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物流企业的大数据有什么价值?
来源: 收集   作者:网友  日期:2018-1-5  类别:大数据  主题:实践应用  编辑:sungirl330
物流公司的大数据有两大方面的价值,一方面,优化物流企业本身的运营和决策;另外一方面,物流大数据可用于非物流领域的应用,比如征信和金融应用。

第一方面,优化物流企业本身的运营和决策。

物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数据。对于物流企业,通过大数据分析,可以帮助提高企业运营管理效率,降低物流库存率,提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方面。以物流的路径优化为例,路径优化是节约物流企业成本的一个重要大数据分析应用。在物流配送运输中,由于货运点多、客户多、货物种类繁多、城市交通路线复杂、运输服务地区内运输网点分布不均匀等诸多因素的影响,同时还要满足客户提出的如时间窗等约束条件的要求,使得如何安排最佳路线,如何使配装和配送路线有效搭配等,成为物流配送中的难点。

车辆的路径问题是一个有约束的组合优化问题。合理解决车辆路径问题,不仅可以简化配送程序、减少配送次数、降低配送车辆的空载率,从而降低物流成本,提高经济效益,而且可加快对客户需求的响应速度,提高服务质量,增强客户对物流环节的满意度等。阿里在路况预测的基础上,使用基于集合划分的树型搜索算法进行车辆分配和路径优化。该算法用于车辆路径计算,比业界通用的经典算法包括局部搜索、遗传算法、蚁群算法等,运输成本至少降低了6%(详见任继东的论文Jidong Ren,Yajie Tian and Sawaragi,2011)。

第二方面,物流大数据可用于非物流领域,尤其是征信和金融应用。

以物流配送单为例,我们做一个简单的数据分析,便可以实现客户画像,以作为征信模型的基础数据。物流配送单至少有两类信息。一类是寄件人的姓名、手机号和地址;另外是收件人的姓名、手机号和地址。通过这些信息,可以分析:寄件人或收件人的常住地或办公地点,如果是常住地,则还可以通过小区地址分析出来这个小区的房价(通过关联房产网站的价格数据实现),反过来推断该客户的消费能力;通过手机号,可以分析出这个客户的年龄、性别等人口统计学特征,以及兴趣爱好(与拥有客户的人口统计学特征的企业做数据关联得出)。如果在电商购物,有些物流配送单还会标注是哪个商家发货,从而可以分析这个客户喜欢的商品类别。以上这些数据可以作为征信模型的基础数据。企业使用数据的使用,一定要尊重用户隐私,对隐私类信息做好脱敏和保护。当然,这只是对个人客户的征信应用。物流企业还可以对供应商(如发货单位)进行信用评估(根据发货量等大数据),从而进行金融服务。

总之,物流企业的数据不仅仅可以优化企业内部的运营效率,还可以做更多的增值分析,如以上提到的征信数据以及金融的应用。我们从顺丰的官网上可以看到一个顺丰有三大业务,一是众所周知的物流,第二是金融,第三是电商(顺丰优选)。金融是物流企业大数据应用很好的一个方向,顺丰在其官网提到:我们致力于为顺丰的供应商和客户提供存货质押、保理、订单融资、小额信贷、融资租赁等一系列“物流+金融”服务。


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