速运如何玩转大数据

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楼主 2018-11-07 17:31:01
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□本刊编辑部 姚 兰


几年前,大数据的概念刚刚诞生不久,网上流传着这样一个故事:一位在美国思科物流部门工作的印度裔小伙子被Facebook高价挖角进入其数据研究小组,他惊讶地发现,里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家。为什么一家国际社交媒体巨头需要物流业的数据人才呢?后来他才搞清楚,原来Facebook正尝试用物流的角度和流程方式分析用户的路径和行为,通过大数据分析的结果为客户提供更贴合的服务。

这个小故事也许会给正在高速发展中的国内快递物流企业以启示:大数据正改变着这个行业,重视大数据,用好大数据,是今后快递物流企业开拓市场的重要手段。而顺丰也早已意识到这一点——2013年开始,集团就开始在从前的数据分析团队基础上建立大数据团队,随着组织变革和发展,目前在仓配BG、速运BG和顺丰科技都有相关的大数据团队,陈永昌就是第一批进入顺丰的大数据专业人才之一。


只需四步,海量数据变财富

陈永昌目前是速运BG的IT信息技术部BI分析处负责人,他在数据分析领域有深厚的经验积累,曾经在携程旅游网和阿里巴巴参与过大数据的相关工作,因此对旅游和电商这两个数据颇为繁杂的行业有比较深刻的认识。他认为,顺丰的速运业务和它们的不同点在于数据来源比较单一,应用场景也并不如它们复杂,但是追根究底,所有行业数据的收集和分析都是相通的,“以不变应万变”是陈永昌对于大数据应用的心得。

陈永昌介绍,他今年3月接手成立BI分析处,主要负责速运BG的大数据分析工作,这个看似枯燥无味的工作在他眼里却是一门艺术,在忙碌的工作间隙,他也常常会用一些感性的方法来思考工作问题,而回归工作状态时,他又立马绷紧神经。谈到海量的数据要怎么通过仅有十几个人的团队处理,陈永昌打开了话匣子。

据介绍,BI团队处理大数据共分四步:首先从数据源收集信息,这包括集团的巴枪系统、客户系统、运单系统和投诉系统等;第二步进行一系列整合,进行数据“清洗”,这个清洗过程也是一个纠正的过程,赋予海量的数据正确的定义,将其中一些无用的、错误的数据去除;第三步建立主题式的数据集市,进行有目的的课题研究,比如需要以客户挽留为目的的大数据分析,这一步就要给全体数据安装一个过滤网,筛选出有用的数据;接着工程师们就要对过滤出的数据进行分析、挖掘,进一步得出结论;最后一步,把数据结论变成商业应用。

“其实最后一步也就回到了第一步,整个大数据的处理过程是环状的,先有一个目的才能开始搜集处理数据,把数据变成商业应用也就是我们工作的目的。”陈永昌说。


顺丰创造众多快递业大数据产品

在商业应用中,大数据都是辅助企业运作的好帮手,对于顺丰来说,与其他行业的数据相同点在于服务客户,不同点就在于多了营运方面的数据分析与应用。“中转场探测器”可以通过大数据分析自动预警爆仓和晚点率;“天犬”通过对以往毒品出现的货物特点分析,可以在货物扫描过程中发出警报;“中转场排班系统”根据人员信息和中转场运转安排,进行科学排班,最大利用人员效能……另外,客户挽留、收派员能力预测等等都是基于对海量数据的分析而产生的产品,也都是顺丰的原创。

“2013年我初进顺丰,最大的感受是顺丰特别重视营运的大数据管理,比如说大数据的目光多集中在收派如何更高效、中转场排班运转问题等方面的优化,而相比之下对客户数据的分析就比较薄弱,这和来公司前的感知很不同,一向对客户如此在意的顺丰怎么会少了对客户数据的归纳应用呢?仅靠一线收派员的服务意识提高是远远不够的。”于是借助集团组织架构变革的契机,今年陈永昌被任命速运BG的IT信息技术部BI分析处的负责人之后,他开始组织团队建立一套预测客户流失的大数据分析系统。他们借鉴其他公司的经典优秀案例,把其运用到顺丰客户发掘的实战当中来。

顺丰有上千万的客户,他们经过对比和使用过顺丰服务之后,逐渐稳定下来。获取一个新客户的成本是很高的,但是客户一旦有更好的选择或是对顺丰服务稍不满意,流失也是非常快的,究竟哪些客户是容易流失的?有没有趋势可以显示客户流失的先兆呢?这些都需要大数据的收集与分析。陈永昌说:“目前我们针对相对稳定的月结客户有一套完整的流失预测系统,具体操作过程是:BI分析处团队建立预测模型,结合客户的行为和订单量等一系列因素进行大数据分析,最终产生一组可能会流失的客户名单,再把名单交给CMO的销售部,由他们采取一系列措施挽留这些目标客户,最终产生了很好的的效果,也省去了开发新客户的成本。”


提升产品速度和服务质量,大数据有一套

在顺丰的营运环节中,大数据绝对是不可或缺的一环。

今年5月,速运BG“次晨达”产品正式推出,凡是使用此产品运送的物品,第二天10:30前必须到达目的地,否则顺丰将进行相应的赔付。在该产品的推广过程中,速运BG就借助了大数据的帮助,通过客户平日对时效的要求、使用快递的频率和投诉情况等一系列大量数据的分析,将客户群体进行区分,对时效比较敏感的客户就成为了次晨达产品的推广对象。另一边,BI分析处又将一组随机抽取数据分析得来的客户名单拿出来进行推广,事实证明,前者比后者有效得多——使用大数据的分析结果比使用随机抽样的结果去做推广,效能提高了10倍!

在改进服务质量方面,大数据也能派上大用场。

顺丰的收派团队人员众多,分布广泛,管理起来需要一套严格的标准,才能始终保持高水准的服务质量。由此,BI分析团队利用大数据建立了一套收派员精准化管理系统,陈永昌介绍,这其实是控制仓管员向收派员分配派送数量的过程,通过收派员每天巴枪扫描的件量,就能在后台预测该收派员每天的最大工作量,从而减轻其派送压力,相应提高服务质量。

比如,某点部这天件量很多,仓管员分配给收派员小王150票快件去派送,这个件量超出了平时小王的派件数,当仓管员的巴枪扫描到第100件的时候,巴枪会发出预警,提示仓管员件数超量,剩下的快件将无法分配给小王。据介绍,“100”这个件量数据是从多个维度测算得来的,包含小王的派送路径、历史派件数量、班次等等,这些数据汇总后,最终能够测算出小王的派件能力,减少其负担,从而让其对客户进行更好的服务。


传统企业用大数据,有优势也有不足

顺丰是一家基于速运业务的公司,传统的速运行业与听起来高大上的大数据相结合,顺丰有哪些优势呢?

陈永昌介绍,大数据并不是纸上谈兵得来的,顺丰在速运方面的大数据几乎都来源于一线员工手中的巴枪和各种电子系统。在同行业中来说,顺丰收集数据分析数据也是非常有优势的,一方面顺丰的员工人数众多,分点部遍布全国各个角落,可以收集到各种非典型案例,帮助提升顺丰服务的广度;第二,也是最重要的一点,顺丰直营的经营模式对数据汇总分析非常有利,一线海量的数据和动态能够直接反馈给数据分析部门,无形中提高了分析结果的准确性,为管理层下一步的决策提供更有力的信息支持;第三,虽然涉足互联网比较迟,但顺丰22年的快递运营积累了深厚的行业经验,这对大数据在实际中的应用提供了铺垫;第四,快递行业的数据比较单一,与电商、旅游等行业比,速运只需要专注于客户服务和物品运输,大数据的收集也相对比较容易。

但是,作为一家国内快递行业的龙头企业,顺丰在大数据的运用方面还是暴露出一些缺点。陈永昌坦言,目前,单就速运BG而言,几乎各个部门都根据自身需要配备了数据分析人员,最好的发展方向是整合这些资源,把各部门的专业数据分析人员汇总到一起,做好数据规划,组成更强大的团队来为各部门处理大数据,以此提高工作效率。


大数据将改变整个行业的运作模式

越来越多的事物正在被大数据改变着,未来这个世界也许会走进一个数据组成的时代,顺丰作为一家正在参与时代变革的企业,不可逃避的也将走进大数据时代。谈起这种变化,陈永昌把顺丰的速运业务与滴滴出行做了一个比较——二者看似处在两个不同行业,但归结起来都是在进行营运调度行为。滴滴把富余的资源进行有效利用,服务乘客,最终盈利。顺丰也一样拥有众多营运资源,只要合理的安排、有效的利用,就能最终产生利润。“我们需要借鉴的是滴滴的互联网思维,充分与这个时代接轨,并且努力走到前列,进行创新。”他说。

陈永昌认为,未来数据将成为非常重要的社会财富,我们必须重视这一点。客户有什么样的特殊需求,是男还是女,年龄在什么层次,常用地址是什么,这都需要我们做好收集分析,以便用更好地服务反馈给客户。

数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多地意识到数据对企业的重要性。


关于快递业大数据,他们怎么说

我们物流业现在的问题是捧着金饭碗要饭,信息化在做,但是数据没有用或者不知道该怎么用,这是很大的财富浪费。智能时代,最需要的就是经营数据。而我们恰恰缺乏这方面的经验和案例。物流信息化的下一个热点将会是围绕数据的,大批量的实时采集数据和加工数据的能力,最有希望的就是数据公司。而在这个领域,掌握数据和业务以及信息化基本规律的人才少之又少。他们要能够理解和规划数据架构,同时了解业务的流程及网络的结构,最后提炼出成熟的信息模型。我们应该去迎接大数据时代。面对着流程和网络,面对着数据,能够很容易让实体物流世界变成虚拟物流信息世界,这样经营数据的能力,才是现代物流人最急缺的。
——物流信息化专家、中国物流学会常务副会长戴定一

随着大数据时代的到来,企业应该在内部培养三种能力。第一,整合企业数据的能力;第二,探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力;第三,进行精确快速实时行动的能力。
做到上面的几点,当大数据时代来临的时候,面临大量数据将不是束手无策,而是成竹在胸,而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。
——Teradata大中华区首席执行官辛儿伦

物流企业信息系统中拥有数万亿字节的用户信息、商家信息以及业务运营信息,数据已经成为业务活动的副产品。尽管大数据的应用意味着大机遇,拥有着巨大的商业价值,但在应用的过程中也面临着数据质量、管理政策、资金投入等诸多方面的挑战。只有解决这些基础性的挑战问题,才能充分利用这个大机遇,让大数据为物流企业创造价值。
——摘自南充日报《大数据在物流企业中的应用》



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