物流分析是企业管理中至关重要的一环，旨在深入了解和优化供应链中的物流流程。通过物流分析，企业能够全面了解物资在供应链中的流动、仓储、运输等环节，进而识别潜在的瓶颈和优化点。这种系统性的分析有助于提高物流效率、降低成本、缩短交货周期，从而更好地满足市场需求。物流分析还能帮助企业应对市场变化，适应不断变化的需求和供应环境，为企业制定更灵活、高效的物流战略提供支持。

在全球化和数字化的时代，物流分析更是成为企业提升竞争力、实现可持续发展的不可或缺的工具。那么，物流数据分析究竟该怎么做呢？

本文将通过一个详细的物流数据分析案例，为您梳理物流分析的逻辑框架，并展示BI数据处理、分析以及可视化的具体流程，详解如何充分利用BI实现高效便捷的物流数据分析。

物流数据分析重点需要分析哪些指标？

在进行物流数据分析时，关键的指标涵盖了整个供应链的各个环节。以下是一些重要的物流指标：

1. 到货数据分析：

• 到货量（箱）： 通过分析到货量，企业可以评估供应链的稳定性和准时交货的表现。
• 订单数： 考察订单数有助于理解供应链中的交易规模和需求趋势。
• 车辆的装载量： 分析车辆的装载量有助于优化运输效率，减少运输成本。
• 收货区域大小： 评估收货区域大小可以指导仓库布局和资源分配。
• 收货作业时间： 了解收货作业时间可优化人力资源规划，提高操作效率。
• 每天收货SKU数： 分析每天收货的SKU数有助于了解库存品类的变化和管理。

2. 储存数据分析：

• 库存总量： 分析库存总量有助于掌握整体库存状况，支持准确的库存管理。
• SKU数： 了解SKU数有助于优化库存组织和存储设备的配置。
• 各种存储方式下的库存要求： 针对不同存储方式进行库存要求分析，以提高储存效率。

3. 拣选数据分析：

• 拣选的订单数： 分析订单数帮助评估拣选工作负荷，指导人员安排。
• 订单行数： 了解订单行数有助于评估拣选任务的复杂度。
• 发货量： 分析发货量有助于制定高效的拣选策略和资源分配。

4. 发货数据分析：

• 发货路向： 分析发货路向有助于规划最优的配送路径，降低运输成本。
• 发货数量： 评估发货数量有助于合理安排运输资源，减少运输过程中的浪费。
• 车辆形式： 了解车辆形式有助于选择适合不同运输需求的交通工具。
• 作业时间： 分析作业时间有助于提高发货效率，确保及时交付。

5. 退货数据分析：

• 退货量： 分析退货量有助于识别产品质量或供应链问题，支持改进措施。
• 订单数、订单行、SKU、数量等： 进一步分析退货细节有助于定位问题和制定相应的改善策略。

相信看到这里，您已经熟悉了物流指标体系，接下来，我们为您呈现一份电商物流发展战略的案例分析。这份分析具有清晰的框架，易于理解和操作，建议您立即收藏以备查阅！

物流分析的案例解析

1.分析背景

自2016年创立至2018年，某国一网络电商在多个市场领域取得了显著进展，拥有三万多个SKU，年销售额达到千万欧元。然而，为了在市场竞争中占据领先地位，该企业一直面临着高昂的物流成本问题，成为困扰其可持续发展的一大难题。为解决这一问题，我们选择了其中部分数据，从不同的角度进行分析，并探讨该电商应采取何种策略来降低成本、提高效益。

2.分析思路

在进行电商平台物流分析的本次案例中，我们将从电商的属性出发，通过物流成本与客户评价的关系、物流成本与销售成本的关系以及商品构成这三个角度展开深入分析。

1）商品构成总趋势分析：

• 总订单量： 分析总订单量的波动趋势，探讨是否存在季节性或周期性的变化。
• 订单平均时效 vs. 承诺时效： 比较订单平均时效与承诺时效的一致性，了解物流效率的实际表现。
• 准时送达率： 考察准时送达率随时间的变化，识别可能影响客户体验的潜在因素。

2）物流成本与销售成本关系分析：

• 物流成本 vs. 销售： 探究物流成本与销售额之间的关系，分析其趋势和比例，以确定物流对销售的影响。
• 物流成本 vs. 准时送达率： 分析物流成本与准时送达率之间的关联，探讨是否有可能通过优化物流成本来提高准时送达率。
• 配送距离和商品维度： 考察配送距离与商品尺寸、重量等维度之间的关系，以确定是否存在影响物流成本的特定商品属性。

3）物流成本与客户评价关系分析：

• 准时送达率和客户评价关系： 探讨准时送达率与客户评价之间的关系，评估是否准时送达对客户满意度的重要性。
• 客户评价： 分析客户评价随时间的变化趋势，了解物流服务质量对客户满意度的长期影响。
• 客户评价与销售关系： 考察客户评价与销售额之间的关系，以及客户评价对商品的评价是否影响销售。

具体分析框架见下图：

3.完整分析过程

1）报告的第一页

我们选择采用总分总的布局方式来呈现数据，在通常的仪表板设计中，首个页面通常展示一些最关键的指标和分析结论。我们也遵循了这一设计理念，将该电商的重要指标置于仪表板的左侧，右上方则设置了筛选器，用以控制整个仪表板的数据显示。在中央位置，我们着重展示了物流成本和销售金额占比趋势图，以此来突显我们最为关注的核心数据。最终，我们对第一页的发现进行了综合总结。

分析发现：

2016年的部分数据量有限，无法进行任何实质性的分析。而2017年，由于销售金额的分析表明该网站正处于发展的初期阶段，销量正在迅速攀升，这使得对其进行详细分析并不能提供实质性的帮助。因此，我们决定从数据集中剔除2017年的数据。

通过比较承诺到达时间和实际到达时间，我们计算出全网的履约率超过90%，与同类型电商相比高于行业标准。

平均顾客评分有4分，满分为5分，表明顾客对于该电商还是较为满意的。

2）报告第二页

我们对物流成本、销售金额和客户评价进行了深入的分析，采用了直观易懂的四象限布局。通过定制化图标展示它们之间的关系，并在左下角提供了这一页的分析结论。

分析发现：

通过对物流成本和销售金额的占比进行分析，我们发现该电商的物流成本稳定地维持在13%左右。然而，近几个月来出现了上升的趋势。接下来，我们将对这几个月的数据进行深入分析。

另一个有趣的发现是物流的履约率和顾客的评分呈正相关趋势，在4月份履约率提升，之后顾客评分亦随之提升。

顾客评分和物流成本由下图显示也成强相关趋势。

推论：履约率和物流成本应该也是成正相关趋势。

3）报告的最后一页

我们探讨的是未履约订单的详细分析，仍然采用四象限的布局。我们利用地图、气泡图以及条形图，进一步展示和分析未履约率的情况。

我们整体选择了深色调，搭配深色的背景图，主要以黑色、蓝色和绿色为主要颜色。为确保一致性，每个表格都添加了相同配色的表格边框。

通过对未履约产品的分布进行分析，发现电脑配件、床、浴室家具、家具装饰以及健康美妆类产品的未履约率较高。我们推测这可能是因为这些产品由于特殊性质或尺寸较大，导致运送过程中的困难，从而影响了它们的履约率。

通过未履约卖家的分布图可以看出，江苏、广州以及上海地区的卖家占据了主导地位，这与我们印象中的卖家分布相一致

最后我们通过卖家评分在全国的分布上看，中部的卖家分数比较低。顾客评分卖家分布。

通过分析得出以下结论：

• 该电商目前正处于上升期，采用较高的物流费用以获取更高的顾客满意度，从而实现市场占有率的提升。这似乎符合公司的经营战略。
• 研究表明，物流费用与履约率以及顾客满意度呈正相关关系。因此，选择较慢的物流方式可能会降低物流成本，但也会降低顾客满意度。
• 针对不同的产品和卖家，可以采取不同的物流策略。例如，对于运费较高的家具类产品，可以考虑通过调整运费策略或与卖家共同承担部分运输成本，以达到更优化的物流成本效果。

完整分析报告

结语

在本次物流数据分析案例中，我们深入剖析了电商平台的关键指标，提供了全面的物流数据分析方法和实用建议，并通过四象限布局和深色调的视觉设计，呈现了详实而直观的分析报告。希望本文能助力企业更好地了解物流数据分析的逻辑，并更深入地理解BI工具的作用和应用，为制定发展战略和提升客户体验提供助力。

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