配送数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于配送数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍配送数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 外卖配送成本与利润分析？
2. 分析连邦的物流配送的特点？
3. 顺丰派送异常是什么原因造成的？
4. 如何分析城市配送场景？

外卖配送成本与利润分析？

外卖配送成本分为两块：一块是商家抽成20%单价加两元骑手配送费（部分高达25%的单价），另外一块是会员费用。

先说说商家抽成部分，这一部分是按客单价来收取的，这当中扣除骑手配送费，*是平台的毛利。有部分单子需要平台补贴配送费，也*是说有些单价很小的单子，平台是需要亏钱的。但是这部分单子仅仅占到*小部分。遇上一些夜宵单子，随便一个上百块钱很正常，按照20%算，一个单子的抽成*是二三十，但是给配送费也*几块钱，剩下的*是平台的天价毛利润了。

另外一部分是来自于外卖会员的费用。经常点外卖的基本上人手一个会员，每个月送券，每张券可以抵扣五块。会员每个月15-20块钱会员费，这个会员费是平台收取的，和商家没任何关系，但是抵扣的单价对于商家来说却是实实在在的便宜了五块钱。这也算是平台*大（流氓）的一块利润之一。***如外卖会员一百万，一个月会员费用*是一千五百万，一年*是接近两个亿。这也是平台*可恶的地方，会员费进了你的腰包，而优惠却要我商家给，这不是明抢么？所以现在很多商家都在*力摆脱平台的剥削，很多量大的商家都在着手做自己的私域流量。

分析连邦的物流配送的特点？

连邦快递***用网络化管理的新型物流配送，机械的工作都交给了计算机和网络，既减少生产企业库存，加速***，提高物流效率，降低物流成本，***了社会需求，有利于整个社会的宏观调控，提高了整个公司的经济效益，配送非必要人工全自动化，所以速度效率都很快速。

顺丰派送异常是什么原因造成的？

顺丰包裹异常不要害怕，这个异常原因很多，有的快递弄丢了但也会赔给你的。 有的是送快递那天下大雨，快递无***常配送，也容易显示异常，或者是快递公司换领导，快递没有人管也会的。

有的是地址错误或不详，收件人拒收，超过保留时效等。有可能包裹可能被海关扣留，扣留原因可能是：包含敏感违禁，限制进出口的物品，未交税款等。

顺丰派送异常一方面是联系不上收方，比如电话没人接听，空号等，因为顺丰要求必须联系收方客户进行派送，所以联系不上收派员做标记异常，我们就会看到派送异常。

还有一种情况是单位和工厂放***要求工作日派送，也会显示派送异常。总知出现派送异常我们可以给派件员打电话，了解是那种情况再进行处理！

一般有3种情况：收货人电话联系不上，无法完成派送。

收货人收货信息不清晰，如地址信息模糊、联系信息不清等而留在快递库待行处理。

若已收件，顺丰物流出现异常提醒，则可能是系统未更新。根据提供的官方电话进行客服询问。仔细阅读包裹异常的情况，像你所说的明显是订单太多延迟了运送，你可以再耐心地等待几天。

收件人在快递公司网站上跟踪自己的快件显示收件异常、滞留件、可疑件等表述时，一般是这个件在派送过程中派件员没联系上收件人或运单本身的地址或电话不全导致快件无***常派送而留库待处理的情况。

如果收件人已收件，然后在快递公司系统查询还是这种情况，一般是快递公司没有及时更新信息所致。

如何分析城市配送场景？

所谓的城市配送，顾名思义是指配送于城区和郊区的货物配送活动服务。

有关城市配送场景的规划个人觉得从以下三点考虑：

1、第一要先确认配送的产品货物的特点属性和其运输过程中的要求。一般像普通货物，水果，食品，建材，冻品之类的，要考虑其大小，泡重比，包装不同，另外要考虑城市分布区域的不同，受众的不同，这些都给城市配送规划场景带来有各式各样的要求。

2、第二要根据个人或者公司的配送场景的规划，来确定配送配置。对于大型客户的要求，使用厢式货车的直接仓到店的配送，这类配送场景对于配送系统和配送人员要求较低。对于小型散户或个人客户，进行快递落地配送，或者连锁店面周边辐射配送，就是三轮车或者说使用两轮电动车进行周边辐射，就还比仓库是中心，人员配置是网状，遍布城市的各小站。管理是阶梯式，同时频率较高，对安全和路由管控要求较高。需要系统，PDA，甚至带LBS功能的调度派车系统，这方面可以要求有点高。

3、第三对于内部管理。分两种情况，一种是规划场景驱动型，公司规划要求，搭建网络，有预算支持。另一种是成本约束性，从小做大。

关于城市配送场景的几个支架：运输载体，配送人员调派，系统定位，跟踪信息流对接和传递，保障考核，激励管理架构。

城市配送的管理节点流程如下：

客户下单，订单确认，调度拍单，派送员收件/配载，运输过程，签收/拒收，返回，交票/退仓！

有关管理节点分为：客服管理，财务管理，绩效管理，加盟管理，地址管理等

到此，以上就是小编对于配送数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于配送数据分析的4点解答对大家有用。