一种零担物流行业大数据分析系统的制作方法

本发明涉及物流管理技术领域，特别是涉及一种零担物流行业大数据分析系统。

背景技术：

物流客户服务管理是将物流客户服务的各个环节、各个职能部门作为一个整体，借助合理的信息技术和管理技术，实现服务设计、服务水平和服务投入三者之间最佳集成，从而实现客户价值最大化的管理模式或管理过程。它是物流服务水平提高的基本保证。良好的物流客户服务有助于保持和发展客户的忠诚与满意，物流客户服务的重要性在客户心目中甚至高过价格、质量及其他有关要素，要提高服务质量，提高客户满意度，为客户提供个性化服务客户大数据分析就显得尤为重要。

现有的传统物流客户服务质量非常差，客户投诉多，理赔多，流失客户多并且没有系统数据支撑，无法提升客户服务质量。

基于此，本发明设计了一种零担物流行业大数据分析系统，以解决上述问题。

技术实现要素：

为了解决目前传统物流客户服务质量非常差，客户投诉多，理赔多，流失客户多并且没有系统数据支撑，无法提升客户服务质量的问题，本发明的目的是提供一种零担物流行业大数据分析系统。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种零担物流行业大数据分析系统，包括客户分类分析模块、客户画像模块和客户数据分析模块；

所述客户分类分析模块，用于对客户各维护状态进行分析；

所述客户画像模块，用于对客户运单发货情况进行统计；

所述客户数据分析模块，用于对运单发货流程的整体趋势进行分析。

优选的，所述客户分类分析模块包括客户忠诚度分析模块、客户价值分析模块、客户货量分析模块、客户活跃度分析模块、客户生命周期分析模块和客户潜力分析模块；

所述客户忠诚度分析模块，用于对客户忠诚程度进行分析；

所述客户价值分析模块，用于对客户价值进行分析和评分；

所述客户货量分析模块，用于对客户货量进行分析，并分析单个客户占比公司比例以及同比上一个周期是否上升或者下降；

所述客户活跃度分析模块，用于对客户活跃度进行分析，并分析公司所有客户的活跃度；

所述客户生命周期分析模块，用于对客户生命周期进行分析，且分析各个生命周期的客户占比以及具体的客户名单；

所述客户潜力分析模块，用于对客户潜力进行分析，并分析客户未来可能发货的潜力。

优选的，所述客户忠诚度分析模块包括有忠诚度低、忠诚度中和忠诚度高。

优选的，所述客户价值分析模块包括发货频率、发货运费、发货周期和单票运值。

优选的，所述客户活跃度分析模块的活跃度包括活跃度低、活跃度中和活跃度高。

优选的，所述客户画像模块的内容包括首次发货日期、最后发货日期、首次发货距今时间、累计发货次数、累计发货单数、累计发货运费、累计代收金额、每件平均运费、每单平均运费、每天平均运费和每月平均运费。

优选的，所述客户数据分析模块包括运单来源分析模块、发货时间分析模块、货物品类分析模块、运费结算方式占比分析模块、服务类型分析模块和发货趋势分析模块；

所述运单来源分析模块，用于对客户运单来源进行分析，并分析客户发货的确切渠道以及渠道占比；

所述发货时间分析模块，用于对客户发货时间进行分析，并分析客户的发货确切时间以及所处当日的时间阶段；

所述货物品类分析模块，用于对客户发货品类进行分析，分析客户发货的品类，以及其品类所对应的占比情况；

所述运费结算方式占比分析模块，用于对客户运费结算方式进行分析，分析客户各种结算方式占运费的比例以及具体的金额；

所述服务类型分析模块，用于对客户服务类型进行分析，分析客户各种服务类型占比以及对应的单数；

所述发货趋势分析模块，用于对发货趋势进行分析，分析运单发货的物流走向。

与现有技术相比，本发明实现的有益效果：本发明为提升客户服务质量提供了数据支撑，有效的监控，及早发现异常客户，及早跟进；对客户数据进行了静态化处理，在查询效率上非常快，实现了大数据秒级呈现。

附图说明

以下结合附图和具体实施方式来进一步详细说明本发明：

图1为本发明的整体构架图；

图2为本发明客户数据处理分析流程图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。

请参阅图1。本发明提供一种技术方案：一种零担物流行业大数据分析系统，包括客户分类分析模块、客户画像模块和客户数据分析模块；

所述客户分类分析模块，用于对客户各维护状态进行分析；

所述客户画像模块，用于对客户运单发货情况进行统计；

所述客户数据分析模块，用于对运单发货流程的整体趋势进行分析。

需要说明的是，通过利用数据分类分析模块，可以快速分析客户维护情况，便于实现对客户的及时跟进，并且通过客户画像模块，能够对客户服务状况进行梳理，提高对客户订单的管理和存储，通过客户数据分析模块，可以便于了解到客户的物流趋向，提高对客户的管理。

更进一步的实施方式为，所述客户分类分析模块包括客户忠诚度分析模块、客户价值分析模块、客户货量分析模块、客户活跃度分析模块、客户生命周期分析模块和客户潜力分析模块；

所述客户忠诚度分析模块，用于对客户忠诚程度进行分析；

所述客户价值分析模块，用于对客户价值进行分析和评分；

所述客户货量分析模块，用于对客户货量进行分析，并分析单个客户占比公司比例以及同比上一个周期是否上升或者下降；

所述客户活跃度分析模块，用于对客户活跃度进行分析，并分析公司所有客户的活跃度；

所述客户生命周期分析模块，用于对客户生命周期进行分析，且分析各个生命周期的客户占比以及具体的客户名单；

所述客户潜力分析模块，用于对客户潜力进行分析，并分析客户未来可能发货的潜力；

通过对客户的各个状态进行分析，可以便于快速掌握客户的需求，提高对客户的开发力度。

更进一步的实施方式为，所述客户忠诚度分析模块包括有忠诚度低、忠诚度中和忠诚度高；

可以便于根据客户的忠诚度情况，了解客户的诚信情况。

更进一步的实施方式为，所述客户价值分析模块包括发货频率、发货运费、发货周期和单票运值；

通过各小项的叠加可以便于计算出综合总分，对客户价值进行分析。

更进一步的实施方式为，所述客户活跃度分析模块的活跃度包括活跃度低、活跃度中和活跃度高；

可以便于发掘活跃度较高的客户进行定向维护。

更进一步的实施方式为，所述客户画像模块的内容包括首次发货日期、最后发货日期、首次发货距今时间、累计发货次数、累计发货单数、累计发货运费、累计代收金额、每件平均运费、每单平均运费、每天平均运费和每月平均运费；

可以便于准确记录和梳理客户的订单发货情况。

更进一步的实施方式为，所述客户数据分析模块包括运单来源分析模块、发货时间分析模块、货物品类分析模块、运费结算方式占比分析模块、服务类型分析模块和发货趋势分析模块；

所述运单来源分析模块，用于对客户运单来源进行分析，并分析客户发货的确切渠道以及渠道占比；

所述发货时间分析模块，用于对客户发货时间进行分析，并分析客户的发货确切时间以及所处当日的时间阶段；

所述货物品类分析模块，用于对客户发货品类进行分析，分析客户发货的品类，以及其品类所对应的占比情况；

所述运费结算方式占比分析模块，用于对客户运费结算方式进行分析，分析客户各种结算方式占运费的比例以及具体的金额；

所述服务类型分析模块，用于对客户服务类型进行分析，分析客户各种服务类型占比以及对应的单数；

所述发货趋势分析模块，用于对发货趋势进行分析，分析运单发货的物流走向；

通过对订单发货的分析处理，可以便于实现物流的快速性和准确性，提高对物流管理的能力。

并且，请参照图2，在大数据平台中植入数据抓取规则，比如客户生命周期分析，首先需要在系统中定义生命周期的分类(考察期、上升期、成熟期、退化期、流失期)。

考察期：第1到3次发货的客户；

成长期：首次发货距今30天内，并且发货次数在3到10次的客户；

成熟期：首次发货距今超过30天，并且发货次数超过10次的客户；

退化期：最近连续5个发货周期的运费低于最近10个发货周期的平均运费的比例达到20％的客户；

流失期：连续15个发货周期未发货的客户；

注：如果一个客户3天发一次货，那么这个客户的发货周期为3天，同理如果5天发一次货，则发货周期为5天。

同时，客户运单数据录入运输管理系统后，由运输管理系统实时同步数据到客户大数据分析平台；客户大数据处理，包含数据分组、数据组织、数据计算、数据存储、数据检索、数据排序。

须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。