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邮政公司是大数据公司吗?

发布日期:2021-06-24 18:08:52浏览量:29

邮政组织如何充分利用数据来提高服务质量和创新业务模式!
邮政、包裹和物流公司本质上是大数据公司。他们收集大量数据以顺利开展业务。当然,跟踪和追溯数据是大数据蛋糕中最大的一块。此外,ERP数据属于它,如详细的流量数据、路线、人力资源信息、位置数据、车队和车辆数据。有客户数据,例如收入、提货数据、信箱数据、投诉和反馈。最后,当然还有高级别的财务和控制数据。

从历史上看,所有这些数据都是为了支持或自动化某些流程并提高其效率而创建的。它适用于创建它的目的。但是,大多数情况下,它停留在此范围内,无法用于进一步的分析方法。许多邮政组织的不利之处在于:数据在那里,但没有以适当的方式应用来改善客户体验和服务质量,促进产品和服务创新。

榜样亚马逊:利用大数据改善客户服务
创新的数据驱动型公司,例如亚马逊、阿里巴巴或 Lazada,将客户数据和客户体验作为其业务流程的核心。他们总是从客户的角度向后看流程,并得到所有可以在客户旅程中捕获和附加的数据的支持。这为每个数据源和数据收集过程提供了明确的目的:它始终有助于提高服务质量和客户体验。这种方法使他们能够将客户留在他们的平台上,并每天为他们的客户创造附加值。例如,亚马逊利用所有潜在的数据源来丰富已有的信息。例如,所有物流合作伙伴都必须提供集成到客户门户中的跟踪和追溯数据。

物流中笔记本电脑和智能手机屏幕上的数据
客户希望能够随时随地跟踪他们的货物。但这并不能将客户变成向其他人推荐公司的粉丝。启用跟踪和追踪的应用程序必须是用户友好的。

传统物流公司对数据使用的方法略有不同。经常被提出的第一个问题:我们是否允许使用这些数据?我们如何向我们的 IT 部门解释这一点?这种态度当然会从根源上扼杀任何数据驱动的倡议。那么如何应对这种情况呢?

我们可以使用这些数据吗?对,但是 …
在任何情况下都必须遵守数据保护和隐私法规。但是,当然有一些方法可以将数据用于分析目的,以改善客户体验。首先,数据可以匿名化,这样仍然可以在详细级别上使用数据。此外,数据可以存储在聚合级别,这通常足以用于分析目的,也更易于处理。

当数据分解到某些地点、分支机构和部门时,它也可以用来呈现给负责数据和结果的人员。他们因此可以通过不同的数据方面访问和跟踪自己的表现,并观察它们对整体结果的影响。

我们如何向我们的 IT 部门解释这一点?
数据分析不是传统 IT 部门的原始任务。数据驱动的公司在每个部门都有数据分析师,因为数据正在推动业务。因此,IT 部门错误地处理了大数据任务。他们可能可以为任务提供数据库、基础设施或处理能力。然而,他们通常不是工作所需的抽象数学家、统计学家、可视化师和数据挖掘者,他们需要从中产生新的洞察力、开发新的商业模式和创新。

如何开始数据驱动的方法?六西格码已经证明了自己!
商业世界中存在一些非常有价值的数据驱动方法。它们被部署在许多公司,甚至是传统公司,它们比大数据和围绕它的整个嗡嗡声要古老得多!

例如,许多制造行业都采用了六西格码,它是从客户的角度如何利用数据的方法、工具和方法的良好来源。如果与合适的团队一起正确应用,它可以帮助从公司数据中获得更多收益,并找到新的方法来使业务模型与不断变化的业务环境保持一致。

好消息——下一代即将到来,它肯定有更自然的数据处理方式。开始工作的最简单方法是找一些年轻、新鲜和精通数据的人,让他们做自己的工作!

 

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