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新闻

【讨论】物流行业数据化的建设到底有多难?

比诺导读:


物流企业数据化建设难度在哪里,主要是不会建立详细全面的信息采集系统,第二是信息采集系统不是由一家企业提供。




 物流企业信息化都包含那些系统 


物流企业信息化基本上涵盖以下方面:考勤系统、财务系统、ERP系统、官网、微信端、公共平台的后台账户、供应链管理系统、AMS、ISF系统,货物追踪系统等。


 这些系统对企业有什么帮助 


大数据对物流企业来说,必须有时间值,有量级。时间值或量级达到不了,都不能形成大数据,因为对于统计学来说,需有一个评估依据。一个量级和时间值会有一个数据值的极限和一个数据时段的合理性。


在物流企业信息采集端里面,其中官网是被大家忽略的。大家很少把企业的官网建设好,官网的应用和信息采集可能大家一直没有使用到。像官网里面顾客IP的地址数,浏览时长,浏览页面的待机时长,这些可能大家都没有采集,这些往往是目标客户群或我们的合作伙伴。


微信端,大家都说很多了,订阅量、阅读量、转发量,这些数据大家都知道,但是怎么用可能没有想好。还有字段的设置也很重要。


供应链这块就更多了。首先自己有供应平台,产品的标准成本、供应商、比价体系、标准出成率都有关系。供应链这块,里面涉及到工业工程和员工单位小时的最大产出,比如什么时候订仓,什么时候进仓。员工在我们预估的环境下,产能什么时候是峰值,什么时候是低值,低值和高峰值之间用户量多少,以及做什么样的营销活动等。如果做营销活动,你期望的最高点击率达不到预期峰值,就没有意义了。所以数据一定要各个系统不同的环境之间匹配关系,才会形成一个良性的大数据环境、工作环境和营销体系。



 信息化建设的关键在企业内部形成数据说话机制 


在企业大数据思维方式和信息化建设方面,还有一点需要企业内部达成共识,那就是拿数据说话。如果数据字段设计比较周到,采集比较全面,踢掉主观感情因素,数据能够更客观地考量体系。数据化的管理和应用一定要以运营为基础,运营是决策层、使用层、方案的设计层。


信息化之前是以IT为主导,第二是财务。未来系统的信息化应该是以运营为主导。运营是主体,运营承接开发、研发、销售和顾客端。有运营才知道顾客需要什么,体系需要什么,怎么帮助到顾客。未来物流企业也好,其他企业也好,数据开发和数据收集的整个开发管理都应该以运营为主体。


 数据化、信息化如何提高顾客参与感 


这个信息采集到之后,并不能无的放矢,也不是为了收集数据而收集数据,实际上是我们为了航线产品研发以及提高顾客满意度做准备的。首先我们研发一个产品,我们想在市场上投放,想了解顾客是否有兴趣。如果有会员和数据系统支撑的话,我们可以拿一条航线来测试顾客满意度和体验度,但这个设置是有风险的,成或不成都会在一定的顾客群产生影响,会形成心里暗示,会使一部分业务不相关的顾客离开,造成流失,而且供应链体系、财务体系、决算体系、营销体系都没有支撑作用。有了大数据之后,有了会员数据标签之后,我们设计新的流程,


现在物流企业数据化建设难度在哪里,主要是不会建立详细全面的信息采集系统,第二是信息采集系统不是由一家企业提供,这些信息是断点的,不能统和到一块。


这种情况加大了员工工作强度,需要记录不同的数据。同时,财务在进行核算时也不易精确到位。大数据说大也大,说小也小,主要是大家得明白自己的业务体系流程和节点。明确之后,如何把这些业务节点放到数据系统里面,这叫内部信息系统建设。第二步一定要清楚接入点在哪里,企业间的接入点又在哪里,比如线上线下,一定要清晰明确,明确之后把信息节点录入到系统里面。这样内部系统和外部系统的结合,才能为企业决策提供依据,形成真正的大数据体系。


大数据的思路和信息化建设是很容易的,当中有两点很关键:

1. 坚持。数据要有一定的时间沉淀,否则就是不完善的数据,接下来的分析也会是偏颇的。

2. 数据的运营。

大数据有了,怎么运营对企业有帮助,这个很关键。具体运营因人而异,因企业而异。有了数据之后,要有一套运营体系和服务体系,要把ERP、供应链、网站、浏览量等等这些数据都收集到一块,进行混合分析,才是真正的运营分析体系。


大数据的环境下,个人学习能力一定要强,否则必然会被淘汰,这也是关键点。


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2015-03-25 BONA Logistics

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