Ét system til alle brands, lagre og afhentninger
Ordrerne kommer fra tres webshops, lageret arbejder i WMS’et, og hvert brands regler står i en mappe. Saml det ét sted, der kender hvert brands afsendelsesfrist og prisliste, og sæt AI-kolleger på arbejdet ind imellem.
Toogtres brands, toogtres sæt regler
De fleste 3PL’er på din størrelse kører på et godt WMS, labelsoftware, en Slack-kanal pr. brand og et faktureringsregneark. Det fungerer, indtil et brands udsalg lander i løbet af natten.
- Hvert brand sender på sin egen mådeAfsendelsesfrister, indlægssedler, fragtførerregler og prislister er forskellige fra brand til brand. De står i en mappe, i tre regneark og i hovedet på arbejdslederne.
- Lageret hører om et udsalg på morgenmødetEt brands midnatskampagne giver 3,900 ordrer inden morgenen, og afhentningen kl. 16 var planlagt til 1,400.
- Hvert spørgsmål kræver tre skærmeHvor er min container, min ordre, min returnering? Kundeservice tjekker WMS’et, labelsoftwaren og brandets kanal, før de kan svare.
- Faktureringen er gravearbejde den 1.Pluk, paller og labels kommer fra eksporter ind i et regneark. Kitting, der udføres en tirsdag eftermiddag, når ofte aldrig med på fakturaen.
- Microsoft 365 Business Standard
- Microsoft 365 F3
- Slack Pro
- HubSpot Sales Hub Professional
- Zendesk Suite Team
- RingCentral Core
- Zoom Workplace Pro
- Calendly Teams
- Asana Starter
- QuickBooks Online Advanced
- Power BI Pro
642.804 kr.0 kr. om året, til listepris, for de 11 abonnementer hos Haskett
Haskett FulfillmentGrand Prairie, TexasHaskett plukker, pakker og sender for 62 onlinebrands fra fire bygninger omkring Dallas–Fort Worth og leverer i hele det nordlige Texas.
Gil Haskett åbnede én bygning i Grand Prairie i 2003 og opbevarede møbler for importører. Hans datter Keisha kom tilbage i 2012 efter at have ledet en pakketerminal og drejede virksomheden mod e-handel. I dag er det fire bygninger og 36 lastbiler, på et WMS, labelsoftware og elleve abonnementer, der ikke taler sammen.
- 290
- medarbejdere
- 4
- bygninger
- 62
- brands
- 9,000
- ordrer om dagen
Keisha Haskett CEODesigner systemet for Haskett med OpenLazarus i filmen nedenfor.
Haskett Fulfillment er et opdigtet eksempel, ikke en kunde: en virksomhed som dem, vi bygger til, skabt for at vise, hvordan den ville køre på OpenLazarus. Medarbejdere, tal og fotografier er illustrative.
Det kører Haskett på systemet
Modulerne bærer Hasketts egne navne, ikke vores, og AI-kollegerne arbejder på de samme brands, ordrer og afhentninger som medarbejderne.
- OrdrerNi tusind om dagen, hver målt mod sit brands afsendelsesfrist
- KundelagerHvert brands enheder pr. bygning, fra rampe til lagerplads
- Brands62 brands med deres prislister, regler og kontaktpersoner
- KundesagerAlle brands’ spørgsmål i én kø, hver med en ansvarlig
- Vognpark36 lastbiler på ruter i det nordlige Texas, og hvad hver af dem laver
- KundefaktureringHvert pluk, hver palle og hver label på det rigtige brands faktura
- OnboardingNye brands fra underskrevet kontrakt til første afsendte ordre
- ScorecardsRettidig afsendelse, nøjagtighed og tid fra rampe til lagerplads for hvert brand
Diego AlvarezAIFulfillment-planlægningPlanlagde Lancaster om efter 3,900 udsalgsordrer fra i nat og flyttede 8 plukkere fra Mesquite inden kl. 6:00
Sam OkaforAIKundeserviceBesvarede 140 spørgsmål fra brands i nat og fortalte Tallow & Tide, at deres udsalg bliver sendt i dag
Mei TanakaAILeveringsdisponeringLagde ruter for 36 lastbiler til 1,420 butiks- og hjemmeleveringer før morgenmødet kl. 6:00
Inés DuarteAIKundefaktureringFakturerede septembers pluk, paller og labels til 62 brands og fandt $2,040 i kitting, der endnu ikke var faktureret
Virksomheder som Haskett starter typisk med Diego, Sam og Inés.
Hvad det kunne ændre på et år
Et illustrativt estimat for Haskett, beregnet ud fra virksomhedens eksempeltal: de abonnementer, den ville holde op med at betale for, de timer, medarbejderne ville få tilbage, og de ordrer, der når deres afhentning.
- 217.000 kr.
- om året, som den ville beholde efter at have betalt for Lazarus, sin server, otte telefonlinjer og en ingeniørs tid
- 10,400
- timer om året, som den ville give tilbage til kundeservice, arbejdslederne og faktureringen
- 99.4%
- af ordrerne sendt inden afsendelsesfristen, op fra 97.6%, før hver bølge havde en ansvarlig
Eksempeltal for en opdigtet virksomhed. Besparelserne og timerne er beregnet ud fra dens eksempelværktøjer og plan til listepriser; det tredje tal er et illustrativt mål, ikke et målt resultat.
Driv dit lager på et system, du ejer
Fortæl OpenLazarus, hvordan din virksomhed plukker, pakker og sender. Du ser dit system tage form undervejs i samtalen, med dine navne, dine AI-kolleger og det, du sparer.
Vi har allerede et WMS. Skal vi udskifte det?
Nej. Lageret bliver ved med at scanne i jeres WMS. Lazarus læser ordrer, lagerbeholdning og hver scanning derfra og skriver spærringer og prioriteter tilbage, så kundeservice, fakturering og scorecards arbejder ud fra de samme data.
Holdes hvert brands data adskilt?
Ja. Hver ordre, sag og faktura tilhører ét brand, og en AI-kollega arbejder kun med et brands data på vegne af netop det brand. Systemet kører på jeres egen server, og hver handling logges, så jeres medarbejdere kan se den.
Hvem bestemmer, hvad AI’en må?
Det gør I, for hver AI-kollega: hvad de klarer selv, og hvad de spørger om først, fx fakturering af arbejde, der ikke står på et brands prisliste, eller en kreditnota på over $1,000. Alt, de er i tvivl om, venter på et menneske.
Hvad sker der i højsæsonen?
AI-kollegernes arbejde vokser med antallet af ordrer, ikke antallet af ansatte, så novembers sager, bølger og fakturaer får samme omhu som marts’. Jeres medarbejdere bliver på lageret og hos de brands, der har brug for et opkald.
Hvor lang tid tager opsætningen?
Designet tager én samtale med OpenLazarus, som den i filmen. Derefter forbinder vores ingeniører jeres WMS, labelsoftware og telefonlinjer og flytter jeres data, typisk inden for få uger for en virksomhed på Hasketts størrelse.