徐勇：大数据时代——快递困惑与机遇

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!

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