Yodel

结合天气、地理位置、时间、交通、包裹和客户数据,优化每天超过50万次的投递。

想象一下,一家公司为了确保实时满足您的SLA而改变他们的业务方式。

这些业务决策将如何影响客户满意度和客户忠诚度?Yodel是一家总部位于英国的包裹递送公司。他们执行预测性包裹递送,实时采取行动以改善业务方式。每天对超过5500条交付路线进行物流优化,确保客户对准时交付感到满意。

作为B2B和B2C订单的最大交付公司之一,Yodel为许多英国和爱尔兰的领先零售商提供服务。

结合内部和外部数据源,包括地理位置、天气、时间、交通模式、包裹数据和客户数据。Teradata为Yodel集成了这些数据,使所有业务用户都可以找到他们需要的答案。

管理一支由7400多辆货车和5500多名司机组成的车队并非易事。天气、改道、交通模式、路边事故、路况、驾驶员习惯、车辆维护和导航仪错误都会对包裹的准时交付产生负面影响。将此值乘以每天50万件包裹递送量(高峰日为100万件),保持卓越递送服务是个复杂的挑战,可能影响客户满意度和忠诚度。

Yodel 由数字表示

5,500+

每天的送货路线

1.45亿

每年包裹递送量

6000家

实体店

1百万

高峰日交货量

Phil Clark, Director of Data Science at Yodel

Phil Clark

数据科学总监

Clark先生是Yodel的数据科学总监。他在物流、零售和金融服务领域的IT解决方案设计、构建、支持和管理方面拥有超过25年的经验。他领导实施了新的Teradata分析平台,提供包括

跨部门数据集成、数据可视化、仪表板、KPI以及预测性估算和分析。

2015年,Yodel的数据是混乱无序的,没有既定的业务指标来源、KPI和数据真实性。

多个数据集市、旧版BI应用程序和微软Excel报告的方式已经无法满足需求。 在Teradata的帮助下,Yodel集成并实施了一个数据和分析平台,其中所有数据都可供内部和外部客户访问以进行实时分析。通过将数据整合在一起并简化其分析架构,Yodel拥有标准和自助报告、临时分析功能以及对物流优化的见解。这意味着Yodel可以了解并优化其交付成本、路线、甚至单个包裹的盈利能力。

数据源

地理位置

了解任何给定时刻的驾驶员和送货车辆。

天气

雨、浓雾和天气预警可能会影响送货服务。

包裹数据

包裹扫描信息及其具体位置(仓库、分拣中心、送货车辆)。

流量模式

根据全天的交通密度给出改道路线。

时间

密切关注SLA交付时间窗口的时间。

客户数据

合同、商定的SLA和服务量。

Yodel的“业务控制塔”提供其整个运营的24/7实时可见性。

这提供了对准确、及时数据的广泛访问,以改善追踪和提醒送货司机。 这样就可以对业务变化做出反应,变得更加敏捷,响应迅速和有感知力——利用数据优化物流,为业务决策提供信息。这是无处不在的数据智能。

兑现承诺

通过分析司机路线并根据ETA承诺预测包裹交付时间,Yodel在精准的单个包裹级别执行基于活动的成本核算(ABC)。Yodel的“Xpect性能”提升了2-3%,这是他们承诺交付包裹并在制定时间窗口内交付的标准。

Yodel的回答:

每天5500条无差错送货路线

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