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Chaque client qui finalise une commande se pose la même question dès qu'il clique sur "commander" : quand vais-je recevoir mon colis ? Pendant des années, les marques indépendantes ont répondu par une fenêtre vague : "3 à 5 jours ouvrés" ou "livraison sous 5 à 7 jours". Des délais flous qui transfèrent la responsabilité sur le client et érodent la confiance construite avec soin. Pendant ce temps, les grandes plateformes comme Amazon, Zalando et les principaux marketplaces donnent aux acheteurs une date précise, souvent à l'heure près. Cet écart n'est pas un problème de transporteur : c'est un problème de données. Le suivi colis prédictif est la façon de le résoudre.
🗝 Points Clés
- Les dates de livraison prédictives utilisent le machine learning : elles analysent l'historique des performances des transporteurs, les données de parcours et les schémas de transit pour prévoir exactement quand un colis arrivera, avant l'expédition et tout au long du transit.
- Les fenêtres vagues coûtent de l'argent réel : l'incertitude sur la livraison génère des abandons de panier au checkout, gonfle les tickets WISMO et pousse les clients vers des plateformes qui proposent des dates précises.
- La précision est désormais mesurable : le modèle Delivery Prediction de ShippyPro atteint 78 % de précision globale et 90 % pour les 10 premiers transporteurs du réseau, avec une fenêtre de prévision moyenne de 17 heures.
- Ce n'est pas seulement une question d'ETA : le suivi colis universel basé sur les données permet une sélection plus intelligente des transporteurs, une gestion proactive des exceptions et un suivi des SLA avant qu'un retard ne soit visible par le client.
- Les PME peuvent désormais accéder à ce qui était réservé aux grandes plateformes : la Delivery Prediction comble l'écart entre les marques indépendantes et les géants des marketplaces, sans nécessiter une équipe de data science ni des volumes importants de contrats transporteurs.
📋 Dans cet article
- Qu'est-ce que le suivi colis prédictif ?
- Pourquoi les fenêtres de livraison vagues nuisent à votre activité
- Comment fonctionne vraiment la prévision de date de livraison
- Des PME aux grandes entreprises : qui en bénéficie et comment
- Utiliser les données prédictives pour des décisions transporteurs plus intelligentes
- ShippyPro Delivery Prediction : ce que ça fait et sa précision
- Au-delà de l'ETA : ce que les données prédictives permettent d'autre
- Ressources
- Questions fréquentes
Qu'est-ce que le suivi colis prédictif ?
Le suivi colis prédictif consiste à utiliser des modèles de machine learning pour prévoir la date exacte (et de plus en plus souvent la fenêtre horaire) à laquelle une expédition sera livrée, en s'appuyant sur des données historiques et en temps réel plutôt que sur l'engagement de niveau de service statique du transporteur.
Un transporteur peut promettre "livraison en 2 jours" pour un service donné. Mais c'est une promesse commerciale, pas une estimation basée sur les données. Ce qui se passe réellement dépend du code postal d'origine, de la zone de destination, du jour de la semaine, de la demande saisonnière, du dépôt spécifique qui traite le colis et de dizaines d'autres variables en constante évolution. Un modèle de prévision de livraison intègre tout cela, apprend à partir de millions d'expéditions historiques et produit une prévision qui reflète comment ce parcours se comporte réellement, et non comme il est censé se comporter.
La différence entre un ETA et une date de livraison prédictive
Un ETA (estimated time of arrival) est généralement calculé en ajoutant le temps de transit déclaré par le transporteur à la date d'expédition. Il est linéaire et statique. Une date de livraison prédictive est dynamique : elle se met à jour au fur et à mesure que le colis se déplace dans le réseau du transporteur, en s'ajustant en fonction des événements de scan, des retards connus dans des hubs spécifiques et des signaux de performance du transporteur en temps réel. Les deux peuvent paraître identiques en surface, mais ils divergent significativement quand les conditions changent.
Pourquoi c'est important maintenant
Les attentes des consommateurs ont été redéfinies par les grandes plateformes. Les études montrent régulièrement que près de la moitié des consommateurs abandonnent leur panier quand la livraison n'est pas claire, et que 60 % choisiront un concurrent qui propose une date d'arrivée précise plutôt qu'un marchand qui ne le fait pas. Quand les acheteurs peuvent obtenir une date de livraison spécifique et fiable sur un marketplace et seulement une fenêtre vague chez une marque indépendante, l'écart de conversion est prévisible. Les outils de suivi colis prédictif sont la façon dont les marques indépendantes rivalisent sur l'expérience post-achat sans avoir besoin de l'infrastructure logistique d'Amazon.
Pourquoi les fenêtres de livraison vagues nuisent à votre activité
La fenêtre "3 à 5 jours ouvrés" n'est pas neutre. Elle a des coûts mesurables à chaque étape du parcours client, et la plupart des marchands n'en voient que les symptômes, pas la cause.
Le client voit "3 à 5 jours ouvrés" au checkout. Il ne sait pas si la commande arrivera avant l'événement du week-end pour lequel il achète. Il abandonne son panier. S'il commande quand même, il contacte le support deux jours plus tard pour savoir où est son colis. Votre équipe perd du temps sur des tickets WISMO réactifs. Le colis arrive le 4e jour, mais sans aucune mise à jour proactive, l'expérience du client est faite d'anxiété, pas de satisfaction.
Le client voit "Livraison jeudi 29 mai" au checkout. Il sait que ça arrive avant son événement. La conversion augmente. Après l'expédition, il reçoit une notification proactive quand la fenêtre prévue se met à jour. Aucun ticket de support. Le colis arrive jeudi. L'expérience du client est celle de la confiance et de la satisfaction.
L'impact sur la conversion au checkout
L'incertitude sur la livraison est l'une des causes les plus citées de l'abandon de panier. Quand un client ne peut pas confirmer qu'un achat arrivera à temps pour un besoin spécifique, il reporte sa décision ou va ailleurs. Une date de livraison précise et basée sur les données supprime ce blocage. Elle n'a pas besoin d'être garantie : elle doit être crédible. Une date générée à partir de données de performance réelles est crédible d'une façon que l'engagement générique de niveau de service d'un transporteur ne peut pas être.
Le coût des tickets WISMO
"Où est ma commande ?" Les tickets WISMO sont coûteux à traiter et presque entièrement évitables avec les bonnes informations. Les contacts WISMO représentent 30 à 40 % de l'ensemble du volume de support entrant pour les marques e-commerce, une part qui augmente encore pendant les périodes de pointe. Quand les clients ont une date de livraison prévue spécifique et reçoivent des mises à jour proactives si cette date change, la raison de contacter le support disparaît en grande partie, ce qui signifie que l'économie de coûts s'accumule rapidement à grande échelle.
L'angle mort dans la sélection des transporteurs
La plupart des marchands e-commerce choisissent leurs transporteurs sur la base des tarifs publiés et des délais de transit nominaux. Ni l'un ni l'autre ne reflète les performances de livraison réelles sur des parcours spécifiques. Sans données de suivi colis prédictives, vous ne pouvez pas savoir si le transporteur que vous choisissez pour une expédition un mardi vers un code postal rural livre habituellement en 2 jours ou en 4. Les données prédictives rendent cette comparaison possible au moment de la création de l'étiquette.
Arrêtez de deviner quand vos colis arriveront. Sachez-le.
Le modèle Delivery Prediction de ShippyPro génère des dates de livraison précises et basées sur les données pour chaque expédition, avant le départ et mises à jour tout au long du transit.
Comment fonctionne vraiment la prévision de date de livraison
Comprendre les mécanismes vous aide à évaluer n'importe quelle plateforme de suivi colis prédictif, y compris comment apprécier ses déclarations de précision.
Le modèle ingère des millions d'enregistrements d'expéditions : origine, destination, transporteur, niveau de service, date d'expédition, événements de scan intermédiaires et horodatage de livraison finale. Plus le dataset est large et diversifié en termes de transporteurs, plus la baseline du modèle est précise.
Les enregistrements d'expéditions bruts sont transformés en variables prédictives : distributions de performance au niveau du parcours, schémas par jour de la semaine, courbes de demande saisonnière, scores de performance des dépôts transporteurs et tranches de distance. Ces variables alimentent le modèle de machine learning.
Quand une étiquette est créée, le modèle évalue l'expédition par rapport à ses schémas appris et produit une date de livraison prévue (ou une fourchette). Cette prévision pré-expédition peut être affichée au checkout, dans les e-mails de confirmation ou utilisée pour la sélection du transporteur.
Au fur et à mesure que le colis se déplace et que les événements de scan du transporteur sont reçus, le modèle recalcule. Si un scan montre le colis dans un hub inattendu ou si un schéma de retard connu est détecté dans un dépôt spécifique, la date de livraison prévue s'ajuste. Cette mise à jour continue est ce qui distingue une prévision dynamique d'un ETA statique.
La prévision de livraison n'est pas seulement un champ d'affichage. Elle pilote les notifications, les alertes d'exception, les rapports de performance des transporteurs et le suivi des SLA. La prévision devient la base opérationnelle à partir de laquelle tous les flux de travail post-achat s'exécutent.
À quoi ressemble une bonne précision de prévision
La précision du suivi colis universel se mesure comme le pourcentage d'expéditions où la date de livraison réelle tombe dans la fenêtre prévue. Plus la fenêtre est étroite et plus le pourcentage est élevé, meilleur est le modèle. Une fenêtre large (par exemple "3 à 5 jours") est trivialement facile à satisfaire mais inutile pour les cas d'usage qui comptent. Une fenêtre étroite (17 heures) avec une haute précision a une valeur opérationnelle réelle.
| Fenêtre de prévision | Précision requise pour être utile | Cas d'usage activé |
|---|---|---|
| 3–5 jours (SLA transporteur) | Triviale — presque toutes les expéditions rentrent | Aucun au-delà de la simple conformité |
| ±1 jour | 70 %+ utile pour l'affichage au checkout | Conversion checkout, e-mails de confirmation |
| ~17 heures | 75 %+ utile opérationnellement | Notifications proactives client, détection d'exceptions |
| Créneau horaire (matin/après-midi) | 60 %+ utile pour les services premium | Promesse de livraison premium, gestion SLA B2B |
Le rôle de la qualité des données transporteur
La variable la plus importante dans la précision de la prévision est la qualité et la fréquence des événements de scan du transporteur. Les transporteurs qui fournissent des données de suivi denses et en temps réel (plusieurs scans par jour, y compris les événements de traitement en hub et de départ en livraison) permettent des prévisions bien plus précises que les transporteurs dont les données arrivent en lots espacés. C'est pourquoi la précision des prévisions varie significativement selon le transporteur et pourquoi une plateforme intégrée avec de nombreux transporteurs peut mettre en évidence des différences de précision matérielles entre eux pour le même parcours.
Des PME aux grandes entreprises : qui en bénéficie et comment
Les cas d'usage des dates de livraison prédictives basées sur les données diffèrent selon où vous vous situez, mais la valeur fondamentale, remplacer les suppositions par une prévision spécifique et défendable, s'applique à tous les niveaux.
Pour les marques PME
Le gain le plus immédiat pour les petits marchands est la parité au checkout avec les grandes plateformes. Les clients qui achètent chez des marques indépendantes ont été conditionnés par les expériences sur les marketplaces à s'attendre à une date précise. Afficher "Livraison vendredi 30 mai" au lieu de "3 à 5 jours ouvrés" réduit l'écart de conversion sans nécessiter aucun changement dans vos contrats transporteurs ni dans votre infrastructure de fulfillment. Le modèle prédictif fait le travail que, jusqu'ici, seules les plateformes disposant d'énormes volumes transporteurs pouvaient se permettre de construire.
Le deuxième avantage est la réduction des tickets WISMO. Pour une petite équipe, chaque contact avec le service client a un coût relatif élevé. Les notifications proactives déclenchées par la prévision de livraison, y compris les alertes anticipées quand une expédition est en train de prendre du retard, signifient que les clients reçoivent une mise à jour avant de ressentir le besoin de poser la question. C'est un coût de support qui diminue à mesure que le volume de commandes augmente.
Des outils comme le Tracking System et les notifications d'expédition de ShippyPro sont conçus pour fonctionner en synergie avec la prévision de livraison, de sorte que la prévision alimente directement les communications vers les clients sans travail d'intégration supplémentaire.
Pour les grandes enseignes
Les grandes marques ont souvent le problème inverse : elles disposent de données transporteurs, mais celles-ci sont cloisonnées dans des outils déconnectés. Un CRM, une plateforme de service client, un portail transporteur et un système de gestion d'entrepôt peuvent chacun avoir une version différente de la date de livraison prévue, créant une incohérence dans les communications clients. Une fonctionnalité native de prévision de livraison exposée via API résout ce problème en fournissant une source de vérité unique et continuellement mise à jour que chaque système peut interroger.
Pour les marques ayant des SLA contractuels avec leurs transporteurs, la prévision de livraison permet un suivi proactif des SLA. Plutôt que de découvrir en fin de mois qu'un transporteur a manqué sa fenêtre de livraison contractuelle sur 12 % des expéditions, un modèle prédictif peut signaler en temps réel les expéditions à risque — assez tôt pour intervenir, escalader ou au minimum communiquer proactivement avec le client.
| Taille de l'entreprise | Bénéfice principal | Cas d'usage clé | Chemin d'intégration |
|---|---|---|---|
| PME (moins de 500 commandes/mois) | Amélioration de la conversion au checkout | Date de livraison précise au checkout et dans l'e-mail de confirmation | ShippyPro (Tracking Solver, colonne Prévision de Livraison) |
| Mid-Market (500–5 000 commandes/mois) | Réduction WISMO + visibilité performances transporteurs | Notifications proactives sur les exceptions avant que le client contacte le support | ShippyPro + flux de notifications |
| Grand compte (5 000+ commandes/mois) | Suivi SLA + intégration tech stack | Date de livraison en temps réel dans CRM, outils CS et checkout | API ShippyPro |
Utiliser les données prédictives pour des décisions transporteurs plus intelligentes
L'une des applications les moins évidentes de la prévision de livraison concerne le moment de la création de l'étiquette. La plupart des décisions de sélection de transporteurs reposent aujourd'hui sur deux variables : le prix et le délai de transit nominal. Les deux sont des signaux incomplets.
Le prix ne tient pas compte du coût d'une livraison tardive (remboursements, réexpéditions, contacts au service client). Le délai de transit nominal est une donnée autodéclarée par le transporteur, pas une donnée empirique. Un modèle prédictif qui a évalué des millions d'expéditions réelles sur un parcours donné sait si le transporteur A livre habituellement en 2 ou 3 jours vers une zone postale spécifique, et cette connaissance change quel transporteur est le bon choix, pas seulement le moins cher.
Performance au niveau du parcours vs. moyennes nationales du transporteur
Les performances des transporteurs ne sont pas uniformes. Un transporteur qui atteint 95 % de livraisons à l'heure au niveau national peut performer à 80 % pour une paire origine-destination spécifique en raison d'un goulot d'étranglement dans un dépôt, d'une difficulté sur le dernier kilomètre rural ou d'un manque structurel dans son réseau pour cette géographie. Les chiffres de performance agrégés masquent cette variance. Un modèle prédictif au niveau du parcours l'expose.
C'est la base de ce que fait l'Optimizer de ShippyPro : comparer les transporteurs non seulement sur les coûts, mais sur les performances de livraison prévues pour l'expédition spécifique en cours de création. Associez cela aux règles d'automatisation des expéditions avec l'IA et le bon transporteur est sélectionné automatiquement, en s'appuyant sur des données de livraison réelles plutôt que sur des suppositions.
Les contrats de niveau de service des transporteurs décrivent le délai de transit dans des conditions normales. Ce ne sont pas des prévisions. Un transporteur affichant "livraison en 2 jours" pour un service donné peut atteindre cet objectif sur 75 % des expéditions, ou 60 %, selon le parcours et la période de l'année. Évaluez toujours les performances d'un transporteur à partir de données de livraison empiriques, pas uniquement des engagements SLA. Toute plateforme revendiquant une précision de prévision de livraison basée sur des données SLA plutôt que sur des historiques de livraison réels ne propose pas une véritable prévision par machine learning.
Comment les données prédictives s'intègrent dans les flux de sélection des transporteurs
Dans une implémentation mature, la prévision de livraison s'intègre dans la sélection des transporteurs comme suit : au moment de la création de l'étiquette, la plateforme interroge le modèle prédictif pour chaque transporteur disponible sur le parcours. Le modèle renvoie une date de livraison prévue et un score de confiance pour chacun. La logique de sélection, manuelle ou automatisée, peut alors intégrer les performances de livraison prévues en plus du coût. Pour les marchands disposant d'intégrations multi-plateformes, cela peut fonctionner automatiquement sur WooCommerce, Shopify, PrestaShop et d'autres canaux sans aucune intervention manuelle par expédition.
ShippyPro Delivery Prediction : ce que ça fait et sa précision
ShippyPro Delivery Prediction est le premier modèle de machine learning développé par ShippyPro. Il prédit la date de livraison exacte pour chaque expédition avant son départ, et met à jour cette prévision en continu pendant le transit au fur et à mesure que les événements de scan du transporteur sont reçus.
Le modèle est actuellement disponible en Bêta dans le Tracking System, visible sous forme de colonne Prévision de Livraison. L'accès API est en cours de développement, ce qui ouvrira les cas d'usage de checkout, de notification et de CRM pour les marchands souhaitant exposer la prévision sur l'ensemble de leur tech stack.
Benchmarks de précision
La précision est définie comme le pourcentage de prévisions où la livraison réelle tombe dans la date prévue (fenêtre de prévision moyenne : 17 heures).
| Périmètre | Précision | Fenêtre de prévision |
|---|---|---|
| Global (tous transporteurs) | 78 % | ~17 heures |
| Top 10 transporteurs du réseau ShippyPro | 90 % | ~17 heures |
Ces chiffres sont mesurés en temps réel par rapport aux résultats de livraison réels, pas par rapport aux SLA des transporteurs. L'équipe data science continue d'itérer sur le modèle, et la précision devrait s'améliorer à mesure que le dataset d'entraînement s'enrichit et que des améliorations du modèle sont publiées.
Même avant que l'accès API soit disponible, la colonne Prévision de Livraison dans le Tracking System est utile pour la gestion quotidienne des exceptions. Triez les expéditions actives par date de livraison prévue et filtrez celles dont la prévision s'est décalée par rapport à l'estimation initiale. Ce sont les expéditions à risque de générer un contact client : les contacter proactivement avant que le client ne pose la question transforme une réclamation potentielle en moment de service positif.
Au-delà de l'ETA : ce que les données prédictives permettent d'autre
La prévision de date de livraison est l'output le plus visible d'un modèle prédictif, mais c'est le socle d'un ensemble plus large de fonctionnalités qui deviennent possibles dès lors que vous disposez d'une date de livraison basée sur les données et continuellement mise à jour pour chaque expédition en transit.
Une promesse de livraison au checkout
Afficher une date de livraison précise et fiable avant que le client passe commande est l'application à plus forte valeur des données de livraison prédictives. Cela nécessite que la prévision soit disponible avant l'expédition (avant qu'une étiquette soit créée) et suffisamment rapide pour s'afficher au checkout sans ajouter de latence. Quand c'est en place, l'expérience de checkout d'une marque indépendante correspond à ce que les clients attendent des grandes plateformes : une date précise, pas une fourchette.
Communication proactive avec le client
Les notifications d'expédition traditionnelles sont déclenchées par les événements transporteur : "votre commande a été expédiée", "votre commande est en cours de livraison". Elles sont réactives. Les notifications prédictives sont différentes : elles sont déclenchées par des changements dans la prévision de livraison, pas seulement par les scans du transporteur. Si la date de livraison prévue d'une expédition passe de jeudi à vendredi, le client peut être notifié le mercredi, avant d'avoir consulté le suivi colis, avant d'avoir envoyé un message au support. Cette communication proactive est ce qu'incarne l'expérience post-achat quand elle est bien faite.
Suivi SLA et performances des transporteurs
Pour les marques disposant de contrats transporteurs incluant des engagements de performance, la prévision de livraison permet un nouveau type de suivi. Plutôt que de mesurer la conformité aux SLA après coup, en fin de mois ou de trimestre, le modèle prédictif signale en temps réel les expéditions qui s'orientent vers une violation. Cela signifie que vous pouvez agir : contacter le transporteur, proposer un geste commercial proactif au client, ou simplement documenter le manquement pour les futures négociations contractuelles, pendant que l'expédition est encore en cours.
La fonctionnalité Analyse des Factures de ShippyPro complète cela : une fois que vous savez quel transporteur a manqué son engagement, vous disposez des données au niveau de l'expédition nécessaires pour obtenir un avoir ou un remboursement sur votre facture transporteur. Les données de livraison prédictives et la réconciliation des factures créent ensemble une boucle fermée pour la gestion des performances des transporteurs. L'analyse prédictive basée sur l'IA dans la logistique passe de la remontée d'exceptions à l'intervention proactive, et les marques qui construisent cette capacité maintenant auront un avantage structurel à mesure que les outils mûriront.
Delivery Prediction (Bêta)
La colonne Prévision de Livraison est active dans le Tracking System. Consultez les dates de livraison prévues pour chaque expédition active dans votre compte.
Découvrir le Tracking System →Automatisation des Expéditions avec l'IA
Combinez la prévision de livraison avec des règles automatisées de sélection des transporteurs pour router chaque expédition vers le bon transporteur en fonction des performances prévues, pas des suppositions.
Voir l'Automatisation IA →Notifications d'Expédition
Déclenchez des notifications clients en fonction des changements de prévision de livraison, pas seulement des événements de scan du transporteur. Communication proactive, automatiquement.
Voir les Notifications →Tracking System pour l'E-Commerce
Comment offrir à chaque client une visibilité en temps réel sur ses expéditions auprès de tous vos transporteurs, depuis un seul tableau de bord.
Parcourir les Ressources →Documentation API ShippyPro
Documentation technique pour intégrer les fonctionnalités d'expédition ShippyPro, y compris le futur accès à l'API Delivery Prediction, dans votre checkout et vos plateformes CS.
Voir la Doc API →Hub Ressources ShippyPro
Guides, outils et documentation couvrant l'ensemble de la plateforme ShippyPro, de la génération d'étiquettes à l'analyse post-achat.
Visiter le Hub →Qu'est-ce que le suivi colis prédictif et en quoi est-il différent d'un ETA standard ?
Le suivi colis prédictif utilise le machine learning pour prévoir quand une expédition sera réellement livrée, en s'appuyant sur des données historiques de transit, les performances du transporteur au niveau du parcours et les événements de scan en temps réel. Un ETA standard se contente d'ajouter le délai de transit déclaré par le transporteur à la date d'expédition : il est statique et ne tient pas compte des variables du monde réel. Une date de livraison prédictive se met à jour en continu au fur et à mesure que l'expédition se déplace, reflétant ce qui se passe réellement dans le réseau du transporteur, pas ce que dit le SLA.
Quelle est la précision des dates de livraison prédictives basées sur les données ?
La précision dépend de la qualité des données d'entraînement et de la densité des données de suivi du transporteur. Le modèle Delivery Prediction de ShippyPro atteint 78 % de précision globale et 90 % pour les 10 premiers transporteurs de son réseau, mesurée sur une fenêtre de prévision moyenne de 17 heures par rapport aux résultats de livraison réels. La précision s'améliore à mesure que le dataset s'enrichit et que de nouvelles itérations du modèle sont publiées.
La prévision de livraison peut-elle aider à réduire l'abandon de panier ?
Oui. L'incertitude sur la livraison au checkout est l'une des causes les plus citées de l'abandon de panier. Quand une date de livraison précise et crédible remplace une fenêtre vague de "3 à 5 jours ouvrés", les clients qui ont besoin de savoir si une commande arrivera à temps pour un besoin spécifique peuvent prendre une décision d'achat en toute confiance. La date n'a pas besoin d'être garantie : elle doit être ancrée dans des données de livraison réelles, ce qui la rend significativement plus crédible que la promesse générique de niveau de service d'un transporteur.
Où se trouve actuellement la Delivery Prediction de ShippyPro ?
Le modèle est disponible en Bêta dans le Tracking System, visible sous forme de colonne Prévision de Livraison. Il affiche une date de livraison prévue pour chaque expédition active dans votre compte. L'accès API est en cours de développement, ce qui permettra d'utiliser la prévision au checkout, dans les notifications et sur des systèmes externes comme les CRM et les plateformes de service client.
Ai-je besoin d'un volume important d'expéditions pour utiliser la prévision de livraison ?
Non. Le modèle Delivery Prediction de ShippyPro est entraîné sur les données de l'ensemble du réseau ShippyPro, pas sur les volumes du marchand individuel. Une PME expédiant 50 commandes par mois a accès à la même qualité de prévision qu'un client enterprise à fort volume, car le modèle s'appuie sur les données de performance des transporteurs de l'ensemble du réseau plutôt que de nécessiter que vous génériez vous-même suffisamment de données. C'est la différence clé avec la construction d'un modèle prédictif en interne, qui nécessite un volume transporteur substantiel.
Les dates de livraison prédictives ne sont plus l'apanage des grandes plateformes.
ShippyPro Delivery Prediction offre à chaque marchand, des PME aux grands comptes, une date de livraison précise et basée sur les données pour chaque expédition. Disponible en Bêta maintenant, dans votre compte ShippyPro. Testez-le avec un essai gratuit de 14 jours.
L'équipe produit de ShippyPro se consacre à la création de solutions innovantes qui permettent aux entreprises de simplifier leurs opérations d'expédition. En combinant la recherche sur les clients avec une technologie de pointe, nous concevons des fonctionnalités qui améliorent l'efficacité, réduisent les efforts et augmentent la flexibilité logistique.