快递的大数据时代：以技术提升服务能级

本刊记者 张 晶

2014 年中国快递业与迅猛发展的电子商务携手共进，快递业务量达到140 亿件，超越美国，成为“世界第一快递大国”。近日，国家统计局发布的数据显示，2015 年上半年我国快递服务企业业务收入达1195.7 亿元，同比增长33.2%，快递包裹量达84.6 亿件，同比增长43.3%。从统计数据来看，快递业连续4年年均增幅超过50%，行业产值增速数倍于GDP 增速，今年上半年依然保持了较高增长，在经济发展中的“黑马”态势十分显著。

综观国内快递市场，目前市场的基本格局已经确定，EMS、顺丰、“三通一达”等第三方快递企业和电商旗下快递企业占据着主要市场，由于快递行业具有资本投入大、人力资源需求大、区域性较强等特点，新进入者机会相对较小。而随着快递市场的迅猛增长，在百亿市场量级面前，快递企业又暴露出规模较小、业务模式单一、经营较分散、产业集中度低等问题，行业整体亟待转型升级。

当前，越来越强劲的“互联网+”浪潮极大地推进了大数据应用，快递企业也必将迎来更多的市场机遇，如何在战略机遇期通过技术应用与服务创新转型发展，延伸服务内容，打造服务新体验，提高快递服务质量，成为快递企业提升发展品质的关键。

大数据为快递企业带来的首要改变之一是善用数据，预测物流的订单流量与流向，提升了物流供应链的反应速度。大数据应用为快递企业建立的物流“预警雷达”是经过实践检验的。在电商的“双十一”狂欢中，频频创造的惊人交易额背后是巨大的订单量和数以亿计的包裹。爆仓成为快递企业应对“双十一”乏力的一个突出表现。因此，阿里巴巴从2012 年开始启动了物流预警雷达系统，希望帮助快递合作伙伴提前预测物流订单的动向，从而有效避免爆仓。这一尝试最初并不成功，当年天猫双11 预警雷达系统运行时对服务器造成了较大压力，并且由于缺乏对网点的预测，很多物流问题集中在网点积压并爆发。尽管物流预警雷达系统对线路预测准确率达到了80%以上，但事前对系统压力的估计不足和对网点预测的漏判，导致部分数据同步延迟了20 多个小时。

2013 年阿里巴巴成立了菜鸟网络，初步打通了物流数据平台，并对物流预警雷达系统进行了升级和改造，新增了区域和网点预测等诸多功能。在2013 年及2014 年的“双十一”大考中，菜鸟物流预警雷达发挥了其应有的作用，大数据的精准预测解决了让快递企业头痛的爆仓难题。全新的物流数据雷达监控范围覆盖了从中转站到行政县区、服务网点，大数据分析相当于从“主动脉”细化到“毛细血管”，这为电商平台和快递公司的物流决策提供了可靠的支持，通过线路预测，各大快递公司分拨点的爆仓得到了有效解决，快递“最后一公里”的服务质量也得以提升。电商平台的商家也通过物流预警雷达对物流订单实施管理，实现了对揽收率、在途率、签收率等信息的实时掌控。

大数据要充分显示对快递物流活动的精准预测性，必须基于电商平台企业在运营过程中积累的大量数据战略资产，譬如市场趋势数据、用户行为数据、流量数据、订单数据、采购数据、库存数据等。同时，大数据分析的指向也应以快递企业的业务能力提升为目标，解决业务流程中的“堵点”与问题，提高各流程环节绩效，从而提升供应链的反应速度和整体效率。

借助于大数据分析，快递企业获得的改变之二是有效地优化流程，提高作业效率，从而降低成本。目前快递企业的快件分拨操作，多是在分拨中心的流水线安排大量的分拣员进行人工分拣作业。分拣员往往依据包裹上的地址信息，凭借经验与记忆进行分单。人工记忆分单下，每个包裹需要3-5 秒的时间来判断下一个路径并进行分拣，分拣正确率在95%左右。

从菜鸟网络运用大数据路由分单作业的实践来看，结合了高德地图的空间定位技术，可以实现包裹与网点的精准匹配，分单操作仅需1-2 秒，且随着大数据沉淀，分拣正确率趋向100%。

伴随频频的网络促销，一个城市的包裹可多达数百万个，大数据路由分单明显地提高了效率，且更能降低出错率。而从物流成本来看，一个大型的快递分拨中心，在人工分单模式下，至少需要200 名分拣员。并且，人工分单过分依赖于有经验的分拣员，这类人员不仅需要半年以上的培训时间，在每逢大促的时节即使开出高薪，也很难招聘到充足的人手。大数据路由分单则可以大大降低分拨中心的人工成本，且将改变快递企业过度依赖不稳定的分拣员资源的现状。

大数据应用带给快递企业的流程优化和效率提升并不仅限于路由分单，电子面单是其利用大数据提升发货速度的另一项积极尝试。菜鸟网络率先推出了面向各大快递公司和商家的电子面单平台，通过电子信息化面单系统，快递公司、商家与消费者的数据信息可以串联起来，不仅可以节省面单成本，提高拣货效率，还加强了客户信息安全保障。申通、中通、韵达等主流快递企业都在全力推广菜鸟电子面单，从现有的使用效果来看，使用该电子面单系统，发货速度可提升30%以上。

基于快递企业的物流供应链将大数据应用深入到业务流程的优化与改善中，为业务优化提供及时且可视化的供应链数据，从而提升各流程环节绩效和供应链整体效率。

快递企业应用大数据带来的改变之三是充分挖掘消费者数据价值，利用大数据产品创新服务体验，从而提升消费者体验和满意度。在消费者网购的过程中，不仅重视购物的物流体验，希望实时掌控商品的物流信息，及时快捷收到货物，便捷地进行物流评价，还希望退换货品时享有安全、便捷的寄件服务。“裹裹”APP 正是面向消费者这一需求而提供全方位综合物流寄递服务的产品。“裹裹”APP 不仅全面覆盖和支持所有天猫、淘宝、聚划算的主流快递公司的快递查询，帮助用户实现跟踪包裹、物流时效预测和物流服务评价；同时，为广大用户提供更便捷、安全的在线寄件、驿站代收货等服务。依托电商平台和快递企业的数据及服务支持，“裹裹”期望为用户提供一站式物流解决方案，这将对快递优化服务流程、提升服务质量及用户体验发挥重要作用。

大数据的应用专注于提升用户体验，因而为快递企业的末端物流提供了更加智能化的解决方案，自提柜就是其中之一。自提柜作为最后一公里派送的重要补充，也是快递行业的基础设施，但其作为解决末端物流的一种经济有效的方式，由于数据不对称、客服未打通等原因导致消费者体验不佳，在实际使用过程中一直叫好不叫座。要解决自提柜推广的尴尬，关键是利用大数据和互联网技术，将自提柜、快递公司、交易平台的商家和消费者信息全面打通，将商家发货到消费者收货的整条供应链上的数据、客服和结算三大体系进行整合，不仅可以完整追踪供应链上的信息，也可以通过服务流程和完善的规则给消费者提供确定性的服务，帮助消费者获得更好的服务体验。

菜鸟网络已经布局自提柜业务，开始了应用大数据为自提柜服务提档升级的尝试。2015 年8 月3 日，菜鸟网络与全国最大的3 家自提柜服务商及国内6 家主流快递企业签署三方合作协议，速递易、中国邮政、富友在全国的4 万多个智能自提柜将逐步开放给菜鸟的合作伙伴及阿里巴巴电商交易平台消费者使用。

菜鸟网络结合大数据时效预测和自提柜的使用率预测等算法，可为有需求的消费者保障预留空间，有效防止自提柜爆仓。消费者在下单时，可根据系统自动匹配的自提柜地址选择使用自提柜代收货，在快递员把快递存进自提柜后，消费者可凭密码信息开柜取走包裹。针对过去消费者投诉自提柜服务较为困难的情况，菜鸟预备在网购平台增加自提柜使用消费者的投诉入口，建立统一的客服平台，根据完整的数据流判定权责，帮助消费者协商解决售后问题。

自提柜是一个社会化的开放平台，利用电商平台和大数据技术盘活打通自提柜资源，可以有效整合商家、客户、快递的末端服务，不仅可以帮助快递企业提升用户体验，还可以帮助快递企业提高末端派件效率，降低使用成本，从而降低供应链整体的运转成本。

综上所述，将大数据应用于快递企业的物流供应链，将改善供应链反应速度、优化业务流程、重塑用户体验，并不断催生出新的商业运作模式，为快递企业掘取新的利润增长点。