隨著國家對5G商用牌照的發放,萬物互聯已經開始成為不爭的事實。
具體到快遞公司,適逢這樣一個時代,更需要高度智能化。從車輛運行時效監控到裝載率,從裝載率塑造網點政策決策,從政策決策到場地設施容量配置…所有的效能運營以大數據鏈接區塊鏈數據的方式體現著經營產品效能。
站在這個角度,我們也可以說:各大快遞公司的系統之爭同樣來源于此。
……
商場如戰場,大數據時代、萬物互聯的智慧物流時代,快遞公司的戰爭實際上就是系統與數據的戰爭。
遺憾的是,很多快遞總公司系統仍然沒有意識到未來的快遞無論取派都有可能是“免費”的,因為將來都將由電商平臺支付每個費用節點。
阿里的“菜鳥驛站,菜鳥裹裹,菜鳥柜,淘小鋪,丹鳥,峰鳥,溪鳥,歐尚,大潤發”等等,就是在通過新零售布局與系統“打通關”整合來構建巨量的藍海新零售。
目前,快遞公司只產生了快遞向電商平臺的逆向數據,并沒有產生電商平臺向快遞公司的順向數據,因為快遞公司的系統不具備商業化數據留存性與商業化率。
未來,電商平臺用系統控制了快遞行業的流量通道,關鍵的生與死完全掌握在末端系統接軌需求客戶的純商業需求上。
這就是商業競爭的系統維度概念打擊。
本著實用為上的原則,量子咨詢今天介紹八個分享,供大家參考。
運營中轉系統每個總公司都有,按照路由時效設定后,根據車載定位管理系統連接,測算每一輛車的批次準點率。
關鍵是很多總公司并未把裝載率與空倉率相結合進運能杠桿來做政策決策依據,促使網點業務開發進行良性補倉,降低中轉成本。
這一點,中通做的不錯。
很多總公司系統都有完善的質控統計系統,也有總部人工集成每點的服務質量數據推送,細膩的甚至推送至業務員個人的集成數據。
關鍵是所有的總公司管理系統缺乏按時效節點從總成推送至個人,并形成物理告之,比如手機語音提醒。
例如:某公司推六頻次,系統自動鎖定每一頻次派件時效節點,并鏈接每個業務員,提前10分鐘進行未簽收單號手機語音預告。
這一點,百世做的不錯。
很多總公司客服系統雖然有自動打延誤與自動留言系統,仍然大規模的缺乏各個包裹處于作業環節統計過程,并非是前置推導過程。講白了,系統并未和中轉節點與派送節點產生關連性實時電話語音提示。
關鍵是客服處理服務的工作界面仍然缺少“一表通”式集成化,不得不在每一個子系統上來回切換。
比如:發件時間+時效頻次鏈路+中轉環節節點+網點操作節點+派送頻次比對…最后集成在一張表上,并自動匹配標準,匹配出問題點到節點個人。
這一點,系統打通關,順豐做的不錯。
很多總公司的省區管理是非常滯后的,尤其是在網點營銷方面,網點公司實際上的決策數據依據上得不到營銷數據集成支持,導致雖然有政策、有市場,但卻不知道具體該怎么做。是做量,或者做那一部分量?心里沒有底,于是不敢貿然行動,最終錯失商機和市場。
關鍵是網點公司缺乏營銷測算系統,往往發生政策有了,是做質還是做量,匹配不了市場。客戶做進來,盈虧不知道。
實際上網點公司急需把政策與成本,及內部成本高度集成運算系統,連簡易的銷售數據導入表格,經系統結算后得出利潤的表格都沒有。
在這一點上,天天快遞非常優秀。
市場匹配系統,實際上是市場信息調查表與系統相結合,既同行多少量,客戶群體體量層次,什么重量層次,價格層次,發件節點時效層次,同行的體系性集成分類,我司價格戰介入降價幅度對應那一層次可開發的總容量,對應需求的政策對接。
關鍵是信息集成后,總公司給網點制定政策時具備了針對性,經系統匹配,既可以適時調整成本杠桿,還可以完善中轉效能價值產出比。
很多網點公司在用第三方系統接軌末端派送,但是,如果該系統不結合電商平臺系統,或者是僅僅租賃式接入,等到末端布局完善時,電商平臺系統停止準入時,所有的末端投資近乎白白浪費。
關鍵是快遞市場產品模式正在轉型,電商平臺與末端結合模式正在來臨,與電商平臺脫軌或者是向電商平臺租賃的系統都會面臨電商平臺切割困境。
在這個方面,菜鳥驛站正在進行中。
很多總公司系統仍然沒有意識到未來的快遞無論取派都是免費的,都是由電商平臺進行銷售性收入支付給快遞各個節點的服務費,直補給中轉節點,網點平臺,驛站,小件員,而平臺只收取系統服務傭金。
關鍵點在于快遞公司總公司仍然是統算服務支付方式,并非是系統節點支付方式,在系統研發上基本上屬于節點信息管理,并非獨立核算的節點支付系統管理。
在這個方面,電商平臺的末端系統是唯一的正確端口。
作為總公司來講,應該有一個產品運營指揮大廳與總數據鏈集成顯示,就如同股票看版一樣動態展示,預警提示。
包括中轉時效,運能邊際成本,運能空間,網點市場容量匹配政策,網點運能匹配度,產出利潤貢獻率,時效產品節點重合度。
關鍵在于總公司設定有參照標準,節點標準,環節節點匹配警示差額顯示,進行全網總成管控,實時調整。
快遞公司的產品特性本身就是時效產品,從收到派的一個動作運營過程,包裹只是一個載體,總公司與網點都是產品的鏈接點。所以,數據“打通關”勢在必行,單一模塊片段化數據并不適合產品特性,更不適合決策依據。
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