中國IDC圈3月25日報道，這是我第二次和DHL Express(敦豪快遞)的數據認真人對話，第一次在中國探討的是如何用大數據來讀懂客戶“ DHL Express：快遞中的大數據應用已漸入佳境 ”，但讀懂客戶只是第一步，這一次在美國Teradata Partners全球用戶大會我們探討的是如何用大數據火速應對客戶需求，最終變現締造業務代價。

數據帶來的改變

DHL Express附屬于全球領先郵政和物流團體Deutsche PostDH，部屬三大業務DHLExpress、DHLGlobal Forwarding 、Freight andDHLSupply Chain。DHL Express的競爭優勢在于IT技能和設備現代化，以及遍布全球220個國度和地域的12萬個目標地的銷售網絡。

在上世紀90年月之前，DHL Express一直使表格這種最原始的要領來計較本錢，固然這是一種尺度本錢的計較方法，但這種要領卻并不能很好的計較出真正的實際本錢，這也對在業務長舉辦評估造成了很大的阻礙。

數據是DHL Express鉆營變革的方法，它們但愿通過數據闡明相識每一個發貨進程中發生的實際本錢，因為實際本錢和尺度本錢之間存在著天壤之別。

“運輸進程中的真實本錢是所有實際本錢累加后可以獲得，而傳統防備計較出的尺度本錢與實際本錢會有很大的毛病。”DHL Express全球BI認真人Nikolaus Walkwsky舉出了一組數字，我們通過實際本錢計較出的利潤率是5%，，大數據計較出的利潤率是3-5%，尺度本錢計較出的利潤率是10-15%。

DHL Express全球BI認真人Nikolaus Walkwsky

除了讓本錢更透明，DHL Express的業務也從之前的事實驅動轉釀成“事實+數據”雙驅動。通過數據闡明模子，可以闡明出所有業務的盈利，并擬定新的貿易決定，譬喻判定哪些業務是吃虧的，以及調解本錢訂價。

從相識到火速應對

大數據給DHL Express帶來了許多變革，外人看上去分外鮮明，但在開始時并沒有那么順利，早期DHL Express在數據收集上花了很長的時間，其時數據并不能獲得快速的闡明。

DHL Express起初做的是將差異的數據薈萃到一起，因為原有的數據都是分手存儲，形成了一個個數據孤島，通過陳設大數據系統將所有的數據整合在一起，而且成立統一的視圖。這用到了數據可視化東西Tableau來實現，把數據可視化的揭示有助于相識業務存在的問題，甚至細化到哪個國度、哪個都市，哪個行業，甚至詳細到哪個客戶呈現什么問題。

同時DHL Express還利用了Teradata的數據客棧和INSIGHT。Nikolaus說，我們此刻也正在建設數據嘗試室將數據舉辦整理和闡明，在相識客戶的同時優化業務。像判定出貨物的優先配貨順序，以及最優蹊徑，假如碰著一些外部因素影響，系統會自動調解運輸蹊徑，晉升客戶滿足度和本錢節制。

DHL Express擁有一個漸進和迭代的要領實現火速，實現快速機動地處理懲罰客戶需求的變革。

在大數據闡明應用一段時間后，DHL Express也開始需求數據的變現，在電話營銷上通過數據可以相識客戶的配景信息，以及客戶的一些行為，這些數據可以輔佐DHL Express篩選出應該優先給哪些客戶致電，而且在打電話之前就對該客戶做出銷售計策。