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Prédicteur de succès de livraison

Comment BVLab a aidé la société XYZ à réduire les délais et les coûts de livraison grâce à une solution d'apprentissage automatique

Prédicteur de succès de livraison : Contexte

Le client est une entreprise de commerce électronique opérant en Afrique. Elle propose le paiement à la livraison (COD) comme option de paiement pour ses clients, une méthode de paiement populaire sur le continent. Cependant, l’entreprise rencontre des difficultés avec un faible taux de réussite des livraisons en contre-remboursement, ce qui affecte ses revenus et la satisfaction de ses clients. Elle s’est associée à BVLab pour développer une solution capable de prédire le taux de réussite des livraisons et d’optimiser ses opérations.

Prédicteur de succès de livraison

Solution

BVLab a développé une solution appelée Prédicteur de succès de livraison, qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données historiques et prédire le taux de réussite des commandes en contre-remboursement. La solution utilise une combinaison de variables, telles que le comportement des clients, les détails des commandes et le lieu de livraison, pour faire des prédictions précises. Elle est intégrée au système de gestion des commandes existant du client, et les prédictions du taux de réussite des livraisons sont affichées en temps réel sur un tableau de bord.

Apprentissage automatique
Tableau de bord en temps réel
Informations prédictives

Implementation

La solution a été mise en œuvre sur une période de trois mois, au cours de laquelle l’équipe de BVLab a travaillé en étroite collaboration avec les équipes opérationnelles et informatiques du client. L’équipe a collecté et analysé des données historiques sur les détails des commandes, le comportement des clients et les lieux de livraison pour former les algorithmes d’apprentissage automatique. Une fois la solution formée, elle a été intégrée au système de gestion des commandes du client et testée de manière approfondie.

1 mois
2 mois
3 mois
Collecte de données
Formation de modèle
Intégration de systèmes

Résultats

Après la mise en œuvre de la solution Prédicteur de succès de livraison, le client a pu améliorer son taux de réussite des livraisons en contre-remboursement de 25 %. La solution a offert au client une visibilité en temps réel sur le taux de réussite des livraisons, lui permettant de traiter de manière proactive tout problème pouvant affecter ce taux. Le client a également pu optimiser ses opérations et ses ressources en fonction des prédictions de taux de réussite des livraisons, ce qui l’a aidé à réduire les coûts et à améliorer la satisfaction de ses clients.

Conclusion

Le Delivery Success Predictor a permis d’améliorer de 25 % le taux de réussite des paiements à la livraison, ce qui s’est traduit par de meilleurs revenus et une meilleure fidélisation des clients, ainsi que par une augmentation des revenus grâce à l’optimisation des processus de livraison. Amélioration de la satisfaction des clients grâce à la réduction des échecs de livraison et à la résolution proactive des problèmes

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