徐勇：大数据时代——快递困惑与机遇

摘要： 今天我们提出这个东西，别人早在5年10年以前已经开始干了。像代码、始发站信息、识别打印全靠数据分析，基本上都靠自动化分拣，分拣现场我们靠人工，美国是靠工程师在现场。这是我们最大的一个区别。

　　（2013年12月）我们的快递企业分为自营、自营加代理、自营加加盟、物流加盟四类，目前自营企业只有一家：顺丰。快递分为三类：商务快递、网购快递、特殊快递，还有一类是政府快递。

　　从11年开始快递的增速非常快，2012年业务收入首次突破千亿元大关，业务量增长率和业务收入增长率创国家邮政局成立5年以来新高。突破千亿大关，对于中国快递业来说是一个历史性里程碑，自1984年我国开办国内特快专递业务以来至2010年快递业务收入突破500亿元，整整用了26年的时间。但从500亿元到突破千亿元大关只用了两年时间。

　　2012年我国日均快件量2000万件，日均快递收入3.78亿元;

2013年1至8月份，快件量：53.4亿件，同比增速60.9%，业务收入：864.5亿元，同比增长34.8%。

2013年1至8月我国日均快件量2300万件，日均快递收入3.8亿元。

我国前4家快递企业业务量市场份额：65%。

我国前4家快递企业业务收入市场份额66.5%。“网购”业务量比重逐年提高，2012年达到67%至69%，今年预测可以达到70%。网络快递速度比较快达到45%，商务快递增速较慢为10%。

　　2013年第一季度前6家快递企业集中度情况：快件量：82%以上，业务收入：72%以上。

2013年快递业务量向“三通一达”集中，主要是“网购”快件量，他们占到75%左右。快递市场向沿海省市集中。

2013年中国快递业发展的特点：

一、市场集中度进一步提升;

二、快递企业竞争加剧，低价竞争依然是竞争的主要手段;

三、企业兼并重组加快;

四、快递业成为物流业、电商业的竞争高地;

五、主要民营快递企业向“仓配一体化”转型升级;

六、由于“网购”的高速发展，“最后一公里快递”将呈现多元化的格局;

七、大型快递企业加快向增值服务和价值链的垂直方向延伸，实施“跨界”经营：

    1、“菜鸟网”成立;

2、德邦物流将11月1日进入国内快递;

3、乐购超市进入快递配送;

4、联想控股进入国内快递;

5、红楼集团重组希伊艾斯;中国快递产业成为竞争的高地。美国谷歌进入快递业;亚马逊推出“当日达”快递，快递行业在整个市场中受到广泛推广。

八、同城快递增幅显着;

九、快递业发展已经进入资本时代;

十、快递已经成为民生的重要组成部分。

为什么说快递大数据资源没有开发利用?

一、由于多数快递企业是加盟体制，对企业自身大资料的采集和统计工作不重视，自身所拥有的大数据资源没有得到开发和利用;

二、对于以“网购”为主的快递企业来说，客户信息的电子版在电商手里;

三、多数快递企业为了降低成本，不做客户信息录入，或者只记录发件和收件人信息;

四、对于加盟模式的总部来说，客户信息的数据(行业分类、快递的商品品种及分类)、快递价格、收入等都掌握在具有独立法人资质的加盟商手里，还包括加盟商的车辆、人力资源等数据;由于加盟商与总部存在利益上的不同诉求，很多加盟商不会将真实的统计资料上报总部;

五、为了提高作业效率，很多加盟商不做快件重量称重;集散中心采取整车称重。这对于行业统计来说，很难统计到件均重量;

六、为了降低统计成本，很多快递公司没有将档、包裹按照重量段统计，只是统计1公斤以下和一公斤以上;

七、电商与快递企业没有建立联动发展机制。由于电商担心加盟快递公司会倒卖客户信息，不会将每次发件电子版的客户信息提供给快递公司，造成个别快递公司投入成本进行人工使用计算机快递录单;造成快件量信息和客户名址信息不能第一时间向目的地快递公司进行预报，让其无法有针对性地准备车辆和人力等资源;

八、由于加盟模式利益多元化的缺陷，很难在快递大数据的开发利用上有所突破，即加盟快递企业在区域划分上不科学、造成配送成本很高、错发率很高，即使有大数据资源的开发和利用，但是在短时间内难以在体制上突破;

九、大数据时代需要以信息化技术为基础。由于多数快递公司在信息化技术应用上滞后，当快递业务量形成规模后，虽然有大数据的支撑，但是当短期利益与长期利益发生矛盾时，部分民营快递企业不愿意牺牲现实利益。

近来快递企业一个很大的问题就是我们的代码技术应用做得不好，我们现在分点是用大头笔写，不像国际通用的用三代码，像上海SHE，到北京PEK加数字，我们现在在这方面做得不是特别好，现在就顺丰用了数字，其它企业都用中文，没有将信息化的东西应用起来。未来对我们应用大数据自动分捡会有很大的问题。UPS现在已经开始用二维码、条形码分类很详细，客户信息保密程度非常高。

　　下面是我们的机遇，这个行业发展特别快，到今年年底我们国家将成为全球最大的快递国，预计快件量将达到85亿到90亿之间。

通过数据资源对快递产业集中度预测：中国快递业的产业化进程将呈现迅猛发展态势，行业利润趋于平均化，规模化效益促进市场加速向“品牌优、规模大、实力强、后劲足”的快递企业集中。

预计到2020年，在中国从事国内快递(全国范围)的综合化快递企业8家左右，其它将转型为专业化的快递企业、同城快递企业，我们整个快递行业是以自营为主，加盟为辅这样的趋势，今后加盟将会加速向自营转化。产业集中度越高对大数据的依赖度越高，产业集中度越高对信息化技术应用的依赖度越高。

大数据资源可以量化“三集”趋势：发展集聚化、市场集中化、经营集约化。向“品牌化”转型依赖于大数据的分析。

大数据资源利用有利于快递企业转型：

大型快递企业向综合化转型;

中型快递企业向专业化转型;

小型快递企业向个性化转型。

假如你不在这个转型行列中，企业将面临很大的风险，今年重组的、被重组的、倒闭的在逐渐增多，现在还有很多企业在拼命烧钱做大企业，一定要向专业型企业转型，不要再做全国型、综合型的快递公司。

数据分析显示将有3家快递企业在2015年前上市：圆通速递、韵达快递中通速递。

快递企业对大数据资源的需求包括：

　　1、客户管理系统：客户分类、快件重量段、网购客户集聚区、商务客户集聚区、代收货款客户类型、到付客户类型;快递业务量预报系统;快递配送路由系统;快递产品设计，这些都需要大数据的支撑。

比如联邦快递的产品设计：

　　今天我们提出这个东西，别人早在5年10年以前已经开始干了。像代码、始发站信息、识别打印全靠数据分析，基本上都靠自动化分捡，分捡现场我们靠人工，美国是靠工程师在现场。这是我们最大的一个区别。

　　2、区域集散中心自动化分拣——国家、城市代码——集包操作——航空、陆路运输(GPS)

　　3、快递始发站点：快递车辆进站(GPS)——人工机械化分拣——地图名址——识别打印区域信息代码——分拣——集包操作——快递员(GPS)

　　4、快递目的地站点：人工机械化分拣——地图名址——识别打印区域信息代码——分拣——车辆(GPS)——站点——快递员(GPS)——客户(收件人)。

　　总之，大数据资源的开发和利用是一个系统工程，大数据时代可以促进快递企业转型升级;由同质化竞争向差异化竞争转型;由注重单一的快递服务向注重客户体验服务转型。快递的大数据资源将是快递企业的核心竞争力之一!

 

转自物流沙龙