DHL veya DPD Takibi Bulunamıyor mu? 17TRACK API'si Takip Başarı Oranlarını Artırmak İçin Yapay Zekâyı Nasıl Kullanıyor

Aynı takip numarası neden bir platformda sonuç döndürmezken başka bir platformda eksiksiz bir takip geçmişi gösteriyor?

İşletmeler DHL Tracking Not Found veya DPD Tracking Not Found gibi sorunlarla karşılaştıklarında, genellikle takip numarasının geçersiz olduğunu ya da taşıyıcının kayıtlarını henüz güncellemediğini varsayar.

Uygulamada, bir takip numarasının API'ye gönderilmesi, takip olaylarının döndürüleceğini garanti etmez.

Takip bilgilerinin alınması öncelikle taşıyıcının doğru şekilde belirlenmesine ve isteğin doğru veri kaynağına gönderilmesine bağlıdır. Taşıyıcı yanlış belirlenirse paket normal şekilde ilerliyor olsa bile istek Not Found yanıtı döndürebilir.

Sorun, büyük ölçekte daha belirgin hâle gelir. Örneğin hem DHL Tracking API hem de DPD Tracking API kullanan bir işletme, her takip numarasını hangi API'nin alması gerektiğini öncelikle belirlemelidir.

17TRACK API, işletmelerin önlenebilir taşıyıcı uyuşmazlıklarını azaltmasına ve takip başarı oranlarını artırmasına yardımcı olmak için şirket içi yapay zekâ tanımlama modelini, kural tabanlı eşleştirmeyi ve sürekli izlemeyi bir araya getirir.

1. Bir Takip Numarası Neden Takip Olayı Döndürmeyebilir?

Evrensel bir takip numarası formatı yoktur. Her taşıyıcı kendi numaralandırma kurallarını kullanır ve yalnızca takip numarası, taşıyıcıyı belirlemek için yeterli bilgi içermeyebilir.

1.1 Benzer Takip Numarası Formatları Taşıyıcıların Belirlenmesini Zorlaştırır

Farklı taşıyıcılar aynı uzunlukta, benzer ön ekler veya harf ve rakam desenleri içeren takip numaraları kullanabilir.

Tek bir takip numarası, birden fazla taşıyıcının numaralandırma formatına uyabilir. Geleneksel kural tabanlı eşleştirme; uzunluğu, ön ekleri ve karakter desenlerini inceler. Bu kurallar örtüştüğünde, doğru taşıyıcıyı belirlemek için yalnızca format yeterli olmayabilir.

Formatı numarayla eşleşen bir taşıyıcı yalnızca adaydır. Paketi gerçekte başka bir taşıyıcı taşıyor olabilir.

Uyuşmazlık, isteğin yanlış veri kaynağına gönderilmesine ve Not Found yanıtıyla sonuçlanmasına neden olabilir.

1.2 Gönderilen Taşıyıcı Bilgileri Hatalı Olabilir

İşletmeler gönderi bilgilerini genellikle ERP, WMS, OMS veya diğer sipariş yönetim sistemleri üzerinden gönderir.

Bu sistemler aynı taşıyıcıyı resmi adı, kısaltması veya dahili koduyla gösterebilir. Bir kayıtta geçerli bir takip numarası bulunurken taşıyıcı alanı hatalı olabilir.

Takip sistemi tamamen gönderilen taşıyıcı bilgilerine güveniyorsa yanlış kaynağı sorgulamayı sürdürebilir.

Bu nedenle bir takip sisteminin taşıyıcıları belirlemesi, eşleşmeleri kontrol etmesi ve uyuşmazlıkları düzeltmesi gerekir.

1.3 Sınır Ötesi Gönderilerde Veriler Taşıyıcılar Arasında Dağılabilir

Sınır ötesi gönderiler genellikle teslim alma, ana taşıma, gümrük işlemleri ve son kilometre teslimatını içerir.

Bir paketi art arda birden fazla taşıyıcı taşıyabilir ve süreç boyunca bağlantılı bir son kilometre takip numarası atanabilir.

Bu taşıyıcılardan yalnızca birini sorgulamak kısmi bir geçmiş döndürebilir ve paketin yolculuğunda boşluklar bırakabilir.

Geniş taşıyıcı kapsamının yanı sıra sistemin doğru kaynakları belirlemesi ve takip verilerini birleştirmesi gerekir.

Takip başarısı; API kullanılabilirliğine, takip numarasının kalitesine, taşıyıcının belirlenmesine, veri kaynağının kullanılabilirliğine ve takip olaylarının oluşturulup oluşturulmadığına bağlıdır.

2. 17TRACK API Taşıyıcı Belirleme Doğruluğunu Artırmak İçin Yapay Zekâyı Nasıl Kullanır?

Numara formatları örtüştüğünde veya gönderilen taşıyıcı bilgileri hatalı olduğunda sabit kurallar yanlış eşleşmelere yol açabilir.

Yapay zekâ, bu belirsiz eşleşmelerin çözülmesine yardımcı olabilir.

17TRACK, şirket içi yapay zekâ modelini geleneksel kural tabanlı eşleştirmeyle birleştirir. En olası taşıyıcıyı belirlemek ve yanlış kaynağın sorgulanması nedeniyle başarısız olan sorguları azaltmak için yıllar boyunca biriktirdiği lojistik verilerinden yararlanır.

2.1 Sabit Kuralları Yapay Zekâ Destekli Belirlemeyle Birleştirme

Geleneksel taşıyıcı belirleme, aday taşıyıcıları numara uzunluğu, ön ekler ve karakter desenlerine göre eşleştirmek için çoğunlukla önceden tanımlanmış kurallara dayanır.

Bu yaklaşım, numaralandırma kuralları birbirinden net şekilde ayrıldığında iyi çalışır. Taşıyıcılar arasındaki benzer kurallar veya eksik takip numarası bilgileri belirsiz sonuçlara yol açabilir.

17TRACK, olası kaynağı belirlemek için hem takip numarasının özelliklerini hem de mevcut taşıyıcı bilgilerini kullanarak yapay zekâ ile belirlemeyi kural tabanlı eşleştirmeyle birleştirir.

Sistem tarafından belirlenen taşıyıcı işletme tarafından sağlanandan farklı olduğunda eşleşme daha ayrıntılı şekilde kontrol edilebilir.

Örneğin:

• İşletme taşıyıcı olarak DHL'yi gönderir.
• Sistem, takip numarası desenine göre başka bir adayı belirler.
• Sistem, yanlış taşıyıcı bilgisi nedeniyle başarısız bir sorgu riskini azaltmak için her iki eşleşmeyi de kontrol edebilir.

Bu, manuel taşıyıcı seçimine olan bağımlılığı azaltır ve büyük takip numarası gruplarında tekrarlanan kontrolleri düşürür.

2.2 Yıllara Dayanan Lojistik Verileriyle Oluşturulmuş Şirket İçi Yapay Zekâ Modeli

Yapay zekâ ile belirleme performansı; eğitim verilerine, bu verilerin kapsadığı örnek aralığına ve modelin nasıl geliştirildiğine bağlıdır.

17TRACK, 2010'dan beri küresel gönderi takibine odaklanmaktadır. Şu anda 3.500'den fazla taşıyıcıyı kapsamakta ve her ay önemli miktarda lojistik veri biriktirmektedir.

17TRACK bu verileri kullanarak kendi belirleme modelini eğitir ve geliştirir. Sürekli eğitim ve ayarlama, modelin taşıyıcıya özgü takip numarası desenlerini öğrenmesine ve karmaşık senaryolarda belirleme doğruluğunu artırmasına yardımcı olur.

Taşıyıcılar benzer numaralandırma kuralları kullandığında ve geleneksel eşleştirmeyle ayırt edilmeleri zor olduğunda yapay zekâ ek sinyaller sağlayabilir.

Bu yaklaşım, sabit kuralların manuel olarak sürdürülmesi için gereken çalışmayı azaltır ve yeni eklenen taşıyıcılar ile karmaşık gönderi senaryoları için daha esnek bir belirleme sunar.

2.3 Uyuşmazlıkları Azaltmak İçin Yapay Zekâ ile Belirlemeyi Çift Kayıtla Birleştirme

17TRACK, aday taşıyıcı belirlendikten sonra takip başarısını artırmak için de bir yöntem sunar.

Sistem, gönderilen taşıyıcıdan farklı bir taşıyıcı belirlerse çift kayıt etkinleştirilmiş işletmeler, yapay zekâ tarafından belirlenen taşıyıcıyı da sorgulayabilir.

Örneğin:

Bir işletme DHL olarak işaretlenmiş bir gönderi gönderir, ancak sistem başka bir taşıyıcıyı daha olası eşleşme olarak belirler.

Çift kayıt etkinleştirildiğinde sistem, ilk sorguyu gerçekleştirmenin yanı sıra belirlenen taşıyıcıdan takip olaylarını almaya da çalışabilir.

Bu, işletmeye başlangıçta yanlış taşıyıcıyı göndermiş olsa bile doğru takip verilerini alma şansı verir.

Bu özellikler birlikte, taşıyıcı uyuşmazlıklarından kaynaklanan önlenebilir sorgu başarısızlıklarını azaltmaya yardımcı olur.

3. Not Found Sonuçlarının Nedenlerini İnceleme

Taşıyıcı doğru şekilde belirlenmiş olsa bile bazı sorgular başlangıçta hiçbir takip olayı döndürmeyebilir.

Bir takip numarası yeni oluşturulmuş olabilir ve taşıyıcı paketi teslim almayı hâlâ bekliyor olabilir. Taşıyıcının takip hizmeti de geçici olarak kullanılamıyor olabilir. Her iki durum da Not Found sonucuna yol açabilir.

Tek başına Not Found sonucu, bir paketin henüz gönderilmediği veya kaybolduğu sonucuna varmak için yeterli değildir.

Takip başarı oranlarını artırmak, nedeni belirlemeyi ve uygun eylemi gerçekleştirmeyi gerektirir.

3.1 Gereksiz Sorgulamalardan Kaçınmak İçin Nedeni Belirleme

Not Found sonuçlarının veya başarısız sorguların yaygın nedenleri şunlardır:

Sorun Türü	Olası Neden	Önerilen Eylem
Hatalı Taşıyıcı Eşleştirmesi	Gerçek taşıyıcı, seçilen taşıyıcıyla eşleşmiyor.	Taşıyıcıyı yeniden belirleyin ve doğrulayın.
Hatalı Takip Bilgileri	Takip numarası hatalı veya gerekli parametreler eksik.	Takip numarasını ve sorgu parametrelerini doğrulayın.
Kullanılabilir Takip Güncellemesi Yok	Takip numarası oluşturulmuş, ancak taşıyıcı henüz ilk takip olayını sağlamamış.	Taşıyıcının takip bilgilerini güncellemesini bekleyin.
Veri Kaynağı Hatası	Taşıyıcı API arızası, hizmet kısıtlamaları veya diğer sorunlar.	Taşıyıcı API durumunu izleyin ve istisnaları inceleyin.

Her neden farklı bir yanıt gerektirir.

Taşıyıcı uyuşmazlığında taşıyıcının yeniden belirlenmesi ve veri kaynağının doğrulanması sorunu çözebilir. Taşıyıcı henüz ilk takip olayını oluşturmadıysa tekrarlanan sorgular yine yeni bilgi döndürmeyebilir.

Bu senaryoları birbirinden ayırmak gereksiz istekleri ve tekrarlanan sorun giderme çalışmalarını azaltır.

3.2 Sorunları Erken Tespit Etmek İçin Taşıyıcı Verilerini İzleme

İşletmeler, tek tek sorgu başarısızlıklarının yanı sıra gönderi gruplarını etkileyen sorunları da takip etmelidir.

Bir taşıyıcı normalde takip olayları döndürüyor ancak çok sayıda gönderi aniden Not Found gösteriyorsa sonraki adım taşıyıcının API'sini, web sitesi takip hizmetini veya veri alma sürecini kontrol etmektir.

17TRACK, taşıyıcı veri performansını sürekli izler. Performansta düşüş veya olağandışı dalgalanmalar tespit ettiğinde uyarılar oluşturur ve müşterileri bilgilendirir.

Bu, işletmelere taşıyıcı tarafındaki sorunları daha erken görme imkânı verir ve müşteri şikâyetleri birikmeden önce sorgulama ve işlem prosedürlerini ayarlamalarını sağlar.

Taşıyıcı belirleme, sorun giderme ve kaynak izleme, ekiplerin Not Found sonuçlarını incelemesi ve takip etmesi için bir yöntem sunar.

4. İyileştirilmiş Takip Başarı Oranlarına İlişkin Müşteri Örnekleri

Gerçek operasyonlardaki takip performansı, yapay zekâ ile belirlemenin ve Not Found yönetiminin etkisini gösterir.

Takip başarı oranları müşteriye göre değişir ve taşıyıcı kapsamı, takip numarası kalitesi, sorgulama stratejisi ve veri kaynağının kullanılabilirliği gibi faktörlere bağlıdır.

İki 17TRACK müşteri örneği:

Vaka 1: Önde Gelen Küresel Hızlı Moda Platformu

• Ölçek: Günlük ortalama on milyonlarca siparişi takip eder.
• Takip başarı oranı: %44,25'ten %93,29'a yükseldi.

Vaka 2: ABD'de Faaliyet Gösteren E-Ticaret Sonrası Satın Alma Koruma Platformu

• Ölçek: Dünya genelinde 5.000'den fazla önde gelen markaya hizmet verir.
• Takip başarı oranı: %85'ten %95'e yükseldi.

Bu sonuçlar, müşterilerin genel takip operasyonlarındaki iyileştirmeleri yansıtır. Yalnızca yapay zekâya atfedilemez veya DHL ya da DPD için taşıyıcıya özgü başarı oranları olarak kullanılamaz.

Büyük hacimli sınır ötesi siparişleri işleyen işletmeler için daha yüksek takip başarı oranları; sipariş yönetimi, müşteri desteği ve satın alma sonrası operasyonlar için daha fazla kullanılabilir gönderi verisi anlamına gelir.

Her Geçerli Numara İçin Doğru Takip Olaylarını Alma Şansını Artırma

Bir takip sorgusu yalnızca bir numara girmek kadar basit görünebilir. Ancak arka planda taşıyıcının belirlenmesini, veri kaynağı eşleştirmesini, veri alımını ve sürekli izlemeyi içerir.

Örtüşen numara formatları, eksik taşıyıcı bilgileri ve taşıyıcılar arasındaki devir teslimler, özellikle sınır ötesi gönderilerde sonucu etkileyebilir.

17TRACK API; işletmelerin önlenebilir veri kaynağı uyuşmazlıklarını azaltmasına ve takip verilerini daha verimli şekilde almasına yardımcı olmak için yapay zekâ destekli taşıyıcı belirlemeyi, şirket içi lojistik veri modelini, çift kaydı ve sürekli Not Found yönetimini bir araya getirir.