Postis Menyederhanakan Pengiriman Internasional Menggunakan ML dan AWS SageMaker

Postis menyediakan platform digital real-time untuk otomatisasi, pengoptimalan, dan pelacakan logistik, sehingga membantu pedagang ritel dan perusahaan pengiriman menguasai mil terakhir pengiriman ke pelanggannya, dan memastikan pengalaman yang baik dari pemesanan hingga penerimaan barang. Startup Rumania yang berkembang pesat menggunakan machine learning untuk membantu penjual menemukan solusi pengiriman yang paling sesuai dan hemat biaya untuk setiap jenis produk, perjalanan pelanggan, atau tujuan. Mereka menggunakan AWS untuk membuat sistem yang dapat diskalakan dengan kemampuan untuk menjalankan beban kerja machine learning yang berat dan dapat mendukung pertumbuhan globalnya. Postis kini melayani lebih dari 200 pelanggan di 25 negara menggunakan AWS, termasuk nama-nama besar seperti Ikea, Carrefour, Auchan, dan Intersport.

Postis ingin membantu pedagang ritel dan perusahaan pengiriman menguasai mil terakhir pengiriman hingga ke pelanggannya. Startup Rumania yang berkembang pesat menyediakan platform digital real-time untuk otomatisasi, pengoptimalan, dan pelacakan logistik yang memastikan pengalaman layanan yang istimewa di seluruh perjalanan konsumen, mulai dari pemesanan hingga penerimaan barang.

Untuk melakukan ini, Postis menggunakan machine learning (ML) untuk membantu penjual menemukan solusi pengiriman yang paling sesuai dan hemat biaya untuk setiap jenis produk, perjalanan pelanggan, atau tujuan. Perusahaan menggunakan Amazon Web Services (AWS) untuk membuat sistem yang dapat diskalakan dengan kekuatan untuk menjalankan beban kerja ML yang berat dan mendukung pertumbuhan globalnya.

Menggunakan AWS, perusahaan yang didirikan pada 2017, kini melayani lebih dari 200 pelanggan di 25 negara di seluruh ritel, e-niaga, logistik, dan transportasi—termasuk nama besar seperti Ikea, Carrefour, Auchan, dan Intersport. Mereka berupaya membantu pelanggan memberikan pengiriman yang efisien dan membuat keputusan strategis yang lebih cerdas. 

Postis mengetahui bahwa dengan menggunakan ML, Postis dapat memberikan opsi pengiriman yang paling efisien kepada pelanggannya. Tetapi, melatih model ML membutuhkan data dalam jumlah besar tentang operasi transportasi dan logistik, termasuk berapa lama waktu pengiriman, preferensi pengiriman pelanggan, alternatif terbaik antara titik pemenuhan dan tempat pengiriman, kinerja kurir lokal, dan seberapa sering pengiriman ditolak oleh penerima.

Postis menghabiskan satu tahun untuk mengumpulkan data ini dari pelanggan dan membuat rumus statistik secara manual untuk menghasilkan wawasan yang berguna. Proses tersebut membantu tim menyadari titik data mana yang paling berharga untuk melatih model yang saat ini digunakan. “Model awal kami berjalan terlalu lambat di sumber on-premise kami, tetapi prosesnya bermanfaat, karena saat itulah kami mulai memahami berbagai faktor yang memengaruhi pengiriman,” ujar Florin Bulgarov, Kepala Ilmuwan Data (Chief Data Scientist) di Postis. 

Mencari solusi yang lebih efisien, perusahaan mulai menggunakan Amazon SageMaker untuk membangun, melatih, dan men-deploy model ML-nya. Setelah model tersebut mulai menghasilkan hasil yang baik secara tepat waktu, Postis menggunakan Amazon Kinesis—yang memudahkan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data streaming waktu nyata sehingga Anda bisa mendapatkan wawasan tepat waktu—untuk membuat dasbor yang mudah digunakan untuk melacak kemajuan pengiriman secara waktu nyata. Postis berbagi dasbor ini dengan semua departemen internal untuk mengidentifikasi bug dengan cepat dan untuk mempersingkat proses layanan pelanggan.

Menggunakan API yang dibuat oleh AWS, Postis dapat mengirim peringatan waktu nyata tentang kemajuan pengiriman kembali ke pedagang ritel atau langsung ke konsumen yang telah memesan barang. Memberikan konsumen akses langsung ke detail pelacakan membantu pelanggan Postis mengurangi beban tim layanan pelanggan mereka. Pedagang ritel menerima lebih sedikit panggilan—menurun 25 persen lebih sedikit—ke pusat kontak mereka setelah mereka mulai menggunakan sistem pembaruan waktu nyata Postis untuk memberikan peringatan SMS atau email kepada konsumen.

Data pelacakan juga telah mengurangi tingkat penolakan pesanan—seberapa sering pembeli menolak barang dikirim di rumah—sebesar 20 persen. “Beberapa pelanggan kami menghemat ratusan ribu euro setiap tahun karena sistem kami mengurangi tingkat penolakan mereka,” ujar Bulgarov.

Pedagang ritel yang menggunakan Postis sekarang dapat menawarkan fitur baru kepada pengguna akhir, berkat akses cepat ke data pengiriman di platform. Misalnya, pembeli menerima biaya opsi pengiriman yang mereka pilih secara real time, sehingga pedagang ritel dapat memberikan biaya pengiriman yang tepat saat pembeli masih melakukan pemesanan.

Saat pelanggan menggunakan Postis, sistem menganalisis operasi pengiriman mereka dan memberikan wawasan tentang perilaku nyata pembeli mereka yang sebenarnya. Pelanggan kemudian dapat menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan strategis yang lebih baik. Misalnya, pedagang ritel dapat mengidentifikasi kegagalan pengiriman mil terakhir dan masalah pengalaman pembeli umum lainnya, dan kemudian menerapkan kebijakan baru untuk memperbaiki masalah. Dengan data historis, pedagang ritel dapat menganalisis dan membandingkan kinerja dan kualitas di seluruh pool operator mereka, meningkatkan pemilihan dan negosiasi kontrak mereka. Keputusan berdasarkan data juga diambil secara waktu nyata, memilih solusi terbaik berdasarkan lebih dari 100 kriteria dalam waktu kurang dari 20 milidetik.

Postis tengah mengejar ekspansi internasional lebih lanjut untuk meningkatkan cakupan teritorialnya, jumlah pedagang ritel yang dilayani, dan untuk mengoptimalkan serta meningkatkan volume pengiriman. Postis menggunakan sumber daya komputasi AWS lokal untuk menjalankan model ML-nya.

Ini berarti bahwa pelanggan Postis nantinya dapat menawarkan pengiriman di area baru tanpa perlu menyesuaikan sistem TI mereka. “Pelanggan kami dapat dengan cepat bersiap untuk menerima pesanan dari negara baru,” ujar Florin. “Kami memiliki semua infrastruktur dan data yang siap untuk mereka, jadi mereka hanya perlu menandatangani kontrak dengan kurir lokal.” 

Karena bekerja sama dengan pedagang ritel, Postis harus menangani lonjakan permintaan selama periode belanja yang sibuk seperti Black Friday dan musim Natal. Postis menangani permintaan 7–10x lebih banyak selama masa puncak ini.

Basis datanya diskalakan secara otomatis untuk memenuhi permintaan variabel menggunakan Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), yang menawarkan kapasitas komputasi yang aman dan dapat diubah ukurannya untuk beban kerja apa pun, dan Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), yang memungkinkannya menyiapkan, mengoperasikan, dan menskalakan basis data relasional di cloud. “Kami tidak perlu turun tangan saat lalu lintas melonjak. Semuanya terskala secara otomatis,” ujar Bulgarov. “Ini berarti kami yakin bahwa kami menyediakan layanan yang andal dan tim TI kami dapat fokus ke tugas lain.”

Postis memulai dengan awal yang kuat, memperluas basis pelanggannya dengan cepat, dan melipatgandakan pendapatan setiap tahun sejak awal penerapan. “Kami sekarang siap menawarkan layanan kami di seluruh Eropa dan terus menambahkan fitur untuk meningkatkan jangkauan ekosistem kami,” ujar Bulgarov. “Membangun produk kami di AWS telah membantu kami mencapai banyak hal dalam waktu singkat.”