所属行业：

物流

项目背景：

运输过程中的真实成本是所有实际成本累加后可以得到，而传统方式计算出的标准成本与实际成本会有很大的偏差，多次投递带来的是成本的提高。为了改善服务，DHL Express要求客户提供电子邮件地址、电话等联系方式，一旦到货快递员就会联系客户，确保能正确、快速并成功的投递。DHLExpress希望通过数据分析了解每一个发货过程中产生的实际成本。

项目目标：

通过大数据分析，希望不仅可以让成本可以透明化，而且通过数据分析模型，可以分析出所有业务的盈利，并制定新的商业决策，例如判断哪些业务是亏损的，以及调整成本定价。

项目实施效果：

在大数据分析工具运用了一段时间后，DHL Express实现了如下三方面的提升：

1.通过数据可视化工具Tableau，把数据可视化的展现有助于了解业务存在的问题，甚至细化到哪个国家、哪个城市，哪个行业，甚至具体到哪个客户出现什么问题。

2. Teradata的数据仓库和INSIGHT帮助DHL Express创建数据实验室，通过将数据进行整理和分析，在了解客户的同时优化业务。像判断出货品的优先配货顺序，以及最优路线，如果遇到一些外部因素影响，系统会自动调整运输路线，提升客户满意度和成本控制。

3. DHL Express在电话营销上通过数据了解客户的背景信息，以及客户的一些行为，这些数据可以帮助DHL Express筛选出应该优先给哪些客户致电，并且在打电话之前就对该客户做出销售策略。

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