Postis vereinfacht internationale Zustellungen mit ML und AWS SageMaker

Postis bietet eine digitale Echtzeit-Plattform für die Automatisierung, Optimierung und Verfolgung der Logistik. Sie hilft Einzelhändlern und Lieferunternehmen, die letzte Meile auf dem Weg zum Kunden zu meistern und ein gutes Erlebnis von der Bestellung bis zum Empfang der Ware zu gewährleisten. Das schnell wachsende rumänische Start-up nutzt Machine Learning, um Verkäufern dabei zu helfen, die am besten geeignete und kostengünstigste Lieferlösung für jede Art von Produkt, Customer Journey oder Zielort zu finden. Das Unternehmen nutzte AWS, um ein skalierbares System mit der notwendigen Leistung für die Ausführung umfangreicher Machine-Learning-Workloads zu schaffen und sein globales Wachstum zu unterstützen. Postis bedient heute mehr als 200 Kunden in 25 Ländern mit AWS, darunter große Namen wie Ikea, Carrefour, Auchan und Intersport.

Postis möchte Einzelhändlern und Lieferunternehmen dabei helfen, die letzte Meile zu ihren Kunden zu meistern. Das schnell wachsende rumänische Start-up bietet eine digitale Echtzeit-Plattform für die Automatisierung, Optimierung und Nachverfolgung der Logistik, die ein hervorragendes Serviceerlebnis über die gesamte Customer Journey hinweg gewährleistet, von der Bestellung bis zum Erhalt der Ware.

Dazu nutzt Postis Machine Learning (ML), um Verkäufern dabei zu helfen, die am besten geeignete und kostengünstigste Lieferlösung für jede Art von Produkt, Customer Journey oder Zielort zu finden. Das Unternehmen nutzte Amazon Web Services (AWS), um ein skalierbares System mit der notwendigen Leistung für die Ausführung umfangreicher Machine-Learning-Workloads zu schaffen und sein globales Wachstum zu unterstützen.

Das 2017 gegründete Unternehmen nutzt AWS und bedient inzwischen mehr als 200 Kunden in 25 Ländern in den Bereichen Einzelhandel, E-Commerce, Logistik und Transport, darunter große Namen wie Ikea, Carrefour, Auchan und Intersport. Es hilft den Kunden dabei, effizient zu liefern und intelligentere strategische Entscheidungen zu treffen. 

Postis wusste, dass das Unternehmen seinen Kunden durch den Einsatz von ML die effizientesten Zustelloptionen bieten konnte. Für das Training eines ML-Modells sind jedoch riesige Datenmengen über Transport- und Logistikvorgänge erforderlich. Dazu gehören die Dauer von Lieferungen, die Lieferpräferenzen der Kunden, die besten Alternativen zwischen Erfüllungspunkten und Lieferorten, die Leistung lokaler Kuriere und die Häufigkeit der Ablehnung von Lieferungen durch die Empfänger.

Postis verbrachte ein Jahr damit, diese Daten von Kunden zu sammeln und manuell statistische Formeln zu erstellen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Der Prozess half dem Team zu erkennen, welche Datenpunkte für das Training des Modells, das aktuell im Einsatz ist, am wertvollsten sind. „Unser anfängliches Modell lief zu langsam auf unseren lokalen Ressourcen, aber der Prozess war nützlich, denn so haben wir begonnen, die verschiedenen Faktoren zu verstehen, die die Lieferungen beeinflussen“, erklärt Florin Bulgarov, Chief Data Scientist bei Postis. 

Auf der Suche nach einer effizienteren Lösung begann das Unternehmen mit der Nutzung von Amazon SageMaker, um sein ML-Modell zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Nachdem dieses Modell zeitnah gute Ergebnisse lieferte, nutzte Postis Amazon Kinesis, mit dem sich Streaming-Daten in Echtzeit leicht erfassen, verarbeiten und analysieren lassen, wodurch zeitnah Erkenntnisse gewonnen werden können, um benutzerfreundliche Dashboards zu erstellen, mit denen sich der Fortschritt der Lieferungen in Echtzeit verfolgen lässt. Diese Dashboards werden mit allen internen Abteilungen geteilt, um Fehler schnell zu erkennen und die Prozesse im Kundenservice zu optimieren.

Mithilfe der von AWS erstellten APIs kann Postis Echtzeit-Warnungen über den Fortschritt von Lieferungen an Einzelhändler oder direkt an Verbraucher senden, die Waren bestellt haben. Durch den direkten Zugriff der Verbraucher auf die Details der Sendungsverfolgung können die Kunden von Postis ihre Kundenserviceteams entlasten. Einzelhändler erhielten 25 Prozent weniger Anrufe in ihren Kontaktzentren, nachdem sie das Echtzeit-Updatesystem von Postis eingeführt haben, um Verbraucher per SMS oder E-Mail zu benachrichtigen.

Dank der Verfolgungsdaten hat sich auch die Ablehnungsquote von Bestellungen – wie oft Käufer ihre Lieferung nicht zu Hause annehmen – um 20 Prozent reduziert. „Einige unserer Kunden sparen jährlich Hunderttausende von Euro, weil unser System ihre Ablehnungsquoten reduziert“, sagt Bulgarov.

Einzelhändler, die Postis nutzen, können dank des schnellen Zugriffs auf die Zustelldaten auf der Plattform jetzt neue Funktionen für Endkunden anbieten. So erhalten die Käufer beispielsweise die Kosten für die von ihnen gewählte Versandoption in Echtzeit, so dass die Händler die genauen Lieferkosten noch während der Bestellung mitteilen können.

Wenn Kunden Postis nutzen, analysiert das System ihre Zustellvorgänge und bietet Einblicke in das reale Verhalten ihrer tatsächlichen Käufer. Sie können diese Informationen dann nutzen, um bessere strategische Entscheidungen zu treffen. So können Einzelhändler z. B. Fehler bei der Zustellung auf der letzten Meile und andere häufige Probleme bei der Kundenzufriedenheit erkennen und dann neue Richtlinien einführen, um Probleme zu beheben. Anhand historischer Daten können Einzelhändler die Leistung und Qualität ihres gesamten Pools von Anbietern analysieren und vergleichen und so ihre Auswahl und Vertragsverhandlungen verbessern. Die datengesteuerten Entscheidungen werden ebenfalls in Echtzeit getroffen und die beste Lösung auf der Grundlage von mehr als 100 Kriterien in weniger als 20 Millisekunden ausgewählt.

Postis strebt eine weitere internationale Expansion an, um die territoriale Abdeckung und die Anzahl der belieferten Einzelhändler zu erhöhen und das Liefervolumen zu optimieren und zu steigern. Postis nutzt lokale AWS-Datenverarbeitungsressourcen, um seine ML-Modelle auszuführen.

So können die Kunden von Postis Zustellungen in neuen Gebieten anbieten, ohne ihre IT-Systeme anpassen zu müssen. „Unsere Kunden können sich schnell darauf einstellen, Bestellungen aus neuen Ländern anzunehmen“, sagt Florin. „Wir halten die gesamte Infrastruktur und die Daten für sie bereit, so dass sie nur noch Verträge mit lokalen Kurieren abschließen müssen.“ 

Da das Unternehmen mit Einzelhändlern zusammenarbeitet, muss Postis Nachfragespitzen während Zeiten mit hohen Kundenfrequenzen wie dem Black Friday und der Weihnachtssaison bewältigen. Zu diesen Spitzenzeiten werden 7- bis 10-mal mehr Lieferungen abgefertigt.

Die Datenbanken werden automatisch skaliert, um der variablen Nachfrage gerecht zu werden. Dazu werden Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) mit sicheren und anpassbaren Datenverarbeitungskapazitäten für beliebige Workloads und Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) verwendet, der es ermöglicht, relationale Datenbanken in der Cloud einzurichten, zu betreiben und zu skalieren. „Wir müssen nicht eingreifen, wenn der Datenverkehr zunimmt. Alles wird automatisch skaliert“, meint Bulgarov. „Wir können uns darauf verlassen, dass wir einen zuverlässigen Service bieten, während unsere IT-Teams sich anderen Aufgaben zuwenden.“

Postis hat einen guten Start hingelegt, seinen Kundenstamm schnell erweitert und seinen Umsatz seit der Gründung jedes Jahr verdreifacht. „Wir sind nun bereit, unsere Services in ganz Europa anzubieten und weitere Funktionen hinzuzufügen, um die Reichweite unseres Ökosystems zu erhöhen“, meint Bulgarov. Durch die Entwicklung unserer Produkte in AWS konnten wir in kurzer Zeit viel erreichen.“