Dare ai brand e agli acquirenti la certezza di sapere esattamente quando arriverà ogni ordine.
Firenze, Milano, Italia — 29 maggio 2026 — Oggi presentiamo ShippyPro Delivery Prediction, il nuovo sistema di machine learning che stima la data di consegna esatta di qualsiasi spedizione prima che l'ordine venga spedito, aprendo nuove possibilità per i merchant.
Per anni, fornire ai clienti una data di consegna precisa è stato un privilegio riservato a pochi, mentre la maggior parte dei brand era costretta ad affidarsi a promesse vaghe come "consegna in 3–5 giorni lavorativi."
Il nuovo motore di previsione consente a qualsiasi brand di fornire date di consegna precise prima ancora che un ordine venga effettuato — creando un'esperienza cliente più soddisfacente e aprendo possibilità completamente nuove lungo tutto il percorso d'acquisto.
Le Possibilità che Apre
La possibilità di stimare la data di consegna di un ordine prima ancora che venga spedito consente ai brand di comunicare con precisione fin dall'inizio.
Promesse di consegna più accurate al checkout riducono l'incertezza, aumentano i tassi di conversione e stabiliscono le giuste aspettative fin dal primo giorno. Quando quelle aspettative vengono costantemente rispettate, la fiducia del cliente cresce, favorendo gli acquisti ripetuti e riducendo le richieste di assistenza.
Cambia anche il modo in cui i brand operano internamente. Con previsioni di consegna affidabili, i team possono automatizzare le decisioni chiave lungo tutto il percorso del cliente — dalla selezione del corriere giusto per ogni spedizione, all'attivazione di comunicazioni proattive verso il cliente, alla gestione delle eccezioni prima che degenerino.
Cosac'è dietro
ShippyPro Delivery Prediction è costruito su centinaia di milioni di spedizioni reali elaborate attraverso ShippyPro. Impara da come le consegne avvengono realmente, attraverso corrieri, rotte, paesi e tempo — invece di affidarsi a stime statiche o regole generiche.
Ogni spedizione è diversa, e ShippyPro Delivery Prediction lo riflette. Tiene conto di molteplici fattori come le performance del corriere, il comportamento della rotta, i tempi e le condizioni esterne per generare una data di consegna precisa. Man mano che la spedizione avanza, le previsioni vengono aggiornate continuamente per riflettere ciò che sta realmente accadendo.
Il sistema è anche in grado di rilevare quando qualcosa non sta andando come previsto, spesso prima che un ritardo diventi visibile. Questo offre ai team la possibilità di agire prima, gestire le aspettative e ridurre l'incertezza per i clienti.
Disponibilità
Già attivo in beta all'interno della piattaforma ShippyPro, Delivery Prediction sarà presto disponibile per tutti i clienti e su tutti i prodotti, con accesso API in arrivo.
Per vederlo in azione, visita www.shippypro.com o prenota una demo con il team.
Portare l'AI e l'Agentic nel Mondo della Spedizione
Negli ultimi due anni abbiamo portato l'AI nella spedizione con casi d'uso e soluzioni concreti e funzionanti.
Optimizer offre ai brand piena visibilità e controllo sulle loro performance di distribuzione — monitorando metriche chiave come i tassi di eccezione, le performance di consegna e i costi, e aiutando i team a migliorare continuamente.
Automation consente ai team di costruire workflow basati sull'AI che agiscono su larga scala, riducendo il lavoro manuale ed eliminando ore di interventi ripetitivi.
Carrier Invoice Analysis identifica errori di fatturazione rimborsabili su tutte le spedizioni, con una portata e una precisione che nessun processo di revisione manuale può eguagliare.
Delivery Prediction è il primo modello di machine learning che stiamo costruendo, e diventerà la base per tutto ciò che verrà dopo — un nuovo livello di intelligenza su cui saranno costruiti i prodotti e le funzionalità future.
Contatti Media: [email protected] - www.shippypro.com