Un marché mondial de recommerce proposant environ 25 000 étiquettes par jour a fait quelque chose que j’aurais aimé que davantage d’acheteurs fassent. Ils ont décidé de se pencher en profondeur sur leurs expéditions, jusqu’au niveau du colis. Je pense que nous pourrions tous convenir que la plupart des organisations gaspillent de l’argent quelque part. Cette équipe voulait savoir où, précisément, elle a donc analysé ses propres données via IA avancée pour le découvrir.

L’outil d’IA est revenu avec des endroits spécifiques à rechercher. Itinéraires sur lesquels ils payaient trop cher. Des niveaux de service plus rapides que la promesse de livraison qu’ils avaient réellement faite au client et des conditions de déclenchement que personne n’avait revisitées depuis la rédaction des règles.

Les recommandations semblaient toutes bonnes sur papier. Mais plutôt que de tout changer et d’espérer, ils ont appliqué les modifications à une partie de leurs expéditions quotidiennes et les ont exécutées parallèlement aux expéditions envoyées de la manière originale. Eh bien, les choses vont bien. Ils économisaient de l’argent et les expéditions arrivaient à temps à des tarifs plus élevés. Lorsqu’ils ont vu que ce qui se passait dans le monde réel correspondait à ce que les données prévoyaient, ils ont transféré 10 fois plus de volume.

À la fin, ils économisaient plus de 2 millions de dollars par an et environ 273 000 colis par an, qui arrivaient en retard, arrivaient à temps. Sans ajouter de transporteur. Fou, non ?

Personne n’est allé chercher un meilleur réseau

La plupart des projets de frais de port suivent le même script. Vous ajoutez un transporteur ou deux, ou vous revenez à la table sur un contrat. Quelqu’un hérite du travail en plus de son travail réel, et deux quarts plus tard, vous avez une feuille de calcul, une nouvelle intégration à maintenir et une victoire que vous devez défendre lors d’une révision, car elle est plus petite que ce que l’analyse de rentabilisation prévoyait.

Mais cette opération a ignoré tout cela. Ils n’ont ajouté aucun transporteur. Aucun contrat n’est revenu sur la table. Et personne n’a été embauché pour le gérer, ce qui indique généralement qu’un projet d’épargne est en réalité une demande d’effectifs en costume.

Je l’ai lu deux fois, parce que c’est le genre d’affirmation que je repousserais si quelqu’un d’autre me la présentait. Mais leur réseau d’opérateurs le dernier jour était le même que celui du premier jour, donc peu importe ce qui a produit ces résultats, cela est issu des affectations et non de la liste.

Moins cher et plus rapide à la fois

Ces deux chiffres ont évolué dans la même direction.

Le coût et les performances de livraison sont généralement traités comme un compromis. Payez moins, attendez plus longtemps. C’est ainsi que la plupart des décisions d’expédition sont formulées, et c’est ainsi que la plupart des règles d’acheminement sont rédigées.

Lorsque les deux s’améliorent, la configuration avec laquelle ils ont commencé n’a jamais été un compromis parfait entre coût et vitesse. Il y avait de la place sur les deux axes à la fois et personne ne pouvait le voir, et je doute que cette équipe soit inhabituelle en cela. Si vous êtes la personne qui a écrit ces règles, cela est probablement un peu différent pour vous que pour le reste d’entre nous.

J’ai élevé suffisamment d’adolescents pour savoir que personne n’organise de fête pour l’enfant qui rentre à l’heure. Vous n’avez à vous plaindre que de ceux qui arrivent tard à la maison. Et bruyant. Maintes et maintes fois. Les forfaits sont les mêmes. Les 273 000 qui ont cessé d’arriver en retard ne génèrent ni contrôle de suivi, ni ticket d’assistance, ni réponse de colère, ils n’arrivent donc jamais sur le tableau de bord de qui que ce soit et personne n’en tire une analyse de rentabilisation.

Je n’ai pas de chiffre précis sur le nombre de tickets évités par ces 273 000, et je me méfierais de quiconque l’aurait fait. Mais quiconque a géré une file d’attente d’assistance jusqu’en décembre connaît la direction.

Et les 2 millions de dollars ? Cela est entièrement le résultat d’une réaffectation, sans que personne n’ait rien négocié.

Une règle écrite en mars décrit toujours le mois de mars

Désormais, la plupart des équipes avec qui je parle ont déjà effectué le travail multi-opérateurs. Ils ont les intégrations, les comptes, les grilles tarifaires. Ce qu’ils n’ont pas, c’est une réponse actuelle quant à savoir quel transporteur et quel service devrait obtenir le prochain label, ils s’en remettent donc aux règles.

Et c’est grâce aux règles que cela fuit. Une règle de routage est un instantané de ce qui était vrai le jour où quelqu’un l’a écrite, elle décrit donc cette semaine avec précision, puis la semaine se termine. Les performances des transporteurs évoluent par voie, par niveau de service et par semaine, et ces variables évoluent indépendamment les unes des autres.

Je vois celui-ci constamment. Un transporteur était le moins cher sur une voie pendant la saison contractuelle, c’est donc devenu la valeur par défaut pour cette voie. Neuf mois plus tard, ses délais de transit ont diminué d’un jour, son statut de moins cher sur papier se situe désormais à quelques centimes de l’alternative, et aucun de ces faits n’a atteint la logique d’acheminement, car rien dans le système n’est configuré pour les faire apparaître. Le transporteur ne sous-exécute pas son contrat. C’est la raison pour laquelle vous l’avez choisi, et ce sont des problèmes différents avec la même facture.

Je ne pense pas que quiconque soit négligent ici. La règle était juste lorsqu’elle a été écrite, et à aucun moment elle n’a annoncé qu’elle avait cessé d’être juste. Quand êtes-vous retourné pour la dernière fois vérifier l’un des vôtres ?

La moitié qui regarde et la moitié qui agit

Informations sur l’IA de Luma est la moitié qui ressemble. Il analyse ce que font réellement vos transporteurs, voie par voie et service par service, sur une base de plus d’un milliard d’expéditions historiques à travers le monde. 100+ transporteursce qui est suffisamment large pour distinguer une tendance d’un établissement ayant une mauvaise semaine. C’est ce qui a fait ressortir le ralentissement du marché.

Luma AI Sélectionner est la moitié qui agit, une fois les décisions prises. Il applique les affectations lors de la génération des étiquettes selon les règles écrites et détenues par votre équipe, et il continue de les vérifier par rapport à ce que font les transporteurs actuellement au lieu de ce qu’ils faisaient la semaine où la règle est entrée.

Aucune des deux moitiés ne supprime la réflexion. Le premier rend la réflexion possible et le second vous évite de devoir le faire à la main sur chaque étiquette.

Là où cela ne s’applique pas

En dessous d’une certaine taille, je ne pense pas qu’il y ait grand-chose ici pour vous. Si vous traitez quelques centaines d’étiquettes par jour sur une poignée de voies sur un ou deux transporteurs, il y a très peu de choses à réattribuer et vous repéreriez un problème de ce type sans aucune aide. Cela commence à payer quelque part au nord de quelques milliers d’étiquettes par semaine sur suffisamment de voies pour qu’une seule mauvaise paire d’origine et de destination puisse avoir de l’importance et se cacher dans votre total.

Votre point de départ compte aussi. Leur taux de ponctualité avait de la place, donc si le vôtre est déjà élevé, le même travail rapporte moins, et vous devriez évaluer l’analyse de rentabilisation en fonction de votre propre base de référence plutôt que de l’amélioration de quelqu’un d’autre.

Et les économies réalisées ici ont été réalisées sans toucher aux tarifs. Si vos tarifs de base sont vraiment mauvais, de meilleures affectations vous aideront à la marge et vous aurez toujours un problème de tarifs.

L’autre chose que cela a nécessité, c’est l’attention soutenue de quelqu’un. Luma a produit la liste, mais les gens devaient encore y travailler et décider quoi faire, donc si personne dans votre équipe n’a ce temps à donner, une meilleure visibilité restera dans un tableau de bord et ne changera rien.

L’évaluation est ce que je copierais

Ils n’ont pas procédé à une préparation sur papier ni décidé d’un modèle d’économies projetées. Ils y ont mis du volume en direct, à une taille où les chiffres signifieraient quelque chose mais un mauvais résultat ne ferait pas beaucoup de mal, et ils l’ont laissé durer suffisamment longtemps pour produire une tendance au lieu d’une bonne semaine. Ensuite, ils ont évolué, et l’ampleur du mouvement était proportionnelle à la confiance que les données avaient gagnée.

C’est une façon raisonnable d’évaluer tout ce qui prétend que cela modifiera vos frais d’expédition, y compris les nôtres. Si un fournisseur ne peut pas survivre à une tranche mesurée de votre volume live, le pitch était tout ce qu’il y avait toujours.

Découvrez ce que Luma AI Insights trouve dans vos propres données d’expédition. Choisissez ensuite la tranche de votre volume sur laquelle vous seriez prêt à le tester.