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ParcelLab führt KI-Tool zur Prognose von Rücksendungen ein

Paketzustellung
Foto: Kampus Production / Pexels

parcelLab, einer der führender Anbieter von Software für das sogenannte „Post-Purchase-Erlebnis“, hat die Einführung von Returns Forecast AI bekannt gegeben. Das KI-gestützte Tool soll Händlern helfen, eingehende Rücksendungen präziser zu prognostizieren und Änderungen in den Rücksendetrends frühzeitig zu erkennen. Dies ermöglicht eine bessere Planung der Lagerressourcen, reduziert Bearbeitungszeiten und senkt die Betriebskosten. Returns Forecast AI ist speziell darauf ausgelegt, die finanzielle Stabilität von Einzelhändlern zu stärken, indem es ihnen hilft, den finanziellen Auswirkungen von Rücksendungen besser vorzubeugen.

Bisher haben in den meisten Fällen Logistikmanager nur begrenzte Einblicke in Rücksendungen und können Spitzenzeiten sowie historische Datenmuster nicht in ihre Prognosen einbeziehen. parcelLabs Returns Forecast AI ersetzt manuelle und fehleranfällige Prognoseprozesse durch datengestützte KI-Einblicke. Dies verbessert die Ressourceneinsatzplanung, steigert die Betriebseffizienz und optimiert die finanzielle Prognose. Eine genaue Vorhersage der Rücksendungen kann erhebliche Kostensenkungen ermöglichen, indem sie die Personaleinsatzplanung optimiert und die Kosten für Transport, Handhabung und Bearbeitung der Rücksendungen minimiert. Das Tool generiert einen vorausschauenden Analysebericht, damit Einzelhändler proaktiv planen und sowohl Über- als auch Unterbesetzungen vermeiden können.

„Die steigende Anzahl von Rücksendungen stellt eine einzigartige Herausforderung für Einzelhändler dar, die eine bessere Übersicht benötigen, um Trendänderungen zu verstehen, den Personaleinsatz zu steuern, Bearbeitungszeiten zu verkürzen und effektive Vertriebspläne zu erstellen“, sagte Tobias Buxhoidt, Gründer und CEO von parcelLab. „Mit Returns Forecast AI geben wir Lagerleitern und Logistikfachleuten die Möglichkeit, diese Herausforderung in eine Geschäftschance zu verwandeln. Das Tool kann so konfiguriert werden, dass es Muster visualisiert und Prozentfehler misst. Durch die Reduzierung der Betriebskosten und die Verbesserung der Finanzplanung liefert unser Tool eine neue Ebene der Transparenz und Prognosezuverlässigkeit.“

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