Inteligența artificială revoluționează calculul costurilor de transport

Costurile de transport în e-commerce: îți erodează profitul fără să știi?!

Metodele tradiționale de estimare a costurilor de livrare – taxe fixe pe categorie de produs sau dimensiuni prestabilite ale coletului – au devenit depășite.

Ele nu reușesc să surprindă modul în care o comandă se potrivește în ambalaj, generând subestimări ce erodează marjele retailerilor și surprind clienții cu sume neașteptate.

Conform datelor de la CalcBee, livrarea reprezintă între 50% și 70% din totalul cheltuielilor de îndeplinire a comenzilor e‑commerce, depășind costurile cu forța de muncă, materialele de ambalare și cheltuielile generale ale depozitului.

Vrei să reduci costurile de livrare și să crești profitul?!

Platforma angro Faire, care leagă mărcile de retaileri independenți, a transformat această provocare într‑o oportunitate.

În luna mai, Faire a extins colaborarea cu UPS, obținând o reducere medie de 18% a tarifelor de transport pentru comenzile procesate prin „Ship with Faire”.

Această reducere se adaugă la un discount de 20% implementat cu un an înainte. În 2025, peste 5 milioane de expedieri au fost gestionate prin „Ship with Faire”, echivalentul a aproximativ 15.000 de colete zilnic.

Precizia predicției costurilor de livrare: cheia succesului în e-commerce?

Volumul generat conferă companiei puterea de negociere necesară pentru a accesa tarife rezervate, rezervate în mod normal retailerilor de anvergură, beneficii pe care le transmite apoi brandurilor independente.

Problema reală nu este prețul transportatorului, ci acuratețea estimării.

Pagina de checkout a unui retailer trebuie să afișeze costul de livrare înainte ca produsele să fie ambalate, ceea ce presupune calcularea numărului de colete și a eficienței cu care articolele se încadrează în acestea.

AI în optimizarea ambalării

Mulți operatori logistici se bazează pe presupuneri fixe – dimensiune implicită a cutiei per produs sau cost mediu derivat din date istorice – ignorând dimensiunile reale ale produselor din coșul curent, conform ghidului de costuri al Fulfillrite.

Această abordare devine ineficientă când coșul conține combinații neobișnuite de produse.

Aplicațiile Shopify, precum Boxify și DimenAI, au început să folosească algoritmi de inteligență artificială pentru a rezolva exact această problemă.

Studiile care confirmă eficiența

Ele calculează cea mai mică cutie sau combinația optimă de cutii care poate conține toate articolele din coșul clientului, înainte de a genera cotația. Astfel, se renunță la utilizarea unei dimensiuni standard de cutie pentru toate comenzile.

Un studiu realizat în 2025 de Southern Arkansas University a antrenat un model de învățare automată de tip „random forest” pe greutatea, volumul și fragilitatea produselor, pentru a prezice configurațiile optime de ambalare. Cercetătorii au constatat că metodele tradiționale de dimensionare a cutiilor generează un volum semnificativ de deșeuri prin supra‑ambalare și creează nepotriviri între dimensiunile produselor și strategia de transport, așa cum a fost raportat în jurnalul științific AI.

Uneori, costul de transport al unei cutii supradimensionate poate depăși valoarea produsului în sine.