關鍵詞：大數據；電子商務；快遞行業；順豐引言
随着互聯網、物聯網、雲計算等技術的持續發展，我們已經開始進入“大數據時代”，大數據及相關技術獲得了越來越高的關注度。大數據是一種信息資産，用一種新的模式對數據進行加工處理，通過“加工”使信息增值，實現企業盈利的同時保證企業後期得到更好的發展。大數據已經成為一種互聯網的經濟形态，将其與同樣火熱的快遞行業結合，便順勢推動了大數據背景下快遞行業的轉型升級，并掀起了一股新的研究熱潮。我國現代快遞行業中，很多應用受到了若幹技術瓶頸的制約，其中一個主要問題就是對數據信息存在認知上的不足。而從未來發展趨勢看，無論是電子商務、物流行業、移動互聯或人工智能技術的發展，都将是得數據者得天下。因此，本文順應時代潮流，探究基于大數據背景下快遞行業運作模式的存在問題和發展要素。
1、大數據背景下快遞行業分析
1.1現狀分析
在“互聯網+”和大數據時代，快遞業與電子商務這兩者是相輔相成，二者互為促進。電子商務的崛起帶動了快遞乃至物流整個行業的不斷壯大，相關數據表明，快遞業50%以上的營業收入來自于電子商務。另一方面，電子商務的飛快發展同樣需要有成熟且高效的快遞服務的支持。
如今，網購已經成為人們日常生活不可或缺的一部分，随之産生的電子商務交易量日益龐大，快遞業在某段特殊時期不能夠保證快遞件的派送質量和速度，因此，快遞業反過來也會限制電子商務的運營和發展。例如，在每年的“雙十一”和“雙十二”天貓購物節期間，電子商務交易量突然猛增，快遞業就可能會出現爆倉情況，導緻不能及時地将快遞包裹運送到客戶手中，甚至有些包裹在途中出現破損或丢失。2016年“雙十一”當天，主要的電商企業共産生快遞訂單3.5億件，全天快遞企業一共處理訂單2.51億件，與上一年雙十一相比增長52%，再創我國快遞日處理量記錄新高。從11月11号至16号的6天時間裡，派件最高峰在14日一天就達到了1.6億件。在這麼大業務量的情況下，要保證全網運行平穩順暢也是有一定難度的。
由上可見，電子商務和物流的發展速度并不一緻，物流甚至成為了電子商務發展的瓶頸問題，而解決問題的關鍵之一就在于客戶數據的獲取和分析。移動互聯技術使客戶可以随時随地在電腦或者手機上進行購物，在進行網頁浏覽、添加貨品進購物車、下訂單等一系列過程中，海量信息數據已經産生，通過對這些數據運用相關數學模型和統計方法等技術進行收集、整理、分析，不但可以獲知不同客戶群的偏好、商品的需求度等重要信息，還可以幫助商家進行商品銷量的預測、庫存量的設定等，從而為電子商務企業管理者提供決策支持。因此，通過使用大數據分析技術，商家可以在客戶下單前就已經把商品提前預存到距離客戶最近的物流中心，大大緩解快遞高峰期的派送壓力，提高了快遞效率和客戶滿意度。
1.2大數據背景下的快遞業模式特點分析
大數據背景下快遞業的經營模式更加多元化，大數據分析對物流配送環節産生了巨大的影響。首先，大數據背景下快遞業客戶服務模式将更加人性化，大數據的分析可以識别不同類型的顧客需求，分辨出高水平客戶服務對哪些客戶是更為必需的，從而為這類客戶進行更合理的資金配置和服務模式的定制，改變原來對資源的平均分配方式。
大數據改變了快遞行業交通運輸的模式。運輸在物流環節中成本最高，大數據應用能對其進行運輸組合優化，滿足多種不同的标準，實現更加高效的管理。大數據分析可以在特定條件下挑選出最佳的運輸路線，這些都基于實時的交通信息數據、數碼地圖等技術，加載遠程的信息處理系統、全球定位系統，可以靈活地不斷生成實時最佳運輸路線。
基于大數據應用的智能路線優化可以提高效率，大大節約運輸的成本，還可以提供更加準确的行車建議以及導航類服務，加強了資源的分配管理。此外，以UPS公司為例，該公司就在物流環節中應用到了地點定位等數據，然後通過算法預測引擎故障或者其他問題，進行日常維護，提供交通狀況等，從而加強安全，提高效率。
大數據背景下快遞行業在倉儲和庫存管理等領域也有了新的模式和特點。在傳統模式上，倉庫的作用是可以用來儲存商品，顧客訂單下達以後進行提取，選用某一種或者某幾種合适的運輸方式運送給顧客。而長期地儲存商品并不利于企業運營，并且會帶來很多管理上的問題，諸如造成損耗、占用資金、增加庫存成本等。而利用傳感器、射頻識别等大數據技術設計取貨模型、區域劃分等可以優化運輸路線，改善庫存管理方式，提高效率，預測突發狀況，倉庫管理系統也越發精細化。倉庫管理系統程序既可以獨立地進行管理倉庫情況，又可作為企業資源管理系統的一部分。
2、大數據背景下電子商務與快遞業聯動發展
未來的快遞業将進入工業4.0時代智能快遞新模式。“大數據+高科技”的雙輪驅動将同步管理整個快遞行業。同時，快遞業還會與電子商務實現聯動協調共同發展。它們之間聯動發展的策略和途徑主要體現在以下三個方面：
1）實現信息共享。快遞公司作為電子商務的下遊企業，它對于信息的接收速度在很多時候并不能跟上電子商務，兩者間無法進行有效深度的溝通就會在一定程度上影響二者的協調發展。所以需要引進先進的信息技術滿足不同客戶的個性化需求，在電子商務客戶訂單退訂和快遞業中貨物運輸等方面給客戶提供更好的服務。
2）快遞業發展策略中很重要的一部分是均衡電子商務與快遞企業的利潤分配，使得兩者最終希望實現利益共赢。實現共赢的方法可列舉以下幾個方面：在電子商務企業的聚集地周圍可以更多地建立倉庫，政府也同樣可以适當地給予企業稅收等政策上的幫助與支持，如果快遞業中貨物的運輸成本能夠相應降低，經濟效益自然會有所提升。所以有實力的電商企業在和快遞企業合作的過程中，應該利用好物聯網、雲計算等技術，在信息技術方面給予快遞企業更多的支持，這樣才能實現聯合發展，最終達到雙赢。
3）從宏觀上看，快遞業物件繁多，快遞分類不當，某些快遞從業人員素質低以及服務水平不夠等問題都損害了消費者權益，政府也應該加大管理力度，使得快遞企業遵守業内準則，提高服務質量。
3、大數據背景下順豐快遞運作模式分析
順豐快遞已經成立有二十多年，具備有7800多個自建的營業網點，企業服務的範圍也早已覆蓋了20多個省、直轄市以及香港台灣等地區。順豐自身也是一家大數據公司，它每天要處理成百上千萬的快遞包裹，這些信息都在順豐自己的大數據信息系統中運轉。順豐自主研發相關的數據中心系統，它将大數據的分析技術很好地運用在了順豐速運的運輸、儲存、裝卸搬運、倉儲等很多物流環節，提升了順豐的整體實力。順豐的智慧雲倉就是在大數據技術的影響和驅動下創建的，現今已經發展成為了業内标杆。
順豐在物流環節加入大數據分析技術已走在了快遞行業的前列。順豐将大數據分析廣泛地用于庫存的優化、貨物量的決策、運輸費用最小化、确定最優配貨中心的地點以及分析貨車載重量和單次運輸的成本等方面，在它的業務中使用分析模型進行配送的路徑優化、維修日程設定、路線分析等。
大數據技術為順豐公司提供物品件量預測、分倉模拟、倉儲配送一體化、節約成本、有效庫存、高效服務等新時代雲存儲服務體驗。雲倉平台的巨大價值就是就近給商家提供入倉機會，布局全網庫存，整合了全國資源，提升了運營效率和成本。大數據背景下，順豐創新式開展智慧雲倉和快遞協同運作模式，無論是派件新貨還是檢驗舊貨進行退換貨，整個倉網布局、信息系統以及配送能力都因大數據的支撐和發展而不斷地更新與進步。此外，順豐還提出了“雲倉即日”的概念，當天上午十一點前下的有效訂單基本可以保證客戶當天晚上八點收到物品。
此外，順豐對外推出了一項名為“數據燈塔”的大數據産品，它面向一般的物流企業，提供個性化、定制化的物流問題解決方案，來達到滿足客戶需求、提高運輸配送效率、降低物流成本的目的。對順豐而言，大數據對它的配送服務同樣起到了很好的驅動作用。在順豐為用戶遞送快遞包裹的整個過程中，順豐大數據系統會去分析訂單數據，計算使得在準确的時間，将準确的貨物送達至準确的地點，保證商品準确的質量和準确的成本——這就是完美訂單的“五準确原則”。完美訂單的實現依賴物流，而大數據技術給物流提供了有力支撐。
4、結論
快遞行業的運作模式與電子商務、大數據技術緊密相關，探究大數據背景下的快遞運作模式已經成為一種必然趨勢。大數據對訂單管理、倉儲、配送等各環節産生積極影響，有助于快遞行業提高效率、降低運營成本。同時，快遞業與電子商務實現聯動發展，再加上大數據、雲計算等技術的支撐，快遞行業整體都會向着更加智能化、人性化、高質量、高水平的方向發展。在此基礎上，更加注重生态環保，實現綠色物流，達到可持續發展的目的。
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作者簡介：
鄭琰，博士，講師，現就職于南京林業大學汽車與交通工程學院，研究方向：物流工程、物流系統優化。
馬勝男，研究生，就讀于南京林業大學，研究方向：綠色物流，社會生态學；
姜曉紅，博士，系副主任，講師，現就職于南京林業大學汽車與交通工程學院，研究方向：物流系統規劃，交通系統規劃；
餘偉,博士，系主任，講師，現就職于南京林業大學汽車與交通工程學院，研究方向：物流系統優化，最優化理論；
薛亮，博士，講師，現就職于南京林業大學汽車與交通工程學院，研究方向：交通運輸系統，物流工程。