ABELL 聯手 Erun：結合數據驅動決策與運輸優化，提升物流效率與客戶滿意度

隨著競爭逐步白熱化，物流公司由增量時代步入存量時代，經營重點也從渠道運營、產品運營轉變為客戶運營。很多憑藉粗放式管理的物流公司亟待轉型，將業務邏輯進一步聚焦在細分客群經營。然而，在實際經營中，ABELL發現，多數物流公司有心無力，對於如何提升工作效率，增加客戶粘性，提高資產留存率，成為眾多公司面臨的業務難題。接下來，本文以ABELL最新代營運的物流客戶案例，從經營策略和經營實踐雙方面進行闡述。

數據運營：ABELL 的核心競爭與解決方案的基石

ABELL 作為一家專注於數據驅動解決方案的運營商，其核心強項在於將復雜的數據轉化為清晰、可執行的商業洞察。在與每位物流客戶建立合作關係的初期，ABELL 都會進行詳盡的溝通與調研，深入理解客戶的業務現狀、痛點以及發展目標。在此基礎之上，ABELL 能夠提供一套完整的、貫穿業務底層邏輯的數據分析與優化框架，幫助客戶建立更具韌性和競爭力的營運體系。

ABELL 所提供的數據運營解決方案，高度依賴其研發的、針對性極強的分析模型，旨在解決物流企業在實際運營中最為迫切的問題：

• ABC分類法：讓數據清晰易懂，解決倉儲分類問題
在物流倉儲管理中，商品種類繁多，SKU（庫存單元）量龐大，如何進行高效的分類、擺放和查找，直接影響到出入庫效率和庫存準確性。 ABELL 的 ABC 分類法，基於商品的價值、銷量、體積或週轉率等關鍵指標，將庫存劃分為 A、B、C 三類。
• A 類商品： 通常是高價值、高銷量、高週轉的關鍵商品，應放置在最易於取用、最接近出貨區域的位置，以最大化效率。
• B 類商品： 屬於中等價值、銷量或週轉率的商品，可放置在次優位置。
• C 類商品： 價值、銷量或週轉率較低的商品，可放置在較偏遠或較高層的貨架上，以優化倉儲空間利用率。
透過應用 ABC 分類法，物流公司能夠更清晰地理解其庫存結構，優化倉庫佈局，減少尋找和搬運時間，從而顯著提升倉儲作業的整體效率和準確性，解決了傳統倉儲中「什麼東西在哪裡」、「如何最快找到」的分類難題。
• EIQ 分析法：以數據驅動決策，提升倉儲營運效率，解決分揀作業方式問題
EIQ 分析法（Efficiency, Insight, Quality）是 ABELL 用於提升倉儲營運效率的關鍵工具，它強調透過數據分析來指導決策，進而優化關鍵流程。
• Efficiency (效率): 追蹤出入庫、揀貨、打包等各環節的作業時間、處理量、單位時間產出等指標，識別效率瓶頸。
• Insight (洞察): 深入分析效率資料背後的原因，例如，是人員技能問題、設備效率低、路線規劃不合理，還是訂單複雜度過高？
• Quality (品質): 確保在追求效率的同時，不犧牲準確性和客戶滿意度，例如，通過數據分析來減少錯發、漏發、損壞等情況。
EIQ 分析法能夠幫助物流公司科學地制定和優化分揀作業方式。例如，分析訂單數據，可以判斷是採用單獨訂單揀選、大量訂單揀選、區域揀選或波次揀選更有效率。透過數據驅動的決策，能夠讓分揀流程更科學、更具預測性，從根本上解決了傳統物流公司在分揀作業方式上的隨意性和低效問題，真正實現了「以數據驅動的精準運營」。
• EOQ 分析法：設定智慧預警機制，避免庫存風險，解決合理化倉庫庫容問題
EOQ（Economic Order Quantity，經濟訂購量）模型是經典的庫存管理理論，ABELL 將其進行創新應用，結合現代數據分析技術，使其更具實操性和智能化。 EOQ 分析法不僅僅是計算最佳訂購量，更重要的是透過設置智慧預警機制，來解決庫存過剩或缺貨的風險，以及合理化倉庫庫容的問題。
• 精準預測需求： 結合歷史銷售數據、季節性因素、市場趨勢，甚至第三方數據，預測未來一段時間內的商品需求。
• 動態優化訂購： 根據預測需求和當前庫存水平，自動建議最佳的補貨時機和訂購數量，以最小化總庫存成本（包括持有成本、訂購成本和缺貨成本）。
• 庫容智能規劃： 基於預測的庫存水準和商品的體積、包裝訊息，動態規劃倉庫的空間利用，確保在任何時候都能合理有效地分配倉儲空間，避免出現「一庫難求」或「庫容浪費」的情況。
• 智慧預警機制： 當庫存水準接近預設的警戒線（過高或過低）時，系統會自動發出預警，提醒管理者及時採取措施，從而有效規避庫存積壓或缺貨造成的財務損失和客戶投訴。
通過 EOQ 分析法的應用，物流公司能夠將庫存管理從被動應對轉變為主動預測和優化，真正實現了倉庫庫容的「合理化」，並顯著降低了庫存風險。

業務邏輯完整，還需投入實踐中。ABELL秉承“一條龍服務”原則，為客戶提供完整營運方案後，聯手Erun，為物流客戶營運提供平台，實現閉環操作。Erun 是一家專注於提供高效能運輸解決方案的公司，主要服務於物流和供應鏈管理領域，他們有最完整的POS、CRM、ERP系統，在為物流客戶提供的定製化庫存管理系統中，可以通過條碼、RFID、傳感器等技術實現數據的自動採集和實時更新，確保庫存數據的準確性和及時性。精準數據採集，為高效管理奠定基礎。

ABELL認為，隨著物聯網、雲計算、大數據等技術的快速發展，智能倉儲系統應運而生。智能倉儲系統整合了自動化設備、智能算法、數據分析等多種技術手段，可以實現倉庫管理的自動化、智能化、可視化，幫助企業進一步提高效率，降低成本，增強競爭力。但是，在轉型初期或者過渡期，自研或者請ABELL工作人員開發完整的系統，性價比不高，利用市場上“成型系統”+“數據賦能營運”，是多數中小企業提高營業額的增長密碼。