大数据使物流企业从价格竞争转向价值竞争

利用大数据加速产业升级，提升企业竞争力，成为各行业讨论的重点话题。 如何更好地利用大数据已经成为当代企业的必修课之一。 大数据赋能物流业最直观的影响就是降低物流企业的运营成本，提高配送效率。  

具体而言，大数据存储、管理和检索技术可以提高物流业各个环节的效率。 由于货物在运输过程中需要经过出库、在途、转运、配送等多个物流环节，每个环节都需要处理大量的信息。 使用大数据技术可以有效地利用生成的数据来加速物流运作。  

同时，物流企业可以根据这些信息数据进行预判，制定合理的配送方案，对员工进行有效管理。 降低物流流通成本，提高运输效率，使物流企业与客户双赢。  

网购是大数据与物流相结合的体现。 中国的网上购物规模巨大。 网络购物给物流业带来了活力和挑战。  

从采购到配送，每个环节的数据量都非常大。 如果仍然使用传统的方法进行数据收集和分析，效率会很低。 因此，需要利用大数据技术连接各个环节，收集整合各个节点的数据，通过数据中心的分析处理，转化为有价值的信息。  

通过大数据，我们可以看到什么样的客户喜欢什么样的产品，哪些地区卖得好。 有了这些数据，我们就可以优化产品和优化仓库库存。 将数据转化为有价值的信息，帮助企业降低成本，帮助消费者提升购物体验。  

同样，大数据也可以帮助企业分析市场。 商品进入市场后，销量会随着时间的推移和消费者的需求而变化。 传统的方法是使用问卷调查和过去的经验来分析市场。 但由于问卷调查时间较长，得出的结论不能代表当前的市场行情，分析的数据往往滞后、过时，没有参考意义。  

大数据可以帮助企业快速刻画人群画像和用户消费习惯，真实有效地准确反映市场需求变化，根据不同时期的产品需求合理规划营销方案，控制库存，调整运输计划。 通过对大数据的分析，企业可以了解每项业务的经营情况，识别哪些业务受益在利润率高、增速快的情况下，公司及时调整经营策略，将资源集中在高利润业务上。  

在整个供应链中，大数据对物流企业的影响也非常重要。 大数据可以通过对商品特性、商业模式、运输方式和销售区域的分析，通过对物流中心选址的合理规划，降低配送成本。  

另外，大数据对仓库的存储布局也有很大的帮助。 对于货物量大、发货频率快的物流中心，合理的仓库规划可以提高工作效率和经济效益。 比如存放时间短的货物可以放在靠近门的地方，需要存放条件的货物可以放在通风的地方。 这些信息可以通过大数据进行分析，得到商品数据之间的关系，合理安排仓库位置。  

配送路线也会影响物流企业的配送效率和成本。 合理的配送路线可以最大限度地利用物流运输资源，降低退货率，降低运输成本。 通过对配送路线的大数据分析，可以提前预测不同路线的交通状况，提前规划路线，避免因运输造成的包裹派送延误。  

大数据赋能物流业，将物流业的竞争从价格竞争转变为服务竞争。 更好的服务是企业客户追求的标准。 只有提高物流企业的服务价值，物流企业才能脱颖而出，使服务更具竞争力。 从价格竞争转向价值竞争是物流企业发展的必然方向。