物流データ運用（物流知識（VII）：データ運用（第1部））

物流知識（VII）：データ操作（パート1）

この記事では、物流業界におけるデータ運用方法論の前半部分を深く分析します。全文は20分程度を予定しております。楽しんで読んでいただければ幸いです。

1. はじめに: データはなぜ重要なのか?

2. OSMモデル: 指標システムの方法論

3. 指標システムの実装：需要モジュール -> スケジュールモジュール -> 取引モジュール -> 輸送モジュール -> 財務モジュール

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序文

物流業界の特徴の一つは、ビジネスを重視していることです。多くのビジネスパーソンは、自分のビジネスに集中することに慣れていますが、ビジネス成果の追求が欠けています。詳細な事業方針の品質をデータを通じて測定することができません。彼らはとても疲れていて苦しんでいますが、成長は見られません。

これはデータ認識が不十分なことです。今年は物流業界への資本流入が集中する元年です。 JD LogisticsとManbangはすでに株式を公開しており、Fuyouは株式を公開しようとしており、LalamoveとDidi Freightは数十億ドルの資金を調達している。

考えてみてください。ビジネスを拡大する以外に、そんなにたくさんのお金があれば他に何ができるでしょうか?インフラに多額の投資をする。福有氏は、IPOで調達した資金の30％を研究開発に充てると述べた。 Manbang の資金調達の焦点は、インテリジェント マッチング システムの技術的障壁を改善することです。 Huolala は独自のマップを作成する必要さえあります...

そこで大胆な予測をしてみましょう。物流業界のインフラ時代が到来し、将来の競争は技術的なインフラ能力に関するものになるでしょう。インフラストラクチャとは何ですか? Taobao のインフラには物流と支払いが含まれます。物流（貨物）、食品配達、自転車、タクシー、レビューなどのインフラは、地図、スケジュール、データです。

データ自体は役に立たないものですが、データを使ってビジネスを測定したり、問題を特定したり、機会を探ったりできる場合、データは役に立ちます。どのように役立つのでしょうか?適切な指標システムが最優先事項です。

この記事では、データからビジネスまで、業務運営の観点から物流ビジネスを深く理解するための指標システムの作成について詳しく説明します。

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OSM モデル手法

指標システムを決定するための方法論は OSM モデルです。

• 目的 (ビジネス目標): ユーザーが製品を使用する目的は何ですか?この製品はユーザーのどのようなニーズを満たしていますか?
• 戦略: 上記の目標を達成するための戦略は何ですか?
• 測定: これらの戦略によってデータ指標にどのような変化がもたらされますか?

まず、OSM モデルを使用して物流ビジネスを理解しましょう。

• 物流業界の中核となるビジネス目標は、大量かつ高同時輸送の商品を A 地点から B 地点まで安全かつ時間通りに配送することです。
• 時間厳守と安全性を実現するための通常のビジネス戦略は、需要の急成長 -> 十分な容量 -> 迅速なスケジュール設定 -> 輸送の標準化です。

上記はまだ方法論のレベルであることに注意してください。それを所有することが全世界を所有することを意味すると考えているのであれば、あなたはまだ若いだけです。

データアナリストの考え方は、メイン指標の決定 -> サブ指標の分割 -> プロセス指標の分割 -> 分類ディメンションの追加という 4 つのステップを通じて指標システムの構築を完了することです。

Xiaohe は、上記のアイデアは実現可能であり、実行できると考えています。しかし、指標を最終的に改善するには、ビジネス側で実装する必要があるため、ビジネスに十分近いとは言えません。

したがって、まず指標を業務モジュールに合わせ、各業務モジュールごとに対応する主要指標を整理し、その後指標を継続的にドリルダウンする必要があります。まず、各ビジネス モジュールの構成を復元しましょう。

需要モジュール: 需要創出-需要決定

スケジューリングモジュール: 需要分布-容量応答

トランザクションモジュール: 交渉とマッチメイキング - トランザクションの確認

配送モジュール: 集荷と配送が完了しました

財務モジュール: コスト計算-支払い

次に、各モジュールに最も必要な指標を見てみましょう。

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データからビジネスまで、指標システム

需要はすべてのモジュールの中で最も重要です。供給が不足する場合は補充することができます。需要が弱ければ、神でさえそれを救うことはできない。

需要モジュールの指標は比較的単純で、主な指標は注文数量です。注文数量 = 問い合わせ数 × 注文率。

一般的な分析ディメンションには、領域/モデルが含まれます。ここでは地域やモデルについては触れず、需要の分類、需要の配分、ユーザー価値のセグメンテーション、需要の変換に焦点を当てます。

需要側の核心は、注文数量を分類することです。

• 実際の需要注文とは何ですか?
• 繰り返しリクエストとは何ですか?
• 偽装デマンドオーダーとは何ですか?
• 厳しい要件は何ですか?
• 偽の注文（競合他社、テストなどから）

多くの人は上記を無視しますが、彼らの認識レベルはこのレベルに達していません。彼らは、注文さえあれば、それが本当の需要だと本気で思っているのです。

普及させる必要がある重要な概念があります。それは、市場側の需要が無限に増幅されることを意味する「ブルウィップ効果」です。

誰もが小学校で経験したことがある例を挙げます。

市の指導者たちは9時に学校を訪問する予定だったので、教育委員会は私たちに8時半に集合するよう求め、学校は全学年が8時に集合するよう求めました。これを聞いた校長先生は、クラス全員に7時半に校庭に集合するように指示し、生徒全員が7時半から9時まで校庭で待機しました。 。 。

具体的には、需要注文のパフォーマンスは

① 重複注文。典型的なシナリオは、1 つの注文が複数回行われることです。さらに驚くべきことは、1 つの注文がネットワーク全体のすべてのプラットフォームに投稿されることです。

② 注文の一時的なキャンセル。通常、注文が突然発送されなくなった場合や、他の輸送経路が見つかった場合など。

③注文の見積もり：プラットフォームに価格設定システムがない場合、需要ではなく価格のみを尋ねる注文が依然として存在します。

④ 厳しい条件の注文。注文によっては条件が非常に厳しいものもあります。それをする人は誰でもお金を失うことになるでしょう。貯蓄の投入産出比率は極めて低い。

⑤ 偽の注文：競合他社、社内スタッフ、ドライバーが、プロセスを体験するため、またはその他の目的で、楽しみのために実際の注文を直接行う

上記はさておき、実際の需要を表す注文は次のとおりです。

プラットフォームが実際の需要注文量を間違えると、供給計算も間違ってしまい、運用に大きなノイズが発生します。

たとえば、データの観点から見ると、注文の 30% に容量の応答がなく、一般的なプレーヤーは「容量が不足している」という先入観を持つことになります。しかし、専門家にとっての最初のステップは、この 30% の注文の中に、重複した注文、一時的にキャンセルされた注文、完全に推定された注文、偽の注文がいくつあるかを特定することです。おそらく、詳細な分析を行えば、実際には輸送能力に不足はないことがわかるでしょう。

それはかなりの騒音です。したがって、指標システムを作成する際に、需要分類の次元を考慮すると、同僚の認識が大幅に向上します。

Xiaohe の分析経験は、比例データから脱却し、ニーズ自体を直接分析することを学ぶことです。真実をよりよく知りたい場合は、多くの比率データにノイズが含まれているため、需要に近づく必要があります。

比率は良し悪しを判断するのに適していますが、特定のシナリオにおける問題を分析する場合は、数値データの方が効果的である場合があります。たとえば、応答のない注文の 30% は 1,000 件の注文に相当します。これらの 1,000 件の注文がどのようなものかを直接詳細に分析できます。

需要はユーザーから発生するため、基礎となる需要の分布はユーザーの分布となります。

①産業分布

これは貨物のシナリオであり、貨物が多いほど需要が大きくなります。商品の数量は、ユーザーの業界属性と密接に関係しています。

卸売市場/物流施設/住宅建築資材のユーザーで、利用頻度が高く、顧客単価が低く、価格に敏感なユーザー

工場のユーザーは使用頻度が低く、単価が高く、価格に敏感ではない

食品利用者は季節性が強い

......

②地理的分布

さまざまな業界のユーザーの地理的分布を把握し、オフライン販売を通じてユーザーを見つけて活用できるほど詳細に把握する必要があります。

また、古いニーズをプラットフォームに移行し、プラットフォームがユーザーの新しいニーズを生み出すなど、ユーザー自身のニーズを刺激する方法もあります。

業種分布と地域分布を組み合わせることで、需要の分布を地図上で確認し、どれだけの需要が開発され、どれだけの需要が開発されていないかを把握できるようになることが最終的な目標です。これは需要予測に非常に役立ち、供給計画を容易にします。

プラットフォームの敵は誰で、プラットフォームの味方は誰でしょうか?ビジネスを行う際には、どのユーザーが最も価値があるかを明確に分析する必要があります。

一般的な考え方としては、注文数に応じてユーザーを高価値ユーザー、中価値ユーザー、低価値ユーザーに分割することです。しかし、最も多くの注文を行うユーザーが必ずしも最も価値のあるユーザーなのでしょうか?

価値とは何でしょうか?プラットフォームの生態系のために：草を保護することによってのみ、草原は繁栄することができます。

たとえば、国の発展は少数の人々に依存するのではなく、すべての民間人に依存します。比較してみましょう。プラットフォームには 5 人のユーザーがいて、それぞれが 10,000 件の注文を出します。プラットフォームには 10,000 人のユーザーがおり、それぞれが 5 件の注文を行っています。どちらが良いでしょうか？

前者の場合、1 人のユーザーが突然いなくなったらどうすればよいでしょうか?したがって、プラットフォームにとって、多数の中価値ユーザーこそがプラットフォームの真の友人なのです。

良いエコロジーとは何でしょうか?それは、公平で健全な環境の中で、草の中から大きな木が生え続けることを意味します。時代がジャック・マーを生んだのであって、ジャック・マーが時代を生み出したのではない。

4. 需要の転換を測定する

注文率（需要転換率）指標は非常に重要に思えますが、実際にはプラットフォームに大きな変更がない限り、この比率は安定したままになります。

注文率に最も影響を与える要素は価格、注文プロセス、製品設計、ブランド認知度であるため、短期的には大きく変化することはありません。

常識に戻る:

• 価格が下がる -> 需要が増加する
• 注文プロセスが短いほど、コンバージョン率は高くなります
• 規模の効果が強いほど、注文率は高くなる

常識は神の手の中にあります。まずは世界の現実に戻りましょう。

価格について:

• 価格が下がっても需要が必ずしも増えるわけではない
• 価格上昇→需要が必ずしも減少するわけではない

なぜ？住宅価格が上昇しているとき、または住宅価格が下落しているとき、どちらの方が住宅を購入する人が多いのでしょうか?クレジットカードの金利が上昇すると、カードを申し込む人の数は減るでしょうか、それとも増えるでしょうか?その答えは常識に反しています。

注文プロセスについて:

業界全体の発注プロセスが短縮されました -> 製品プロセスは変更されません

スケール効果について:

効果を上げるにはどの程度の規模が必要でしょうか?どのように評価しますか?あなた一人で規模に影響を与えることはできますか?回答: 分かりません、はっきりしません、できません。

そのため、実際のビジネスでは、一見重要に見える受注率という指標は、分析的な価値があまりなく、上記の需要分類や配分ほど実用的ではありません。

02 スケジュールモジュール

需要から供給へのプロセスは、需要の配分 -> 容量の応答です。

需要を分配するための一連のルールがあります。さらに詳しく知りたい方は、Xiaoheの記事「物流知識（パート3）：オーダープッシュ戦略」をお読みください。

分配ルールは数多くありますが、需要分配が合理的かどうかを測る基準は一定です。

すべての注文が偶数のドライバーによって処理され、すべての輸送能力が偶数の注文を処理することを確認します。 Even は、多すぎず少なすぎず、適切な量を意味します。

①流通効果を測る

注文ディメンション: 注文数 -> プッシュ成功率 -> プッシュドライバー数分布 -> 注文露出分布

注文の 80% に少なくとも数百の露出があり、1,000 を超える露出がないことを確認します。測定指標としては、各注文をプッシュするドライバーの数などが考えられます。

輸送能力ディメンション:ログインしたドライバーの数->プッシュされた注文の分布 -> 注文をクリックしたドライバーの数 -> 需要を確認したドライバーの数

ドライバーの 80% が同時に数百件、最大 1,000 件までの注文を受け付けられるようにします。利用可能な指標 1人あたりの注文プッシュ数

最後に、プラットフォームの需要を分配するためのルールが合理的かどうか、また、改善できるかどうかを検証する必要があります。測定指標は応答率です。

②流通効率を計測する

主に技術的な効率と、プッシュを完了するのに何秒かかるかが重要です。

応答率は、車両と貨物のマッチング プラットフォームの北極星の指標です。応答率が良好であれば、成長の原動力を構築する機会が得られます。

①回答率を測る

応答率が良くない場合、考慮すべき側面には、どこが低いか、いつ低いか、どのタイプの車が低いか、なぜ低いのか、そしてそれをどのように解決するかが含まれます。

ほとんどの問題は、どこで、いつ、どのモデルの応答率が低いかを正確に把握することで解決できます。 DidiやYunmanmanの基準によれば、注文の80％以上は30秒以内に応答されます。

面白い話題ですね〜

広東省には1万件の注文があり、実需注文の5%にはドライバーの応答がない

チベットでは100件の注文があり、そのうち50%は実際の需要注文だが、ドライバーは応答しない

Q: ドライバー不足が大きいのはどの地域ですか、またその理由は何ですか?

これは比率と価値の問題であり、非常に興味深いものです。理論上はチベットの方が困窮しているが、実際には間違いなく広東省と妥協するだろう。

②需要と供給のバランスが取れているかを測る

短期的には需要と供給のバランスは反応率で判断できますが、長期的には需要と供給が変動するため考え方を変える必要があります。短期的な需給バランスは長期的なバランスを意味するものではなく、短期的な需給不均衡は長期的な不均衡を意味するものではありません。

まず、需要の伸び率と供給の伸び率を見る必要があります。長期的に需要と供給のバランスを保ちたい場合、供給の伸び率が需要の伸び率よりわずかに高いことを保証する必要があります。供給の過剰損失は補充できますが、需要の損失をどのように補うことができるでしょうか。

需要と供給のバランスの取れた価値を実現するための経験を共有します。

• 都市間ビジネス、需要：供給 ​​= 1：1.8
• 市内ビジネス、需要：供給＝1：2
• 地元での食品配達の場合、需要：供給＝1：50
• 同じ都市のタクシーの場合、需要：供給＝1：12

③容量プール自体を計測する

一般的な考え方は、総容量 -> 実際の利用可能な容量 -> アクティブな容量、さらに地域と車両タイプの寸法です。

しかし、これだけでは十分ではありません。容量は重要ではなく、重要なのは需要です。輸送能力は需要に応じて変化するということを改めて強調しておきます。

したがって、さまざまな需要に対して輸送力が不足しているかどうか、また、どの程度の輸送力が不足しているかを需要の次元から明確に定義する必要があります。輸送能力がどれだけ不足しているかを計算するロジックは難しくありません。応答されていない実際の需要注文を使用して、動的な状況下でどれだけの新しい輸送能力が必要かを逆に判断するだけです。

指標で輸送能力がどれだけ不足しているかを直接確認できるようになると、統計データのノイズは瞬時に大幅に減少します。

ビジネスプロセス全体に応じて指標を整理することは、最も迷う可能性が低い方法であり、ビジネスに近いデータはより良いコラボレーションにつながります。

データの核となる意味はラツィオの認識です。認識が同じチャネル上にない場合、どれだけコミュニケーションスキルを持っていても役に立たなくなります。 1+1=3 と考える人もいます。 1+1 が 3 ではないことをどうやって証明しますか?