Wenig Zeit, steigende Paketzahlen und hohe Wettbewerbsintensität – Im umkämpften Markt der privaten Paketzustellung steigt der Druck auf Logistik-Dienstleister, ihre Routen immer effizienter zu gestalten. Spracherkennung könnte dabei zum entscheidenden Gamechanger auf der letzten Meile werden.
Im Kampf um Marktanteile zählt im Logistikmarkt jede Sekunde – Falsch angefahrene Adressen, unvollständige Empfängerdaten oder schwer auffindbare Ablageorte bedeuten jedes Mal Zeit- und Profitabilitätsverluste. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor für eine effiziente Routenplanung bildet deshalb die Qualität der Adressinformationen. Je genauer und fehlerfreier das Adressmanagement funktioniert, desto weniger Zeit verschwenden die Fahrer bei der Suche und desto weniger Sendungen müssen reklamiert oder zurückgesendet werden. Neben der Pflege der zentralen Adressdatenbanken durch Data Stewards nehmen die Fahrer dabei eine zentrale Rolle ein. Durch ihre Kenntnis der genauen Gegebenheiten vor Ort können sie die Adress-Daten gezielt anreichern und so wichtige Informationen liefern, um künftige Routen noch effizienter zu gestalten.
Mit Spracherkennung zu besseren Adressdaten
Eine herkömmliche Dokumentation dieser Informationen, etwa mithilfe der für die Übergabedokumentation verwendeten Handhelds oder Smartphone-Applikationen kommt unter Zeit- und Effizienzgesichtspunkten nicht in Frage. Damit die Fahrer ihr wertvolles Wissen trotz hohem Zeitdruck auch tatsächlich gewinnbringend einbringen können, müssen daher neue Wege gefunden werden, um zusätzliche Angaben ohne zusätzlichen Aufwand und Zeitverlust übermitteln zu können.
Spracherkennung- bzw. Sprachsteuerungssoftware stellt vor diesem Hintergrund einen echten Gamechanger dar. Mit ihr können Fahrer Korrekturen oder ergänzende Informationen zu einer angefahrenen Adresse direkt per Sprachbefehl eingeben, ohne ihre Tätigkeit zu unterbrechen. Eine zeitaufwändige schriftliche Dokumentation im Nachhinein entfällt somit. Die so gewonnenen Informationen können anschließend von den Daten-Stewards im Adress-Center gesichtet, bereinigt und validiert werden. Durch den Einsatz von Machine Learning und Automatisierung kann auch hier der manuelle Aufwand noch weiter reduziert werden.
Gleichzeitig könnte Sprachsteuerung nicht nur bei der Eingabe von Adresskorrekturen zum Einsatz kommen, sondern auch dem Abrufen von Informationen zum nächsten Ziel während der Fahrt dienen. Gerade angesichts des hohen Zeitdrucks im Auslieferungsprozess entlastet die Technologie den Fahrer und sorgt für mehr Sicherheit.
Serviceführerschaft durch Technologievorsprung
Neben konkreten Arbeitserleichterungen für die Fahrer und effizienteren Routen bietet die Spracherkennung auch Potenziale zur Steigerung der Servicequalität beim Endkunden. So können zum einen die Zahl der Fehlzustellungen aufgrund von falsch hinterlegten Adressdaten deutlich reduziert werden. Zum anderen bieten erweiterte Adressinformationen auch die Möglichkeit, persönliche Präferenzen der Kunden hinsichtlich Zustellungszeitraum und Ablageort zu erfassen, um so den Zustellprozess möglichst kundenfreundlich zu gestalten. Darüber hinaus können auch Kundenfeedbacks und Beschwerden jenseits klassischer Service-Hotlines und Formulare direkt vor Ort erfasst und zur nachhaltigen Steigerung der Servicequalität an den die Kundenservice-Teams weitergegeben werden.
Fazit: Der Fahrer als Adressexperte gewinnt an Bedeutung
Beim Kampf um die letzte Meile steht der Fahrer im Fokus. Seine individuellen Kenntnisse der Zustelladressen entlang seiner Route und der genauen Bedingungen vor Ort werden im Streben nach einem immer höheren Effizienzgrad zum zentralen Wettbewerbsvorteil. Der Einsatz von Spracherkennung und Sprachsteuerung ermöglicht es, dieses Wissen besser zugänglich zu machen und mit der gesamten Organisation zu teilen.
Das gelingt aber nur, wenn einerseits der Mehraufwand für die Fahrer bei der Dateneingabe möglichst gering ist und diese andererseits direkt von den zusätzlichen Angaben profitieren. So können etwa Gamification- bzw. Incentivierungsansätze dazu beitragen, das Anreichen der Daten zu fördern. Richtig umgesetzt, liefert die Spracherkennungstechnologie damit die Basis, um Fahrer in ihren täglichen Routinen nachhaltig zu entlasten und gleichzeitig die Servicequalität für den Kunde deutlich zu steigern.
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Stefan Blum - ist Projektmanager bei der iteratec in München. Er begeistert sich für Machine Learning, Artifical Intelligence und Brain Science. Daher weiß er, dass wir an der Schwelle zu wirklich intelligenten Maschinen stehen