효율적인 라스트 마일 배송은 기술자에게 달려 있습니다

전자 상거래, 온라인 쇼핑 및 음식 배달 서비스의 급증으로 기업은 공급망을 개선할 방법을 지속적으로 모색하고 있습니다. 이제 그 어느 때보다도 배송 및 물류의 중요한 구성 요소는 최종 배송입니다. 배송 프로세스의 이 마지막 단계는 대부분의 소매업체와 물류 회사에게 가장 중요한 과제입니다.

전자 상거래의 폭발적 성장은 라스트 마일 배송을 완전히 변화시켰습니다. 세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면 라스트마일 서비스에 대한 수요는 2030년까지 전 세계적으로 78% 성장할 것으로 예상됩니다. 글로벌 온라인 음식 배달 서비스 시장은 2023년에만 1,543억 4,000만 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 연간 성장률 11.51%를 나타냅니다. 및 시장 보고서.

라스트 마일 배송은 공급망 및 물류 비즈니스에서 고객 만족의 최고 동인입니다. 전체 프로세스에서 가장 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들고 예측할 수 없는 요소로서 공급망의 수익성에 직접적인 영향을 미칩니다. Capgemini 연구에 따르면 최종 마일 배송은 공급망에서 가장 큰 비용 동인이며 공급망 비용의 무려 41%를 차지합니다.

기업이 익일, 당일 또는 2시간 이내 배송이라는 약속을 지키기 위해 경쟁함에 따라 미래 솔루션은 보다 비용 효율적이고 빠르며 원활하게 실행되어야 합니다. 확장 가능하고 주문형이며 실시간인 라스트 마일 애플리케이션에 대한 수요가 급증할 것입니다.

지난 해의 도전 과제를 경험한 공급망 리더는 여전히 많은 새로운 장애물이 놓여 있음을 이해합니다. 대다수는 기술 중심 물류 제공업체와 협력하는 것이 전자 상거래를 확장하고 공급망 전반에 걸쳐 가시성을 제공하며 오늘날의 높은 수준의 고객 수요를 충족하는 데 중요하다는 것을 배웠습니다.

공급망 운영 전반에 걸쳐 효율성을 높이려면 리더는 효과적인 라스트 마일 배송 기술 솔루션을 활용해야 합니다. 현재 공급망 운영이 어떤 형태의 기술을 통합했는지 여부에 관계없이 미래는 분명합니다. 매끄럽고 원활한 최종 배송을 보장하기 위해서는 기술이 중요합니다.

특히 경로 최적화 소프트웨어는 공급망 생산성을 향상시키고 긍정적인 고객 경험을 보장하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 최종 마일 배송 서비스를 제공하는 공급망 비즈니스가 배송 프로세스 전반에 걸쳐 종단 간 가시성을 제공할 수 있습니다.

기술 기반 솔루션은 예측 분석을 활용하여 경로 계획을 위한 실제 요소를 최적화하여 배송 시간을 단축하고 운송 비용을 절감하며 자산 활용도를 높일 수 있습니다. 데이터, 통계 알고리즘 및 기계 학습을 사용하여 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 결과의 가능성을 식별할 수 있습니다.

음식, 식료품 및 기타 전자 상거래 품목의 최종 배송을 위한 소프트웨어의 성공적인 통합의 핵심 요소는 도로 여행이 아닌 카운터에서 소파까지 운송 시간을 계산하는 것입니다. 여기에는 상품을 수령인의 손으로 이전하는 마지막 단계에 대한 설명이 포함됩니다.

지난 한 해가 우리에게 배운 것이 있다면 예상치 못한 일에 대비하는 것입니다. 기술은 우리에게 위치 기반 솔루션을 배포하고, 공급망 프로세스의 각 단계를 제어하고, 라스트 마일 배송 성공을 위한 전략을 구현할 수 있는 힘을 줍니다.

Gaurav Bubna는 의 공동 설립자입니다. Nextbillion.ai , 공간 데이터 매핑 플랫폼.