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商业智能资助第三方仓储获得竞争优势

第三方仓储公司价格竞争的时代已经结束
，乐成的企业现在使用另一个因素来获得优势：剖析。

有证据标明
，利用科技可以充分掌握这种信息
，但不是每个企业都抓住时机。凭据第三方仓储的一份报告
，85％的供应链和物流专业人士体现他们认为该行业在数字成熟度方面落后
，而有一半体现他们没有实施新技术。

这种技术差别并没有阻止一些第三方仓储公司使用他们掌握的大宗信息。为了乐成接纳这种要领
，提供商必须了解数据如何赋能其供应链。

信息链

关于第三方仓储供应商而言
，将商业智能整合到供应链中并不是那么容易。它需要解决许多问题并使用收集的信息来应对挑战。供应商必须在简单产品和多个笔直行业中提供种种分销模式。

其中包括完全外包运营的中心辐射模型
，以及增补客户地舆规模的区域性站点。销售渠道和产品也有很广泛的规模
，从公共零售商销售的大转弯商品到专卖店或直接销售给消费者的高价商品。在所有情况下
，必须准备好第三方仓储以满足高度监管
，串行化库存的需求
，并遵守客户的绩效
，流程和计费政策。

当人们考虑到解决所有这些问题的难度时
，难怪公司外包给第三方仓储企业而不是内部事情。第三方仓储专门处理易变
，庞大且通常凌驾客户焦点竞争力的业务运营。商业智能有助于将所有这些都集中在一起。

增强供应

客户不但仅满足于优质的交付。相反
，他们坚持增加数据剖析
，以资助他们更好地了解他们的市场和业绩。因此
，IT功效现在是第三方仓储选择的主要因素。

鉴于这一新现实
，第三方仓储企业必须考虑商业智能如何改善供应链并更好地为客户效劳。

1.预测需求

第三方仓储企业应利用商业智能来预测近期和中期运营需求
，以确保提供须要的资源。这些预测需要尽可能准确。特别是
，必须准确预测长铅项目的需求数量和时间
，例如建筑空间和设备配置。

良好的数据模型通过考虑客户的历史体现和其他相关因素来抵达这种准确度。第三方仓储企业还应该意识到
，当他们整合单个站点或地区的客户预测时
，他们可以生成扩展时间表
，增强信心。

2.维持截止日期和事情量

商业智能也可以是一种实时工具
，有助于满足日常事情量和截止日期。剖析可以资助3PL预测传入的订单并预测事情负载平衡的优先级
，而不是客户遇到意外的挑战。

例如
，系统可以预测通常在下午3点到当天截止时间之间抵达的订单数量。如果抵达阈值
，数据系统会自动提醒治理层预测当天的加班或提前完成。

将这种智能与个人绩效历史相结合
，可以实施运营商激励计划。治理人员可以使用该系统执行任务
，例如让体现最佳的人选择提前离开或迟到。然后
，一旦个人偏好与预测的事情量相结合
，主管就可以使用主动的人工调理计划来构建日常事情负荷。

3.公正有效的薪资和计费

在客户账单方面
，第三方仓储企业因没有足够的历史数据来准确创立具有竞争力但又有利可图的计费率而苦苦挣扎。当第三方仓储企业拥有该信息时
，商业智能可以指导对双方都公正的相助同伴关系。然后
，它会将此历史数据搜集到其系统中
，以确定要应用的本钱因素。

这是最公正的安排
，因为它可以最准确地评估本钱因素。以前
，纵然最初的假设禁绝确
，条约条款通�；岜凰ǘ嗄�。如今
，共享数据可以每月评估操作
，以确定是否有任何方面爆发了重大变革。

鉴于自动监督
，条约可以允许基于要害指标的本钱战略
，例如订单行的平均数量
，总SKU数量或最近订单的百分比。这为灵活条约提供了一个自动调解的途径
，而无需恢复本钱加成模型。

4.实施快速反应小组要领

剖析还可以让第三方仓储快速识别满足整体客户需求所需的要害变换。例如
，考虑一个小型创业客户
，它会宣布新产品以及前六个月的客户需求预测。然后
，客户向第三方仓储公司提供最初的两个月供应。在漫衍的一个月中
，趋势数据标明增长是原始预测的10倍。

第三方仓储的商业智能系统可以立即发明这种差别
，并为客户提供富足的时间来增加供应并加速采购。它还可以在需求飙升的地区四周提供特另外产品
，并在那里探索促销时机。

同时
，第三方仓储可以使用该信息来改变其履行战略。它可以从简单的拣货和包装操作转向专用的快速运输线
，而需求曲线仍然不可预测。最终
，客户与第三方仓储的相助关系获得增强。

这些示例显示了商业智能如何对履行作为第三方仓储的角色至关重要。无论是在治理计划照旧支付方面
，响应式剖析都可以提供最高质量的供应链治理
，为客户和第三方仓储提供竞争优势
，并增进它们之间最公正
，最透明的关系。