运用大数据实现物流增值的策略

大数据时代, 通过物联网和云计算等先进技术, 能够有效记录消费者在网络购物及物流消费过程中的各种痕迹, 为数据库的建立提供了技术保障和数据基础。 由于大数据时代的数据保障,可以建立起各类消费数据库, 包括消费习惯数据库、 物流服务价格和结构数据库、 物流投诉数据库等等。 通过数据库的建立, 为分析物流满意、提供合理物流价格和结构、 预测物流需求等提供了基础和保障。

在数据处理中, 核心关键技术的应用, 实现了对数据库的处理与分析, 并确保了数据处理的时效性。 在网络购物中, 消费者的结构、 流量、点击率、 购买周期等, 都会在电子商务平台产生海量的数据, 通过对大数据的收集、 整理和分析,能够轻松有效地掌握消费者的心理特点、 生活习惯、 消费习惯, 通过对建立起来的各类数据库分析与研究, 帅选出消费者的个体差异和需求特征等, 并据此进行消费者需求细分, 为提供差异性的物流服务和增值服务提供了依据和可能。

不同消费者, 对运费价格、 物流和配送模式、配送时间、 付款方式的需求表现不一。 通过大数据的应用, 获得物流需求细分结果。 针对细分需求, 依据所能提供的物流服务水平, 提供个性化、异性的物流满足。 比如, 有的消费者希望在下班时间配送, 有的对物流价格比较敏感, 有的需要安全送到但对时间不敏感, 有的则需要隐秘性的物流包装, 诸如此类的物流细分体现出消费者物流需求的差异性。 通过分析消费者细分后的物流需求, 提供服务满足, 体现了物流增值服务的价值。

运用大数据实现物流增值的策略

通过分析消费者物流消费过程中的相关因素,比如消费者需求、 购买频次、 购买方式、 投诉内容、 物流配送周期等相关因素, 有效预测消费者的消费意愿, 消费者对物流服务的需求内容, 主动提供个性化的服务预测。 此外, 可以分析仓库管理、 物流管理, 结合天气、 地理等外部数据,为优化物流服务价格与结构提供预测, 同时为物流优化、 供应链协同等提供预测。

逆向物流的形成有很多原因, 也会发生在终端消费者、 零售商、 批发商、 运输商等任何一个节点上。 降低逆向物流的发生概率, 已成为降低成本、 增加消费者满意度、 强化竞争优势的重要手段。 通过大数据的应用, 针对不同的消费者物流细分需求, 利用相关性分析的结果, 有效预测在不同物流节点中出现逆向物流的概率, 针对概率高的情况提出有效措施, 降低其产生的概率。当出现消费者物流投诉或退换货时, 利用大数据的时效性, 针对消费者特征, 及时有效的提出应对措施, 第一时间处理, 提出正确可行的逆向物流解决方案, 不仅能够留住现有消费者, 还能够挖掘潜在消费者, 进而保持较高的消费者忠诚度。

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