大数据促进中小企业快递航运战略三种方法

一些小企业可以利用大数据顺利运作，并提高他们的底线的几种方法：1.智能获得仓库位置。2.优化成本和交货时间的预期。3.加快订单履行。

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如今，消费者提高了快递航运期望，这意味着从事快递航运业务的中小企业必须提高他们的战略水平，以应对更加激烈的竞争。大数据被认为是大公司通常采用的技术，而这被中小企业作为一种资源以满足客户的需求，并与行业巨头竞争。

进行大数据分析可以显示规律和趋势，特别是涉及到一个企业的行为时。大多数公司已经在他们的电脑中有大数据，例如Excel表格中的记录，谷歌分析，以及存储在云计算中的数据。但直到最近，许多企业还没有自动化的算法和解决方案来分析和解释这些数据集，进行预测，并作出商业决策。

虽然大数据经常与大型企业相关，然而中小企业相对于大公司来说，也有一个主要优势，那就是敏捷性。规模较小的企业可以确定内部和外部的机会，利用资源，提高效率，创造更好的客户体验。考虑到他们的小规模，他们与大公司相比更能迅速采取行动。

以下是一些小企业可以利用大数据顺利运作，并提高他们的底线的几种方法：

1.智能获得仓库位置。

小企业虽然有丰富的仓库位置和可用库存可供选择，但它可能很难找到合适的组合，以优化成本，并为客户提供***的经验。但是，为了让企业节省成本，这是至关重要的，他们确定建设仓库理想的地点和目前库存在哪里。大数据帮助小企业做出***的投资选择，以避免将资金投入低回报的领域，而不是在其他领域直接支出，如研究和发展。

大数据可以为企业获取供应链信息，以便他们可以更好地做出商业决策。例如，在线邮资企业Endicia公司使用封装的数据和预测分析，引导电子商务企业管理者做出决策，从生产工厂运输到企业的仓库，降低在途运输的成本和时间，并交付终端消费者。通过大数据查看大多数产品被运到哪里，以及需要多长的时间到达那里，企业主可以确定仓库的位置，并节省大部分时间和成本。最重要的是，小企业可以通过其内部的数据做出这些高影响的决定，而没有外部资源的高昂的成本和密集的市场研究和实施行为。

2.优化成本和交货时间的预期。

对于通过电子商务购物的客户，如果企业无法达到其预期，他们的销售和利润面临损失的风险。RetailWeek和SHUTL进行的一个调查显示，对于交付业绩的预期两年前为42%，如今91%的消费者希望迅速交付。此外，客户对于冗长的交货时间越来越不能容忍。comScore公司2016年的研究表明，46%消费者已经放弃了购物车，由于他们认为运输的时间过长。这就是大数据的用武之地。

采用预测模式的见解和预测能力，大数据提供了估算的更具体的交货时间，允许小企业为客户提供精确的交货时间窗口，并告知小企业的出货***时间。

企业一般提供一到三天的快递时间，这取决于交通工具的选择。通过仔细检查过去的数据，小企业能够确定一个快递包的在路上的平均时间，并减小目前的客户所等待的时间窗口，最终提高他们的经验。例如，根据前几年的成百上千的包的数据，人们可以开始预测什么时候可能会发生邮件堵塞的事件。

虽然人们知道假期期间出货量飙升，预测数据可以让人们洞察全年的情况。它可以让企业主知道将发生确切的交货时间。例如，美国邮政Priority邮件公司提供了一个三天的窗口，一个企业的数据可以更快确定一个特定的路线。这样，企业可以节省资金，使用Priority邮件，而不是Priority邮件快递，并仍然保证包准时交货。

预测数据也让一个小企业知道邮局收受包裹的***时间，以便及时到达其目的地。例如，如果一个小企业在下午1:30到邮局落包，客户的包裹第二天就可以到达，但是如果当天下午4点到邮局落包，那么客户只能在第三天收到包裹。所有这些细节都是可访问的，托运人可以通过电脑查询。

从确定***仓库位置到缩短到货时间，可以提供深刻的洞察实践方法，大数据对中小企业跟上不断增长的能力起着关键的作用，可以应对激烈的电子商务竞争，满足客户交货要求。

3.加快订单履行。

订单履行充满了人为错误和延迟时间的可能性。手动执行复杂的命令，可能会导致错过细节，并会犯错。这些操作也很耗费时间，工人必须手动选择每一个包裹的航运运营商和服务。大数据可以通过预测航运承运人，服务和附加组件来自动创建航运标签，加快在仓库货品的出库速度。

采用大数据分析的ShippingEasy自动出货预测软件有着显著的效果。自动利用机器学习来自动发货，反过来，可以减少订单和交货时间。例如2422个订单，自动预测可以达到2417个准确率，这些订单只有5个订单需要人工处理。而自动出货服务可以预测数据的整合，并能够帮助企业大幅削减时间和涉及的航运和贴标过程的劳动，并引导这些资源的领域得到增长，如研究和开发。

从查明主要仓库位置，到开发高效的实现方法，大数据对于促进小企业的业务发展，起到了至关重要的作用。