——?dú)g迎到訪！ 專業(yè)商用車網(wǎng)絡(luò)媒體 為您服務(wù)
什么是物流大數(shù)據(jù)？說人話！
物流大數(shù)據(jù)，就是用利用海量的獨(dú)特物流相關(guān)數(shù)據(jù)，講出有商業(yè)價(jià)值的故事。不光能讓人信服，還能讓人賺錢……獨(dú)特是說要你獨(dú)有的，否則大家都知道的，那叫常識；故事不是編的，是數(shù)據(jù)邏輯鏈條串起來的，讓人還覺得有道理，既符合常識認(rèn)識，又超越常識認(rèn)識。（講人話?。┚褪谴蠹叶贾赖娘@然是數(shù)據(jù)可以反映出來的，大數(shù)據(jù)還能顯示另外一部分你不知道的。
什么是物流大數(shù)據(jù)？專業(yè)點(diǎn)！
說起物流大數(shù)據(jù)，首先得說說大數(shù)據(jù)（Big Data），整個(gè)領(lǐng)域來說就分為兩種。一個(gè)是大數(shù)據(jù)計(jì)算，第二個(gè)是大數(shù)據(jù)分析和挖掘。大數(shù)據(jù)計(jì)算一個(gè)是實(shí)時(shí)處理，一個(gè)是批量處理，量大還要速度快。大數(shù)據(jù)分析涉及三塊，第一是大數(shù)據(jù)采集，采集的核心是連接，要能把一些看似不相關(guān)的數(shù)據(jù)合理的連接起來。第二是大數(shù)據(jù)挖掘分析和預(yù)測，根據(jù)過往的歷史數(shù)據(jù)能夠去從中找出一些規(guī)則和規(guī)律，作為知識去指導(dǎo)未來的一些東西。第三是大數(shù)據(jù)應(yīng)用，應(yīng)用的核心是場景，看看能不能結(jié)合一些具體的業(yè)務(wù)幫助解決什么問題。
什么是物流大數(shù)據(jù)？聚焦點(diǎn)！
物流大數(shù)據(jù)相比電商大數(shù)據(jù)、社交大數(shù)據(jù)，一方面是數(shù)據(jù)采集是貫穿到整個(gè)供應(yīng)鏈上下游的，物流連接了生產(chǎn)、分銷、零售、消費(fèi)者；另一方面是末端最后一公里消費(fèi)者的數(shù)據(jù)。比如一個(gè)運(yùn)單，第一個(gè)是收件地址，所有地市數(shù)據(jù)，第二個(gè)是SKU數(shù)據(jù)，第三個(gè)是消費(fèi)者姓名、聯(lián)系電話。這些數(shù)據(jù)而且一定是真實(shí)的，不真實(shí)，貨是無法送到的。
物流大數(shù)據(jù)能干啥？
物流運(yùn)作的優(yōu)化支持。例如預(yù)測客戶流失的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，獲取一個(gè)新客戶的成本是很高的，但是客戶一旦有更好的選擇或是對企業(yè)服務(wù)稍不滿意，流失也是非常快的，究竟哪些客戶是容易流失的？有沒有趨勢可以顯示客戶流失的先兆呢？這些都需要大數(shù)據(jù)的收集與分析。先建立預(yù)測模型，結(jié)合客戶的行為和訂單量等一系列因素進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，最終產(chǎn)生一組可能會(huì)流失的客戶名單，再把名單交給銷售部門，由他們采取一系列措施挽留這些目標(biāo)客戶，最終就產(chǎn)生了很好的效果，也省去了開發(fā)新客戶的成本。
商業(yè)板塊的優(yōu)化導(dǎo)流。比如說你賣西裝，如果要找1000塊錢的男裝，全國的消費(fèi)群體分布在哪里？那物流大數(shù)據(jù)就可以直接定位一下，如果杭州是1萬多個(gè)小區(qū)的話，那可能我們就挑選出來，可能只有100或150個(gè)小區(qū)，是適合的消費(fèi)群體。那甚至還可以做一個(gè)業(yè)務(wù)拓展?jié)摿ε琶?，最高潛力的是哪個(gè)小區(qū)，一直排下來。那這對企業(yè)來說，它就很快能夠把目標(biāo)鎖定在這150個(gè)小區(qū)。
物流大數(shù)據(jù)管用不？
舉個(gè)栗子：2015年5月，順豐速運(yùn)“次晨達(dá)”產(chǎn)品正式推出，凡是使用此產(chǎn)品運(yùn)送的物品，第二天10:30前必須到達(dá)目的地，否則順豐將進(jìn)行相應(yīng)的賠付。在該產(chǎn)品的推廣過程中，順豐速運(yùn)就借助了大數(shù)據(jù)的幫助，通過客戶平日對時(shí)效的要求、使用快遞的頻率和投訴情況等一系列大量數(shù)據(jù)的分析，將客戶群體進(jìn)行區(qū)分，對時(shí)效比較敏感的客戶就成為了次晨達(dá)產(chǎn)品的推廣對象。另一邊，又將一組隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)分析得來的客戶名單拿出來進(jìn)行推廣，事實(shí)證明，前者比后者有效得多——使用大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果比使用隨機(jī)抽樣的結(jié)果去做推廣，效能提高了10倍！
物流大數(shù)據(jù)哪家強(qiáng)？
物流大數(shù)據(jù)服務(wù)：物流行業(yè)第一款大數(shù)據(jù)產(chǎn)品——順豐數(shù)據(jù)燈塔，該產(chǎn)品融合了順豐內(nèi)外部的海量數(shù)據(jù)，提供全面的行業(yè)、用戶、品牌、產(chǎn)品、快遞和倉儲等分析，為商家拓展電商生意提供決策支持。
物流優(yōu)化領(lǐng)域：此領(lǐng)域的優(yōu)化比較多，例舉兩家。菜鳥網(wǎng)絡(luò)有“物流預(yù)警雷達(dá)”，用于迎戰(zhàn)“雙11”，高峰期預(yù)測訂單流量流向；電子面單平臺串聯(lián)商家數(shù)據(jù)，提升發(fā)貨速度；數(shù)據(jù)路由分單取代人工分單，提升中轉(zhuǎn)分揀效率；高德地圖制導(dǎo)末端配送的精確地址庫，提供更精準(zhǔn)的線路規(guī)劃和配送分派。順豐集團(tuán)有“中轉(zhuǎn)場探測器”可以通過大數(shù)據(jù)分析自動(dòng)預(yù)警爆倉和晚點(diǎn)率；“天犬”通過對以往毒品出現(xiàn)的貨物特點(diǎn)分析，可以在貨物掃描過程中發(fā)出警報(bào)；“中轉(zhuǎn)場排班系統(tǒng)”根據(jù)人員信息和中轉(zhuǎn)場運(yùn)轉(zhuǎn)安排，進(jìn)行科學(xué)排班，最大利用人員效能……另外，客戶挽留、收派員能力預(yù)測等等都是基于對海量數(shù)據(jù)的分析而產(chǎn)生的產(chǎn)品，也都是順豐的原創(chuàng)。
物流大數(shù)據(jù)，和互聯(lián)網(wǎng)物流平臺啥關(guān)系？
現(xiàn)在誰不說自己互聯(lián)網(wǎng)物流平臺，貌似臉上就沒光……誰不聊聊物流大數(shù)據(jù)，貌似嘴上就沒毛……
互聯(lián)網(wǎng)物流平臺，哪家不說自己有大數(shù)據(jù)，哪家不說自己是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)價(jià)值創(chuàng)造者。（說人話?。┪臆嚩?、貨多、客戶多、司機(jī)多，我大數(shù)據(jù)分析、挖掘、智能、算法，我增值、金融、保理、融資、加油、ETC、后市場……
更有甚者，互聯(lián)網(wǎng)物流平臺軟件服務(wù)免費(fèi)、發(fā)卡免費(fèi)、pad和手機(jī)免費(fèi)，只要你用，通通免費(fèi)……不過請接受我的膝蓋：請充值、請消費(fèi)、請放入業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、請放入真實(shí)客戶……
物流大數(shù)據(jù)有投資價(jià)值嗎？
市面上號稱物流大數(shù)據(jù)平臺也很多，有的言必稱海量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫，最后放款風(fēng)控模型強(qiáng)大無比、增值客戶增速絕世無雙、行業(yè)征信平臺唯我獨(dú)尊……
每天從業(yè)務(wù)場景中產(chǎn)生的物流大數(shù)據(jù)才是活的，每天業(yè)務(wù)運(yùn)作產(chǎn)生的物流大數(shù)據(jù)才是真實(shí)的，每天從優(yōu)勢業(yè)務(wù)積累的數(shù)據(jù)才是獨(dú)特的，這樣的物流大數(shù)據(jù)是有價(jià)值。否則，那就是脫離業(yè)務(wù)場景死的、假的、常識性的物流大數(shù)據(jù)，當(dāng)然也就沒啥投資價(jià)值了。
物流大數(shù)據(jù)服務(wù)免費(fèi)嗎？
據(jù)國內(nèi)第一家物流大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺——順豐數(shù)據(jù)燈塔方面介紹：當(dāng)前還是順豐月結(jié)客戶還是免費(fèi)開通服務(wù)的；如果遇到土豪，希望訂制雙十一作戰(zhàn)室、智慧商業(yè)方案、智慧物流方案的，或者定制商業(yè)推廣引流、商品定價(jià)、銷售話術(shù)等方案的，那收費(fèi)是必須的??！
物流大數(shù)據(jù)安全不？
首先企業(yè)在搭建物流大數(shù)據(jù)管理平臺時(shí)就要注意數(shù)據(jù)源質(zhì)量、數(shù)據(jù)平臺搭建、安全模型建立三個(gè)維度。把數(shù)據(jù)安全作為核心考慮因素，畢竟對于企業(yè)級客戶，這會(huì)是第一反應(yīng)。
其次就是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的分析顆粒度，不會(huì)細(xì)致到定位一個(gè)人，只會(huì)定位一個(gè)群體。而且個(gè)人數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中都應(yīng)該是脫敏的，完全屏蔽涉及隱私的敏感個(gè)人信息。
最后就是物流大數(shù)據(jù)服務(wù)的云端獲取，會(huì)有嚴(yán)格的校驗(yàn)機(jī)制，除了登錄賬號體系，還會(huì)跟不同的區(qū)域、月結(jié)賬號、系統(tǒng)對接、基礎(chǔ)信息匹配等處理機(jī)制，不同層面的人看到的都不相同，全局信息只有企業(yè)總部才能獲取。
版權(quán)聲明：此文源自其它媒體，如需轉(zhuǎn)載請尊重版權(quán)并保留出處。內(nèi)容若存有質(zhì)量疑問請立即與本網(wǎng)聯(lián)系，商用車之家將盡快處理并予以回應(yīng)。
