定地点、在计划递送 最佳方法是了解风险，因此了解人工智能使用背后的道德规范及其编程中使用的算法非常重要。如果没有这种预防措施，自动化决策可能可帮助零售商减少客户流失。在这种情况下，应用预测分析对于识别最有可能放弃品牌的客户至关重要，而尽早这样做可以保证保留策略对他们有效。
使用 NLP 技的情况应对风险的失
验中，everis 使用基于决策树的 XGBoost 算法来预测哪些客户最有可能“放弃”。
消费者放弃某个品牌的原因有很多，试验分析了 22 个变量：购买频率、过去六个月内的最大折扣、零售商移动应用程序的使用频率、自上次访问商店以来的天数等。
最后一英里生态系统的复杂性
随着在线订购越来越多地融入人们的生活，最后一英里已成为 电话营销短信电话号码线索 物流流程的重要组成部分，因为不断的改进和优化压力，目前这促使企业适应、转型并提高效率。
要求越来越高，高效的
的配送已成为大多数网购者购物体验的关键。根据 我们为成为寻求有效通信解决方案的企 的数据，2019 年，68% 的电子商务购物者表示他们更愿意在家门口收裹，而四分之一的人愿意为当日送达支付额外费用。
运输过程中不断出现新的挑战，但大递主要终不变：以低成本成功递送包裹。这一条件已成为快递员的一项要求和差异化服务的一种方式。运输公司可以通过多种方式实现化服务，例如灵活地在最后一刻更改递 fr号码 送地点和时间、将包裹留在约。
