大資料促進中小企業快遞航運戰略三種方法

如今，消費者提高了快遞航運期望，這意味着從事快遞航運業務的中小企業必須提高他們的戰略水準，以應對更加激烈的競争。大資料被認為是大公司通常采用的技術，而這被中小企業作為一種資源以滿足客戶的需求，并與行業巨頭競争。

進行大資料分析可以顯示規律和趨勢，特别是涉及到一個企業的行為時。大多數公司已經在他們的電腦中有大資料，例如excel表格中的記錄，谷歌分析，以及存儲在雲計算中的資料。但直到最近，許多企業還沒有自動化的算法和解決方案來分析和解釋這些資料集，進行預測，并作出商業決策。

雖然大資料經常與大型企業相關，然而中小企業相對于大公司來說，也有一個主要優勢，那就是靈活性。規模較小的企業可以确定内部和外部的機會，利用資源，提高效率，創造更好的客戶體驗。考慮到他們的小規模，他們與大公司相比更能迅速采取行動。

以下是一些小企業可以利用大資料順利運作，并提高他們的底線的幾種方法：

1.智能獲得倉庫位置。

小企業雖然有豐富的倉庫位置和可用庫存可供選擇，但它可能很難找到合适的組合，以優化成本，并為客戶提供最佳的經驗。但是，為了讓企業節省成本，這是至關重要的，他們确定建設倉庫理想的地點和目前庫存在哪裡。大資料幫助小企業做出最好的投資選擇，以避免将資金投入低回報的領域，而不是在其他領域直接支出，如研究和發展。

大資料可以為企業擷取供應鍊資訊，以便他們可以更好地做出商業決策。例如，線上郵資企業endicia公司使用封裝的資料和預測分析，引導電子商務企業管理者做出決策，從生産工廠運輸到企業的倉庫，降低在途運輸的成本和時間，并傳遞終端消費者。通過大資料檢視大多數産品被運到哪裡，以及需要多長的時間到達那裡，企業主可以确定倉庫的位置，并節省大部分時間和成本。最重要的是，小企業可以通過其内部的資料做出這些高影響的決定，而沒有外部資源的高昂的成本和密集的市場研究和實施行為。

2.優化成本和交貨時間的預期。

對于通過電子商務購物的客戶，如果企業無法達到其預期，他們的銷售和利潤面臨損失的風險。retailweek和shutl進行的一個調查顯示，對于傳遞業績的預期兩年前為42%，如今91%的消費者希望迅速傳遞。此外，客戶對于冗長的交貨時間越來越不能容忍。comscore公司2016年的研究表明，46%消費者已經放棄了購物車，由于他們認為運輸的時間過長。這就是大資料的用武之地。

采用預測模式的見解和預測能力，大資料提供了估算的更具體的交貨時間，允許小企業為客戶提供精确的交貨時間視窗，并告知小企業的出貨最佳時間。

企業一般提供一到三天的快遞時間，這取決于交通工具的選擇。通過仔細檢查過去的資料，小企業能夠确定一個快遞包的在路上的平均時間，并減小目前的客戶所等待的時間視窗，最終提高他們的經驗。例如，根據前幾年的成百上千的包的資料，人們可以開始預測什麼時候可能會發生郵件堵塞的事件。

雖然人們知道假期期間出貨量飙升，預測資料可以讓人們洞察全年的情況。它可以讓企業主知道将發生确切的交貨時間。例如，美國郵政priority郵件公司提供了一個三天的視窗，一個企業的資料可以更快确定一個特定的路線。這樣，企業可以節省資金，使用priority郵件，而不是priority郵件快遞，并仍然保證包準時交貨。

預測資料也讓一個小企業知道郵局收受包裹的最好時間，以便及時到達其目的地。例如，如果一個小企業在下午1:30到郵局落包，客戶的包裹第二天就可以到達，但是如果當天下午4點到郵局落包，那麼客戶隻能在第三天收到包裹。所有這些細節都是可通路的，托運人可以通過電腦查詢。

從确定最佳倉庫位置到縮短到貨時間，可以提供深刻的洞察實踐方法，大資料對中小企業跟上不斷增長的能力起着關鍵的作用，可以應對激烈的電子商務競争，滿足客戶交貨要求。

3.加快訂單履行。

訂單履行充滿了人為錯誤和延遲時間的可能性。手動執行複雜的指令，可能會導緻錯過細節，并會犯錯。這些操作也很耗費時間，勞工必須手動選擇每一個包裹的航運營運商和服務。大資料可以通過預測航運承運人，服務和附加元件來自動建立航運标簽，加快在倉庫貨品的出庫速度。

采用大資料分析的shippingeasy自動出貨預測軟體有着顯着的效果。自動利用機器學習來自動發貨，反過來，可以減少訂單和交貨時間。例如2422個訂單，自動預測可以達到2417個準确率，這些訂單隻有5個訂單需要人工處理。而自動出貨服務可以預測資料的整合，并能夠幫助企業大幅削減時間和涉及的航運和貼标過程的勞動，并引導這些資源的領域得到增長，如研究和開發。

從查明主要倉庫位置，到開發高效的實作方法，大資料對于促進小企業的業務發展，起到了至關重要的作用。

原文釋出時間為：2016年10月13日

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