2023年 Eコマースで AI：ChatGPT と 3PL の点と点を結びつけるポイント

 

AI: 最近インターネット上で最も注目されている頭文字語。

ChatGPT、Bard、Jasper

などのチャットボット ツールの台頭により、これらの簡単にアクセスできる人工知能システムは、未来の SF を現実のように感じられるものを日常生活にもたらしています。（ターミネーターみたいになるのか、マトリックスみたいになるのか）

この新たな現実の中で、より多くの組織が、人工知能の力を活用して自社の業務を効率化する方法に注目しています。

先進的なE-コマース・D2C・DNVBブランドは次のような質問を自問してみてください。

1. AI によって排除できる手動または臨時のプロセスはありますか
2. AI は買い物客に、よりパーソナライズされた楽しい顧客体験を提供できるでしょうか

Eコマース業界は、さまざまな方法で AI Artificial Intelligence（人工知能）の恩恵を受けています。

マッキンゼーの最近のレポートでは、回答者の 79% が AI をマーケティングと販売に統合することでビジネス収益が増加したと述べています。
収益の増加は組織によって異なりますが、レポートによると、企業は AI 戦略を使用することで少なくとも 20% の追加収益を生み出すことができているようです。

AI は必ずしも新しい概念ではありませんが、このテクノロジーは昨年2022年、さまざまな業界で使用と導入が劇的に増加しました。

それでは、今年の残りの期間とその先を見据えて、

AI は 3PL 企業をどのように支援できるのでしょうか

その方法について詳しく説明する前に、AI とは正確には何なのかをより明確に理解しましょう。

AIとは何ですか

AI は、機械を使用して知的な人間の行動を模倣するものとして広義に定義されています。テクノロジーが進歩し続けるにつれて、これらの複製された動作の数は確実に増加していますが、一般的な例としては、検索での推奨、音声認識、チャットボットなどが挙げられます。
マシン (ほとんどの場合、コンピューター) にアクセスすると、ユーザーはテクノロジにデータ セットの分析と学習を指示して、目的の出力を生成できます。さらに、AI は、学習した行動からパターンを予測するように設計されたアルゴリズムの構築にも役立ちます。

AI は、次のようなテクノロジーのサブセットを具体化する包括的な概念です。

機械学習 (ML):
明示的なプログラミングやユーザーからの直接の指示を必要とせずに、経験から学習して改善する AI アプリケーション

ディープ ラーニング (DL):
ディープ ニューラル ネットワークを使用して、人間の脳にヒントを得た方法で問題を解決し、データを処理します。

ML アプリケーション:
ML と DL の主な違いは、2 つのテクノロジーが予測を行うためにデータを処理する方法です。

DL では、ML 技術で通常必要とされるデータ前処理の多くを排除できます。多くの場合、特徴抽出を自動化して人間が特定したガイドラインを削除できます。DL アルゴリズムは、ML モデルで事前に識別する必要がある可能性のある一連の写真から、「最も重要」と思われる特定の特徴を決定できるようになります。

たとえば、DL アルゴリズムは一連の花の写真を分析し、重要な特性 (つまり、色、花びらの形状) に基づいて各花を分類できます。ML アルゴリズムでは、適切な分類に向けて各特徴を特徴付けるために、前処理段階で人間の介入が必要になる場合があります。

AI は電子商取引にどのように適用されますか

1950 年代に最初に成功したプログラムが作成されて以来、AI は大きな進歩を遂げてきました。最近では、AI ビジネス アプリケーションのゴールドラッシュが止まらないようです。

これは、Eコマース・そして、オムニチャネル小売を含む多くの業界にとって素晴らしいニュースです。非常に多くのオンライン小売データが利用できるようになったことで、ブランドは消費者の行動の有用なパターンを自動化して抽出して、重要な決定を下すことができるようになります。
例としては、消費者の行動に基づいたスマートな商品のバンドル化、個々の買い物客向けにパーソナライズされた商品の推奨（レコメンド）、商品の類似性や消費者の好みに基づいたスマートな商品の発見などがあります。
＊詳細なメリットはこちらのコラムにて

AI テクノロジーは、コンバージョンを増やし、カート放棄を減らしたいと考えているブランドにとって非常に価値があります。
コンバージョンやカート放棄イベントを記録することで、ユーザーは ML モデルをトレーニングして、Web サイト上の関連ページに、クロスセル、アップセル、特別オファー (つまり、購入時の限定割引やギフト) などのスマートな商品の推奨事項や提案を追加することができます。

データドリブンのオファーを導入すると、ブランドはどの商品がコンバージョンにつながる可能性が最も高いかを測定し、ショッピング体験（購買前体験＋購買後体験）全体を通じてこれらの商品が確実に推奨されるようになり、コンバージョンの可能性を最大化できます

物流プロセスも最適化

ブランドが入力として使用するデータは複数の形式を取ることができるため、物流プロセスも最適化できます。
企業は、オンサイトでのクリックや購入に関連するデータを入力する代わりに、商品在庫と物流指標 (配送時間など) に基づいて、特定の地域の在庫レベルに基づいて推奨する商品を決定するモデルを構築できます。多くのフルフィルメント センターで在庫レベルが低い場合、ML モデルは、特定の商品が枯渇するのを避けるために、商品推奨の多様性を高める方法を学習でき応答する可能性があります。

ブランドが自動モデルに基づいて意思決定を行うか、ルールエンジンを介して意思決定を行うかにかかわらず、商品を推奨する際には、利用可能な在庫量や顧客の所在地などの指標を AI テクノロジーによって考慮することができます。有能なアルゴリズムが導入されていれば、ブランドはビジネス上の意思決定を簡素化し、履行プロセスがスムーズに実行されていることを確認できます。

AI の導入

パーソナライゼーション プラットフォームとして、協調フィルタリング ML 技術を使用して、オンサイトの買い物客にタイムリーで関連性のある商品オファーを表示します。それは、データ ソースまたはルールセットを使用することで、ユーザーが AI エンドポイントを活用して、閲覧行動、以前のアクション、購入履歴に基づいてアイテムを推奨できるようになります。
クライアントは、商品タグ、コレクション タイプ、URL ルールを使用してカスタム ガイドラインを作成できますが、事前に構築された AI ベースのルールを展開することもできます。

利用可能な AI エンドポイント

• トップセラー
• もう一度購入してください
• 最近見たもの
• 類似商品

これらの利用可能なエンドポイントにはコーディングや技術的な専門知識が必要ないのは当然です。ブランドは AI を活用したパーソナライゼーションをすぐに開始して実行できるようになっています。

さらに、データ ソースを使用すると、ルールを積み重ねて完全にパーソナライズされたセットアップを実現できるようになります。
たとえば、オンラインのアパレル ブランドが特定のコレクションの売れ筋商品と通常の商品などを表示したい場合、両方のルールを同じウィジェットに適用できることが大切です。プラットフォームは AI アルゴリズムに基づいて適切な商品をインテリジェントに推奨します。（いつまでも同じものを推奨しても顧客は飽きます。そして不満になります。）

AI ベースのデータ ソース機能

在庫切れフィルター:
在庫切れ商品の表面化を防止します。

入力商品フィルター:
顧客のカートに既に入っている商品の商品推奨を防止します。

除外フィルター:
特定の商品が推奨されないようにする

AI エンドポイントは最も合理的であるかを特定した後、e コマース チームは、オンサイトのカスタマー ジャーニー全体を通じて、パーソナライズされ商品の推奨していきます。

AIで利用できるウィジェット

• カートのクロスセル
• ホームページと PDP のクロスセルとアップセル
• 動的バンドル
• チェックアウト時の商品の推奨事項
• 購入後の特典
• ランディング ページの並べ替え

パーソナライゼーション ウィジェットは、ブランドの技術スタックを簡素化して、平均注文額 (AOV)、顧客生涯価値 (LTV)、コンバージョンなどの指標の向上を目指しています。
特別なことではなく、人がしていたことをよりシンプルにサジェストしてくれるということです。しかし、あくまでも万能ではないので、人がチェックして、補正は必要です。

E コマース ツール：ヘッドレス・MACH

• カート内のクロスセル
• 送料無料プログレスバー
• 購入特典や割引特典によるプレゼント

などの施策が実装できるヘッドレス・MACHタイプのコマースツール導入により、コンバージョンが増加し、カート放棄率が減少することが実証されています、顧客は完全に満足して購入を完了することができます。

購入後のエクスペリエンスとしてのオムニチャネル フルフィルメント

チェックアウト後、顧客は配達時間の短縮を期待しています。オンライン小売業者にとって、満足のいく購入後のエクスペリエンス：購買後体験を提供することがこれまで以上に重要になっています。

オムニチャネル フルフィルメントは、顧客が再購入するかどうかを決定するオムニチャネル パーソナライゼーションと同じくらい重要になっています。

富士ロジテックホールディングでは、商品が予定通りに確実に配送されることを保証できるようにします。さらに、3PL フルフィルメント サービスは、フルサービスの物流プロセスに関してブランドに安心感を提供しています。

今日の時代では、効率的な物流プロセスが整備されていない場合、ブランドが規模を拡大することは困難です。最善のマーケティングおよび販売戦略を講じたとしても、配送エクスペリエンスが不十分であれば、顧客は再購入しません。

AI を活用したプラットフォームと、コマースシステムなどの魅力的な機能と併せて、顧客満足度を向上させ、コンバージョン率を高めますが、富士ロジテックホールディングの高度な注文処理および物流テクノロジーによる Eコマース・オムニチャネルフルフィルメントサービスと組み合わせることで、ブランドは顧客に比類のないエンドツー サービスを提供できます。

よくある質問

3PL の「小売対応力」を評価する際に尋ねるべきポイントを教えてください

「小売対応」パートナーを探す際に、3PL プロバイダーに尋ねるべき重要な質問は７つあります。

1.オムニチャネル フルフィルメントのためのポイントは何ですか

これは、小売業者や小売メーカーにとって最もホットな話題です。在庫を重複させることなく、大手小売業者、卸売業者、専門店、消費者への注文をシームレスに履行するにはどうすればよいでしょうかについて知っているか、重要なポイントを実施できるかを確認してください。
小売対応の 3PL には、1 つの物理在庫を維持しながら複数のチャネルに配布できるプロセス、システム、設備が備わっているはずです。

探すべきポイント:

• 1 つのシステム内の単一の物理インベントリと複数の仮想インベントリがあるか
• チャネルのニーズに応じて、パレット、バルク、またはピッキングごとにできるか
• ERP システムと一般的な Web フロントエンド ストアフロントへの統合はどうか
• eコマースフルフィルメントのための特殊なストレージと自動化はできているか
• ギフト包装や特別注文に特化したパックステーションはあるか
• すべての主要な配送システムへ統合はどうなっているか

顧客への直接のフルフィルメント

主要なコマースプラットフォームとの統合、スケーラブルなドロップシッピングおよび返品管理プログラム、国内および国際の配送の最適化。

小売への直接フ​​ルフィルメント
市場におけるオンタイムの店舗配送と補充、すぐに棚に並べる商品を提供するための付加価値サービス、迅速な返品管理。

卸売フルフィルメント
輸入港でのシームレスな移行、配送センターへの正確なルーティング、すべての主要な小売業者との連携、シームレスな SKU レベルまたはケースレベルのピッキング。

2.在庫を正確に管理してもらえますか

通関地に流通拠点を確立することで、小売業者に究極のサプライ チェーンの柔軟性が提供されるとも言われています、在庫への即時の可視性とアクセスが提供されます。
小売対応の 3PL は、商品が入国港で引き取られてから店舗、フルフィルメント センター、または顧客に出荷されるまで、正確なリアルタイムの在庫の可視性を提供できますか。
3PL は、SKU、サイズ、色、または任意の数の重要な小売属性ごとに在庫の可用性を提供できる完全な機能を備えている必要があり、アクティブな在庫場所に商品を出入りする際に最新の RF および RFID テクノロジーを採用していることです。

探すべきポイント:

• ASN受信とRFスキャン
• パレット保管、ラック保管、および GOH 保管オプション
• LIFO/FIFO管理
• ロットとシリアル番号の管理
• 循環棚卸プログラム
• ベンダー管理の在庫
• 手持在庫をオンラインでリアルタイムに可視化

3.商品を「各」レベルでピッキング、梱包、発送してもらえますか

大手小売業者は、ケース、プレパック、または個別のアイテムなど、あらゆる構成で商品を出荷できる柔軟性を必要としています。小売対応 3PL は、最も要求の厳しい小売流通の注文プロファイルを処理する能力と、「各」レベルで正しく出荷する経験を備えており、顧客が適切な数量、色、サイズ、または注文構成を確実に受け取ることができます。

探すべきポイント:

• 在庫補充と指示された収納
• フルケース、プレパック、各ピッキング
• GOH アイテムレベルのピッキング
• 最低出荷管理
• キッティングとプレパック
• フルフィルメントセンター、店舗、消費者に配送する機能
• 宅配便システムのインターフェース
• スキャンとバーコード印刷
• 返品管理

4.店舗に補充してもらえますか

小売対応 3PL は、季節商品と年間商品、繁忙期と閑散期のための店舗補充機能、および返品管理を提供します。
フルサービス ソリューションには、専用配送資産、サードパーティ LTL パートナー、小包配送ソリューションへの統合を適切に組み合わせた店舗配送輸送が含まれます。また、3PL は店舗配送の複雑さを理解する必要があります。モール、独立した店舗、エレベーターゲート、市内の配送は日常業務の一部である必要があります。

探すべきポイント:

• クロスドッキングと店舗配送ルートの準備のための自動導入および仕分けシステム
• トラック積載の最適化とTMSテクノロジー
• スキャンとバーコード印刷
• 店舗配達用のモバイルスキャン
• 地下鉄や小規模店舗への配達に特化した設備
• トート管理や商品の品質検査・補充などの返品管理

5.私の商品を店頭に並べる準備をしてもらえますか

小売対応の 3PL は、各履行拠点で幅広い付加価値サービスを提供します。顧客のニーズに関係なく、商品を現場から発送することなく、変化に対応し、製品を販売できるように準備する必要があります。品質検査からラベル貼り、再梱包に至るまで、いつでも商品を時間通りに準備できる経験と社内リソースを 3PL が備えていることを確認してください。

一般的な付加価値サービス

• キッティング
• サブアセンブリ
• 再梱包
• 品質検査・修理
• 軽工業
• 再発券
• ラベリング
• プロモーション/季節限定のパッケージ
• セキュリティ制御アプリケーション

アパレル付加価値サービス

• 縫い
• GOH（ガーメントオンハンガー）
• ラベルの変更
• 折りたたみ
• 開梱して吊るしてください。ハンガーチェンジ
• ポリ袋
• リングのサイズ
• 針穴
• アラームアタッチメント
• クリップ、ボタン、ベルト

6.御社のシステムは複雑な注文に対応でき、24 時間稼働し続けることができますか

3PL はビジネスの延長であるため、注文プロファイルのあらゆる側面を処理できる必要があります。そして、同様に重要なことですが、システムは安全であり、バックアップされており、災害発生時にもフェイルセーフである必要があります。小売対応 3PL は、小売業者や小売メーカー向けに設計されたシステム、自社のシステムまたは自社のシステムを倉庫内で運用できる機能、常に稼働していることを保証するエンタープライズ レベルの災害復旧とバックアップを提供します。

探すべきポイント:

• 最も複雑な在庫管理やフルフィルメントの課題にも対応する、完全なリアルタイムの流通ライフサイクル管理
• ERP および注文管理システムへの統合がどう可能か
• 倉庫内で 3PL システムまたは標準/独自システム (SAPなど) を実行する機能
• 高度な訓練を受けた経験豊富なスタッフ
• オフサイトバックアップ、同じ場所に設置されたフェイルオーバーシステム、正式な災害復旧計画

7. RFIDを扱う準備はできていますか?

ご存知の通り、購入する商品に RFID タグを付けることを義務付ける大手小売業者が増えていきます。小売対応の 3PL は、RFID 要件を理解するだけでなく、RFID タグ付き商品を受け取ったり、現場でタグをエンコードして適用したりするためのハードウェアを備えています。
富士ロジテックホールディングスでは、RFID スキャン テクノロジを WMS に統合しており、アウトバウンド スキャンにそれを使用して、エラーを削減し、潜在的なチャージバックを排除できます。

探すべきポイント:

• RFID ハードウェアが設置され、テスト済みか
• RFID スキャンが WMS システムに統合され、従来の RF スキャンと並行して動作するか
• 現場でタグをエンコード、印刷、貼り付ける機能
• RFID テクノロジーと小売業者の要件を理解している経験豊富な IT スタッフと運用スタッフ