zijn interne AI-model met traditionele regelgebaseerde matching. Het maakt gebruik van jaren aan logistieke gegevens om de meest waarschijnlijke vervoerder te identificeren en het aantal mislukte zoekopdrachten door het raadplegen van de verkeerde bron te verminderen.

2.1 Vaste regels combineren met AI-ondersteunde identificatie

Traditionele identificatie van vervoerders steunt voornamelijk op vooraf gedefinieerde regels om kandidaat-vervoerders te matchen op basis van nummerlengte, voorvoegsels en tekenpatronen.

Deze aanpak werkt goed wanneer de nummeringsregels duidelijk van elkaar verschillen. Vergelijkbare regels bij verschillende vervoerders of onvolledige informatie over het trackingnummer kunnen ambigue resultaten opleveren.

17TRACK combineert AI-identificatie en regelgebaseerde matching en gebruikt zowel kenmerken van het trackingnummer als beschikbare vervoerdersinformatie om de waarschijnlijke bron te bepalen.

Wanneer de door het systeem geïdentificeerde vervoerder verschilt van de vervoerder die door het bedrijf is opgegeven, kan de match verder worden gecontroleerd.

Bijvoorbeeld:

• Het bedrijf geeft DHL op als vervoerder.
• Het systeem identificeert op basis van het patroon van het trackingnummer een andere kandidaat.
• Het systeem kan beide matches controleren om het risico op een mislukte zoekopdracht door onjuiste vervoerdersinformatie te verminderen.

Dit vermindert de afhankelijkheid van handmatige vervoerdersselectie en beperkt herhaalde controles voor grote batches trackingnummers.

2.2 Een intern AI-model, opgebouwd op basis van jaren aan logistieke gegevens

De prestaties van AI-identificatie zijn afhankelijk van de trainingsgegevens, het bereik van de voorbeelden die deze omvatten en de manier waarop het model wordt verfijnd.

17TRACK richt zich sinds 2010 op wereldwijde tracking van zendingen. Het ondersteunt nu meer dan 3.500 vervoerders en verzamelt elke maand aanzienlijke hoeveelheden logistieke gegevens.

Met behulp van deze gegevens traint en verfijnt 17TRACK zijn eigen identificatiemodel. Doorlopende training en afstemming helpen het model om vervoerdersspecifieke patronen van trackingnummers te leren en de identificatie in complexe scenario's te verbeteren.

AI kan aanvullende signalen leveren wanneer vervoerders vergelijkbare nummeringsregels gebruiken en moeilijk te onderscheiden zijn via conventionele matching.

Deze aanpak vermindert het werk dat nodig is om vaste regels handmatig te onderhouden en biedt flexibelere identificatie voor nieuw toegevoegde vervoerders en complexe verzendscenario's.

2.3 AI-identificatie combineren met dubbele registratie om mismatches te verminderen

17TRACK biedt ook een manier om het succes van tracking te verbeteren nadat een kandidaat-vervoerder is geïdentificeerd.

Als het systeem een andere vervoerder identificeert dan de vervoerder die is opgegeven, kunnen bedrijven met ingeschakelde dubbele registratie ook de door AI geïdentificeerde vervoerder raadplegen.

Bijvoorbeeld:

Een bedrijf dient een zending in die als DHL is gemarkeerd, maar het systeem identificeert een andere vervoerder als waarschijnlijkere match.

Met ingeschakelde dubbele registratie kan het systeem proberen trackinggebeurtenissen op te halen bij de geïdentificeerde vervoerder, naast het uitvoeren van de oorspronkelijke zoekopdracht.

Dit geeft het bedrijf de kans om de juiste trackinggegevens op te halen, zelfs als het oorspronkelijk de verkeerde vervoerder heeft opgegeven.

Samen helpen deze mogelijkheden vermijdbare mislukte zoekopdrachten door mismatches van vervoerders te verminderen.

3. De oorzaken van Not Found-resultaten onderzoeken

Zelfs wanneer de vervoerder correct is geïdentificeerd, kunnen sommige zoekopdrachten aanvankelijk geen trackinggebeurtenissen opleveren.

Een trackingnummer kan zojuist zijn aangemaakt en de vervoerder kan nog wachten om het pakket te ontvangen. De trackingdienst van de vervoerder kan ook tijdelijk niet beschikbaar zijn. Beide situaties kunnen leiden tot een Not Found-resultaat.

Een Not Found-resultaat op zichzelf is onvoldoende om te concluderen dat een pakket nog niet is verzonden of verloren is gegaan.

Voor een hoger succespercentage van tracking moet de oorzaak worden vastgesteld en de juiste actie worden ondernomen.

3.1 De oorzaak vaststellen om onnodige zoekopdrachten te voorkomen

Veelvoorkomende oorzaken van Not Found-resultaten of mislukte zoekopdrachten zijn onder meer:

Probleemtype	Mogelijke oorzaak	Aanbevolen actie
Onjuiste matching van vervoerder	De werkelijke vervoerder komt niet overeen met de geselecteerde vervoerder.	Identificeer de vervoerder opnieuw en verifieer deze.
Onjuiste trackinginformatie	Onjuist trackingnummer of ontbrekende vereiste parameters.	Controleer het trackingnummer en de zoekparameters.
Geen trackingupdates beschikbaar	Het trackingnummer is gegenereerd, maar de vervoerder heeft de eerste trackinggebeurtenis nog niet aangeleverd.	Wacht totdat de vervoerder de trackinginformatie heeft bijgewerkt.
Fout in gegevensbron	Storing in de API van de vervoerder, servicebeperkingen of andere problemen.	Monitor de status van de API van de vervoerder en onderzoek uitzonderingen.

Elke oorzaak vereist een andere reactie.

Bij een mismatch van vervoerders kan het opnieuw identificeren van de vervoerder en het verifiëren van de gegevensbron het probleem oplossen. Als de vervoerder de eerste trackinggebeurtenis nog niet heeft gegenereerd, kunnen herhaalde zoekopdrachten nog steeds geen nieuwe informatie opleveren.

Het onderscheiden van deze scenario's vermindert onnodige verzoeken en herhaalde probleemoplossing.

3.2 Vervoerdersgegevens monitoren om problemen vroegtijdig te detecteren

Naast individuele mislukte zoekopdrachten moeten bedrijven letten op problemen die groepen zendingen beïnvloeden.

Als een vervoerder normaal trackinggebeurtenissen retourneert, maar een groot aantal zendingen plotseling Not Found toont, is de volgende stap het controleren van de API, de trackingdienst op de website of het proces voor het ophalen van gegevens van de vervoerder.

17TRACK monitort voortdurend de prestaties van vervoerdersgegevens. Wanneer het een daling in prestaties of ongebruikelijke schommelingen detecteert, genereert het waarschuwingen en informeert het klanten.

Hierdoor krijgen bedrijven eerder inzicht in problemen aan de kant van de vervoerder, zodat ze hun procedures voor zoekopdrachten en verwerking kunnen aanpassen voordat klachten van klanten zich opstapelen.

Identificatie van vervoerders, probleemoplossing en bronmonitoring bieden teams een manier om Not Found-resultaten te onderzoeken en op te volgen.

4. Klantvoorbeelden van verbeterde succespercentages voor tracking

De trackingprestaties in echte bedrijfsactiviteiten laten de impact zien van AI-identificatie en het beheer van Not Found-resultaten.

Succespercentages voor tracking verschillen per klant en zijn afhankelijk van factoren zoals dekking van vervoerders, kwaliteit van trackingnummers, zoekstrategie en beschikbaarheid van gegevensbronnen.

Twee klantvoorbeelden van 17TRACK:

Case 1: Een toonaangevend wereldwijd fastfashionplatform

• Schaal: Volgt gemiddeld dagelijks bestellingen in de tientallen miljoenen.
• Succespercentage van tracking: gestegen van 44,25% naar 93,29%.

Case 2: Een Amerikaans platform voor bescherming na aankoop bij e-commerce

• Schaal: Bedient wereldwijd meer dan 5.000 toonaangevende merken.
• Succespercentage van tracking: gestegen van 85% naar 95%.

Deze resultaten weerspiegelen verbeteringen in de algemene trackingactiviteiten van de klanten. Ze kunnen niet uitsluitend aan AI worden toegeschreven en mogen niet worden gebruikt als vervoerdersspecifieke succespercentages voor DHL of DPD.

Voor bedrijven die grote hoeveelheden grensoverschrijdende bestellingen verwerken, betekenen hogere succespercentages voor tracking meer bruikbare verzendgegevens voor orderbeheer, klantenondersteuning en activiteiten na aankoop.

De kans vergroten om voor elk geldig nummer de juiste trackinggebeurtenissen op te halen

Een trackingzoekopdracht lijkt misschien zo eenvoudig als het invoeren van een nummer. Achter de schermen omvat dit identificatie van de vervoerder, matching met de gegevensbron, het ophalen van gegevens en voortdurende monitoring.

Overlappende nummeringsformaten, onvolledige vervoerdersinformatie en overdrachten tussen vervoerders kunnen allemaal het resultaat beïnvloeden, vooral bij grensoverschrijdende verzending.

17TRACK API combineert AI-gestuurde identificatie van vervoerders, een intern logistiek gegevensmodel, dubbele registratie en voortdurend beheer van Not Found-resultaten om bedrijven te helpen vermijdbare mismatches van gegevensbronnen te verminderen en trackinggegevens efficiënter op te halen.