建立数据分析策略以了解您的供应链

我们都听说过并看到过运费上涨的现实。 2021年，美国通过公路和铁路运输货物的国内运费上涨 从 23 年起 2020%。 但真正的问题是，即使您能负担得起这种增长，产品和产能也可能无法使用。 需求显然存在，但满足该需求的运输方面的供应可能不存在。 鉴于成本和需求的增加，现在是构建数据分析策略的最重要时刻，该策略可以帮助您找到方法来了解产品何时到达以及不知道的真实成本。

从了解大局开始

“信息就是力量”这句老话再正确不过了。 就产品可用性而言，这意味着 实时详细信息 整个供应链的快速调整可以对收入和利润产生有意义的影响。 运输成本是盈利难题中越来越重要的一部分。

硬币的另一面是收入。 您现在是否也因为无法按时获得产品（或根本无法获得产品）而损失收入？ 或者您可以因为拥有可用产品而创造竞争优势吗？ 您的客户仍在订购，但如果您无法履行这些订单，该问题对您业务的真正下游影响是什么？

人们（您的客户）会找到另一种方式来满足他们的需求，而这些客户可能永远不会回来。 第一步不是将此问题视为“这会过去”的挑战，而是对您的业务的严重威胁。 接下来是构建数据分析策略来解决这些问题并使您的数据具有可操作性。

定义需求预测模型

当您的业务取决于原材料或产品的进口然后将产品运回时，当您不知道特定货物是否/何时到达时，这将成为一个真正的挑战。 这些未知因素可能成为产品延迟和客户流失的原因，但事实并非如此。

创建成本和速度 预测分析 云数据平台在过去18个月里大幅减少。 公司不再需要花费一小笔钱来实现数据的价值。 走过了漫长的道路。 通过了解哪些因素是重要的——从经济金融模型到周期性、人员在地理上的流动、到您所在行业的独特之处，您可以构建一个需求模型来了解您在未来三年内需要规划什么六个月。 这些信息与原材料的交货时间、生产时间和运输时间相结合，可以成为您订购什么以及何时订购的物流策略的支柱。

了解对您的利润的实际影响

我们通常称之为“利润” 利润归因”。 如果无法了解造成费用的原因，几乎不可能做出改变。 对运输支出的分析往往会揭示关键见解以及优化支出的必要性。 您是否使用正确的供应商来运送正确的货物？ 运输航线、始发地或目的地、客户或产品类型是否会对利润产生不成比例的负面或正面影响？ 产品的特性（例如重量、尺寸重量 SLA 以及距配送中心的距离等）是否会产生影响？

这些见解和其他见解可能会对供应商如何定价发货产生巨大影响。 做出与交付相关的错误决定可能会对您的整体利润产生巨大影响。 我们的一些客户仅仅因为选择了错误的供应商就可以节省高达 20% 的成本。 通过了解运输支出以及隐藏成本在哪里，您可以确定应该使用哪些供应商、针对哪些产品以及针对哪些客户。 

当寻求控制未知因素时，并不是要达到理想状态。 相反，它是关于持续改进并朝着目标迈进。 直接的结果是增加收入并降低成本。 战略成果是，当您制定数据分析策略并能够满足客户的需求时，您将比行业中的其他人拥有巨大的竞争优势。 

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• Sumber: https://www.dataversity.net/building-a-data-analytics-strategy-to-understand-your-supply-chain/