大数据让整个快递业从劳动密集型产业转型为高科技产业
对于快递业,大部分人最直观的感触就是这是一个劳动密集型产业,每天奔跑在大街小巷的快递员就是这个行业最典型的特征。事实上,不管是已经上市的顺丰和通达系,还是背靠大树好乘凉的菜鸟网络和京东快递,早已不再是传统的劳动密集型产业,他们与大数据的联姻至少让这个看起来很low的行业已经变得颇具科技气息。
在阿里巴巴发布的第二季度财报中披露,菜鸟物流平台日均处理包裹4200万个,但菜鸟网络是一个不投身实际快递业务,却掌握中国大部分快递包裹信息的数据公司。通达系由于没有高效的信息管理系统,身上还是有着明显的劳动密集型行业特征,但菜鸟网络则负责提供相应的技术支持,以帮助物流企业提供效率,进而实现智慧物流。
菜鸟网络除了专注于信息平台的搭建外,也非常重视仓配中心的构建。其中,仓配中心的建设给菜鸟网络带来了不小的财务压力,同样在第二季度,菜鸟网络带给阿里的净亏损是2.27亿人民币,比上一季度的9400万大幅增加,其核心原因就是投入巨资在仓配中心上。过去,阿里巴巴常说京东自建物流导致亏损多年,但现在自建仓配中心的阿里巴巴同样摆脱不了这一魔咒。
对此,京东的CEO刘强东的评价则是:“菜鸟网络本质上还是在几个快递公司之上搭建数据系统,说得好听一点提升几家快递公司的效率,说得难听一点,你等着瞧,最后,几家快递公司的大部分利润都会被菜鸟吸走的。”
不管刘强东的评价是否属实,对于快递业来说,拥有强大的信息平台和仓配中心都是核心所在。相比较而言,菜鸟网络如今在这两方面加大投入,多少有点补课的意思。因为对于顺丰和京东来说,早在数年前就已经走过了这样的历程。
以顺丰为例,作为快递业的领导者,他也发明了一系列行业标准,甚至在顺丰内部,他们并不认为自己属于劳动密集型产业:顺丰本质上是一个IT公司,一个大数据公司。
巴枪,是每一个顺丰收派员的标配,这个长得像POS机的机器最早是顺丰开始使用的,它主要有三个功能:打印凭条、运单、发票。当订单信息通过巴枪进入快递信息系统之后,快递的分拣、快递员的调度等等都围绕这一系统开展。应该说,这些顺丰已经完成的部署正是目前菜鸟物流正在做的。
菜鸟网络的物流数据平台通过整合物流公司、商家、消费者以及第三方社会机构的数据,致力于实现物流过程的数字化、可视化。通过物流雷达预警、智能分仓、四级地址库以及电子面单等信息化产品提高物流过程的库存效率、商品处理效率以及送达的准确率。
而在仓配中心建设上,不管是顺丰还是京东,都在全国建立起了许许多多的中心和分中心,以提升快递配送所覆盖的区域。菜鸟物流如今的烧钱就是在补这块短板。
但有趣的是,菜鸟网络像极了阿里巴巴,都是只搭建平台,不做落地的业务。菜鸟网络只提供信息系统和仓配中心,在快递配送上还是借助于通达系来完成。但京东和顺丰则颇为相似,对于京东自营的那部分,京东会通过自身的物流体系完成配送,以便给用户提供更加快速且贴心的服务;而顺丰则完全凭借自己的力量把整个快递全流程都做起来,以保证服务质量。很难说两种模式孰优孰劣,对于快递业来说,菜鸟网络的做法更加高效且灵活,但对于用户来说,顺丰和京东的服务更好、体验更好。
但不管哪一种模式,都对大数据等新兴技术的应用非常依赖,几乎所有的快递企业都在想方设法实现智慧物流,在日趋激烈的竞争中获得更大的优势。比如,顺丰在提升自身大数据应用能力和水平的同时,也在今年上半年推出了数据灯塔。
作为一款服务于电商客户的一款数据产品,数据灯塔基于顺丰快递数据,融合外部数据,通过合理披露供应链、市场、品牌、产品、用户和快递服务等信息,为电商客户提供市场开发、供应链解决方案等方面的决策支持,使客户了解所处行业状况,明确自身行业定位,从而及时响应市场,调整市场策略,发现潜在商机,优化仓储物流。
这在很大程度上已经不再是局限于顺丰一个企业自身的应用,而是变成了一种行业输出,通过大数据的产品和应用推动整个快递业从劳动密集型产业转型为高科技产业。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21