Convert Logistics の概要
Convert Logistics：Eコマースの配送日予測に革命を
Convert Logisticsとは？正確で信頼性の高い配送予定日を提供することで、Eコマースのショッピング体験を向上させるように設計されたプラットフォームです。高度な機械学習と予測 AI を活用し、Convert Logistics はエンドユーザーの郵便番号を正確に特定し、より正確な配送予測を実現します。
Convert Logisticsの仕組みは？位置検出、ビジネスルール（会社の営業日、祝日、倉庫の場所、製品在庫、フルフィルメントリードタイム）、および配送業者情報（配送業者の祝日、遅延、ルーティング、気象事象）を組み合わせて、各アイテムと顧客に固有の配送日を生成します。
主な機能：
- 配送予定日および配達予定日： 顧客が注文を受け取る時期を示すことで、コンバージョン率を高めます。
- 強化された位置検出： 郵便番号の検出において最大 98% の精度を実現し、従来の IP ベースのジオロケーションをはるかに上回ります。
- 税額の見積もり： ショッピングプロセスの早い段階で税額の見積もりを表示することで、透明性を高め、カート放棄を減らします。
- 管理パネル： 配送設定の管理、顧客の場所の追跡、配送予定日に基づいたフルフィルメントの優先順位付けを行います。
- API および Javascript SDK： 既存の Eコマースプラットフォームに簡単に統合できます。
Convert Logistics の使用方法：
- 14日間の無料トライアルにサインアップします。
- Javascript SDK または REST API を Eコマースプラットフォームに統合します。
- 管理パネルで、配送業者、倉庫の場所、ビジネスルールを構成します。
- 顧客に正確な配送見積もりを提供開始します。
正確な配送日予測が重要な理由：
- コンバージョン率の向上： 顧客は、配送時期を正確に把握している場合、購入を完了する可能性が高くなります。
- 顧客満足度の向上： 正確な配送見積もりは信頼を築き、購入後の不安を軽減します。
- カート放棄の削減： 配送コストと税金の透明性により、チェックアウト時の不快なサプライズを防ぎます。
- フルフィルメントの効率化： 配送見積もりに基づいて注文の優先順位を付け、顧客の期待に応えます。
料金プラン：
Convert Logistics は、あらゆる規模の企業に合わせたさまざまなプランを提供しています。
- ベーシック（月額 $14.99）： 20,000 リクエスト/月、倉庫 1 か所、製品 50 個
- スタンダード（月額 $59.99）： 500k リクエスト/月、倉庫 2 か所、製品 500 個
- プレミアム（月額 $499.99）： 5M リクエスト/月、倉庫 5 か所、製品 5k 個
- エンタープライズ（お問い合わせください）： 無制限のリクエスト/月、無制限の倉庫、無制限の製品
すべてのプランには、配送予定日、都市、州、郵便番号、GIS 座標、および税額の見積もりが含まれています。
Convert Logistics の位置検出の仕組み：
従来の IP ベースのジオロケーションは、インターネットサービスプロバイダー（ISP）が複数の郵便番号にまたがって事業を展開しているため、多くの場合不正確です。Convert Logistics は、高度な機械学習アルゴリズムを使用してこのギャップを埋め、約 98% の精度を実現しています。
ユースケース：
- 製品ページに配送予定日を表示する： 顧客が商品をカートに追加する前に、注文を受け取る時期を知らせます。
- カートで税金を計算する： ショッピングプロセスの早い段階で税額の見積もりを表示することにより、透明性の高い価格設定を提供します。
- フルフィルメントプロセスを最適化する： 配送見積もりに基づいて注文の優先順位を付け、顧客の期待に応えます。
Convert Logistics と従来のジオロケーションの比較：
| 機能 | Convert Logistics | 従来のジオロケーション（IP ベース） |
|---|---|---|
| 精度 | ~98% | ~12% |
| ユーザープライバシー | 侵害性が低い | 侵害性が高い |
| 税金計算 | 正確 | 精度が低い |
| 配送日予測 | 正確 | 不正確 |
Convert Logistics は、Eコマース企業がより良いショッピング体験を提供できるようにし、コンバージョン率の向上、顧客満足度の向上、および業務の効率化につながるため、重要です。Convert Logistics は、配送日を正確に予測し、税金を計算することにより、企業が顧客との信頼を築き、フルフィルメントプロセスを最適化するのに役立ちます。
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