物流遇见大数据

相对于传统的数据库应用，大数据分析具有数据量大、类型多样、价值密度低、处理速度快等特点，采用对所有数据进行收集、分类、处理和整理，并为企业经营决策提供有应用价值的信息。大数据时代给物流企业信息化带来的最大挑战，是如何通过大数据分析提升自身的物流服务水平。物流行业与材料供应商、产品制造商、批发零售商、消费者紧紧地联系在一起，所涉及的数据量极大且具有一定经济价值。而应用大数据分析恰恰能对这些数据进行快速高效的处理，得到准确的具有潜在价值的信息，对物流行业的发展具有强大的推进作用。

　　2014年的“双十一”，淘.宝物流的订单相比2013年同期接近翻了一倍，但是整个物流体系运作却非常顺畅，没有出现以往的爆仓现象。原因何在？整个“双十一”期间其商品及商品在页面上的位置，都依靠算法来筛选。大数据是变量，算法则是规则，设定什么样的规则，就收获什么样的结果。作为淘.宝和天猫物流支撑体系枢纽的“菜鸟网络”，根据快递公司开放的物流数据，结合天猫和淘.宝的买家预售、浏览、加入购物车、店铺收藏等行为，以及商家的备货数据，给物流合作伙伴提供数据预测。越来越精准的数据分析与预测，使快递公司在应对上更加准确和从容。

　　大数据的变革力

　　大数据技术的战略意义在于对已掌握信息的专业化处理和价值挖掘，并分析市场中长期发展趋势等。而随着物流行业对大数据应用的逐渐深入，未来物流行业获取的数据已不只是行业内部信息，还包括大量的外部信息。通过对这些数据的判辨，使得物流企业可以预测性地为每家客户量身定制个性化、差异化服务。

　　大数据分析可以帮助物流企业了解行业发展动态。目前，物流企业面对的是一个高度竞争、瞬息万变的市场环境，许多运输空载的问题就是由于物流企业缺少通过数据分析和对未来市场做出预判，只看到眼前的业务增长就盲目增加运力和仓储面积。当市场出现萎缩、业务量下滑的时候就会产生大批的富余运力和空置仓库，从而导致物流企业的亏损。通过对大数据的分析，物流企业就可以对未来市场和竞争对手的行为做出一定的预测，及时调整发展战略，避免盲目的资产投入，以减少损失。

　　大数据分析可以帮助物流企业增强客户的忠诚度。对于物流企业来说，分析客户的行为习惯可以将他们的市场推广投入、供应链投入和促销投入回报最大化。利用先进的统计方法，物流企业可以通过用户的历史记录分析来建立模型，预测其未来的行为，进而设计有前瞻性的物流服务方案，从而整合最佳资源，提高与客户合作的默契程度以避免客户的流失。物流企业不仅可以通过大数据挖掘现有存量用户的价值，还可以通过数据更高效地获得新用户。大数据技术正革.命性地改变着市场推广的游戏规则。通过推动信息交互，推送给客户服务调整、价格变化以及市场变化等信息，不断满足客户的需求变化。在互联网背景下营销将不受时间、地点的限制，也不再只是信息单向流通。更大的不同是，从接触客户、吸引客户、黏住客户，到管理客户、发起促销，再到最终达成销售，整个营销过程都可以只在信息交互中实现，通过了解用户行为进行精准营销。

　　大数据分析可以提高物流行业管理的透明度和服务质量。大数据分析通过物流信息交流开放与信息共享，可以使物流从业者、物流机构的绩效更透明，间接促进物流服务质量的提高。根据物流服务提供商设置的操作和绩效数据集，可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘，促进信息透明。有世界知名物流企业目前正在测试仪表盘，将其作为建设主动、透明、开放、协作型公司的一部分。公开发布物流质量和绩效数据，还可以帮助客户做出更明智的合作决定，这也将帮助物流服务提供方提高总体绩效，从而提升竞争力。

　　大数据分析可以优化物流企业盈利方式。通过建立物流行业网络平台和社区，平台可以产生大量有价值的数据，提供宝贵的数据并汇总物流行业客户的消费记录，进而进行高级分析，最终提高物流需求方和物流服务提供方的决策能力。平台的用户数据分析都是实时进行更新，以确保用户行为预测总是符合实际用户需要；同时，动态地根据这些行为预测来设计一些市场策略，市场扩张的速度将取决于物流行业大数据采集分析发展的速度。可以建立全国的客户.数据库，提供准确和及时的物流信息咨询，将会大幅提高公司的知名度和盈利能力。