數據思維
隨著企業對物流軟件的不斷使用，挖掘出隱藏在數據背后的信息價值，為企業提供有益的幫助，從中獲取利益顯得尤為重要。
一：什么是物流大數據？
所謂物流的大數據，即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。通過大數據分析可以提高運輸與配送效率、降低物流成本、更有效地滿足客戶服務要求。將所有貨物流通的數據、物流運輸公司、供求雙方有效結合，形成一個巨大的即時信息平臺，從而實現快速、高效、經濟的物流。
二：企業如何應用大數據？
大數據在物流企業中的應用，貫穿了整個物流企業的各個環節。主要表現在決策運營、行政管理、客戶管理及智能預警等過程中。
1、大數據在決策運營中的應用
物流企業的數據包括運輸、倉儲、配送、包裝、流通加工等數據。對于物流企業，通過大數據分析，可以幫助提高企業運營效率，降低物流庫存率，提高商品處理效率、運輸效率、送達準確率等方面。
以物流的路徑優化為例，作為降本增效的有效途徑之一。在物流配送運輸中，由于貨運點多、客戶多、貨物種類繁多、路線復雜、運輸網點分布不均等諸多因素的影響，同時還要滿足客戶的時效要求，使得如何安排最佳路線、配裝和配送路線有效搭配等，成為物流配送中的難點。
合理解決車輛路徑問題，不僅可以簡化配送程序、減少配送次數、降低配送車輛的空載率，對客戶需求的響應速度、服務質量、客戶對物流環節的滿意度等，有明顯的提升作用。
2、大數據在行政管理中的應用
在企業行政管理中，也同樣可以應用大數據相關技術。例如，在人力資源方面，招聘人才時需要選擇合適的，對人才進行個性分析、行為分析、崗位匹配度分析；對在職人員同樣也需要進行忠誠度、工作滿意度等分析。
3、大數據在客戶管理中的應用
大數據在物流客戶管理中的應用，主要表現在客戶對物流服務的滿意度分析、老客戶的忠誠度分析、客戶的需求分析、潛在客戶分析、客戶的評價與反饋分析等方面。針對不同客戶定制個性化服務，更需要大量數據分析來支撐！
1）喜歡查貨的客戶，可以每天主動告知客戶貨物在路上的運輸情況；
2）下班準時的客戶，可以在他下班前一個小時把貨提走；
3）針對貨損占比率，數據能清楚地顯示是下滑還是增長；
4）貨物到達目的地，我們的提貨通知及時率又是多少；
5）客戶數量是否減少？為什么減少？都可以通過數據去分析。
4、大數據在智能預警中的應用
物流業務具有突發性、隨機性、不均衡性等特點，通過大數據分析，可以有效了解客戶偏好。預判不同客戶群體的需求，提前合理規劃物流路線，從而提升物流高峰期間的運送效率。
大數據已經滲透到物流企業的各個環節，面對大數據這一機遇，物流企業仍需給予高度的重視和支持，正視企業應用大數據時存在的問題。
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