라스트 마일 배송의 3가지 함정과 이를 피하는 방법

작년 한 해는 COVID-19로 인해 우리 모두가 예상치 못한 스트레스에 직면하면서 소비자, 소매업체 및 라스트 마일 운송업체 모두에게 매우 실망스러운 한 해였습니다. 폐쇄와 제한으로 인해 전자 상거래와 택배가 붐을 일으켰습니다. 당시 많은 소매업체가 물류 이동을 그렇게 빨리 할 준비가 되어 있지 않았습니다.

결과적으로 소비자의 53%가 2020년에 손상된 패키지를 받았다고 보고했으며 43%가 운송 중 패키지를 분실한 것으로 최근 연구에 따르면 소매 배송에 대한 고객의 신뢰가 타격을 받았습니다. 라스트 마일 주문 처리가 전체 배송 비용의 1/4에서 절반을 차지하므로 오늘날의 디지털 우선 소매 환경에서 오류가 발생할 여지가 없습니다.

전자 상거래가 계속해서 성장함에 따라 라스트 마일의 문제점으로 인해 전반적인 쇼핑 경험이 점점 더 커지거나 무너질 것입니다. 일반적인 함정을 피하기 위해 라스트 마일 운송업체는 최종 소비자가 우선적으로 고려하는 사항을 이해하고 이러한 문제에 대한 계획을 세워야 합니다.

전자 상거래 소비자의 가장 큰 세 가지 문제점은 가시성, 통제력 및 책임성의 부족으로 요약할 수 있습니다. 이러한 우려가 광범위하지만, 솔루션은 단기, 중기 및 장기적으로 고객 신뢰를 회복하기 위해 새로운 혁신을 기꺼이 채택하려는 최종 마일 운송업체가 관리할 수 있습니다.

1. 가시성 부족으로 고객 이탈

소비자는 전달 과정 전반에 걸쳐 투명한 커뮤니케이션을 압도적으로 원합니다. 주문 상태에 대한 정보를 받는 것이 필수적입니다. 일관되지 않거나 신뢰할 수 없는 업데이트는 오늘날 소매 고객의 가장 큰 불만 중 하나입니다.

업데이트된 추적 정보가 없으면 쇼핑객은 고객 서비스 및 WISMO(내 주문은 어디에 있습니까) 연락처를 찾아 직원의 시간과 에너지를 낭비하고 쇼핑객을 더욱 실망시킬 것입니다. 고객의 기대에 부응하기 위해 실시간 알림을 통해 예상 배송에 대한 명확성과 함께 추적 번호를 제공해야 합니다.

주문한 상품이 배송 중 분실되었다는 걱정은 패키지가 지연된다는 사실보다 고객에게 더 큰 스트레스입니다. 따라서 배송 마지막 마일에 대한 정보를 제공할 때는 정보가 많을수록 좋습니다.

단기적으로 내부적으로 또는 제3자 물류(3PL) 파트너와 함께 단일 정보 소스를 생성하면 고객을 잘못 안내하고 시간을 낭비하는 여러 참조 코드, 모순되는 배송 날짜 또는 여러 전화 번호의 가능성을 제거할 수 있습니다.

소매업체는 더 먼 미래를 내다보고 실시간 데이터와 분석을 통합하고 AI와 머신 러닝이 제공하는 효율성을 탐색할 수 있는 라스트 마일 캐리어를 찾을 것입니다. 이러한 혁신은 실시간 추적, 동적 라우팅, 창고 최적화 등을 통합할 수 있습니다. 이와 같은 고급 기술은 끊임없이 변화하지만 경쟁자가 먼저 도달하지 않도록 로드맵으로 작업할 가치가 있습니다.

2. 쇼핑객은 통제할 수 없는 세상에서 통제권을 추구합니다.

가시성만으로는 온라인 쇼핑객을 만족시키기에 충분하지 않습니다. 2020년의 많은 부분이 완전히 통제 불능으로 느껴졌습니다. 이제 미국 소비자들은 패키지를 어디서, 언제, 어떻게 받을지 통제할 수 있도록 실행 가능한 선택을 찾고 있습니다.

너무 자주 배송 위치가 제한되어 있거나 불편한 시간만 제공되거나 운송업체를 하나만 선택할 수 있습니다. 이러한 소비자 통제 부족으로 인해 배송 실패율이 높아지고 실망한 고객이 부정적인 리뷰를 남기는 비율이 높아집니다.

한 가지 솔루션은 각 고객이 다음을 수행할 수 있도록 하는 자체 일정 및 추적 시스템을 제공하는 것입니다. 배송 일정을 잡고 배송 프로세스 전반에 걸쳐 정보를 받습니다. 고객은 수신 알림을 개인화할 수 있으며 주문이 운송 중이거나 최종 목적지로 가는 도중에 스캔될 때 알림을 받을 수 있습니다.

개인화된 배송 옵션과 사물함과 같은 대체 사이트는 고객이 원하는 시간과 장소에서 구매할 수 있도록 하여 최고의 보안, 제어 및 편안함을 경험할 수 있도록 합니다.

3. 실수가 발생하면 책임이 크게 확대됩니다.

대부분의 고객은 실수가 발생한다는 것을 이해합니다. 그러나 회사가 실수를 인정하지 않거나 시정하지 않을 때 이해심이 빠르게 역전될 수 있습니다.

Convey에 따르면 소비자 10명 중 거의 9명은 브랜드가 배송 날짜를 어떻게든 보상해야 한다고 생각합니다. 배송 실패 또는 최종 주문 처리 오류가 발생하면 고객은 종종 연락할 적절한 사람을 찾기 위해 '탐정 역할'을 해야 합니다. 책임의 부재는 고객에게 책임을 지우고 과도한 스트레스를 가중시키고 나쁜 상황을 악화시킵니다.

문제나 지연의 이유가 무엇이든 상관없이 소매업체와 운송업체는 조정하고 문제를 사전에 전달한 다음 고객을 계속해서 파악해야 합니다. 라스트 마일 회사는 회사와 고객을 최신 상태로 유지하도록 설계된 배송 성과 분석에 기대어 책임감을 유지할 수 있습니다.

고급 분석을 통해 경영진은 속도 저하가 발생하는 위치와 효율성을 얻을 수 있는 위치를 빠르게 식별할 수 있습니다. 잠재적인 문제를 예측할 수 있을 때 고객에게 전달할 수도 있으므로 고객 충성도에 크게 기여하는 두 가지 요소인 책임성과 투명성을 보여줄 수 있습니다.

가능한 한 적극적으로 행동하세요

작년에 우리는 예상치 못한 도전에 직면할 수 있음을 배웠습니다. 다시 혼돈에 빠지지 않으려면 라스트 마일 주문 처리 회사는 2021년 업계를 뒤흔드는 최신 혁신을 탐색해야 합니다.

단기 기회

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스마트 기기 모바일 캡처 — 스마트폰 및 웨어러블과 같은 기기로 스캔하면 고객과 고용주가 바코드 스캔 및 OCR과 같은 더욱 강력하고 유연한 모바일 데이터 캡처 솔루션을 활용할 수 있습니다.

증강 현실 — AR 오버레이를 이동통신사의 스마트 또는 웨어러블 기기에 통합하면 수십 개의 바코드를 한 번에 스캔하고 올바른 패키지를 빠르게 식별할 수 있습니다.

클릭 앤 콜렉트 — 고객의 시간과 비용을 절약하고 온라인 구매는 매장에 맡기고 고객은 가장 편리한 시간에 배송을 받을 수 있습니다.

사물함 — 고객이 원하는 시간에 사물함에 접근할 수 있도록 하여 편의성을 높이면 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 다른 이점으로는 소포 도난 가능성을 최소화하고 중앙 집중식 배송으로 도시의 배달 트럭 혼잡을 줄일 수 있다는 점입니다.

중기 기회

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드론 — 드론을 사용하면 소액 배송을 거의 즉시 처리할 수 있지만 물류에 대해서는 여전히 논란이 되고 있으며 무인 항공기 시스템에 대한 규정으로 인해 드론의 잠재적 사용이 제한될 수 있습니다.

장기적인 기회

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AI/머신 러닝 — 데이터를 AI 및 머신 러닝, 운송업체 및 주문 처리 회사와 결합하면 이동 중, 창고 및 예산 내에서 효율성이 크게 향상되는 이점을 누릴 수 있습니다.

블록체인 —블록체인을 최종 마일 디지털 원장으로 사용하면 더 빠르고 투명하며 안전한 거래가 가능합니다.

자율 배송 차량(ADV) — 중앙 제어 지점에서 ADV를 모니터링하고 정해진 배송 경로를 따르면 효율성을 극대화할 수 있습니다.

비접촉식 고객 경험에 대한 수요로 인해 소비자에게 통제력을 제공하는 보다 개인화된 배송 옵션에 대한 기대가 높아졌습니다. 새로운 기술과 혁신은 모든 단계에서 고객과 공유할 수 있는 더 높은 수준의 가시성을 제공합니다.

쇼핑객에게 무책임한 것은 좋은 전략이 아닙니다. 대신, 실수를 소유하고 고객이 실수를 인식하도록 하는 것이 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 방법입니다. 소비자의 요구와 기대가 진화함에 따라 일반적인 고충을 적극적으로 완화하고 행복하고 만족스러운 고객에게 서비스를 제공하는 데 앞장서도록 노력하십시오.

Lukas Kinigadner는 모바일 데이터 캡처 회사인 Anyline의 공동 창립자이자 CEO입니다.