怎么利用物流数据分析？如何构建物流行业的数据分析模型？ _大数据

综合物流行业有三个普遍的特点，一是规模巨大，规范缺乏；二是集中度低，市场分散；三是货物复杂，需求复杂。这三个特点衍生出了物流企业四大问题，分别是数据匮乏，过程管控无力；利润口径不一，经营决策分歧；成本分摊不明确，客户质量模糊；管理目标不清晰，工作难聚焦。
这四大问题导致了企业难管理、难壮大，成为企业发展的瓶颈。如何高效处理好上述的四大问题，实现企业管理升级？下面我将以盛丰物流公司为例，展示一下如何通过多维度数据分析，建立物流行业的数据分析模型，解决解决综合物流的四大问题，助力企业管理升级。
一、从信息化角度看综合物流四大问题
盛丰物流2001年创建于福州福兴经济开发区，是一家专注于国内干线运输、货物仓储、市区配送、物流解决方案策划与设计的国家5A级综合物流企业，先后获得中国物流百强企业、中国民营物流企业十强、全国制造业与物流业联动发展示范企业等多项荣誉称号。
同时，该公司业务范围涉及全国，拥有280家分公司，规模巨大，市场分散，公司涉及国内干线运输、货物仓储、市区配送等一系列业务内容，货物复杂，需求复杂。

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公司信息部总监认为，从信息角度来看物流行业有四大问题所在：
1. 数据匮乏，过程管控无力。在物流行业主要体现在对订单进行闭环流程管理的仓储运输和交易账目进行事后记录的财务系统上。
2. 利润口径不一，经营决策分歧。企业的运营、营销、财务等人员站在各自的数据维度思考问题从而导致观点不一，产生分歧，造成一定的内耗；
3. 成本分摊不明确，客户质量模糊。在运输行业，一个订单往往会通过多段运输来完成，而每一段运输成本又会涉及到其他数个订单。这导致公司在分析客户优劣的时候，更多的情况下是主观的，缺乏客观数据去衡量客户的价值；
4. 管理目标不清晰，工作难聚焦。在解决问题的过程中会发现在很多问题在管理上没有抓手，导致管理下沉时没办法聚焦。
这些原因汇集在一起最终导致了企业管理难度高，管理复制困难，阻碍企业的进一步发展壮大。
二、多维度数据分析解决综合物流四大问题
为解决上述四大问题，盛丰物流决定从运输、结算、经营三个大维度入手，并将其分为货物调度与货物跟踪、应收账款与过程监督、毛利与管理报表这几方面来分析。通过多维度数据分析，使得管理者可以聚焦问题货物，扩大了分公司的管理半径，目前公司的运输订单交付的延迟率降低了53%，应收账款的周转率提高21%，外部审计从最初35天到现在只需5天。
（一）运输管理——货物跟踪与调度
【怎么利用物流数据分析？如何构建物流行业的数据分析模型？】1. 货物跟踪
举一个简单的例子，你在淘宝上买了一件心仪的礼物送给朋友，你总要时常看一下物流信息，礼物有没有发货，到了什么位置，能不能准时送达等等，如果没有货物跟踪，物流信息，相信我们会胡思乱想，甚至会忧心忡忡的，由此可见货物跟踪的重要性。同样对于企业而言，了解货物目前的状况，跟踪货物信息也是尤为重要的。
管理货物运输过程存在两个痛点问题：

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针对这些问题，制定了如下的几个步骤进行处理。第一步，按照日期进行分组，了解到每一天的总票数；第二步，将时效规则嵌入到整个报表中，包括了普运、快运及客户的合同约定，城市、门到门、站到站等信息；第三步，明确节点个数，了解到这些票是停留在始发方，还是在途，还是到达或者是其他状态