Postis 使用 ML 和 AWS SageMaker 简化国际配送服务
2022 年
Postis 针对物流自动化、优化和跟踪提供实时数字平台,帮助零售商和配送公司掌握客户历程的最后一英里,确保客户从下单到收货均获得良好的体验。这家罗马尼亚初创公司发展快速,借助机器学习帮助卖家为每种产品、客户历程或目的地找到更加合适且经济高效的配送解决方案。它通过 AWS 创建可扩展的系统,能够运行繁重的机器学习工作负载,支持其全球发展。Postis 现在通过 AWS 为 25 个国家/地区的 200 多名客户提供服务,其中包括 Ikea、Carrefour、Auchan 和 Intersport 等知名企业。
我们现在已准备好在整个欧洲提供服务,并继续增加功能以扩大我们生态系统的覆盖范围。基于 AWS 构建我们的服务,这已经帮助我们在短时间内取得众多成就。”
Florin Bulgarov
Postis 首席数据科学家
Postis 希望帮助零售商和配送公司掌握客户历程的最后一英里。这家罗马尼亚初创公司发展快速,针对物流自动化、优化和跟踪提供实时数字平台,确保从下单到收货的整个消费者历程都实现出色的服务体验。
为此,Postis 借助机器学习(ML)帮助卖家为每种产品、客户历程或目的地找到更加合适且经济高效的配送解决方案。该公司通过亚马逊云科技(AWS)创建可扩展的系统,能够运行繁重的 ML 工作负载,支持其全球发展。
该公司成立于 2017 年,现在借助 AWS 为 25 个国家/地区的 200 多名客户提供服务,涉及零售、电子商务、物流和交通领域,其中包括 Ikea、Carrefour、Auchan 和 Intersport 等知名企业。它致力于帮助客户提供高效的配送服务并做出更明智的战略决策。
了解 ML 如何加速配送服务并提高质量
Postis 知道,借助 ML,它可以为客户提供更高效的配送方式。但是,ML 模型训练需要大量关于运输和物流运营的数据,包括配送时长、客户配送偏好、履单点与收货地点之间的出色备选方案、当地配送公司的绩效,以及收件人拒收的频率。
Postis 花费一年的时间从客户那收集此类数据并手动创建统计公式,从而得出有用的见解。整个流程帮助团队意识到,哪些数据点对于训练现在使用的模型更有价值。Postis 首席数据科学家 Florin Bulgarov 说:“我们初始模型处理本地资源的速度太慢,但这个流程很有用,因为它让我们开始了解到影响配送服务的不同因素。”
使用 AWS SageMaker 快速训练 ML 模型
为寻找更高效的解决方案,该公司开始使用 Amazon SageMaker 构建、训练和部署 ML 模型。该模型开始及时提供良好的结果之后,Postis 使用 Amazon Kinesis 创建易于使用的控制面板,以实时跟踪配送进度。Amazon Kinesis 可以轻松收集、处理和分析实时流数据,因此您能及时获得见解。Postis 与所有内部部门分享这些控制面板,以便快速识别错误并简化客户服务流程。
借助 AWS 构建的 API,Postis 可以向零售商或直接向订购商品的消费者发送关于配送进度的实时提醒。允许消费者直接访问跟踪详细信息,这有助于 Postis 客户减轻客户服务团队的负担。在零售商开始使用 Postis 的实时更新系统向消费者提供短信或电子邮件提醒之后,他们联系中心收到的电话减少了 25%。
跟踪数据还将订单拒收率(送货上门时买家拒收的频率)降低了 20%。Bulgarov 说:“因为我们的系统帮助一些客户降低了拒收率,所以他们每年节省了数十万欧元。”
使用 Postis 的零售商现在可以为最终用户提供新功能,这得益于快速访问平台上的配送数据。例如,买家实时接收他们所选运输方式的成本,因此零售商可以在买家下单时提供准确的运输成本。
当客户使用 Postis 时,系统会分析他们的配送运营,针对实际买家的真实行为提供见解。然后,他们可以根据这些信息做出更好的战略决策。例如,零售商可以识别最后一英里的配送失败问题和其他常见的买家体验问题,然后实施新的政策来补救这些问题。借助历史数据,零售商可以分析和比较整个运营商池的绩效和质量,改善他们的选择和合同谈判。他们还可以实时做出数据驱动的决策,在 20 毫秒内根据 100 多个标准选择更好的解决方案。
借助 AWS 在欧洲和世界范围内扩张
Postis 期望实现进一步的国际扩张,扩大其领土覆盖范围,增加其服务的零售商数量,并优化和增加配送量。Postis 正在使用本地 AWS 计算资源来运行其 ML 模型。
这意味着,Postis 客户之后可以在新的地区提供配送服务,而无需调整他们的 IT 系统。Florin 说:“我们的客户可以快速准备就绪,接受来自新的国家/地区的订单。我们已经为他们准备好所有基础设施和数据,因此他们只需与当地配送公司签订合同即可。”
扩大规模以满足购物旺季不断增长的需求
Postis 与零售商建立合作关系,需要在购物旺季(例如黑色星期五和圣诞节)处理需求的激增。高峰期间处理量增加了 7-10 倍。
它的数据库借助 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)(为任意工作负载提供安全、可调的计算容量)和 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)(允许在云中设置、操作和扩展关系数据库)自动扩展,以满足不断变化的需求。Bulgarov 说:“当流量激增时,我们不必干预。一切都会自动扩展。这意味着,我们有信心提供可靠的服务,而我们的 IT 团队可以专注于其他任务。”
Postis 发展势头强劲,迅速扩大客户群,自成立以来每年收入翻了三倍。Bulgarov 说:“我们现在准备在整个欧洲提供我们的服务,并继续增加功能以扩大我们生态系统的覆盖范围。基于 AWS 构建我们的产品,这已经帮助我们在短时间内取得众多成就。”
关于 Postis
Postis 是一家发展快速的罗马尼亚科技初创公司,针对物流自动化、优化和跟踪提供实时数字平台。它的软件即服务有助于零售商和其他企业利用机器学习提高配送系统的效率。仅仅 3 年之内,Postis 已实现扩展并得以管理 25 个欧洲国家/地区的订单。
AWS 的优势
- 将客户服务电话减少 25%
- 将拒收率降低 20%
- 3 年之内将配送服务扩展到 25 个欧洲国家/地区
- 繁忙购物时间的订单处理量可以增加 7-10 倍
使用的 AWS 服务
Amazon EC2
Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC5)是一种 Web 服务,可以在云中提供安全并且可应需调整的计算容量。该服务旨在让开发人员能够更轻松地进行 Web 规模的云计算。
Amazon SageMaker
通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何使用场景构建、训练和部署机器学习(ML)模型。
Amazon RDS
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 让您能够在云中轻松设置、操作和扩展关系数据库。
Amazon Kinesis
Amazon Kinesis 可让您轻松收集、处理和分析实时流数据,以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。
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