数据驱动的决策如何彻底改变物流和营销：更高的效率、更好的客户导向和新机遇

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发布日期：2025 年 1 月 11 日 / 更新日期：2025 年 1 月 11 日 - 作者： Konrad Wolfenstein

数据驱动的决策 - 数据作为驱动力：物流和营销可以从可衡量的流程中学到什么 - 图片：Xpert.Digital

从直觉到成功：智能指标如何让公司面向未来

聚焦大数据：为什么数据驱动策略决定当今的成功或失败

数据通常被认为是“新石油”，早已成为想要在数字化时代展现自己实力的公司的关键因素。在客户需求变得越来越动态、竞争压力不断增大的世界中，数据为优化和可持续地转变物流和营销流程提供了无数的机会。任何依赖纯粹经验或臭名昭著的“直觉”的人都面临着错失宝贵机会或做出错误决定的风险。重点是一致使用可衡量的流程和精确的关键数据来制定战略方针，最大限度地降低风险并确保竞争优势。

“数据是现代经济的燃料”——这句话清楚地表明了信息在几乎所有业务领域中的相关性。不同数据源的联网、大数据分析的可能性以及人工智能性能的不断提高，在许多公司中建立了数据驱动的文化。这一发展为营销和物流提供了特殊的机会，因为这两个领域越来越紧密地合作，以更好地了解客户需求、加快交付路线并最终提高客户满意度。

在物流领域，基于数据的技术和分析方法用于早期发现瓶颈、优化路线并有效管理库存水平。通过这种方式，可以降低成本并缩短交货时间。在营销中，全面的数据分析可以实现目标群体的细分、对客户期望的准确理解以及营销活动的个性化。强大的关键人物和先进的分析方法发挥着核心作用，有助于做出有根据的决策。通过智能地将他们的见解联系起来，物流和营销不仅可以改进各自的流程，还可以互相启发并合并成一个整体，全面了解客户体验并持续优化。

本文重点介绍了数据驱动的决策如何成为物流和营销的成功因素。它解释了哪些关键数据和数据类型特别相关，以及预测或规范分析等高级分析方法如何得出具体的行动建议。它还展示了物联网、人工智能和自动化等技术在提高数据支持的流程方面所发挥的作用。所有这些都表明，以数据为中心的方法不仅仅是一个现代流行语，而且是增长、创新和长期竞争力不可或缺的杠杆。

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数据驱动决策是关键因素

如今，许多公司正在有意识地致力于范式转变：远离主观假设，转向客观可衡量的事实。 “只需按一下按钮即可进行分析，而不是凭直觉进行分析”恰当地总结了这种方法。基于数据的模型提供了一种结构化且可重复的方法，有助于最大限度地减少错误决策。管理者和专家曾经无休止地讨论正确的战略，现在工具和分析平台为建议的行动提供了明确的指标。

特别是在物流领域，涉及货物运输、供应链规划以及存储和运输能力的优化利用，基于数据的方法可以显着提高效率。实时收集大量数据来跟踪交货、运输和仓库的状态。预测分析可用于预测未来的发展和可能的瓶颈，以便可以在早期阶段组织后续交付。一个典型的例子是动态路线规划：利用 GPS 数据和实时交通信息，可以在几秒钟内计算出最快或最具成本效益的路线，并不断调整。

在营销领域，数据驱动的决策同样具有革命性。评估客户数据开辟了精确定义目标群体的可能性，而不是投放可能覆盖许多人但只能转化少数人的广泛、分散的广告。通过这种方式，该方法可以是个性化的，例如通过确保时事通讯接收者仅接收有关真正符合其兴趣概况的产品或服务的信息。通过评估点击和购买行为、人口统计数据或社交媒体渠道的反馈，可以创建客户愿望和需求的详细情况。如果您知道客户何时最有可能接受优惠以及他们更喜欢使用哪个渠道来获取信息，您可以更有效地使用广告预算。

物流和营销这两个领域的互连展示了数据如何成为核心驱动力：一旦营销预测产品需求增加，物流就可以紧密合作以准备仓库、确保运输能力并优化交货时间。这样，不仅可以提高客户满意度，还可以提高盈利能力。这种合作的基础是一个通用数据库，其中相关信息可实时获取并持续评估。

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通过关键数据优化流程

基于数据的决策的一个关键优势是能够使用关键绩效指标 (KPI) 使流程透明并持续改进。虽然交付准确性、准时发货率和库存周转率等指标在物流中占主导地位，但营销更关注转化率、点击率、每次点击成本或广告支出回报等指标。无论应用领域如何，基本思想始终是相同的：“如果无法测量它，就无法改进它。”

在物流中，KPI 有助于评估供应链的效率并专门识别调整螺丝。例如，如果某些路线反复发生延误，数据将揭示这些延误是否是由于交通拥堵、运输能力不足或与供应商沟通不充分造成的。如果持续分析运输和库存数据，还可以识别趋势，并将其纳入主动规划中。例如，如果冬季出现常规配送瓶颈，智能系统可以自动建议替代配送网络，以避免某些地区的雪灾混乱。

在营销中，关键人物在预算规划和成功监控中发挥着核心作用。通过监控客户获取成本或客户终身价值等关键绩效指标，营销人员不仅可以了解哪些渠道最有利可图，还可以了解应该投资多少才能实现长期盈利增长。通过这种方式，线上和线下渠道通常非常复杂的键盘可以彼此最佳地协调。如果您确定某个特定社交媒体平台的参与率最高，您可以专门投资于可提高覆盖率和转化率的内容。

这里最重要的是能够在正确的背景下解释关键人物。物流准时运输率的短期增长似乎是积极的，但同时如果以高成本购买额外的运输能力，可能会导致成本上升。同样，如果转化率随后仍然很低，那么营销中的高点击率可能具有欺骗性。基于数据的决策意味着永远不要孤立地看待关键数据，而是始终将它们嵌入到整体情况中，并在必要时将它们与其他 KPI 联系起来。

技术整合

数据驱动的流程需要技术基础设施，以便更轻松地收集、处理和使用大量数据。在云计算、物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 时代，公司有多种选择将其系统彼此联网并建立自动化工作流程。

在物流中，物联网传感器通过发送有关位置、温度或振动的实时信息来确保对包裹和容器的无缝跟踪。这使得在最佳条件下运输食品或药品等敏感货物变得更加容易。如果发生与指定参数的偏差，系统会发出警报并在发生故障或质量损失之前启动对策。一位经验丰富的物流经理曾经说过：“供应链的透明度是客户忠诚度的关键。”而物联网恰恰创造了这种透明度。

类似的技术用于营销中，以实时跟踪客户旅程并个性化客户体验。例如，如果用户询问有关产品的问题或在订购过程中遇到困难，网站或消息服务中的聊天机器人可以立即做出反应。聊天机器人不断从交互中学习，并可以越来越准确、高效地给出答案。机器学习算法会筛选大量客户数据，以识别偏好和购买模式，从而提供量身定制的优惠。

技术整合的另一个方面是营销和物流系统的合并。系统之间的实时通信在这里起着至关重要的作用。例如，如果营销部门为特定产品提供特价优惠，则必须立即告知物流预计需求的增长，以便及时补充库存并确保运输能力。如果这些数据不能及时共享或者只能在孤立的系统中分散使用，就会出现协调问题。结果是：交付瓶颈、延误和客户不满意。

通过标准化 IT 环境并依靠开放接口或现代平台，公司可以创建一个全面的生态系统，将所有相关数据汇集在一起，并可供每个参与者实时使用。这种网络构成了敏捷数据管理的基础，可以在需要时提供全面的报告，允许趋势分析并生成主动的行动建议。

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以客户为中心和个性化

数据驱动流程的最大优势之一是能够改善客户体验，从而提高客户忠诚度。在物流领域，这意味着交付时间和选项越来越适合个人需求。例如，工作非常忙碌的客户会优先考虑在晚上或周末递送包裹。另一位重视可持续发展的客户对气候中性的交付选择感到满意。只有不断评估客户数据并将其整合到全面的规划流程中，所有这一切才有可能实现。

个性化也是营销中的主流。 “在正确的时间，通过正确的渠道传递正确的信息”——这或类似的东西是依赖基于数据的方法的营销人员的信条。从不同接触点（例如在线商店、社交媒体渠道或固定零售店）收集和分析客户数据，可以提出个性化产品推荐或开发真正符合客户个人偏好的折扣活动。研究表明，个性化显着增加了购买的可能性，同时提高了客户忠诚度。

物流和营销的紧密结合进一步强化了以客户为导向，因为这两个领域的数据都可以用来描绘客户的全面情况。例如，如果公司知道客户在过去几个月经常订购特定系列的产品，则可以为他们提供快速交货或合适商品的特别折扣。理想情况下，交付流程甚至可以适应您的个人生活情况 - 例如，物流系统认识到客户只能在一周内的清晨接收包裹，并相应地优先考虑这些时间段。

此外，基于数据的客户对话使得主动获取反馈并快速回应批评成为可能。如果客户对交货时间不满意或遇到运输问题，他们可以提供实时反馈，该反馈会自动输入系统。这可以清楚地表明流程中哪些地方还存在问题以及哪些地方需要改进。人们常说：“客户反馈是一份礼物”，基于数据的反馈系统有助于正确欣赏和使用这份礼物。

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用于供应链优化的数据类型

为了成功管理供应链，必须收集和分析各种数据类型。这种数据的多样性创建了所有流程的整体视图，从而可以快速识别瓶颈、低效率和潜力。

库存数据

其中包括库存数量、库存周转频率或库存与销售比率。精确的库存概览对于找到库存过剩和短缺之间的最佳平衡至关重要。库存过多会占用资金并导致额外成本，而库存过少则会导致交货延迟和销售损失。

供应商数据

有关供应商绩效的信息（例如准时性、质量或交付可靠性）对于识别可靠的合作伙伴和降低采购风险至关重要。人们常说，“供应链的强度取决于其最薄弱的环节”，这就是供应商数据可以帮助提前发现弱点并采取对策的地方。

传输数据

交货时间、准时运输率、运输成本或路线优化是反映运输部门效率的关键数据。实时监控和 GPS 跟踪为跟踪交付提供了机会，并在必要时立即干预该过程。任何人只要知道哪些运输路线最有利可图，以及哪里经常发生交通拥堵或延误，就可以灵活制定应对策略。

需求数据

销售数据、季节性波动或客户偏好是精确需求规划的关键。通过仔细评估，可以提前调整生产数量和库存水平。折扣优惠或产品亮点等营销活动对需求有直接影响 - 这就是营销和物流之间的密切协调如此重要的原因。

过程数据

这包括生产时间、生产能力、利用率水平或质量指标。如果您确切地知道产品的制造或拣选速度，您可以更好地避免瓶颈。例如，如果生产区域已经达到极限，当营销部门宣布新的大订单时，这可能会延迟整个交付过程。

客户资料

除了纯粹的订单或服务数据外，客户满意度或投诉频率等因素也很相关。任何用完美订单率和履行率等关键数据补充报告的人都会很快看到公司实际上满足客户要求的情况。您越了解故障或投诉发生的时间和原因，就越能采取更有针对性的措施来提高服务质量。

所有这些数据的整合提供了一个整体图景，使全面优化供应链并使其适应市场需求成为可能。在以前单独运作的各个区域中，新的信息渗透性正在出现，这为数字化转型和可持续成功奠定了基础。

供应链数据分析方法

为了将大量数据转化为有价值的见解，需要特殊的分析方法和工具来使复杂的联系变得可见。公司使用各种策略来评估历史和实时数据，并从中得出行动建议。

预测分析

历史数据用于使用统计模型和算法对未来事件进行预测。例如，在供应链中，这意味着提前预测季节性波动或识别交付瓶颈。这使得物流能够更好地与营销协调进行计划，并确保及时提供必要的资源。

实时分析

通过实时分析，可以在数据出现时立即对其进行评估。这使得能够持续监控交付状态或机器利用率。如果数据显示存在问题的初步迹象，则可以立即采取对策。在实践中，这可能意味着，例如，在交通拥堵的情况下选择不同的运输路线，或者由于客户搬到不同的地址而改变送货方向。

规范性分析

这是预测后的下一步：得出具体的行动建议和优化流程。该系统不仅仅预测一周内可能出现交付瓶颈，而是提出解决方案，例如通过另一个配送节点重新路由或购买外部存储容量。通过这种方式，决策得以自动化，流程得以简化。

大数据分析

当来自不同来源（例如社交媒体、传感器、ERP 系统和客户反馈）的数据汇集在一起时，就会创建大量数据。大数据分析提供了识别传统分析中隐藏的模式和联系所需的工具。例如，可以确定天气数据和交货时间等外部因素之间的相关性，这反过来又有助于使供应链更加稳健。

机器学习和人工智能

使用自学习算法，公司可以自动检测异常，改进预测，甚至部分取代人类决策过程。动态路线规划就是一个例子，其中算法不断适应新的条件。有人说，“人工智能从不睡觉”，尤其是在物流领域，它成为不断寻找优化潜力的永久助手。

流程挖掘

分析事件日志以使流程透明并识别瓶颈或偏差。供应链的数字图像（“数字孪生”）可以运行各种场景并了解变化如何影响整体结构。这样您就可以准确了解为什么某个流程步骤不断导致延迟以及如何补救。

通过结合这些分析方法，企业不仅可以提高供应链的运营效率，而且可以在战略上面向未来。数据成为每项规划的核心，充当预警系统并构成创新的基础。

物流与营销之间的协同作用

乍一看，物流和营销在技术重点上存在很大差异。但如果你看得更深入，你很快就会意识到这两个领域都受益于更紧密的整合。 “从数字到战略”对两者都适用，因为最终它是关于更准确的预测、更高的效率和更好的以客户为中心。

更快地响应需求变化

借助基于数据的市场研究，如果营销部门知道某种产品很快就会流行，物流可以尽早调整产能并避免瓶颈。这促进了从供应商采购到交付到最终存储设施或直接交付给客户的顺利流程。

成本效益

共享数据不仅可以降低不良投资的风险，还可以更精确地规划活动和运输。如果营销部门提供当前的销售预测，物流就可以规划其库存和路线，而不会怀疑库存过高或过低。这样双方都节省了成本。

整体客户体验

如今，客户不仅期望得到好的产品，还期望准时、便捷、透明的交付。为了确保这一点，营销人员必须了解客户的期望是什么，而物流必须确保满足这些期望。例如，可以在购买完成后提供个性化的跟踪页面，让客户了解每一步的最新情况。

数据驱动的个性化

由于营销存储有关客户行为的所有信息，因此物流也可以更好地个性化其流程。这样，购买频率较高的现有客户可以优先送货或自动获得优惠。作为回报，营销部门会从物流中获得宝贵的反馈，例如有关交货时间或退货率的反馈，这些反馈被视为客户满意度的指标。

更快地适应市场动态

市场瞬息万变，趋势来来去去。为了能够快速做出反应，您需要顺畅的信息流。当营销部门发现消费者行为发生变化（例如特定地区在线需求增加）时，物流可以立即采取行动并增加当地产能。这种持续的数据比较使敏捷方法成为市场优势。

这些协同作用清楚地表明营销和物流可以相互学习多少。虽然营销可以使用物流过程的精确可衡量性作为模型，但物流也可以从营销的以客户为中心和目标群体导向中受益。数据始终是连接元素，因为只有以统一的方式记录、评估并转化为见解，两个领域才能成功合作。

### 通过数据驱动流程实现可持续成功

数据不再只是支持模糊假设的工具，而是构成现代企业管理的基础。在物流和营销领域，数据支持的策略可用于使流程透明、降低成本并显着改善客户体验。核心要求是一致的数据文化，其中收集、共享和分析信息具有高优先级。

为了充分发挥潜力，公司应考虑以下几个方面：

1. 全面的数据管理

数据必须跨学科可用。筒仓思维意味着信息无法及时到达合适的人手中，潜力被浪费。

2、持续优化

关键数字本身并不是目的，而是为了不断改进。实时查看 KPI 有助于采取积极主动的行动，并促进学习和适应的文化。

3、技术基础

无论是云解决方案、物联网传感器还是人工智能算法，都需要可靠、可扩展且安全的基础设施来高效收集和处理数据。

4、员工培训

如果员工无法胜任地解释数据并将其转化为运营决策，那么即使是最好的技术也没什么用处。因此，培训和继续教育是成功的核心因素。

5. 可持续发展的整合

尤其是在营销和物流之间的互动方面，数据可以用来寻找实现可持续企业战略的新方法。虽然营销反映了客户对生态和社会问题的认识不断增强，但物流可以通过优化路线规划或使用替代运输方式来减少排放。

基于数据的流程是“无与伦比的”，因为它们基于可衡量性、透明度和持续学习曲线。如果企业成功地将供应链全面数字化，并将营销策略与物流流程紧密联系起来，就会形成一个反馈和改进的循环，对整个价值链产生积极影响。更重要的是，两个学科之间的数据驱动协作将客户体验提升到了一个新的水平，因为从产品推广到最终交付给最终用户的整个过程都进展顺利。

尽早投资建立数据驱动型组织并充分利用大数据、人工智能和实时分析提供的机会的公司可以为数字化转型的挑战做好充分准备。数据使我们能够灵活地对市场动态做出反应，开辟新的业务领域，同时确保最高水平的效率。这并没有完全否定直觉，但它越来越多地充当客观事实的补充。因为未来属于那些将两者结合在一起的人：人类经验和直觉，并得到可靠的定量数据的支持。