
物流大数据蕴藏的商业价值
无论是在物流业、零售业或是制造业,大数据都是被探讨的热门话题,但究竟大数据能释放出多少能量,却是仁者见仁、智者见智。在8月28日举办的2017(第三届)互联网+物流格局论坛上,国家邮政局发展研究中心处长方玺、第五大道奢侈品网创始人孙亚菲、速递易副总裁李雁彬、人人快送合伙人王亚军四位嘉宾,就物流大数据展开对话,从全产业链的角度出发,阐述大数据背后到底蕴藏着多少商业价值。
大数据共享助力产业互联互通
在物流行业未来发展的过程中,无人机、无人车、无人仓等智能装备的发展,与背后配套的能力是分不开的,所谓的配套能力就是大数据的能力,就是处理数据信息、获得数据信息的能力。大数据是企业发展的重要支点,掌握大数据并更好地挖掘大数据,能够产生大量的商业价值,这个是行业内都认同的观点,但这也是为什么企业都比较紧张的原因之一。
从菜鸟和顺丰两家企业的大数据之争,包括最后被完美的协调,可以看出大数据并不是现阶段一家企业能够承载的,这需要一个共享的理念。因为在挖掘大数据的过程中会牵扯到企业的商业机密等,所以企业可能会想要有一定的隐私,这是从商业的角度出发考虑,但如果说要形成行业公开性的大数据,仅从研究的角度来说,应当形成物流行业、快递行业的公共数据资源为全行业所用,同时保证消费者的个人信息隐私,大数据的意义和价值从管理使用方面主要体现在这两方面,但这是政府和管理部门比较关注的问题。
当前行业内对大数据的研发,核心是要做到数据的互联互通。每一家都在产生大数据,但是大数据背后的标准并不统一。
以物流企业与电商企业之间的关系为例,从国家工程实验室的工作出发,希望实现跨行业间的数据互联互通,并制定相应的标准和规范,从而形成物流业与其他产业能够对接使用的接口,接口的问题是当前大数据发展亟须解决的问题。
大数据的工作需要被赋予共享的理念。尤其在基层数据的挖掘阶段,需要企业付出大量的精力和时间。想要大数据真正的发展,在产业对接、设备对接、技术对接等方面,需要来自各行各业的企业共同做出贡献。
大数据让电商认清用户
第五大道奢侈品网作为一家电商,十分看重大数据也深刻了解大数据的价值。可以说,大数据是电商发展的根本,也可以说是生命线。对于大数据的理解,媒体报道得很多,相关的研究也很多。但如果要说得形象一点,大数据主要就是用户行为的体现。通过对用户行为的研究,进而实现对一名用户商业价值的深度挖掘。
说到大数据和电商、物流之间的结合,网上有一篇文章形容得很贴切。文章中说,大数据其实就是让商家看人下刀的一种方法。举例而言,有些商家会用大数据分析用户网购消费的均价水平、日常购入的品牌、退货率等,根据不同的信息,向用户提供不同的服务。比如用户的退货率低于10%,证明这是一个很好说话的人,黑心的商家会把瑕疵品发给你。虽然前提是把商家当成奸商,但是从侧面也看出了大数据的应用场景。
类似之前的形容可能让很多人把大数据都理解为是用来“坑爹”的,其实并非如此。更多的电商重视大数据,实际上是认识到了当前行业引流的难题。
就第五大道奢侈品网而言,主营的商品是中高端奢侈品牌,平台上有1万多个国际品牌,以手表为例,客单价从500-800多万元的价位都有,这也代表着平台的用户群体包括中端用户和高端用户。如果平台从网上引流,平均引流成本在500-600元之间,但也有可能会达到2000元左右的水平,如果不把大数据做好,不把用户的深度价值挖掘出来,引流成本一定是都回不来的。对于电商而言,大数据的价值更多体现在对用户的服务和精准营销方面。比如对于活跃度高的用户,平台会提供免邮服务增加黏性。对于黏性不足的用户,平台会在包裹中放入促销二维码,吸引他们重复购买,这些是大数据能为电商所服务的方面。
跨行业数据分享开拓盈利新路径
大数据对比传统的数据,有几个特点:首先,它是海量无序的,是一个全量数据的反映,跟之前所说市场调研、随机抓取有一定区别。数据本身没有价值,而价值体现在对它的应用和分析。数据的核心价值应该是在于用户,不论是做企业服务还是做产品,最终都要聚焦于用户的价值上。传统实体零售和电商销售最大的区别在于对数据抓取和留存的应用。
智能快递柜解决的痛点是包裹配送过程中用户时间和空间差的问题,所以有效地把智能快递柜布控到合理的网点。大到城市布局,小到决定聚焦于社区或是商圈、写字楼,再细节一点来说,进入社区后是把快递柜放在家门口还是小区中间,这些都需要数据的支撑,而核心的数据主要来自于上游电商。
速递易在这两年也有一些尝试,集中体现在广告和数据利用上。近3个月速递易做了一个新的业务尝试,就是精准派样,传统的在快递柜上贴硬广是一种简单的曝光展示,也可以直接将用户有潜在消费意愿的商品广告,派送到他常用的代收柜旁边,从测试阶段来看,效果很好。
速递易一端连接C端用户,另一端连接快递员,在对快递员群体的信息分析上,也能看到这个群体有很多需求。因此,对于未来跟其他行业合作,实现跨行业数据分享和联合性的应用,这也是速递易作为物流末端企业,未来可以想像的空间。
大数据为快递员指明方向
大数据作为新一代物流商业的基础设施,在未来任何一个领域都将是较量的核心。如何理解大数据?从第一个层面来说,有企业把大数据本身的价值作为核心;第二个层面,就是企业把大数据当成一个工具。
所谓的当成核心,就是企业把大数据作为业务发展的重要驱动,这需要企业有高端的挖掘、研发、分析和整合的能力;如果把大数据看做是一个工具,对于传统的快递企业,如果只有快递员,没有分析工具,那大数据就能为企业解决更多的问题,这是一个让企业能够根据经验就能拍脑门解决问题的工具,工具的作用在于提供更多的依据和数据化信息。
就人人快送而言,人人快送是同城快递平台,倡导顺路就能送快递,人人都是自由快递人。公司定位的核心在于对“驱动”的理解,通过强化人与物之间的连接,促使整个行业的良性发展。从整个大数据层面来说,现阶段的人人快送正在累积所有用户的大数据,从而建立一个有助于快递员工作的数据体系。通过对大数据进行分析,未来将能实现指引快递员方向的效果,这是人人快送目前在做的工作,也是对于大数据价值的理解。
在同城配送领域,运营工作中涉及到一些常规性的算法问题,比如针对同一个地点、同一个取货点,一个自由人,或者一笔订单,都涉及到算法的问题,而通过大数据,企业将能够实现提升人、物、地三者之间关联性的效果。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10