Amazon bepreiste Locker-Platz wie Airline-Sitze und steigerte den Durchsatz um 9 %

Amazon Locker nahmen Pakete nach dem Prinzip „wer zuerst kommt, mahlt zuerst“ an. Das Ergebnis: Locker füllten sich mit Drei-bis-fünf-Tage-Paketen, und Pakete für den nächsten Tag und für zwei Tage – diejenigen, für die Kunden einen Aufpreis zahlten – wurden an der Tür abgelehnt. Im Jahr 2017 gingen 40 % der ungerechtfertigten Zustellablehnungen auf schlechte Kapazitätsreservierungen für Versandoptionen zurück.

Die Lehrbuchlösung, Ertragsmanagement nach Art der Fluggesellschaften, ließ sich nicht anwenden: Die Verweildauer eines Pakets in einem Locker ist bei der Annahme unbekannt, sodass sich der Platz nicht nach der Dauer bepreisen lässt. Das Amazon-Team baute das Problem neu auf: Maschinelles Lernen sagte Nachfrage und Verweildauer-Verteilungen pro Locker voraus, und ein lineares Programm legte Kapazitätsreservierungen für jede Versandgeschwindigkeit fest.

Das System rationierte effektiv ein knappes physisches Gut – Lockerfächer – zugunsten von Kunden mit schnellem Versand, ohne einen einzigen neuen Locker zu bauen.

Für die Feiertagssaison 2018 eingesetzt, steigerte es den weltweiten Locker-Durchsatz im Jahresvergleich um 9 %, betraf Millionen von Kunden und wurde 2024 im INFORMS Journal on Applied Analytics veröffentlicht.

Locker-Platz pro Versandgeschwindigkeit reservieren, wie Sitze

Es behandelte Locker-Platz als zuzuteilenden Bestand, nicht als Warteschlange, die man ertragen muss.

ML bewältigte die unbekannten Verweildauern, an denen die klassische Ertragsmanagement-Mathematik scheiterte.

Keine neue Hardware: Der Gewinn kam allein aus einer besseren Zuteilungsstrategie.

„Wer zuerst kommt, mahlt zuerst“ ist ebenfalls eine Kapazitätszuteilungsstrategie – meist die falsche. Kapazität für den Verkehr zu reservieren, der am wichtigsten ist, schlägt das Hinzufügen von Kapazität.

Das Kapazitätsreservierungssystem wurde zur Standardmethode, mit der Amazon den Locker-Bestand verwaltet, und wurde in einem Beitrag von 2024 im INFORMS Journal on Applied Analytics mit dem Titel „Amazon Locker Capacity Management“ dokumentiert.