反向物流中大数据应用研究

【摘要】现在是大数据时代，借助于物联网技术与云计算技术，大数据在各个领域中有一定的应用，并且取得一定成绩。反向物流是为了资源回收或正确处理废弃物，在高效及适当成本下，对原材料、在制品、产成品及相关信息从消费点到产出点的流动和储存进行规划、实施和控制的过程。物流中涉及的数据比较多，并且比较繁琐，但大数据在反向物流中的应用，提高了物流企业的工作效率，增强了企业的竞争力。

【关键词】反向物流 大数据 应用研究

1反向物流对物流企业的作用

1.1反向物流可积累产品数据。客户看重的是有竞争力的价格以及客户服务质量，但这些都是绩优的因素，如果产品价格太高，质量不高、服务不好的话，客户不会挑选这样的供应商，这些是必须做到的。只有具备上述必备的因素后，才可能被客户作为备选的供货商，客户如何进一步考查供货商呢？这就是反向物流，这个时候反向物流从最下面的位置移到最上面来了，反向物流当中，最重要的组成部分就是产品的返回和退货。

1.2反向物流降低综合成本。降低成本、提高服务水平、增加客户满意度从而提高客户的忠诚度。从目前的研究来看，反向物流做得成功的企业，可以使得综合成本节约2%。在中国，反向物流管理的空白、物流过程中高比例的产品损坏、加上通讯系统的信息错位所造成的反向物流成本，估计要占到物流总成本的25%以上。在中国的劳动力成本、物流资源成本、设备成本大大低于美国的条件下，显然中国的供应链管理过程中产生了巨大隐含成本，这其中除了库存成本的因素之外，导致成本畸高的重要原因就在于反向物流成本。

2物流行业大数据的应用特征

2.1大数据的应用潜力巨大。在大数据概念兴起之前，企业主要借助内部数据、结构化数据进行决策。商业智能（BI）技术的应用似乎将企业带入了“智慧世界”，但BI 仍然对外部数据、非结构化数据无能为力，没有“走完最后1公里”，无法有效满足决策需求。在大数据时代，企业的外部数据权重急剧上升，决策价值越来越突出，这意味着仅仅依据占数据总量15% 左右的结构化数据进行决策越来越失之偏颇，物流企业决策者驾驭业务的战情数位仪表盘其实是残缺的。

2.2大数据的供应链特征明显。物流行业大数据的应用正越来越呈现出供应链特征。这个“数据供应链”，存在着数据收集、数据处理、数据分析、数据价值提取、数据价值消费等多个环节，参与者包括原始数据提供者、数据收集者、数据平台商、数据应用技术开发者、数据服务提供者、数据产业投资者，数据价值消费者等多个主体。

3大数据应用对物流企业竞争力的影响

3.1大数据应用影响物流企业竞争力的机制

物流企业的竞争力影响因素涵盖环境、资源、能力三个方面，其中环境要素可以进一步细化为：行业经济发展水平、宏观调控、社会人文、物流技术等；资源要素可进一步细化为物质资源和无形资源等；能力要素可细化为战略决策能力、运营管理能力、市场营销能力、品牌管理能力、创新发展能力等。

3.2大数据应用提升物流企业竞争力分析

3.2.1对资源要素的影响。大数据时代，数据被许多权威人士比作“新型石油”，日渐成为一种战略性资源和企业的核心资产。大数据及其所承载的知识和信息作为一种极具战略价值的经济资源，通过参与企业的经济活动和营运过程，正在充分地发挥其独特的整合效应，促进物流企业提高组织效率、降低成本、创新服务、维系良好的品牌形象和客户关系、增进经济效益等。

3.2.2对能力要素的影响。首先，提升物流企业的战略管理、战略决策能力。大数据的应用有利于企业推行数据驱动的敏捷决策，从长远来看，还会推动企业组织架构和业务流程的全面变革，企业决策权力的配置将更合理，决策的制度化、流程化程度更高，决策更公开、透明、精准、有效、可追溯。其次，提升物流企业的品牌管理能力。物流企业可以有效利用大数据技术进行舆情监控、品牌健康度动态监测、品牌声誉管理，高效监控可能有损品牌形象和企业声誉的负面信息，有效应对恶意炒作或商业欺诈、从容地进行危机管理。另一方面，可以通过口碑营销在较低成本的投入情况下扩大品牌影响力。企业可以根据大数据所承载的信息与顾客进行深度沟通，改善顾客体验，取得他们对本企业、竞争对手物流服务的真实评价，有效应对竞争压力，提高快速响应能力，培育顾客粘性和忠诚度，通过建立稳定的忠实客户群，实现客户价值的链式反应增值，支撑企业长期、稳定、高速、可预期的发展。

最后，增进企业创新发展能力。大数据应用有助于企业建立广泛的外部合作伙伴网络，推进整体创新战略，将问题的“搜索者”和“创意者”、“解决者”结合在一起，为合作创新机制的建立提供了动力源泉。大数据的最大价值在于从海量数据中发现新知识，创造新价值，其中的重要体现就在于有助于推动业务模式的创新，比如物流企业在条件成熟时就可以通过数据交易、数据应用辅导等业务获取经济利益、提升竞争优势。

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注：中国物流学会研究项目《反向物流中大数据应用研究》，项目编号：2016CSLKT3-183；中国物流学会研究课题《“互联网+”背景下的物流信息资源共享模式研究》项目编号：2016CSLKT3-182。