基于大数据的电商茶叶物流配送模式分析

  摘要：在电子商务环境下，茶叶产品的物流配送过程会产生大量的数据，通过对这些数据进行收集、整合和分析，能够提升数据价值，并为物流配送模式的选择及创新提供重要的依据，从而实现茶叶物流配送成本的降低与物流配送效率的提升。本文在对大数据对电子商务茶叶物流配送的应用价值做出论述的基础上，对大数据的电子商务茶叶物流配送模式进行了研究与探讨。

  关键词：大数据：电子商务；茶叶；物流配送：模式

 

  在大数据时代，社会各个领域中的数据都呈现出了爆炸性增长的趋势，其中茶叶物流配送行业也是如此。面对数据爆炸为茶叶物流配送带来的机遇与挑战，电子商务茶叶物流配送工作必然面临大量数据，并有必要从这些数据中挖掘出具有价值的信息，从而为茶叶物流配送成本的降低与效率的提升发挥积极作用。在此过程中，认识大数据对电子商务茶叶物流配送的价值，并在大数据背景下选择合理的电子商务茶叶物流配送模式，就成了电子商务茶叶物流配送工作发展的关键。

  在大数据时代，急速增长的数据正在向社会各个领域与行业渗透，并成为了当今社会中不容忽视的生产元素之一。社会企业对数据的挖掘、整理与运用，能够有效提升自身的生产率与盈余。但是在数据迅猛膨胀的今天，许多企业仍旧对数据爆炸所带来的影响缺乏认知，随着时间的推移，大数据在社会企业中发展的重要性必将日益凸显。对于电子商务茶叶企业而言，应当将大数据当做茶叶物流配送发展中的战略资源，并在强化认知、加大投入的基础上，充分发挥大数据在电子商务茶叶物流配送中的优势，从而更加有效地在电子商务茶叶物流配送模式选择、战略规划等方面作出决策。从大数据在电子商务茶叶物流配送中的应用价值来看，主要体现在以下几个方面。

  1．1推动电子商务茶叶物流配送中的信息对接

  在大数据时代，电子商务得到了更快的发展，以淘宝、阿里巴巴等为代表的商务平台更是为茶叶产品的销售提供了有力的支撑。当然，许多企业也在电子商务环境下针对自身产品构建起了专门的电子商务网站，从而推动自身销售业务的不断发展。但在此背景下，电子商务茶叶物流各个环节中都产生着海量的数据，如果仍旧利用传统的信息收集方式和信息处理方式，将让电子商务茶叶物流工作难堪重负。而如果利用大数据对电子商务茶叶物流中产生的所有信息进行对接，则能够推动电子商务茶叶物流更好地满足各类信息需求。具体而言，在电子商务茶叶物流配送过程中，需要对每个环节所产生的数据都进行全面的收集和整合，并利用数据中心对这些数据做出处理与分析，从而推动这些数据转化为对电子商务茶叶物流配送有价值的信息。

  1．2为电子商务产业物流配送决策提供依据

  在传统的物流配送工作中，物流配送决策的依据往往是决策者的个人经验或者市场调查结果。然而在大数据时代中，丰富且具有真实性的数据具有更高的科学性，这些数据能够对市场中存在的真实需求和潜在需求做出反映，因此，传统的决策方法已经体现出了一定的滞后性。通过对大数据的利用，电子商务茶叶物流配送工作的开展可以通过对市场信息、市场数据做出分析与处理来了解物流培训工作的开展现状与发展方向，并相对准确地得出哪种物流配送模式能够获取更多的利润并缓解电子商务环境下茶叶物流配送工作面临的压力，从而选择最优化的物流配送模式来为企业带来最高的利润。另外，通过对大数据反馈信息的实时收集，企业还能够对茶叶物流配送工作作出及时的调整，从而确保茶叶物流配送模式适应多变的电子商务环境。

  1．3提高电子商务茶叶客户的忠诚度

  随着电子商务的发展，网络购物已经成为了许多社会大众所具有的生活习惯之一。在网络购物的过程中，消费者希望能够获得更好的消费体验，其中，良好的物流配送是这些消费体验中重要的组成部分。因此，许多电子商务企业都以提升消费者忠诚度为出发点不断提升自身的物流配送水平，但是在传统的物流配送模式中，物流配送的可提升空间十分有。限。因此，在茶叶物流配送工作中，有必要围绕客户数据开展数据挖掘与运用，只有如此，茶叶物流配送工作才能够有针对性地满足消费者与客户对物流配送服务的需求，也才能够有效巩固企业和客户之间的关系，从而推动消费者与客户粘性的不断提升，有效避免消费者与客户流失的问题。

  1．4增强物流配送数据价值

  在电子商务茶叶物流配送工作中，物流配送的每个环节都会产生大量的数据，但是在传统的物流配送模式中，这些数据中的大部分都难以得到有效的利用，而要体现出这些数据的价值，就必须推动非结构化的数据向结构化的数据转变。但是，如果在物流配送工作中开展数据的转换，将难以避免数据产生滞后性，从而难以及时掌握并优化物流配送工作，因此，在传统的茶叶物流配送中，出现了数据不准确甚至是无效的问题。因此，在开展茶叶物流配送工作过程中，有必要构建专门的数据中心，并对数据开展有效的加工，以实现物流配送数据价值的增强。

  2．1物流超市模式

  在大数据时代，茶叶物流配送工作能够对低效率、零散化与粗放型的物流数据做出整合，并依据地理信息等因素来对物流配送活动开展统一的监管与协调。在此基础上，物流超市的概念得到了发展与践行，这一概念借鉴了量贩理念与超市经营模式，在具体经营中，物流超市在客服、单据、货源等方面都有着统一化的特点，并能提供包装、分拣、仓储、配送、信息查询等多样化的服务。在此过程中，基于大数据技术构建的物流信息系统发挥着关键性的作用，这一系统能够对物流信息进行高效率的处理，并对信息开展整合、统计与分析。如依托大数据技术，物流超市可以根据消费者的点击、收藏以及购物车来分析消费者对产品、对物流的潜在需求，并分析消费者的心理价位等。另外，在物流超市模式下，传统物流配送中企业对物流信息进行独立运作的形式也被摒弃，并可以通过大数据技术来获取物流企业名称、车队情况、行程轨迹、配送周期等情况，并对这些数据进行优化处理以得出最好的物流配送线路。同时，在同一个物流业务平台中，不同的物流配送主体都可以根据自身的权限完成相应操作，并可以针对一种业务开展分工合作，从而更好地提供物流配送效率。在此基础上，物流配送工作可以突破时空限制，并可以通过跨区域、跨业务的合作来确保用户需求得到满足，避免物流配送盲点的产生。在此方面，景鸿店做出了很好的践行，在将近300家的物流超市中，可以为消费者提供便捷的物流配送服务，同时能够在很大程度上推动物流成本的降低。当物流企业加入物流超市之后，将不用在物流中间商环节付出成本，这对于提高物流配送工作的盈利能力具有重要意义。同时，在开展物流配送过程中，除了核心业务，其他业务都可以采用外包方式交给物流客户处理，如订单处理、产品整合等，这能够让物流配送工作进一步降低用工成本与管理费用。由此可见，在电子商务茶叶物流配送工作中，如果从推动跨行业整合以及降低物流配送成本等方面考虑，物流超市将是一种良好的选择。

  2．2茶叶销售与茶叶物流配送一体化模式

  在电子商务行业快速发展的背景下，物流配送资源难以与社会大众的网络销售水平相适应，这导致了许多网络商品难以及时到达消费者手中，或者难以享受到上门调试与安装等物流服务。从当前的茶叶电子商务发展来看，物流配送甚至成为了降低消费者购物体验的主要原因。因此，在利用大数据的基础上，实现茶叶销售与茶叶物流配送一体化发展，具有重要的研究价值。茶叶销售与茶叶物流配送一体化模式，即将线下所产生的物流配送信息和线上所产生的茶叶销售信息进行整合与优化，通过二者的协同来确保茶叶商品物流配送工作中的所有服务都实现一站式完成，从而消除物流盲区并突破茶叶电子商务发展的瓶颈。当前，我国在产品销售与产品物流配送一体化模式中已经取得了一些成效，这对于大数据的电子商务茶叶物流配送发展具有着很大的借鉴作用。首先，以阿里巴巴所创建的菜鸟网络平台为代表的物流配送模式，是电子商务运营主体自主建设产品销售与产品物流一体化的模式。这种物流配送模式构建起了线上与显现协同合作的立体式结构网络，以这种云端平台为依托，能够让产品物流配送体现出效率高与数据化的特征。具体而言，当消费者选定产品之后，产品经营者、物流单位、配送单位等所具有的动态信息都能够可视化地呈现在消费者的终端当中，通过终端，消费者能够了解物流配送动态并对物流配送达到的时间进行预测。其次，以京东和余慈物流之间开展合作的物流配送模式，是电子商务运营主体与物流企业共建商务产品销售与产品物流一体化的模式。在这种模式中，二者的强强合作能够实现优势互补，实现二者的协同发展与协同扩张。具体而言，物流企业需要为电商企业提供物流配送模式，而电商企业则需要为物流企业开放产品采购数据端口，这样，物流企业能够获得产品报价、数量、订单等多种信息，并以这些数据为依据开展产品配送；最后，以顺丰“嘿客”为代表的物流配送模式，是物流企业自主建设产品销售与产品物流一体化的模式。2014年，顺丰开设了名为“嘿客”的便利店，该商品消费模式体现出了明显特色，消费者可以通过点中的手机扫码设备或者电子屏幕来对产品下单，这些数据在传递给顺丰之后，顺丰就能够根据消费者所购买的产品等提供送货上门或者门店自提等服务。由此可见，在大数据环境中，茶叶产品销售与茶叶产品物流的一体化发展，是电子商务茶叶物流配送践行大数据战略与实现互联网转型的关键，在这种模式中，茶叶电商与茶叶物流能够实现良好的优势互补，并将更多的时间精力放在产品开发与市场开发方面。

  在大数据时代，数据对于电子商务茶叶物流配送的价值体现在：推动电子商务茶叶物流配送中的信息对接；为电子商务产业物流配送决策提供依据；提高电子商务茶叶客户的忠诚度；增强物流配送数据价值等多个层面，同时，依托于大数据技术，电子商务茶叶物流配送还可以利用物流超市与茶叶销售和茶叶物流配送一体化等模式，来实现茶叶物流配送成本的降低与效率的提升。因此，电子商务茶叶物流配送主体，有必要不断提升自身的数据搜索能力与分析能力，从而有效推动自身物流配送工作的发展。

 

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