Использование машинного обучения для оптимизации деятельности транспортно-экспедиторских компаний

Современные реалии диктуют новые требования к организации ведения транспортно-экспедиторского бизнеса, нацеленные на обеспечение эффективности взаимодействия участников рынка посредством сбора, обработки и анализа значительного объема данных, что позволяет продавцам услуг завоевать и укрепить свои конкурентные преимущества. Вместе с тем, сегодня многие компании столкнулись с проблемой унификации действий по выполнению определенных операций, поскольку для максимального удовлетворения пожеланий клиентов они вынуждены адаптироваться под их индивидуальные запросы, что предполагает обработку существенного количества разнообразной информации, снижая производительность как отдельной категории сотрудников, так и эффективности деятельности компании.

Использование машинного обучения позволяет перестроить выполнение отдельных операций, что оказывает положительное влияние на результативность бизнес-процессов. В этой связи целью данной статьи является исследование перспективности и востребованности практического применения машинного обучения в деятельности транспортно-экспедиторской компании с позиции повышения ее эффективности.

Для детального изучения заявленной темы применялись методы кабинетного (обзор научной литературы) и полевого исследований (панельный метод опроса). Объектом исследования выступили транспортно-экспедиторские компании одного из крупнейших транспортных узлов Юга России (порт Новороссийск). На основе анализа и синтеза вторичной и первичной информации разработаны рекомендации, ориентированные на плодотворное развитие отношений с клиентами за счет стандартизации и оптимизации действий сотрудников компании. Исследование проводилось на принципах комплексности и системности, что обеспечило изучение объекта в контексте развития его отдельных элементов в тесной взаимосвязи с внешней средой. 

В ходе исследования научной литературы установлено, что морские порты представляют собой ключевые транспортные узлы, удовлетворяющие потребности народного хозяйства в перевозках грузов

Выявлено, что на основе методов машинного обучения возможно решение разноплановых задач в различных сферах. Например, в работе Молчановой Р.В. рассмотрены вопросы применения методов машинного обучения в интернет-маркетинге

Учитывая вышесказанное, а также то, что машинное обучение ориентировано на поиск решений по оптимизации деятельности предприятия в результате анализа значительного объема информации на постоянной основе, актуальным и востребованным видится использование его методов для улучшения результативности развития взаимоотношений с деловыми партнерами транспортно-экспедиторской компании, что обеспечит рост объемов перевозимых грузов, улучшая показатели народного хозяйства страны.

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в деятельности предприятий транспортной отрасли актуально и перспективно, поскольку предлагает нестандартные решения по обеспечению эффективности логистических операций. Например, результатом нейросетевого обучения является уникальная возможность определения повреждений груза при его транспортировке в режиме реального времени

Практика показывает, что сегодня с целью привлечения и удержания клиента многие транспортно-экспедиторские компании делают акцент на необходимость составления цифрового профиля делового партнера. В обычном формате цифровой профиль содержит информацию о клиенте (наименование, контактные данные и др.), количестве заключенных сделок, его платежеспособности, нарушении сроков выполнения обязательств по договору, требования к качеству услуг и т.п. Вместе с тем, проведенные автором исследования показали, что около 15-20% клиентов оставались недовольны работой менеджеров, причем около 5% клиентов предпочитали уходить к конкурентам, не высказывая претензий. И только 10% сразу обращались к руководству, что позволяло исправить ситуацию на ранней стадии конфликта. Исследование проводилось панельным методом в течение трех лет. Респондентами выступили топ-менеджеры транспортно-экспедиторских компаний, имеющие опыт работы в сфере морского транспорта более 15-ти лет. Всего было опрошено 25 человек, которые являются генеральными и коммерческими директорами транспортно-экспедиторских компаний, оказывающих услуги в сфере морских грузоперевозок в рамках отдельно взятого регионального рынка. Компании-респонденты работают в жесткой конкурентной среде, не занимают монопольное положение на рынке, поэтому вопрос развития устойчивых отношений с клиентами для них является приоритетным. Совокупная рыночная доля компаний, сотрудники которых выступили в качестве респондентов составляет 65% емкости рынка, что обосновывает репрезентативность выборки. 

Для выявления обстоятельств, способствующих появлению негатива у клиентов, безусловно, проводятся беседы, анкетирование, применяются иные методы. Тем не менее практика показывает, что деловые партнеры крайне неохотно проходят опросы, не желая тратить свое время. Они справедливо считают, что менеджеры должны обладать достаточной квалификацией, чтобы своевременно решить тот или иной вопрос, не допустив конфликта или погасив его в начале развития. Однако опрос респондентов также показал, что в соответствии с разными обстоятельствами даже компетентные менеджеры не всегда могут своевременно выбрать наиболее грамотную тактику поведения, что приводит к недопониманию. Особые трудности во время обслуживания клиента возникают у новичков, которым сложно выстроить оптимальную линию поведения ввиду своей неопытности.

В качестве одного из решений данной проблемы автору видится построение отдельных бизнес-процессов транспортно-экспедиторской компании на основе нейросетевых технологий, применение которых сегодня уже обеспечивает эффективность компаний разных сфер деятельности. В частности, следует обратить внимание на отечественный сервис Heedbook, который на базе обработки данных видео- и аудиопотока с веб-камеры, установленной на рабочем месте менеджера по продажам, позволяет не только оценить удовлетворенность клиента в режиме реального времени, но и определить степень привлекательности нового предложения, максимально повышая адаптивность оказываемых услуг

Вместе с тем, в результате внедрения в процесс обслуживания клиента такого приложения возможно проявление проблемы в виде потери психологической устойчивости сотрудника

Тем не менее в результате построения взаимодействия с клиентами на основе нейросетевых технологий компания получает множество преимуществ: от создания услуг, максимально адаптивных к требованиям контрагентов, до выявления и разработке мер по устранению проблемных точек в процессе подбора и отбора кадров, обучении новых сотрудников.

Сегодня транспортно-экспедиторские компании работают в жесткой конкурентной среде, что актуализирует задачу удержания клиента. Применение нейросетевых технологий обеспечивает непрерывное изучение и анализ информации о клиенте без проведения устных опросов и заполнения анкет, что экономит время всех партнеров трансакции. В результате постоянного обновления информации компания-продавец получает уникальную возможность не только решать производственные задачи с минимальными временными затратами, но и прогнозировать пожелания клиента, создавая устойчивые конкурентные преимущества.

Для решения обозначенной выше проблемы нарушения психологической устойчивости сотрудников компании, что с высокой долей вероятности снизит продуктивность его работы, предлагается до принятия решения о внедрении таких технологий сделать специальный тест и, возможно, обратиться к психологу с целью получения рекомендаций касательно тактики разговора с персоналом. Предлагаемые меры позволят определить готовность работников к выполнению должностных обязанностей в новых условиях, обеспечивая грамотную расстановку кадров, что повысит результативность их работы.