随着国家对5G商用牌照的发放,万物互联已经开始成为不争的事实。
具体到快递公司,适逢这样一个时代,更需要高度智能化。从车辆运行时效监控到装载率,从装载率塑造网点政策决策,从政策决策到场地设施容量配置…所有的效能运营以大数据链接区块链数据的方式体现着经营产品效能。
站在这个角度,我们也可以说:各大快递公司的系统之争同样来源于此。
……
商场如战场,大数据时代、万物互联的智慧物流时代,快递公司的战争实际上就是系统与数据的战争。
遗憾的是,很多快递总公司系统仍然没有意识到未来的快递无论取派都有可能是“免费”的,因为将来都将由电商平台支付每个费用节点。
阿里的“菜鸟驿站,菜鸟裹裹,菜鸟柜,淘小铺,丹鸟,峰鸟,溪鸟,欧尚,大润发”等等,就是在通过新零售布局与系统“打通关”整合来构建巨量的蓝海新零售。
目前,快递公司只产生了快递向电商平台的逆向数据,并没有产生电商平台向快递公司的顺向数据,因为快递公司的系统不具备商业化数据留存性与商业化率。
未来,电商平台用系统控制了快递行业的流量通道,关键的生与死完全掌握在末端系统接轨需求客户的纯商业需求上。
这就是商业竞争的系统维度概念打击。
本着实用为上的原则,量子咨询今天介绍八个分享,供大家参考。
运营中转系统每个总公司都有,按照路由时效设定后,根据车载定位管理系统连接,测算每一辆车的批次准点率。
关键是很多总公司并未把装载率与空仓率相结合进运能杠杆来做政策决策依据,促使网点业务开发进行良性补仓,降低中转成本。
这一点,中通做的不错。
很多总公司系统都有完善的质控统计系统,也有总部人工集成每点的服务质量数据推送,细腻的甚至推送至业务员个人的集成数据。
关键是所有的总公司管理系统缺乏按时效节点从总成推送至个人,并形成物理告之,比如手机语音提醒。
例如:某公司推六频次,系统自动锁定每一频次派件时效节点,并链接每个业务员,提前10分钟进行未签收单号手机语音预告。
这一点,百世做的不错。
很多总公司客服系统虽然有自动打延误与自动留言系统,仍然大规模的缺乏各个包裹处于作业环节统计过程,并非是前置推导过程。讲白了,系统并未和中转节点与派送节点产生关连性实时电话语音提示。
关键是客服处理服务的工作界面仍然缺少“一表通”式集成化,不得不在每一个子系统上来回切换。
比如:发件时间+时效频次链路+中转环节节点+网点操作节点+派送频次比对…最后集成在一张表上,并自动匹配标准,匹配出问题点到节点个人。
这一点,系统打通关,顺丰做的不错。
很多总公司的省区管理是非常滞后的,尤其是在网点营销方面,网点公司实际上的决策数据依据上得不到营销数据集成支持,导致虽然有政策、有市场,但却不知道具体该怎么做。是做量,或者做那一部分量?心里没有底,于是不敢贸然行动,最终错失商机和市场。
关键是网点公司缺乏营销测算系统,往往发生政策有了,是做质还是做量,匹配不了市场。客户做进来,盈亏不知道。
实际上网点公司急需把政策与成本,及内部成本高度集成运算系统,连简易的销售数据导入表格,经系统结算后得出利润的表格都没有。
在这一点上,天天快递非常优秀。
市场匹配系统,实际上是市场信息调查表与系统相结合,既同行多少量,客户群体体量层次,什么重量层次,价格层次,发件节点时效层次,同行的体系性集成分类,我司价格战介入降价幅度对应那一层次可开发的总容量,对应需求的政策对接。
关键是信息集成后,总公司给网点制定政策时具备了针对性,经系统匹配,既可以适时调整成本杠杆,还可以完善中转效能价值产出比。
很多网点公司在用第三方系统接轨末端派送,但是,如果该系统不结合电商平台系统,或者是仅仅租赁式接入,等到末端布局完善时,电商平台系统停止准入时,所有的末端投资近乎白白浪费。
关键是快递市场产品模式正在转型,电商平台与末端结合模式正在来临,与电商平台脱轨或者是向电商平台租赁的系统都会面临电商平台切割困境。
在这个方面,菜鸟驿站正在进行中。
很多总公司系统仍然没有意识到未来的快递无论取派都是免费的,都是由电商平台进行销售性收入支付给快递各个节点的服务费,直补给中转节点,网点平台,驿站,小件员,而平台只收取系统服务佣金。
关键点在于快递公司总公司仍然是统算服务支付方式,并非是系统节点支付方式,在系统研发上基本上属于节点信息管理,并非独立核算的节点支付系统管理。
在这个方面,电商平台的末端系统是唯一的正确端口。
作为总公司来讲,应该有一个产品运营指挥大厅与总数据链集成显示,就如同股票看版一样动态展示,预警提示。
包括中转时效,运能边际成本,运能空间,网点市场容量匹配政策,网点运能匹配度,产出利润贡献率,时效产品节点重合度。
关键在于总公司设定有参照标准,节点标准,环节节点匹配警示差额显示,进行全网总成管控,实时调整。
快递公司的产品特性本身就是时效产品,从收到派的一个动作运营过程,包裹只是一个载体,总公司与网点都是产品的链接点。所以,数据“打通关”势在必行,单一模块片段化数据并不适合产品特性,更不适合决策依据。
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