Erzielen Sie mehr Ums?tze durch bessere Sch?tzungen des Liefertermins Ihrer Bestellung
Beseitigen Sie die Ungewissheit über die Lieferzeit von Paketen. Reduzieren Sie die Kosten für den Kundenservice. Erholen Sie sich von verpassten Versprechen.
Demo Anforden
Füllen Sie mehr Warenk?rbe mit Lieferterminvorhersagen
Beginnen Sie damit, Ihren Kunden auf den Produktseiten ein Lieferversprechen zu geben, um Vertrauen aufzubauen und die Unsicherheit über die Lieferzeiten zu verringern. Die Angabe der Liefergeschwindigkeit (z.B. 3-7 Tage) ist weit weniger effektiv. Die Angabe einer gesch?tzten Ankunftszeit ist ein einfacher Weg, um Kunden zu ermutigen, einen Einkaufswagen zu starten.
Füllen Sie mehr Warenk?rbe mit Lieferterminvorhersagen
Beginnen Sie damit, Ihren Kunden auf den Produktseiten ein Lieferversprechen zu geben, um Vertrauen aufzubauen und die Unsicherheit über die Lieferzeiten zu verringern. Die Angabe der Liefergeschwindigkeit (z.B. 3-7 Tage) ist weit weniger effektiv. Die Angabe einer gesch?tzten Ankunftszeit ist ein einfacher Weg, um Kunden zu ermutigen, einen Einkaufswagen zu starten.
Verringern Sie die Abbruchraten von Einkaufswagen
Erh?hen Sie die Konversionsrate an der Kasse und reduzieren Sie die Zahl der abgebrochenen Bestellungen mit datengestützten gesch?tzten Lieferzeiten für Pakete. Sie haben mehrere Lieferoptionen? Zeigen Sie mithilfe eines maschinellen Lernmodells und eines einzigartigen Algorithmus, der Zustellmethoden, Servicelevels der Spediteure, Feiertage, frühere Leistungen und Trenddaten berücksichtigt, eindeutige Daten für jeden Spediteur an.
Reduzieren Sie die Kosten für den Kundenservice
Das von parcelLab zugesagte Lieferdatum basiert auf dem gesamten Weg des Pakets – von der Bestellung bis zur Haustür. Eine schlechte Sch?tzung kann zu einem schlechten Kundenerlebnis führen. Daher ist es wichtig, Datenpunkte zu berechnen, die von der Herkunft der Artikel über die Betriebszeiten des Lagers oder der Filiale bis hin zu den Bearbeitungs- und Bearbeitungszeiten und den Abholfenstern des Spediteurs reichen. Mit einer datengestützten Vorhersage in Kombination mit proaktiven Statusbenachrichtigungen k?nnen Sie die Kundenzufriedenheit erh?hen und die Anzahl der Serviceanrufe zum Thema „Wo ist meine Bestellung“ weiter reduzieren.
Erholen Sie sich von Versp?tungen und verpassten Lieferzusagen
Selbst mit den besten Absichten laufen die Dinge nicht immer nach Plan. Bereiten Sie sich auf diese Momente vor und bewahren Sie wertvolle Kunden vor schlechten Erfahrungen, die zur Abwanderung führen. überwachen Sie die Produktions-, Verarbeitungs-, Verpackungs-, Abhol- und Lieferschritte, damit Sie sofort wissen, wenn ein Lieferversprechen in Gefahr ist. Erstellen Sie spezielle Kommunikationsabl?ufe, um Kunden über den Fortschritt zu informieren, und bieten Sie Anreize wie z.B. kostenlosen Versand bei der n?chsten Bestellung, wenn Versprechen nicht eingehalten werden. Schaffen Sie Vertrauen, damit Ihre Kunden wiederkommen.
Sicher fühlen bei Lieferversprechen an Ihre Kunden.
Standort automatisch erkennen
Ohne Adressangaben, wird die Standorterkennung verwendet, um Sch?tzungen für die Region anzuzeigen.
Maschinelles Lernen
Aktualisiert st?ndig die gesch?tzte Zustellzeit für Pakete auf der Grundlage realer Trends und Muster bei verschiedenen Brands und Logistikern.
App-Unterstützung
Zeigen Sie mit einer einfachen Integration Lieferterminzusagen in Ihrer App an.
Individuelle Attribute
Legen Sie Attribute wie Feiertage, Lagerbetriebszeiten, Verpackungs- oder Logistiker Cut-off fest.
Globale Komplexit?t
Berücksichtigt Ihre Vertriebsstruktur, die Herkunft der Artikel, den Zeitrahmen für die Zollabfertigung und die Anforderungen mehrerer Logistiker.
Zustellprognose
Verl?ssliche Vorhersage des Zustellzeitfensters beim Besteller, basierend auf historischen Werten.
