parcelLab Convert

parcelLab Convert umfasst eine benutzerfreundliche Konfiguration, die auch Anwendern ohne technische Expertise erm?glicht, voraussichtliche Liefertermine auf den Produktdetailseiten und im Warenkorb einzufügen. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der auf Kunden- und Logistikdaten trainiert ist, berücksichtigt zeitbezogene Faktoren wie Feiertage, Lager?ffnungszeiten, Abholzeiten von Logistikern und Personalengp?sse. Erg?nzt wird das Angebot durch eine API mit geringer Latenz, die die Ladegeschwindigkeiten von PDP oder Warenkorb nicht beeintr?chtigt und in weniger als 8 ms reagiert.

W?hrend die L?sungen unserer Wettbewerber für Systembesitzer konzipiert sind, ist parcelLab die einzige Post-Purchase-Software, die wirklich für Experience Designer entwickelt wurde – Personen, die ihre Kunden besser als jeder andere verstehen, aber nicht unbedingt technisch versiert sind. Im Gegensatz zu den starren Datenmodellen anderer Anbieter, die eine benutzerdefinierte Entwicklung für jegliche Daten?nderungen erfordern, basiert unser Produkt auf dem flexiblen und intuitiven Datenmodell der parcelLab-Plattform.

Dank unserer sofort einsatzbereiten API wird die technische Implementierung des Produkts im Handumdrehen realisiert. Unser Algorithmus für maschinelles Lernen ben?tigt lediglich zwei Wochen, um anhand spezifischer Daten des Onlineshops, Verbrauchern und Logistikern ein individuelles Training durchzuführen und die Konfiguration von Lagern und Liefermethoden zu optimieren. Schon nach zwei Wochen k?nnen Sie Ihren Kunden pr?zise Zustellinformationen bieten, die Ihren Umsatz ankurbeln.

Unser engagiertes Implementierungsteam bei parcelLab – bestehend aus Datenwissenschaftlern, Logistikexperten und Projektmanagern – gew?hrleistet einen reibungslosen und effizienten Ablauf, der sowohl erwartete ?nderungen der Datenanforderungen, strenge Testpl?ne als auch notwendige Nutzerschulungen berücksichtigt.