ไม่พบข้อมูลติดตามพัสดุของ DHL หรือ DPD? 17TRACK API ใช้ AI เพื่อเพิ่มอัตราความสำเร็จในการติดตามได้อย่างไร

เหตุใดหมายเลขติดตามเดียวกันจึงไม่แสดงผลลัพธ์บนแพลตฟอร์มหนึ่ง แต่กลับแสดงประวัติการติดตามครบถ้วนบนอีกแพลตฟอร์มหนึ่ง?

เมื่อธุรกิจพบปัญหา เช่น DHL Tracking Not Found หรือ DPD Tracking Not Found มักสันนิษฐานว่าหมายเลขติดตามไม่ถูกต้อง หรือผู้ให้บริการขนส่งยังไม่ได้อัปเดตข้อมูล

ในทางปฏิบัติ การส่งหมายเลขติดตามไปยัง API ไม่ได้รับประกันว่าจะมีการส่งคืนเหตุการณ์การติดตาม

การดึงข้อมูลการติดตามขึ้นอยู่กับการระบุผู้ให้บริการขนส่งอย่างถูกต้องและการส่งคำขอไปยังแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องเป็นอันดับแรก หากระบุผู้ให้บริการขนส่งผิด คำขออาจส่งคืน Not Found แม้ว่าพัสดุจะกำลังขนส่งตามปกติก็ตาม

ปัญหานี้จะเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้นเมื่อดำเนินการในปริมาณมาก ตัวอย่างเช่น ธุรกิจที่ใช้ทั้ง DHL Tracking API และ DPD Tracking API จะต้องพิจารณาก่อนว่าควรส่งหมายเลขติดตามแต่ละหมายเลขไปยัง API ใด

17TRACK API ผสานรวมโมเดล AI สำหรับระบุผู้ให้บริการขนส่งที่พัฒนาภายในองค์กร การจับคู่ตามกฎ และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยธุรกิจลดการจับคู่ผู้ให้บริการขนส่งที่ผิดพลาดซึ่งสามารถป้องกันได้ และปรับปรุงอัตราความสำเร็จในการติดตาม

1. เหตุใดหมายเลขติดตามจึงไม่ส่งคืนเหตุการณ์การติดตาม?

ไม่มีรูปแบบหมายเลขติดตามที่เป็นสากล ผู้ให้บริการขนส่งแต่ละรายใช้กฎการกำหนดหมายเลขของตนเอง และหมายเลขติดตามเพียงอย่างเดียวอาจมีข้อมูลไม่เพียงพอสำหรับระบุผู้ให้บริการขนส่ง

1.1 รูปแบบหมายเลขติดตามที่คล้ายกันทำให้ระบุผู้ให้บริการขนส่งได้ยากขึ้น

ผู้ให้บริการขนส่งแต่ละรายอาจใช้หมายเลขติดตามที่มีความยาวเท่ากัน และมีคำนำหน้าหรือรูปแบบตัวอักษรและตัวเลขที่คล้ายกัน

หมายเลขติดตามหนึ่งหมายเลขอาจตรงกับรูปแบบการกำหนดหมายเลขของผู้ให้บริการขนส่งหลายราย การจับคู่ตามกฎแบบดั้งเดิมจะพิจารณาความยาว คำนำหน้า และรูปแบบอักขระ เมื่อกฎเหล่านี้ทับซ้อนกัน รูปแบบเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอสำหรับระบุผู้ให้บริการขนส่งที่ถูกต้อง

ผู้ให้บริการขนส่งที่มีรูปแบบตรงกับหมายเลขเป็นเพียงผู้สมัครเท่านั้น ผู้ให้บริการขนส่งรายอื่นอาจเป็นผู้รับผิดชอบพัสดุจริง

การจับคู่ที่ไม่ถูกต้องอาจส่งคำขอไปยังแหล่งข้อมูลผิดและส่งผลให้ได้รับการตอบกลับเป็น Not Found

1.2 ข้อมูลผู้ให้บริการขนส่งที่ส่งมาอาจไม่ถูกต้อง

ธุรกิจมักส่งข้อมูลการจัดส่งผ่าน ERP, WMS, OMS หรือระบบจัดการคำสั่งซื้ออื่น ๆ

ระบบเหล่านี้อาจแสดงผู้ให้บริการขนส่งรายเดียวกันด้วยชื่อทางการ ตัวย่อ หรือรหัสภายใน นอกจากนี้ ระเบียนข้อมูลอาจมีหมายเลขติดตามที่ถูกต้อง แต่ระบุผู้ให้บริการขนส่งไม่ถูกต้อง

หากระบบติดตามอาศัยข้อมูลผู้ให้บริการขนส่งที่ส่งมาเพียงอย่างเดียว ระบบอาจยังคงค้นหาจากแหล่งข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

ดังนั้นระบบติดตามจึงจำเป็นต้องระบุผู้ให้บริการขนส่ง ตรวจสอบการจับคู่ และแก้ไขการจับคู่ที่ไม่ถูกต้อง

1.3 การจัดส่งข้ามพรมแดนอาจมีข้อมูลกระจายอยู่ในผู้ให้บริการขนส่งหลายราย

การจัดส่งข้ามพรมแดนโดยทั่วไปประกอบด้วยการรับพัสดุ การขนส่งระหว่างต้นทางและปลายทาง การดำเนินพิธีการศุลกากร และการจัดส่งระยะสุดท้าย

ผู้ให้บริการขนส่งหลายรายอาจรับผิดชอบพัสดุต่อเนื่องกัน และอาจมีการกำหนดหมายเลขติดตามสำหรับการจัดส่งระยะสุดท้ายที่เชื่อมโยงกันระหว่างทาง

การค้นหาจากผู้ให้บริการขนส่งเพียงรายเดียวอาจส่งคืนประวัติบางส่วน ทำให้เส้นทางการเดินทางของพัสดุมีข้อมูลขาดหาย

นอกจากการครอบคลุมผู้ให้บริการขนส่งในวงกว้างแล้ว ระบบยังจำเป็นต้องระบุแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องและรวมข้อมูลการติดตามเข้าด้วยกัน

ความสำเร็จในการติดตามขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้งานของ API คุณภาพของหมายเลขติดตาม การระบุผู้ให้บริการขนส่ง ความพร้อมใช้งานของแหล่งข้อมูล และการที่มีการสร้างเหตุการณ์การติดตามแล้วหรือไม่

2. 17TRACK API ใช้ AI เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการระบุผู้ให้บริการขนส่งอย่างไร?

กฎตายตัวอาจนำไปสู่การจับคู่ที่ไม่ถูกต้องเมื่อรูปแบบหมายเลขทับซ้อนกัน หรือข้อมูลผู้ให้บริการขนส่งที่ส่งมาไม่ถูกต้อง

AI สามารถช่วยแก้ไขการจับคู่ที่คลุมเครือเหล่านี้ได้

17TRACK ผสานโมเดล AI ที่พัฒนาภายในองค์กรเข้ากับการจับคู่ตามกฎแบบดั้งเดิม โดยใช้ข้อมูลด้านโลจิสติกส์ที่สั่งสมมาหลายปีเพื่อระบุผู้ให้บริการขนส่งที่มีแนวโน้มมากที่สุด และลดการค้นหาที่ล้มเหลวเนื่องจากมีการสอบถามแหล่งข้อมูลผิด

2.1 การผสานกฎตายตัวเข้ากับการระบุที่มี AI ช่วยสนับสนุน

การระบุผู้ให้บริการขนส่งแบบดั้งเดิมอาศัยกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเป็นหลัก เพื่อจับคู่ผู้ให้บริการขนส่งที่เป็นไปได้โดยพิจารณาจากความยาวหมายเลข คำนำหน้า และรูปแบบอักขระ

แนวทางนี้ทำงานได้ดีเมื่อกฎการกำหนดหมายเลขมีความแตกต่างกันอย่างชัดเจน กฎที่คล้ายกันระหว่างผู้ให้บริการขนส่ง หรือข้อมูลหมายเลขติดตามที่ไม่ครบถ้วน อาจทำให้ผลลัพธ์คลุมเครือ

17TRACK ผสานการระบุด้วย AI และการจับคู่ตามกฎ โดยใช้ทั้งลักษณะของหมายเลขติดตามและข้อมูลผู้ให้บริการขนส่งที่มีอยู่เพื่อระบุแหล่งข้อมูลที่มีแนวโน้มมากที่สุด

เมื่อผู้ให้บริการขนส่งที่ระบบระบุแตกต่างจากผู้ให้บริการที่ธุรกิจส่งมา ระบบสามารถตรวจสอบการจับคู่เพิ่มเติมได้

ตัวอย่างเช่น:

• ธุรกิจส่ง DHL เป็นผู้ให้บริการขนส่ง
• ระบบระบุผู้สมัครรายอื่นจากรูปแบบของหมายเลขติดตาม
• ระบบสามารถตรวจสอบการจับคู่ทั้งสองรายการเพื่อลดความเสี่ยงที่การค้นหาจะล้มเหลวเนื่องจากข้อมูลผู้ให้บริการขนส่งไม่ถูกต้อง

วิธีนี้ช่วยลดการพึ่งพาการเลือกผู้ให้บริการขนส่งด้วยตนเอง และลดการตรวจสอบซ้ำสำหรับหมายเลขติดตามจำนวนมาก

2.2 โมเดล AI ภายในองค์กรที่พัฒนาจากข้อมูลโลจิสติกส์หลายปี

ประสิทธิภาพของการระบุด้วย AI ขึ้นอยู่กับข้อมูลฝึกสอน ขอบเขตของตัวอย่างที่ครอบคลุม และวิธีปรับปรุงโมเดล

17TRACK มุ่งเน้นการติดตามการจัดส่งทั่วโลกมาตั้งแต่ปี 2010 ปัจจุบันครอบคลุมผู้ให้บริการขนส่งมากกว่า 3,500 ราย และสะสมข้อมูลโลจิสติกส์จำนวนมากในแต่ละเดือน

17TRACK ใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการฝึกและปรับปรุงโมเดลการระบุของตนเอง การฝึกสอนและการปรับแต่งอย่างต่อเนื่องช่วยให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบหมายเลขติดตามเฉพาะของผู้ให้บริการขนส่งแต่ละราย และปรับปรุงการระบุในสถานการณ์ที่ซับซ้อน

AI สามารถให้สัญญาณเพิ่มเติมเมื่อผู้ให้บริการขนส่งใช้กฎการกำหนดหมายเลขที่คล้ายกันและแยกแยะได้ยากด้วยการจับคู่แบบทั่วไป

แนวทางนี้ช่วยลดภาระในการดูแลกฎตายตัวด้วยตนเอง และมอบการระบุที่ยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับผู้ให้บริการขนส่งรายใหม่และสถานการณ์การจัดส่งที่ซับซ้อน

2.3 การผสานการระบุด้วย AI กับการลงทะเบียนคู่เพื่อลดการจับคู่ที่ไม่ถูกต้อง

17TRACK ยังมีวิธีปรับปรุงความสำเร็จในการติดตามหลังจากระบุผู้ให้บริการขนส่งที่เป็นไปได้แล้ว

หากระบบระบุผู้ให้บริการขนส่งแตกต่างจากที่ส่งมา ธุรกิจที่เปิดใช้การลงทะเบียนคู่ยังสามารถสอบถามผู้ให้บริการขนส่งที่ AI ระบุได้

ตัวอย่างเช่น:

ธุรกิจส่งการจัดส่งที่ระบุว่าเป็น DHL แต่ระบบระบุว่าผู้ให้บริการขนส่งรายอื่นมีแนวโน้มตรงกันมากกว่า

เมื่อเปิดใช้การลงทะเบียนคู่ ระบบสามารถพยายามดึงเหตุการณ์การติดตามจากผู้ให้บริการขนส่งที่ระบุได้ นอกเหนือจากการส่งคำขอเดิม

วิธีนี้เปิดโอกาสให้ธุรกิจดึงข้อมูลการติดตามที่ถูกต้องได้ แม้เดิมจะส่งผู้ให้บริการขนส่งผิดก็ตาม

ความสามารถเหล่านี้ร่วมกันช่วยลดความล้มเหลวในการค้นหาที่สามารถป้องกันได้ ซึ่งเกิดจากการจับคู่ผู้ให้บริการขนส่งไม่ถูกต้อง

3. การตรวจสอบสาเหตุของผลลัพธ์ Not Found

แม้จะระบุผู้ให้บริการขนส่งได้อย่างถูกต้อง แต่การค้นหาบางรายการอาจยังไม่ส่งคืนเหตุการณ์การติดตามในครั้งแรก

หมายเลขติดตามอาจเพิ่งถูกสร้างขึ้น และผู้ให้บริการขนส่งอาจยังรอรับพัสดุอยู่ นอกจากนี้ บริการติดตามของผู้ให้บริการขนส่งอาจไม่พร้อมใช้งานชั่วคราว ทั้งสองกรณีอาจทำให้ได้ผลลัพธ์เป็น Not Found

ผลลัพธ์ Not Found เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะสรุปว่าพัสดุยังไม่ได้จัดส่งหรือสูญหาย

การปรับปรุงอัตราความสำเร็จในการติดตามจำเป็นต้องระบุสาเหตุและดำเนินการอย่างเหมาะสม

3.1 ระบุสาเหตุเพื่อหลีกเลี่ยงการค้นหาที่ไม่จำเป็น

สาเหตุทั่วไปของผลลัพธ์ Not Found หรือการค้นหาที่ล้มเหลว ได้แก่:

แต่ละสาเหตุต้องใช้วิธีตอบสนองที่แตกต่างกัน

ในกรณีที่จับคู่ผู้ให้บริการขนส่งไม่ถูกต้อง การระบุผู้ให้บริการขนส่งใหม่และตรวจสอบแหล่งข้อมูลอาจช่วยแก้ปัญหาได้ หากผู้ให้บริการขนส่งยังไม่ได้สร้างเหตุการณ์การติดตามครั้งแรก การค้นหาซ้ำอาจยังไม่ส่งคืนข้อมูลใหม่

การแยกแยะสถานการณ์เหล่านี้ช่วยลดคำขอที่ไม่จำเป็นและการแก้ไขปัญหาซ้ำ

3.2 ตรวจสอบข้อมูลผู้ให้บริการขนส่งเพื่อค้นหาปัญหาแต่เนิ่น ๆ

นอกจากความล้มเหลวในการค้นหาแต่ละรายการแล้ว ธุรกิจยังจำเป็นต้องเฝ้าระวังปัญหาที่ส่งผลต่อกลุ่มการจัดส่ง

หากผู้ให้บริการขนส่งมักส่งคืนเหตุการณ์การติดตาม แต่จู่ ๆ การจัดส่งจำนวนมากแสดงผลเป็น Not Found ขั้นตอนถัดไปคือการตรวจสอบ API ของผู้ให้บริการขนส่ง บริการติดตามบนเว็บไซต์ หรือกระบวนการดึงข้อมูล

17TRACK ตรวจสอบประสิทธิภาพข้อมูลของผู้ให้บริการขนส่งอย่างต่อเนื่อง เมื่อพบว่าประสิทธิภาพลดลงหรือมีความผันผวนผิดปกติ ระบบจะแจ้งเตือนและแจ้งให้ลูกค้าทราบ

วิธีนี้ช่วยให้ธุรกิจเห็นปัญหาจากฝั่งผู้ให้บริการขนส่งได้เร็วขึ้น เพื่อปรับกระบวนการค้นหาและการจัดการก่อนที่ข้อร้องเรียนจากลูกค้าจะสะสม

การระบุผู้ให้บริการขนส่ง การแก้ไขปัญหา และการตรวจสอบแหล่งข้อมูลช่วยให้ทีมสามารถตรวจสอบและติดตามผลลัพธ์ Not Found ได้

4. ตัวอย่างลูกค้าที่มีอัตราความสำเร็จในการติดตามดีขึ้น

ประสิทธิภาพการติดตามในการดำเนินงานจริงแสดงให้เห็นผลกระทบของการระบุด้วย AI และการจัดการ Not Found

อัตราความสำเร็จในการติดตามแตกต่างกันไปตามลูกค้า และขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ เช่น ความครอบคลุมของผู้ให้บริการขนส่ง คุณภาพของหมายเลขติดตาม กลยุทธ์การค้นหา และความพร้อมใช้งานของแหล่งข้อมูล

ตัวอย่างลูกค้า 17TRACK สองราย:

กรณีที่ 1: แพลตฟอร์มแฟชั่นรวดเร็วระดับโลกชั้นนำ

• ขนาดการดำเนินงาน: ติดตามคำสั่งซื้อเฉลี่ยหลายสิบล้านรายการต่อวัน
• อัตราความสำเร็จในการติดตาม: เพิ่มขึ้นจาก 44.25% เป็น 93.29%

กรณีที่ 2: แพลตฟอร์มคุ้มครองหลังการซื้อสำหรับอีคอมเมิร์ซในสหรัฐฯ

• ขนาดการดำเนินงาน: ให้บริการแบรนด์ชั้นนำมากกว่า 5,000 แบรนด์ทั่วโลก
• อัตราความสำเร็จในการติดตาม: เพิ่มขึ้นจาก 85% เป็น 95%

ผลลัพธ์เหล่านี้สะท้อนการปรับปรุงการดำเนินงานด้านการติดตามโดยรวมของลูกค้า ไม่สามารถระบุได้ว่าเกิดจาก AI เพียงอย่างเดียว หรือใช้เป็นอัตราความสำเร็จเฉพาะผู้ให้บริการขนส่ง DHL หรือ DPD

สำหรับธุรกิจที่ประมวลผลคำสั่งซื้อข้ามพรมแดนจำนวนมาก อัตราความสำเร็จในการติดตามที่สูงขึ้นหมายถึงมีข้อมูลการจัดส่งที่ใช้งานได้มากขึ้นสำหรับการจัดการคำสั่งซื้อ การสนับสนุนลูกค้า และการดำเนินงานหลังการซื้อ

เพิ่มโอกาสในการดึงเหตุการณ์การติดตามที่ถูกต้องสำหรับหมายเลขที่ถูกต้องแต่ละหมายเลข

การค้นหาการติดตามอาจดูเหมือนง่ายเพียงการป้อนหมายเลข แต่เบื้องหลังนั้นเกี่ยวข้องกับการระบุผู้ให้บริการขนส่ง การจับคู่แหล่งข้อมูล การดึงข้อมูล และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

รูปแบบหมายเลขที่ทับซ้อนกัน ข้อมูลผู้ให้บริการขนส่งที่ไม่ครบถ้วน และการส่งต่อพัสดุระหว่างผู้ให้บริการขนส่ง ล้วนส่งผลต่อผลลัพธ์ได้ โดยเฉพาะในการจัดส่งข้ามพรมแดน

17TRACK API ผสานการระบุผู้ให้บริการขนส่งด้วย AI โมเดลข้อมูลโลจิสติกส์ภายในองค์กร การลงทะเบียนคู่ และการจัดการ Not Found อย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยธุรกิจลดการจับคู่แหล่งข้อมูลที่ไม่ถูกต้องซึ่งสามารถป้องกันได้ และดึงข้อมูลการติดตามได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น