大数据背景下物流服务的发展模式及其路径研究——基于顾客角度

大数据背景下物流服务的发展模式及其路径研究——基于顾客角度

程警，韩晗，杨欣悦，代梦洁

（安徽滁州，滁州学院经济与管理学院，239000）

摘 要：随着信息化及网络技术的迅速发展,在顾客行为分析、物流路径优化等方面展现出巨大潜力。本研究依托于大数据技术背景，探讨了大数据对现代物流服务发展模式的重塑及创新路径。研究采用数据挖掘和分析以及顾客满意度调查等方法，以顾客角度为切入点,结合大数据分析结果,提出了一套物流服务发展的新模式,包括实时货物追踪、个性化物流方案定制等具体执行路径。此外,运用系统优化理论和顾客关系管理理论,构建了一套物流服务模式创新的理论框架,并针对性地改善了传统物流模式中繁复的流程及服务缺失问题。

关键词：大数据技术；物流服务；顾客满意度；服务模式创新

一、引言

大数据是一种资源、一种技术、一种工具,更是一种理念上的创新和突破,它为企业带来一种新的战略资源和核心能力。商业模式创新作为一种涉及企业资源、能力、流程等多种要素的系统性创新,其创新必然受到大数据介入的影响,大数据为企业创造和传递价值、获取价值提供了新的视角和方式。物流产业作为复合型的服务业,通过产业关联效应等影响经济增长和产业结构。通过整合和分析各种数据，物流公司能够在提升运营效率、优化客户服务以及降低成本等方面获得前所未有的优势。本研究在在对数十个物流案例进行数据分析后，研究团队精确地锁定了顾客在物流服务过程中遇到的常见痛点，如配送延误、货物追踪不精确、仓储管理混乱等。此外，借助于大数据预测技术，物流企业能够提前响应即将到来的市场变化，优化存货管理及配送计划，从而实现了成本降低和效率提升的双重目标。运用大数据分析对物流配送路径进行优化，不仅提高了配送效率，更减少了运输途中的能耗和排放，兼顾了企业经济效益与社会责任的平衡。依托于大数据能力的提升，物流企业在商业模式上也呈现出了创新趋势，如借助于大数据和云计算资源，实现了物流服务的个性化定制和裁剪，以满足不同顾客群体的差异化需求。因此，大数据技术显著推动了物流服务业的发展，为物流企业如何把握新兴趋势、构建未来竞争优势提供了有力的策略指导。

二、大数据与物流服务概述

2.1 大数据技术演进

在数字化时代的快速推进下，大数据已成为推动多个行业进步的驱动力量，物流服务领域也不例外。大数据技术的演进，不仅促进了物流业务流程的优化和智能化发展，还呈现出对市场动向的精准预测和高效资源配置能力。传统物流的线性开展模式，在大数据应用的加持下，已演变至能够进行复杂事件的动态分析和实时决策支持。通过打造物流大数据系统，对运输、仓储、包装、配送等物流环节中的数据和信息，进行大数据分析，应用于运输配送路线优化、改善客户关系、风险管理等情景中，以提高物流效率，降低物流成本和物流风险。例如，通过建立全方位客户画像，物流企业能够精确把握顾客行为模式，实现服务个性化定制；借助实时跟踪和地理信息系统（GIS）技术，实现优化货物配送路径和时间，从而大幅提升顾客满意度。在数据治理与分析技术的持续革新中，物流行业已逐步构建起以高度数据驱动的价值链，其核心在于通过算法驱的决策过程，实现资源的最优配置与服务的极致精准化。现阶段，数据存储能力的大幅提升和智能分析工具的不断迭代，共同推动了商业模式持续创新以及物流行业内部协作机制的重构。而在实务操作层面，物流企业已经开始利用大数据对客户数据进行深入挖掘，匹配最合适的物流节点，有效缩短货物流转周期，降低仓储成本，并在细分市场中形成竞争优势。此外，大数据分析不仅助力企业优化内部管理，更是成为企业外部服务品质提升的关键手段，尤其是在提高货物透明度、门到门服务和急速递送方面，大数据技术发挥着重要作用。

2.2 物流服务的新挑战

随着全球经济一体化加速，物流服务行业呈现出前所未有的发展机遇与挑战。尤其是大数据时代的到来，让物流服务领域的运作模式面临着颠覆性的改变。在大数据时代，物流企业对数据的依赖程度越来越高，这就要求物流企业具备强大的数据存储和处理能力，能够及时从海量的数据中提取出有价值的信息。物流企业为了顺应时代发展的浪潮，必须面对由传统手工操作向高效智能化转变的需求压力。在供应链不断扩张的大环境下，企业对于客户服务的个性化和实时快捷性提出了更高要求。物流服务的新挑战，主要体现在以下几个方面：首先，客户需求日益多元化，单一的服务模式已难以满足市场的多样性要求。物流企业需要在深入理解客户需求的基础上，提供高度定制化的物流解决方案。其次，数据信息的实时性与准确性对物流运营的影响愈发显著。企业要想保持竞争优势，必须建立起高效率的信息反馈与处理机制。再次，成本控制一直是物流企业中枢神经，如何利用大数据技术降低运营成本、提高仓储及运输效率成为现阶段的关键课题。[1]另外，新兴的供应链金融、绿色物流等概念对企业提出了更高层次的发展需求，如何融入新的发展潮流，将大数据技术转化为企业的核心竞争力，需要物流企业认真思考。

[2]为此，物流企业需要强化自身对大数据技术的掌控能力，结合现有资源及市场环境，科学制定物流服务的创新模式。并基于物流企业现有的数据信息即订单信息、客户信息、货物信息、仓库信息、员工信息等，进行数据分析和挖掘。通过对大数据的深度挖掘与利用，物流企业可有效提升仓储管理智能化水平，实现精准库存控制，减少库存积压情况发生，从而削减响应时间，提高顾客满意度。物流企业应充分利用大数据分析技术，不断提高大数据分析能力，提升运营优化效果，利用大数据技术为物流企业带来更多的价值。同时，大数据的应用还能助力物流企业进行精细化的市场预测与决策，为企业拓展新的业务模型及市场竞争点提供数据支撑。

三、顾客视角下的服务需求

3.1 顾客期待分析

在大数据的背景下，物流服务业务面临着重塑的机遇与挑战。本研究聚焦于顾客的角度，对物流服务需求摸索出新的发展路径与模式。以顾客为核心，深入了解顾客在物流服务中的期待与体验，对于物流企业在市场中的竞争力至关重要。为了系统地分析顾客的期待，本研究收集了300份顾客问卷，涉及包括服务响应时间、货物追踪透明度、配送选项多样性以及售后服务高效性等关键维度。通过综合运用SPSS和Python进行数据挖掘与分析，得出顾客期待高度集中于实时物流追踪与准确的配送时间预测。研究揭示，超过75%的顾客强烈期望能够通过手机应用或网页实时监控货物的运输状态。此外，客户对于货物配送过程中出现的延误表现出低容忍度，超50%的顾客表示若无法确保配送时间的准确性，会转而寻求其他物流服务。本研究还对顾客满意度的影响因子进行权重分析，识别出在顾客心中，货物安全性与准时性占据了决定性的地位，这一发现为物流企业提供了改进服务的具体方向。进一步地，我们对比国内外物流服务标准，发现国内客户对物流服务的速度、精准度有着更高的要求。国外先进物流企业能在2小时内完成城市配送，而国内大多数物流企业的标准配送时长仍需1天。因此在模式创新中，迫切需要突破传统物流的时间壁垒，采纳增强客户互动及反馈的智能系统，以促进配送效率的提升和服务质量的保障，实现物流服务的个性化与精细化管理。

3.2 服务需求的变迁

随着物流行业的日益发展，顾客服务需求呈现出多样性和个性化的趋势。传统的物流服务模式已难以满足现代顾客日益精细化的服务需求，尤其在物流速度、服务质量以及成本控制方面面临极大的挑战。基于此现状，物流企业需借助大数据技术，进行深入分析顾客行为模式，并优化物流服务流程，提供更为高效、精准的物流解决方案。顾客期望通过实时物流追踪更精准地掌握货物动态，了解预计到达时间，而智能仓储管理可以在一定程度上节约物流时间，减少中转错误率，个性化方案定制则能针对各种需求提供最佳物流服务。在此过程中，大数据分析在顾客行为预测、物流节点优化、成本控制等方面发挥着关键作用，全面提升顾客的服务体验，满足他们对物流服务的深层次需求。大数据分析使得物流企业能够对顾客需求实现快速响应，通过预测分析，进一步优化库存管理，减轻资金压力，同时实现物流流程的精简优化，提升服务效率。在服务质量监管方面，大数据技术同样不可缺少，它保证了物流企业在配送服务过程中可以进行实时质量监控，有效防范风险，促进顾客信任度的提升。工业产品的物流服务通常要求高时效性且准确率必须达到标准化要求。通过大数据分析，物流企业能够对配送路径、范围以及准确地点进行精准定位，显著提升了时效和准确性。在入驻企业数量不断攀升的同时，服务需求的繁复多变也促使物流企业在服务承诺上做出更为灵活的调整，以顾客满意度为核心，根据不同合同条款进行个性化服务调整。在快速发展变化的市场环境中，物流企业需根据时代发展与技术革新，不断适应服务需求的演变，进而实现自身商业模式的创新和升级。

四、物流服务发展模式

4.1 模式理论架构

随着大数据技术的深入发展，物流行业的服务模式亟需革新以满足现代市场对于精准物流和个性化需求的挑战。物流服务模式的理论架构建构在大数据分析能力上，充分运用数据挖掘和机器学习算法，对物流数据进行深入解析，以实现对物流活动全过程的精准把控。在此理论框架之下，智能仓储、实时追踪和精准配送等概念逐一转化为可执行的创新服务策略。物联网（IoT）可以连接各种设备和传感器，使得物流过程中的各种数据能够实时收集和传输，提供更全面、精确的数据支持。例如，通过传感器，可以实时监测货物的温度、湿度等环境数据，以确保货物的安全性和质量。具体到实践路径上，物流企业通过大数据技术进行模式创新，不仅提升了物流效率，同时降低了运输成本。由大数据分析支持的智能决策系统，能够实时预测和应对潜在的物流瓶颈，减少不必要的延迟和损耗，从而增强了整个供应链的韧性和适应能力。另一方面，智能分析系统还能识别和满足客户的个性化需求，比如根据顾客过往的购买历史和偏好设置的优先配送服务，这些服务不仅提升了顾客对物流企业的满意度，而且通过精准营销推动了物流企业商业模式的多元化发展，使得企业能够在激烈的市场竞争中保持竞争优势。进一步来看，基于大数据技术的物流服务发展模式，注重于利用数据分析深入挖掘顾客需求的多样性和个性化，以此为依托形成差异化和高附加值的服务内容，促进物流服务模式向更高效、更智能的方向发展。

[3]此外，结合网络化的物流资源配置和信息流动，加速了物流业务创新与多元化的经营模式演化，使得物流企业能够更灵活地响应市场需求，扩展服务边界，推动了整个行业的快速进步与转型。[4]

4.2 发展路径分析

在大数据技术的引领下，物流服务模式迎来了革新的契机。通过精准的数据挖掘和深度的用户行为分析，物流服务的个性化定制和实时响应能力获得了质的提升。本研究对50家典型物流企业的顾客服务进行了广泛调研，运用数据挖掘技术处理了大量顾客交易和反馈数据，得到一系列影响顾客满意度的关键因子。针对物流追踪不精确、货物配送效率低下以及仓储管理杂乱无章等问题，通过引入智能算法和高效数据处理机制，实现了货物追踪精确度的提高、配送路线的优化和库存管理的智能化。为验证提出的模型的有效性，研究设计了覆盖物流全流程的实证分析方法，通过对比实施前后的物流运营数据，明确了大数据技术在配送时间短缩、成本控制以及顾客满意度提升等方面的积极作用。智能路径规划创新是智慧物流中的一项重要技术,它通过运用大数据分析和人工智能技术实现对物流路径的优化,从而减少运输时间和成本。[5]首先,通过利用大数据对历史运输数据的分析,可以了解不同时间段、不同地点的交通状况和运输需求,这些数据可以为智能系统提供基础信息,帮助其进行准确的路径规划。其次,运用人工智能技术进行实时路径规划。大数据技术的深入应用能够有效推动物流服务模式的升级换代，为物流企业在竞争激烈的市场环境中占据有利地位提供强有力的支持。

五、结论

本研究根据大数据技术应用于物流服务行业的实际情况，对现代物流服务发展模式和路径创新进行了深入探讨。通过对大数据技术在物流领域应用的系统梳理，综合顾客满意度调查以及案例分析的数据支持，明确物流服务发展的新模式对企业运营效率提升和顾客满意度增加具有显著影响。研究表明，在大数据驱动下，物流服务模式实现了由传统模式向智能化、个性化服务模式的转型。人工智能和机器学习的融合以及物 联网和5G技术的应用将成为大数据和物流服务创新的主要趋势。这些技术的发展将为物流服务商提供更多的数据支持和智能化能力，进一步提升物流 效率、可靠性和客户满意度。此次研究的实证结果清晰地表明，基于大数据技术的物流服务模式创新能够为传统物流企业提供转型的策略指导。未来物流服务业的发展，将继续深受大数据技术的启发，促进物流服务业进入更高效、更适应市场需求的新时代。本研究所提出的模式不仅丰富了大数据与物流结合的应用理论，也为其他创新服务领域的发展提供了实践指南。可以预见，随着大数据技术应用的深化，结合大数据分析与客户服务体验优化将成为对物流行业及其他服务业改革创新的关键驱动力。

参考文献

[1]　李鹤,王琳.大数据技术在我国现代物流业发展中的应用[J].市场周刊(理论研究),2018:46-47.

[2]　谭冲.大数据背景下的供应链协调问题研究[D].西南科技大学,2020.

[3]　狄寒梅,刘舫. 基于大数据背景的云物流发展模式与升级路径 [J]. 商业经济研究, 2019, (21): 67-70.

[4]　蒋丛萃. 大数据背景下我国电子商务的发展现状和趋势研究——评《电子商务与物流管理》 [J]. 电镀与精饰, 2020, 42 (08): 49.

[5]　刘雪雪,杨志鹏. 基于大数据背景下我国智慧物流发展路径研究 [J]. 中国储运, 2023, (04): 110. DOI:10.16301/j.cnki.cn12-1204/f.2023.04.034.

本论文为2023年省级大学生创新创业训练计划项目资助成果（项目编号：2023CXXL151)

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