Durante il periodo pandemico, il settore dell'e-commerce ha vissuto una crescita senza precedenti, con un aumento significativo della domanda da parte dei consumatori, che preferivano fare acquisti online per evitare rischi di contagio.
E’ stato così anche per uno dei nostri partner di lunga data, un e-commerce in ambito moda che, durante la pandemia, ha visto aumentare vertiginosamente le richieste ricevute:
nel solo 2020 le vendite sono incrementate di oltre il 32%. Il rapido aumento della domanda ha avviato un ciclo virtuoso di crescita, ma ha anche portato alla luce nuovi problemi in ambito logistico.

Le procedure di elaborazione degli ordini e di preparazione delle spedizioni, in particolare, stavano diventando sempre più difficili da gestire: originariamente gestite direttamente dagli operatori del magazzino, prevedevano la raccolta manuale degli ordini dai marketplace e l’elaborazione, una per una, di ogni richiesta ricevuta. Ciò voleva dire che gli operatori si occupavano del monitoraggio dei marketplace, delle risposte agli utenti, dell’aggiornamento dell’inventario, ma anche della creazione e invio dei documenti legati all’evasione dell’ordine.

Nel 2020, però, con il rapido aumento della domanda, gli operatori non riuscivano più a tenere il passo con la mole di lavoro: l’e-commerce ha cominciato ad avere seri rallentamenti nei flussi di lavoro e sono diventati sempre più frequenti errori e disguidi. Sono aumentati i ritardi nelle consegne e la generale efficienza operativa è diminuita nettamente.

Per questa ragione il nostro partner ha deciso di rivolgersi a noi per trovare una soluzione che permettesse di automatizzare e semplificare il più possibile i flussi di lavoro nella logistica aziendale.

Il nostro team ha sviluppato un software per l'automazione dei flussi di lavoro e dei processi logistici, basato su microservizi in cloud e integrato con algoritmi di Machine Learning, per digitalizzare e automatizzare completamente la gestione logistica delle vendite.

Da una parte, il software gestisce la raccolta e l'elaborazione dei dati relativi agli ordini, automatizzando il processo di inserimento e gestione delle informazioni delle richieste e robotizzando la gestione dell’inventario. Dall'altra, utilizza algoritmi avanzati di Machine Learning per effettuare una 'assegnazione intelligente' degli ordini ai corrieri più adatti e poi procede all’esecuzione automatica dei processi di spedizione.

Come prima cosa, la piattaforma riceve e raccoglie automaticamente gli ordini “raw” dai vari marketplace sui quali lavora l’azienda: l’e-commerce proprietario e altre piattaforme, quali Amazon e Meta.

Segue quindi automaticamente l’elaborazione dell’ordine: il codice identificativo originario viene convertito e al dato iniziale vengono aggiunti i codici identificativi per il magazzino e i corrieri. Le informazioni della merce vengono arricchite con altri metadati utili successivamente (riguardo peso effettivo del prodotto, fragilità, altre particolarità) e vengono poi salvati nel database.

Una volta avvenuto il popolamento del database, avviene in automatico la scelta del corriere con cui spedire la merce. Un algoritmo di Machine Learning, infatti, raccoglie e valuta i metadati legati all’ordine e calcola, a seconda di alcuni criteri (come peso, fragilità del prodotto, luogo di spedizione e storico delle precedenti spedizioni), quale sia il corriere più adatto nel caso specifico.

L’operatore aziendale preposto, inoltre, può scegliere di avviare il processo di spedizione in qualsiasi momento: la piattaforma, infatti, è integrata con vari servizi di spedizione (TNT, BRT, ...) tramite API appositamente sviluppate e la richiesta di spedizione può essere automaticamente trasmessa al corriere selezionato dall’algoritmo. Il passaggio consente di avviare immediatamente la procedura di spedizione dal lato corriere, mentre, da lato azienda, permette di avere la documentazione necessaria già compilata e pronta per la spedizione.

Una volta partite le richieste di spedizione, la piattaforma invia una notifica ai marketplace (per confermare la presa in carico) e una al magazzino (per indicare la merce da preparare); nel frattempo l’inventario e lo stato di magazzino vengono aggiornati automaticamente.

Come ultima cosa, rimane la questione dell’inscatolamento ed etichettatura delle merci, affinché siano pronte per essere spedite. Le merci vengono infatti processate su più postazioni e si crea una potenziale sovrapposizione tra operatori: ordini processati da postazioni diverse potrebbero avere in oggetto lo stesso prodotto.
Per questo abbiamo ideato e sviluppato una soluzione di parallelizzazione piuttosto complessa, basata sull’IA - che riesce ad evitare potenziali sovrapposizioni e a garantire un fluido svolgimento del processo di inscatolamento.

L’automazione delle varie operazioni di presa in carico, elaborazione e gestione degli ordini ha permesso di rendere drasticamente più rapide le operazioni nella logistica aziendale, aumentando la produttività dei singoli operatori e aumentando la capacità complessiva di ricezione richieste.
Così è aumentata la soddisfazione dei clienti finali e la competitività dell’azienda sul mercato è nettamente migliorata.