24项目八任务三 安全且速-快递服务的运营分析

《数字化物流商业运营基础》配套课件项目八数字化物流运营目录CONTENTS任务一资源整合-大宗物流运营分析010203任务二质效并举-商超物流的运营分析任务三安全且速-快递服务的运营分析03任务三安全且速-快递服务的运营分析情境引入近年来，我国快递业务量继续保持强劲增长势头。数据显示，仅2023年，我国快递业务量达到1320.7亿件，同比增长显著，再创历史新高。这一数字不仅彰显了我国快递业的巨大市场潜力，也反映了电商经济的蓬勃发展对快递业的推动作用。在服务质量方面，我国快递业也取得了显著进步。根据国家邮政局发布的相关数据，快递服务的公众满意度逐年提升。这得益于快递企业不断优化服务流程、提高配送效率以及加强客户服务等方面的努力。科技在推动我国快递业发展中发挥了重要作用。近年来，无人机、无人仓、无人车等技术在快递领域得到了广泛应用，显著提高了配送效率和准确性。此外，快递企业还通过大数据分析、人工智能等技术手段优化路由规划、提高分拣效率，进一步提升了快递服务的整体质量。随着“快递进村”等政策的深入推进，我国快递服务的网络覆盖范围也在不断扩大。越来越多的农村地区开始享受到便捷的快递服务，这不仅促进了城乡经济的均衡发展，也为农村居民提供了更多购物和销售的便利。任务要求1．掌握快递服务运营相关知识。2．能够将快递服务运营进行数字化分析。3．提快递服务运营数据分析意识。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．快递服务的概念快递服务是指快速收寄、运输、投递单独封装的、有需要快速运到的物品，按承诺时限递送到收件人或指定地点、并获得签收的寄递服务。这种服务基于时间、安全、门到门的快递服务要求，并具备迅速、准确、安全、方便的优点。快递服务是物流产业的一个分支行业，主要包括国内快递、国际快递、货物运输快递等，旨在为客户提供高效、便捷的物流服务，以满足客户对快递准确、可靠的寄送需求；在现代商业活动中，快递服务已成为不可或缺的一部分，为各行各业提供了重要的物流支持。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．快递服务运营的概念快递服务运营指的是管理和协调快递服务全过程的活动，以确保快递包裹能够高效、准确、安全地从发件人传递到收件人，这个过程涵盖了多个环节，主要包括面向客户的收件、分拣、运输、派送以及相关的客户服务活动，同时快递公司还通过设置及优化快递网点，及时根据区域快递业务量情况，匹配快递人员、设备等。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备3．快递服务的运营过程快递服务运营主要包括收件与揽收、集包与分拣、打包与封装封箱、运输与中转、目的地分拣与派送、签收与反馈，以及针对快递中的异常问题进行处理与售后服务，最后，也是最有价值和意义的一步，就是进行快递数据管理与分析。在快递服务中必然会收集并分析大量的运营数据，通过对数据的深入挖掘和分析，可以优化运输路线、提高派送效率，并识别潜在的问题和风险，这些数据还可以用于制定更精准的营销策略和客户服务方案，以满足不同客户的需求和期望。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备Excel函数的数据分析功能：快递服务的运营分析，可以通过Excel常见函数进行分析，主要包括以下五个函数。1．COUNTIFS函数COUNTIFS函数允许用户根据多个条件对特定范围内的数据进行计数，主要用于计算多个区域中满足给定条件的单元格个数的函数，它可以根据一个或多个条件来统计符合条件的单元格数量。假设某快递公司的运营数据分析月报表中，其中包含客户快递货物类别（列A）和快递次数（列B），现在想要统计客户快递货物类别名称为“文件”且快递次数大于100的记录数量，可以使用以下COUNTIFS函数公式：=COUNTIFS(A:A,"文件",B:B,">100")，在这个公式中，指定了两个条件：第一个条件是快递货物类别名称等于“文件”；第二个条件是快递次数大于100。COUNTIFS函数将返回符合这两个条件的快递记录数量。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．AVERAGE函数AVERAGE函数是Excel中的一个常用函数，用于计算一组数值的平均值。它是处理和分析数据时的基本工具，可以帮助企业快速了解数据的平均水平，在之前的任务中我们已经多次使用过该函数，这个函数经常用于分析数据分布、比较不同数据集的平均水平等情形。3．IF函数IF函数是Excel中较为常用的逻辑判断函数，它根据指定的条件来返回不同的结果。IF函数的作用是执行真假值判断，即根据逻辑计算的真假值，返回相应的内容。这使得IF函数在数据处理和分析中非常有用，可以根据特定条件对数据进行分类、筛选或转换。单条件判断：判断成绩是否及格，可以使用公式:=IF(B2>=60,"及格","不及格")。文本条件判断：根据职位判断差旅住宿费补贴，可以使用公式:=IF(C3="销售经理",800,500)。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备4．LOOKUP函数LOOKUP函数是Excel中一个非常实用的工具，它可以根据指定的值，在数据表中查找对应的结果并返回。该函数有两种形式：数组形式和向量形式。无论是处理简单的数据表还是复杂的数据库信息，LOOKUP函数都能够发挥重要作用。如果查找区域已按升序排列，可以直接使用LOOKUP函数进行查找，例如查找特定客户对应的采购金额。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．关注数字素养快递服务运营数字化是快递企业运营的关键。不仅通过实时追踪货物、优化配送路线来大幅提高运营效率，降低能源消耗和碳排放，而且为客户提供了实时的物流信息，进而增强了客户服务体验，数字化还能有效管理风险，如利用大数据分析预测交通和天气问题，减少延误。同时，为管理层提供决策支持，从市场需求预测到资源分配都更加精准，帮助企业更精确地控制各项成本。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．把握任务内涵安全且快速的价值：快递业是我国物流快速发展的典型领域之一，安全是客户的底线需求。随着现代物流的数字化转型，各种物联网、大数据、人工智能技术的运用，大大提升了我国快递速度，从以往“双十一”期间的快递“爆仓”，到现在生活中快递速度不断提升，这得益于快递业中的大数据运用和分析，物流数据员在快递企业中发挥重要作用，他们时时监控各站点派发件的数量变化，及时应对快递各环节中的问题，并预判潜在问题，以使快递“物畅其流”。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备学习业内榜样应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现表8-5中显示的数据为某快递公司一个月内的快递基础数据（数据量为1800条，表格中只截取其中10条记录，其余数据见本书配套数字资源），请根据数据计算出该月上旬、中旬、下旬的运单量、准时量、准时率、延误量、延误率及每单平均运送时长。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现步骤一：计算快递是否延误使用Excel中的IF函数计算出该订单是否延误，在G2单元格中输入“=IF(AND(F2<E2,F2<>""),"准时","延误")”，该单元格显示为准时，且通过该笔订单的预计送达时间与客户签收时间两个单元格的时间，可以检查函数计算的正确性，并以此算出全部订单是否准时送达，具体结果如图8-15所示。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤二：分类订单时间使用Excel中的LOOKUP函数，将订单分为上旬、中旬、下旬，在需要分类的H2单元格中输入“=LOOKUP(DAY(B2),{1,11,21},{"上旬","中旬","下旬"})”，并以此算出全部订单的时间分类，具体结果如图8-16所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤三：计算每单快递时长在I2单元格中输入“=(F2−B2)*24”，客户签收时间减去运单创建时间乘以24小时，即可获得结果，具体结果如图8-17所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤四：计算每个时段的运单量使用Excel中的COUNTIFS函数，在M2单元格中输入“=COUNTIFS($H$2:$H1881,L2)”，即可计算出上旬运单量，以此类推可计算出中、下旬的运单量，具体结果如图8-18所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤五：计算每个时段的准时量使用Excel中的COUNTIFS函数，在N2单元格中输入“=COUNTIFS($G$2:$G$1881,"准时",$H$2:$H$1881,L2)”，即可计算出上旬的准时量，以此类推可计算出中、下旬的准时量，具体结果如图8-19所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤六：计算每个时段的准时率在02单元格中输入“=N2/M2”，用准时量除以运单量，即可计算出上旬的准时率，以此类推可计算出中、下旬的准时率，具体结果如图8-20所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤七：计算每个时段的延误量使用Excel中的COUNTIFS函数，在P2单元格中输入“=COUNTIFS($G$2:$G$1881,"延误",$H$2:$H$1881,L2)”，即可计算出上旬的延误量，以此类推可计算出中、下旬的延误量，具体结果如图8-21所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤八：计算每个时段的延误率在Q2单元格中输入“=P2/M2”，用延误量除以运单量，即可计算出上旬的延误率，以此类推可计算出中、下旬的延误率，具体结果如图8-22所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤九：计算每个时段的每单平均时长使用Excel中的AVERAGE函数，在R2单元格中输入“=AVERAGE(I2:I688)”，即可计算出上旬的每单平均时长，以此类推可计算出中、下旬的每单平均时长，具体结果如图8-23所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施通过月上中下旬数据对比（见表8-6），使用柱形图和条图，可以直观对比快递服务的准时率和每单平均时长，如图8-24所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施如表8-6和图8-24所示，根据数据分析，该月快递延误率逐渐降低，准时率相应升高，同时每单平均时长增长。快递公司每十天根据运营结果诊断改进，如采用准时达、限时达方式运送近距离快递，显著提高效率。还优化分拣