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编程问答

【在路上4】在派件时效分析中剥离有效因素

發布時間:2023/12/4 编程问答 61 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【在路上4】在派件时效分析中剥离有效因素 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

昨天提到,即使有了末端派件時效的初步分析,也免不了各種各樣數之不盡的主觀客觀因素,以至于進入困境。

此時此刻,讓我們重頭再來,這個項目的核心目標是什么?---找到末端派件效率底下的關鍵點,并給出改善方案!

因此,咱們只需要解決重大關鍵問題,對業務有可觀的改善提升即可!這也是很多數據分析項目的困境,總想著完美去解決一切問題!大數據技術賦能并提升業務,是一個循序漸進的過程。一方面,咱們需要突破口,推進項目;另一方面,咱們需要在實戰中積累經驗,發現并解決更多的問題。

【定考核方式】

團隊討論后認為,除了網點到中心拉件距離這個客觀因素以外,其它都是可以改善的地方。

因此調整戰略,按照考核日期、網點、派件頻次的維度,計算數據報表,拿平均時效跟理論時效對比。同時設置了所有網點的派件參數,根據它到中心的距離,計算得到理論應簽時間(應該在該時間之前派送給客戶簽收),該時間只受道路和天氣因素影響。

快遞的收轉運派本質上來說是一個批次操作的工作,具有很強的離散性,因此直接考核時間長短的可操作性不大。既然是批次操作,那就做率值考核(這是多年后的今天回顧總結的概念)。在考核時間之前簽收的總票數,除以該派件頻次(一二三派)應該派送的總票數,得到率值,即為簽收率!不同網點的派件難度不同,可以配置不同的考核簽收率。大多數網點的簽收率達到95%,即可認為達標,給它一個空間。

【定指標】

使用過去半年數據來演練,找到每個網點過去半年98%時候都能達到的簽收率,作為該網點的默認考核簽收率。找出實際簽收率距離95%相差比較大的網點,人工溝通分析都存在哪些客觀原因,不斷修正考核目標。

最后規定,未達到考核簽收率的網點,未達標部分按照每票0.2元進行處罰。

【試運營】

系統上線試運營,只計算不罰款!全網轟動,因為每天計算出來的罰款額度,高達上百萬元。

通過橫向對比,各網點各管理區發現,自己跟其它兄弟單位相比,差距不小!

全網簽收率每天都在朝著好的方向改變,匯報收集的客觀因素也越來越多,系統得以進一步完善!

【新的困難】

但是,有一個致命的需求無法得以滿足: 網點和管理區提出,簽收率報表在T+3以后才算出來,想要督促派件都無從做起,要求給出當天數據!

這個問題對于當時只有幾個人且沒有足夠技術積累的團隊來說,具有相當大的挑戰!

下一節,咱們將會聊聊當時大數據技術的原型。

---一些事情發生在作者進入公司之前,也是聽團隊內的前輩提起,不得不佩服前輩們的魄力!

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯,堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【在路上4】在派件时效分析中剥离有效因素的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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