طبق مطالعه‌ای از سوی شورای متخصصان مدیریت زنجیره تأمین، حدود 93% از ارسال‌کنندگان و 98% از شرکت‌های لجستیک شخص ثالث معتقدند که تحلیل داده‌ها برای تصمیم‌گیری هوشمندانه در کسب‌وکار بسیار مهم است. به‌علاوه، 71% از آن‌ها اظهار داشتند که اجرای کلان‌داده‌ها به بهبود بهره‌وری عملیاتی و عملکرد کمک کرده است. این آمار به‌وضوح نشان می‌دهد که تحلیل داده‌ها ظرفیت بالایی برای بهینه‌سازی مدیریت لجستیک از ابتدا تا انتها دارد. این تحلیل می‌تواند عملیات لجستیکی مهمی مانند برنامه‌ریزی مسیر، بهینه‌سازی، زمان‌بندی تحویل، مدیریت رانندگان و موارد دیگر را ارتقا دهد. در ادامه با این شش روش آشنا شوید.
1. افزایش بهره‌وری لجستیکی
با استفاده از تحلیل داده‌ها، مدیران لجستیک می‌توانند دلایل عملکرد ضعیف در تحویل‌ها را شناسایی کنند. برای مثال، آن‌ها می‌توانند علت تأخیر در تحویل‌ها را پیدا کنند؛ دلایلی مانند مسیرهای ناکارآمد، توقف‌های غیرضروری و انحراف‌های بی‌مورد از مسیرهای برنامه‌ریزی‌شده. بینش‌های مهم به شرکت‌های لجستیکی کمک می‌کند تا سفارش‌ها را حتی در ساعات اوج، فصل‌های پرتقاضا یا زمان‌های فروش به خوبی مدیریت کنند. این امکان به آن‌ها می‌دهد تا دیدی جامع از ظرفیت آینده ناوگان خود بر اساس تاریخ‌های تحویل وعده داده شده داشته باشند. با اطمینان از استفاده حداکثری از منابع، مدیران لجستیک می‌توانند بهره‌وری را افزایش دهند. استفاده از تحلیل داده‌ها برای بهینه‌سازی استفاده از ناوگان خود و پیمانکاران می‌تواند تا 28% صرفه‌جویی در هزینه‌ها را به همراه داشته باشد.
علاوه بر دلایل ذکرشده مانند شناسایی دلایل تأخیر، داده‌ها می‌توانند برای پیش‌بینی دقیق‌تر تقاضا در دوره‌های پرترافیک یا مناسبت‌های خاص (مانند فروش‌های فصلی یا جشنواره‌ها) به کار روند. این پیش‌بینی‌ها به برنامه‌ریزی دقیق‌تر منابع کمک می‌کند و از کمبود ناوگان یا ازدحام جلوگیری می‌کند. همچنین، استفاده از تحلیل داده می‌تواند نشان دهد که چه مناطقی بیشترین یا کمترین کارایی را در تحویل دارند و به شرکت‌ها امکان دهد منابع خود را به‌طور هوشمند توزیع کنند.
2. بهبود تعامل با رانندگان
بر اساس بینش‌های کلیدی و داده‌های عملکرد رانندگان، شرکت‌های لجستیکی می‌توانند فرآیندهای تشویقی را به‌صورت خودکار به داده‌ها متصل کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند جبران عادلانه و بر اساس عملکرد را در همان روز تحویل تضمین کنند. علاوه بر این، کسب‌وکارها می‌توانند از لیدربوردهای مجهز به تحلیل داده‌ها استفاده کنند تا نشان‌ها و مدال‌های دیجیتال را به رانندگان تحویل اختصاص دهند. تحلیل داده‌ها همچنین به گیمیفیکیشن کمک می‌کند تا تعامل رانندگان افزایش یابد.
تحلیل داده‌ها به شرکت‌های لجستیکی کمک می‌کند تا رضایت رانندگان خود را با روش‌های متنوعی افزایش دهند. برای مثال، اطلاعات می‌توانند نشان دهند که کدام رانندگان بهره‌وری بالاتری دارند و چه عواملی به عملکرد بهتر آن‌ها کمک کرده است. همچنین، استفاده از تحلیل داده‌ها می‌تواند در شناسایی چالش‌هایی که رانندگان با آن مواجه‌اند، مانند مسیرهای پرریسک یا ساعات پرترافیک، مؤثر باشد. بر این اساس، شرکت‌ها می‌توانند برنامه‌های آموزشی هدفمندتری ارائه دهند تا رانندگان بهتر با این چالش‌ها کنار بیایند. علاوه بر این، سیستم‌های تحلیل داده می‌توانند زمان استراحت رانندگان را بر اساس قوانین و کارایی فردی تنظیم کنند، که این امر از فرسودگی شغلی جلوگیری می‌کند و رضایت شغلی را افزایش می‌دهد.
3. ارتقای تجربه مشتری
حدود 85% از خریداران پس از یک تجربه تحویل ضعیف، مانند تأخیر، شکست در تحویل، زمان‌های تخمین نادرست یا عدم توجه به درخواست‌های مشتری، دیگر از همان خرده‌فروش خرید نمی‌کنند. تحلیل داده‌ها به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی مربوط به دسترسی مشتریان، زمان‌های پیشنهادی تحویل را ارائه دهند. همچنین آن‌ها را قادر می‌سازد تا تحویل‌ها را به‌صورت پیشگیرانه مدیریت کرده و جریان‌های کاری را بهینه‌سازی کنند تا از تحویل به‌موقع اطمینان حاصل کنند.
یکی از مزایای کلیدی استفاده از تحلیل داده‌ها، ایجاد یک تجربه مشتری شخصی‌سازی‌شده است. به کمک داده‌های جمع‌آوری‌شده، کسب‌وکارها می‌توانند رفتار و ترجیحات مشتریان را تحلیل کرده و خدماتی دقیق‌تر ارائه دهند. برای مثال، اگر داده‌ها نشان دهند که مشتری خاصی تمایل به دریافت کالا در ساعات خاصی از روز دارد، سیستم می‌تواند به‌طور خودکار این اطلاعات را در زمان‌بندی تحویل لحاظ کند.
علاوه بر این، داده‌ها می‌توانند به شناسایی روندهای خرید مشتریان کمک کنند. برای مثال، اگر یک مشتری به طور مکرر محصولی را سفارش دهد، شرکت می‌تواند پیشنهادات ویژه‌ای برای او ارسال کند یا حتی تخفیف‌های شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد. این امر نه‌تنها وفاداری مشتری را افزایش می‌دهد، بلکه باعث افزایش تعامل مشتری با برند نیز می‌شود.
همچنین، تحلیل داده‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مشکلات احتمالی را پیش‌بینی کنند و قبل از وقوع آن‌ها اقدامات پیشگیرانه انجام دهند. به‌عنوان مثال، اگر داده‌ها نشان دهند که احتمال تأخیر در تحویل یک سفارش وجود دارد، شرکت می‌تواند به‌سرعت مشتری را مطلع کند و گزینه‌های جایگزین ارائه دهد. این شفافیت باعث ایجاد اعتماد بیشتر در مشتریان می‌شود.
4. کاهش تأثیر تأخیرها
تحلیل پیش‌بینی‌کننده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تأخیر در محموله‌ها را پیش‌بینی کرده و بلافاصله زنجیره تأمین را سازماندهی مجدد کنند تا از تأثیرات آن جلوگیری شود. به عنوان مثال، اگر نرم افزار از قبل بداند که یک محموله خاص تأخیر خواهد داشت، می‌تواند بلافاصله به مدیران لجستیک اطلاع دهد تا اقدامات اصلاحی، مانند اختصاص مجدد وظیفه/تحویل به شخص دیگری، انجام شود. این امر به بهبود تجربه کلی مشتری کمک می‌کند.
تحلیل پیش‌بینانه یکی از ابزارهای قدرتمند برای مدیریت تأخیرهای احتمالی در زنجیره تأمین است. با استفاده از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های پیش‌بینی، می‌توان مناطقی را شناسایی کرد که بیشترین احتمال تأخیر را دارند. به‌عنوان مثال، تحلیل داده‌های مربوط به ترافیک شهری، شرایط آب‌وهوایی و الگوهای فصلی می‌تواند به پیش‌بینی تأخیرها کمک کند. این پیش‌بینی‌ها به شرکت‌ها اجازه می‌دهند تا به‌سرعت منابع خود را بازسازی کرده و گزینه‌های جایگزین را در نظر بگیرند.
علاوه بر این، استفاده از تحلیل داده‌ها می‌تواند در شناسایی گلوگاه‌های لجستیکی مؤثر باشد. برای مثال، اگر مشخص شود که تأخیرها اغلب در یک انبار خاص اتفاق می‌افتند، شرکت می‌تواند روی بهبود فرآیندهای آن انبار تمرکز کند. همچنین، شرکت‌ها می‌توانند سیستم‌های خودکار ارسال هشدار را به کار بگیرند تا در صورت وقوع تأخیر، مشتریان به‌سرعت مطلع شوند. این شفافیت نه‌تنها باعث کاهش نارضایتی مشتریان می‌شود، بلکه به بهبود تصویر برند نیز کمک می‌کند.
یکی دیگر از کاربردهای تحلیل داده‌ها در مدیریت تأخیرها، استفاده از نرم‌افزارهایی است که به‌طور هوشمند وظایف تحویلی را به رانندگان دیگر اختصاص می‌دهند. این نرم‌افزارها با در نظر گرفتن عواملی مانند فاصله، زمان مورد نیاز و ظرفیت، بهترین گزینه را انتخاب می‌کنند.
5. مدیریت آسان‌تر NDR
تحلیل داده‌ها مدیران لجستیک را قادر می‌سازد تا مشتریانی را که سابقه رد سفارش دارند شناسایی کرده و فرآیندهای تأیید دلایل عدم تحویل (NDR) را برای بهبود رعایت SLA پیاده‌سازی کنند. برای مثال، هر شرکت تجارت الکترونیکی حدی برای تعداد بازگشت کالاهای مشتریان تعیین می‌کند و اگر مشتری از این حد عبور کند، باید هزینه بازگشت بعدی را پرداخت کند. مدیریت NDR همچنین به کسب‌وکارها کمک می‌کند دلایل “تحویل ناموفق” را شناسایی کرده و از آن‌ها برای اقدامات اصلاحی استفاده کنند، که این امر باعث جلوگیری از هزینه‌های تحویل‌های مکرر و بهبود تجربه مشتری می‌شود.
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های شرکت‌های لجستیکی، مدیریت بازگشت سفارش‌ها و عدم تحویل موفق (NDR) است. تحلیل داده‌ها به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا به‌صورت پیشگیرانه اقدام کرده و ریسک‌های مربوط به عدم تحویل را کاهش دهند. برای مثال، داده‌های تاریخی می‌توانند مشخص کنند که کدام مشتریان تمایل بیشتری به رد کردن سفارش‌ها دارند. این اطلاعات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا قوانین خاصی برای مشتریانی با سابقه بازگشت مکرر سفارش‌ها وضع کنند، مانند ارائه گزینه‌های تأیید پیش از ارسال.
همچنین، تحلیل داده‌ها به شناسایی دلایل اصلی عدم تحویل موفق کمک می‌کند. برای مثال، آیا این مشکلات به دلیل آدرس‌های اشتباه است؟ یا شاید به دلیل عدم حضور مشتری در محل تحویل؟ با شناسایی این دلایل، شرکت‌ها می‌توانند فرآیندهای بهتری برای بررسی آدرس‌ها یا ارسال اطلاعیه‌های یادآوری برای مشتریان ایجاد کنند.
علاوه بر این، تحلیل داده‌ها می‌تواند در ایجاد سیاست‌های بازگشت شفاف‌تر و اقتصادی‌تر کمک کند. برای مثال، می‌توان قوانینی وضع کرد که مشتریان تنها در شرایط خاصی امکان بازگشت رایگان داشته باشند. این کار باعث کاهش هزینه‌های اضافی و افزایش رضایت مشتریان می‌شود.
در نهایت، داده‌ها می‌توانند برای شناسایی مناطق یا کدهای پستی خاصی که دارای بالاترین نرخ NDR هستند، استفاده شوند. این اطلاعات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا منابع خود را به‌صورت بهینه در این مناطق توزیع کنند و مشکلات خاص این مناطق را برطرف کنند.
6. مدیریت کارآمد مسیرها
با کمک تحلیل داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند حمل‌ونقل ورودی، خروجی و بازگشت را با اجتناب از مسیرهای غیرمولد بهبود بخشند. نرم افزار لجستیکی با قابلیت تحلیل داده‌ها، تخصیص سفارش فوری را بر اساس نیازهای کسب‌وکار و مسیریابی مبتنی بر محدودیت برای رعایت SLA و تضمین تحویل‌های مولد و مقرون‌به‌صرفه ارائه می‌دهد.
شرکت سباسیستم می‌تواند از این رویکردها برای تقویت خدمات خود در حوزه نرم‌افزارهای لجستیکی استفاده کند. با افزودن قابلیت تحلیل داده‌ها به نرم افزارهای حمل‌ونقل و مدیریت لجستیک، سباسیستم می‌تواند به مشتریان خود کمک کند تا:
- بهره‌وری منابع را افزایش دهند.
- تعامل بهتر با رانندگان و کارکنان داشته باشند.
- تجربه مشتری را ارتقا دهند و وفاداری آن‌ها را افزایش دهند.
- هزینه‌های اضافی ناشی از تأخیر و بازگشت کالا را کاهش دهند.
- مسیرهای حمل‌ونقل را بهینه‌سازی کنند و به کاهش هزینه‌های حمل کمک کنند.
مدیریت مسیر یکی از حیاتی‌ترین جنبه‌های عملیات لجستیک است و تحلیل داده‌ها می‌تواند به‌طور قابل‌توجهی در این زمینه تحول ایجاد کند. با استفاده از داده‌های بزرگ و ابزارهای تحلیلی، کسب‌وکارها می‌توانند مسیرهای بهینه‌ای برای تحویل کالا طراحی کنند که هزینه‌ها را کاهش و زمان تحویل را به حداقل برساند. برای مثال، سیستم‌های تحلیل داده می‌توانند اطلاعات ترافیکی به‌روز، شرایط آب‌وهوایی و الگوهای جغرافیایی را در نظر بگیرند و به رانندگان پیشنهاد دهند که کدام مسیر برای تحویل سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر مناسب‌تر است.
یکی از روش‌های پیشرفته در این زمینه، استفاده از الگوریتم‌های مسیریابی مبتنی بر محدودیت‌هاست. این الگوریتم‌ها عواملی مانند وزن بسته، زمان تحویل و فاصله تا مقصد را تحلیل کرده و بهترین مسیر ممکن را پیشنهاد می‌دهند. به‌عنوان نمونه، اگر بسته‌ای نیاز به تحویل فوری داشته باشد، سیستم می‌تواند مسیرهای سریع‌تر را حتی اگر کمی هزینه بیشتری داشته باشند، پیشنهاد دهد.
علاوه بر این، تحلیل داده‌ها به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا مسیرهای رفت و برگشت (Backhaul) را بهینه کنند. این فرآیند شامل استفاده از مسیر بازگشت وسایل نقلیه برای حمل محموله‌های دیگر است که نه‌تنها باعث کاهش هزینه‌های سوخت می‌شود، بلکه بهره‌وری کلی را نیز افزایش می‌دهد.
تحلیل داده‌ها همچنین می‌تواند نقاط ضعف در مدیریت مسیر را شناسایی کند. برای مثال، اگر مشخص شود که برخی رانندگان به دلایل خاصی از مسیرهای مشخصی استفاده نمی‌کنند، می‌توان با تحلیل داده‌های عملکرد رانندگان این مسائل را شناسایی و برطرف کرد.
نتیجه‌گیری
تحلیل داده‌ها می‌تواند تغییرات شگرفی در بهینه‌سازی عملیات لجستیکی، افزایش بهره‌وری کسب‌وکار، کاهش هزینه‌های حمل‌ونقل و بهبود تجربه مشتری ایجاد کند. با بهره‌گیری از بینش‌های کلیدی، ارائه‌دهندگان خدمات لجستیکی می‌توانند هزینه‌های حمل بین‌شهری را تا 12% کاهش دهند، تجربه مشتری را تا 28% بهبود بخشند، استفاده از ظرفیت وسایل نقلیه را تا 31% افزایش دهند و امتیاز خالص ترویج‌کننده (NPS) را تا 18% بهبود دهند. تمام این مزایا تنها با پیاده‌سازی یک راهکار مدیریت لجستیک مبتنی بر هوش مصنوعی در زیرساخت‌های فناوری موجود امکان‌پذیر است. سباسیستم، با سرمایه‌گذاری در این حوزه، می‌تواند به یکی از پیشروترین شرکت‌ها در ارائه خدمات مدرن لجستیکی تبدیل شود.
تحلیل داده‌ها دیگر فقط یک ابزار پیشرفته نیست، بلکه به یکی از الزامات اساسی برای مدیریت کارآمد لجستیک و کاهش هزینه‌های حمل‌ونقل تبدیل شده است. همان‌طور که در این مقاله مشاهده کردیم، از بهبود بهره‌وری و تعامل کارکنان گرفته تا افزایش رضایت مشتری و مدیریت تأخیرها، تحلیل داده‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا فرآیندهای خود را بهینه کرده و از منابع خود بهترین استفاده را داشته باشند.
در دنیایی که رقابت هر روز شدیدتر می‌شود، کسب‌وکارهایی که از ابزارهای تحلیل داده برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه بهره می‌برند، در جایگاه بهتری برای ارائه خدمات بهینه و کاهش هزینه‌های عملیاتی قرار دارند. به‌ویژه در بستر لجستیک و حمل‌ونقل، جایی که هر تصمیم اشتباه می‌تواند هزینه‌های سنگینی به همراه داشته باشد، ابزارهای تحلیل داده نه‌تنها به بهبود کارایی بلکه به تقویت ارتباط با مشتریان نیز کمک می‌کنند.
سبا سیستم به‌عنوان یک ارائه‌دهنده‌ی پیشرو در راهکارهای هوشمند لجستیک، به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا با استفاده از راه‌حل‌های تحلیل داده، فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کنند و به مزیت رقابتی دست یابند. با ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در زیرساخت‌های لجستیک، راه‌حل‌های سبا سیستم می‌توانند به کسب‌وکارها در اتخاذ تصمیمات آگاهانه و دستیابی به بهره‌وری بیشتر کمک کنند.
در نهایت، استفاده از تحلیل داده‌ها نه‌تنها یک سرمایه‌گذاری هوشمندانه است، بلکه راهی برای دستیابی به رشد پایدار و بهبود تجربه مشتریان به‌شمار می‌رود. کسب‌وکارهایی که زودتر از این ابزارها بهره ببرند، می‌توانند پیشرو باشند و ارزش بیشتری برای مشتریان و سهامداران خود ایجاد کنند.