上图是一个物流企业的业务领域分析图，通常称它为战略地图。数据产品要协助的业务目标一般分成 8 大块，包含财务、客户层面，过程管理和资源管理等 4 个方面：
财务层面，包含 2 个大的目标。生产力目标，分析物流公司整个操作环节的成本结构，然后提高资产利用率。营收增长率目标，增加收入机会，提高客户价值；
客户层面。我们向客户售卖的是什么样的物流服务产品？目标客户有什么样的价值主张？我们和客户之间的关系如何维系？这些东西，都是可以通过数据来量化的；
过程管理。包含运营管理和销售管理，投递取出、维护实操。对于找什么样的客户来使用产品，以及怎么样能获得更多的客户，有一系列的销售管理；
资源管理。最底层是支撑上面这一切的基础。分为人力资源管理、实操的物料管理，信息资源。整个企业文化的管理，都要尽力把它数字化起来，才能让物流企业拥有比较透明的管理权。
分别是运营管理、考核管理和经营管理。
这些问题在数据层面可以进一步细化，首先是包裹引擎，包裹引擎会针对到每一秒钟处理的包裹数量，下一步就是预测需要多少车，以及未来可能会发多少货。进一步推演就是全链路仿真系统。
全链路仿真系统是什么？首先在物流工厂里面，特别是在小促或者大促期间，在供应链那一侧会有大量的数据推送过来，我们大概能预测到在某一个时间点，某一个环节大概要发多少货。我们把这个数据推到一个模仿物流的仿真系统里，在这种仿真系统里做计算，最终达到优化全链路和整个快递网络的效果。优化结果会产出一个决策系统，这个决策系统目前仍然在建设中。
那么整个业务产品是怎么实现的？
人工运营。首先是有基层的实操人员，分拨经理、调度主管和站长，也就是经常看到的菜鸟驿站或者快递网点，他们都是在这一层进行管理的。
第 2 层是物流链路，传统的物流管理方式，很大部分仍然需要有中层人员来进行领导，这些中层人员他们会做很多运营的事情。但不是针对全网，比如说运输管运输，分拨管分拨。这是传统物流的管理方式，这三个链路和三个管理是分开的，没有办法把他们聚合到一起。而数据和技术的力量，可以让这些管理人员能在同一个数据平台或数据中台里看到所有数据，给他们提供一个全链路的管理和协同工具。技术上要做的就是，把这三个东西变成一张物流网络，从而实现人工管理。先所有数据收集，然后在数据里做进一步的分析优化，然后做进一步的预测。
数字化运营，是指从实操网上的全链路的数据统合，然后在此基础上做数据运营。
接下来谈一谈，我认为未来数据平台和运营平台融合的样子。
未来数据平台需要做的首要事情就是管理，让整体的物流管理和线上所设想的物流管理是一样的。需要做的事情就是全链路的在线化，引用我们另外一个同事说的，5 个在线：
组织在线：整个公司不管是谁，整个 HR 系统需要把他们所有的数据全部线上化；
沟通在线：所有对于工作的协同和沟通，需要通过系统完成，而不能完全通过打电话；
协同在线：沟通在线以后协同才可能在线；
业务在线：也就是说全链路，包括销售、财务、运营、实操，所有的系统必须得在线化处理，然后再做进一步的模型迭代；
生态在线：伙伴企业的数据只要是跟我的业务挂钩，那么他跟我相关的业务系统必须得在线化，否则没有办法对他进行监控。
有了这些数据之后，下一个可以做的事情就是运营管理。我们现在在做的事情，如智能排班，工作人员的工作量需要根据当天预测到的包裹量进行提前安排。目前中国的劳动力也越来越贵，所以就会有大量的临时工，这种临时工的弹性怎么保持？这就需要通过数据的方法计算出来，然后提前来进行排班。以此来保证投入产出比，这属于运营管理的一个重要环节。
有了基础运营管理以后，我们才能进入到下一个环节，叫做数据分析。我认为它的核心在于发现问题， 具体执行是由运营系统来执行的，所以这是两个完全不一样的工作，但是要很好的协同在一起。
最后的核心是，公司要有一个比较好的财务报表，通过运营系统和数据系统的合作，同时对应到运营的同学，以及管理更高层的财务同学，他们之间的通力合作，才能得到一个比较好的企业盈利效果。
网友评论