تعیین نرخ حمل و نقل کالا با مشکلاتی مانند نوسان قیمت‌ها در بازار، شفافیت کم، مذاکرات پیچیده قراردادی و محدودیت ظرفیت حمل‌ونقل روبروست که همین موضوع باعث می‌شود پیدا کردن نرخ‌های رقابتی سخت باشد.
بسیاری از شرکت‌ها داده‌های زیادی از حمل‌ونقل دارند، اما ابزار کافی برای تحلیل آن‌ها یا پیش‌بینی هزینه‌ها ندارند و این چالش‌ها نشان می‌دهد که برای بهبود تعیین نرخ‌ها، باید از فناوری‌های جدید و هوشمند استفاده کرد.
تحلیل‌های پیشرفته کمک می‌کنند تا شرکت‌ها بتوانند در لحظه وضعیت نرخ‌ها، شرایط بازار و عملکرد کریرها را ببینند. با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی و داده‌های گذشته، می‌توان تغییرات نرخ را پیش‌بینی کرد، استراتژی‌های حمل را تنظیم کرد و قراردادهای بهتری بست. این رویکرد مبتنی بر داده باعث می‌شود تصمیم‌ها دقیق‌تر و اقتصادی‌تر باشند، هزینه‌های حمل‌ونقل کمتر شود و کل زنجیره لجستیک کارآمدتر عمل کند.
یک گزارش معتبر نشان می‌دهد شرکت‌هایی که از پیش‌بینی دقیق استفاده می‌کنند، می‌توانند هزینه‌های خود را بین ۲۰ تا ۵۰ درصد کاهش دهند.
ارزش تصمیم گیری داده محور در تعیین نرخ ها
تحلیل داده‌های حمل‌ونقل، فرصت‌های صرفه‌جویی در هزینه را شفاف می‌کند، نقاط ضعف را نشان و راهکارهای بهبود نرخ را ارائه می‌دهد.
برای مثال یک فریت فورواردر با تحلیل داده‌های ارسالی مشتریان خود و نرخ‌های کریرها ممکن است متوجه شود که یک کریر خاص برای مسیرهای مشابه در حجم‌های معین، هزینه بیشتری می‌گیرد. با این داده‌ها، فورواردر می‌تواند به سرعت کریر جایگزین و بهینه‌تری را به مشتری پیشنهاد دهد.
همچنین تحلیل داده‌ها ممکن است نشان دهد که اگر محموله‌های کوچک را با هم ترکیب کنید و به مقصدهای خاص بفرستید، هزینه کل حمل چقدر کمتر خواهد شد.
به کمک تحلیل داده، شرکت‌ها به‌جای واکنش به مشکلات، آن‌ها را پیش‌بینی و برایشان برنامه‌ریزی می‌کنند؛ و به‌جای صبر برای تغییر بازار، از قبل تصمیم می‌گیرند و اقدام می‌کنند. برای مثال یک شرکت می‌تواند داده‌های سال‌های قبل، روندهای فصلی و قیمت سوخت را بررسی کند. اگر تحلیل‌ها نشان دهد که در فصل تعطیلات نرخ حمل زیاد می‌شود، شرکت می‌تواند چند ماه زودتر با کریرها قرارداد ببندد و نرخ پایین‌تری دریافت کند.
پیشنهاد می کنیم از مقاله مدیریت نوسانات کرایه حمل و نقل دیدن کنید.
ابزارهای مهم تحلیل در بهینه سازی نرخ حمل و نقل
چند نوع تحلیل مهم وجود دارد که به شرکت‌ها کمک می‌کند تصمیم‌های بهتر و سریع‌تری بگیرند:
۱. تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)
در این روش با استفاده از داده‌های گذشته و مدل‌های آماری و الگوریتم‌ها، اتفاقات آینده پیش‌بینی می‌شوند. شرکت‌ها از این روش برای پیش‌بینی تقاضا، هزینه حمل یا تاخیرها استفاده می‌کنند.
مثلا یک فورواردر با بررسی داده‌های حمل سال‌های قبل در یک مسیر کلیدی، اوج تقاضا را در تعطیلات پیش‌بینی می‌کند و برای حفظ مزیت رقابتی، ظرفیت بیشتری را از کریرها در نرخ‌های کنونی رزرو می‌کند تا از افزایش نرخ‌های لحظه آخری برای مشتریانش جلوگیری کند.
۲. یادگیری ماشینی (Machine Learning)
در این روش، الگوریتم‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند و الگوها را تشخیص می‌دهند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهند. این سیستم با گذشت زمان بهتر می‌شود و در مواردی مثل انتخاب کریر، انتخاب مسیر یا پیش‌بینی هزینه‌ها به کار می‌رود.
مثلا یک شرکت لجستیکی با بررسی وضعیت آب‌وهوا، قیمت سوخت و سوابق حمل‌ونقل، مسیرهایی را پیدا می‌کند که قرار است پرتقاضا شوند و کریرهایی را پیشنهاد می‌دهد که نرخ بهتری دارند.
۳. تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics)
این روش داده‌های گذشته را بررسی می‌کند تا بفهمد چه اتفاقی افتاده است. مثلا شرکت‌ها زمان تحویل، هزینه‌ها و عملکرد کریرها را تحلیل می‌کنند تا نقاط ضعف را پیدا کنند و اصلاحات لازم را انجام دهند.
برای مثال اگر یک فورواردر از تحلیل توصیفی برای بررسی میانگین هزینه‌های خود با یک کریر در طول زمان استفاده کند، و ببیند برای برخی مسیرها بیش از حد به کریر پول داده است، می‌تواند با کریر وارد مذاکره مجدد شود یا در هنگام ارائه قیمت به مشتری، کریر دیگری را جایگزین کند.
بیشتر بخوانید: چالش های نوین حمل و نقل
۴. تحلیل پیشنهاد دهنده (Prescriptive Analytics)
این نوع تحلیل فقط پیش‌بینی نمی‌کند، بلکه پیشنهاد هم می‌دهد؛ مثلا به شرکت کمک می‌کند بفهمد با کدام کریر کار کند، از چه مسیری برود یا محموله را چطور تقسیم کند تا هزینه کمتر و کارایی بیشتر شود.
برای مثال اگر پیش‌بینی‌ها نشان دهد در دوره‌ای تقاضا زیاد می‌شود، مدل می‌تواند پیشنهاد دهد که بارها بین دو کریر تقسیم شوند تا هم هزینه پایین بماند و هم تحویل به‌موقع انجام شود.
۵. تحلیل بلادرنگ (Real-Time Analytics)
در این روش، داده‌ها در همان لحظه بررسی می‌شوند و شرکت‌ها می‌توانند محموله‌ها را رصد کنند، تاخیرها را ببینند و سریع واکنش نشان دهند.
برای مثال اگر داده‌های لحظه‌ای نشان دهد در منطقه‌ای تقاضا ناگهان زیاد شده، شرکت می‌تواند سریع ظرفیت بیشتری از کریر با نرخ فعلی رزرو کند و از هزینه‌های بالای لحظه آخری جلوگیری کند.
بهبود مذاکرات تامین‌کنندگان با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته
تامین‌کنندگان می‌توانند با ارائه داده‌هایی مثل میزان تحویل به‌موقع، درصد خرابی، روش‌های پایداری و جزئیات هزینه، شفافیت بیشتری ایجاد کنند و در مذاکره قوی‌تر ظاهر شوند. همچنین با تحلیل الگوهای خرید مشتریان و مقایسه با میانگین صنعت می‌توانند پیشنهادات خود را دقیق‌تر تنظیم کرده و نشان دهند که چه مزایایی نسبت به رقبا دارند.
تحلیل‌ها برای بهبود مدیریت موجودی و ظرفیت
تحلیل‌های پیشرفته به شرکت‌ها کمک می‌کند تغییرات تقاضا را پیش‌بینی کرده، فصل‌های اوج را شناسایی و تفاوت‌های منطقه‌ای یا مربوط به محصولات خاص را بهتر درک کنند.
با این روش، شرکت‌ها می‌توانند سطح موجودی خود را متناسب با تقاضای پیش‌بینی‌شده تنظیم کنند تا از انبار کردن بیش از حد یا تمام‌شدن موجودی کالا جلوگیری شود. تحلیل داده‌ها همچنین کالاهایی را که فروش پایینی دارند شناسایی می‌کند تا شرکت‌ها بتوانند برای آن‌ها تخفیف قائل شوند یا آن‌ها را از موجودی حذف کنند، درحالی‌که مطمئن‌اند کالاهای پرفروش به مقدار کافی در انبار موجود است.
شرکت‌ها می‌توانند با تحلیل ساختار نرخ‌های حمل‌ونقل، از جمله نحوه تغییر هزینه‌ها نسبت به حجم ارسال، فرصت‌های کاهش هزینه را پیدا کنند. این بینش به آن‌ها کمک می‌کند محموله‌ها را تجمیع کرده و موجودی را در دفعات بیشتر، ولی با حجم کمتر جابه‌جا کنند.
با پیش‌بینی دقیق نرخ‌ها و ظرفیت، شرکت‌ها می‌توانند مقدار سفارش‌ها و زمان‌بندی تحویل‌ها را دقیق‌تر تنظیم کنند تا سطح موجودی را بهینه کرده و از خطرات مالی ناشی از انباشت بیش از حد و همچنین استفاده کمتر از ظرفیت جلوگیری کنند. برای مثال اگر پیش‌بینی‌ها نشان دهد که نرخ حمل و نقل به‌دلیل افزایش تقاضا یا کمبود ظرفیت بیشتر شده است، شرکت‌ها می‌توانند برای جلوگیری از انباشت کالا، استراتژی خرید خود را از قبل تنظیم کنند.
بیشتر بخوانید: اینکوترمز
شروع به کار: گام‌های عملی برای فریت فورواردرها
برای استفاده از تحلیل داده‌ها در فرآیند تعیین نرخ‌های حمل‌ونقل، می‌توان این مراحل را دنبال کرد:
گام ۱: تعیین اهداف اصلی
اهداف مشخص خود را برای استفاده از تحلیل در تدارک نرخ‌ها مشخص کنید؛ مثلا کاهش هزینه حمل، بهبود زمان تحویل یا بهینه‌سازی مدیریت ظرفیت.
گام ۲: جمع‌آوری داده‌ها
داده‌های نرخ حمل و نقل، عملکرد کریرها، حجم محموله‌ها، زمان‌های تحویل و پیش‌بینی تقاضا را جمع‌آوری کنید.
گام ۳: انتخاب ابزار تحلیل
ابزارها یا پلتفرم‌های تحلیلی مناسب انتخاب کنید که بتوانند داده‌های جمع‌آوری‌شده را پردازش و تحلیل کنند. مثلا از نرم افزارهای مدیریت حمل و نقل بین المللی مانند رویان که قابلیت تحلیل داده دارند، استفاده کنید.
گام ۴: تحلیل نرخ های حمل و نقل
با استفاده از ابزارهای تحلیلی، روند نرخ‌ها را بررسی کنید، الگوها را بیابید و نرخ‌ها را در میان کریرها، مناطق و روش‌های مختلف حمل مقایسه کنید. به‌دنبال فرصت‌های صرفه‌جویی و زمینه‌های قابل‌مذاکره باشید.
گام ۵: ساخت مدل‌های پیش‌بینی
مدل‌هایی طراحی کنید که بر اساس داده‌های گذشته، روند بازار و عواملی مثل نوسان قیمت سوخت، افزایش تقاضا یا تغییرات فصلی، نرخ‌های آینده را پیش‌بینی کنند.
گام ۶: شناسایی فرصت‌های بهینه‌سازی
با استفاده از نتایج تحلیل، بخش‌هایی را برای بهینه‌سازی شناسایی کنید؛ مثلا تجمیع محموله‌ها، مذاکره برای شرایط بهتر با کریرها یا تنظیم زمان‌بندی تحویل برای استفاده از نرخ‌های پایین‌تر.
گام ۷: ادغام بینش‌ها در فرآیند تعیین نرخ
بینش‌های تحلیلی را وارد استراتژی تعیین نرخ‌ها کنید. با تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، کریر مناسب را انتخاب کرده، بر سر قراردادها مذاکره کنید و حجم ارسال‌ها را بر اساس هزینه و ظرفیت تعیین نمایید.
گام ۸: پایش عملکرد
به‌طور مداوم نرخ‌ها و شاخص‌های عملکرد را بررسی کنید. تاثیر تغییرات و اقداماتی را که براساس تحلیل انجام داده‌اید بسنجید تا مطمئن شوید بهبودها ماندگار هستند.
گام ۹: بازبینی و اصلاح استراتژی
با تحلیل داده‌های جدید، استراتژی تدارک خود را اصلاح و به‌روزرسانی کنید. فرآیندها را بر اساس روندهای جدید، تغییر نرخ‌ها و نوسان تقاضا بهینه نگه دارید.
هنگام انتخاب ابزار مناسب برای تحلیل‌های پیشرفته، ابتدا باید اهداف خود را مشخص کنید؛ مثلا کاهش هزینه‌های حمل، شفاف‌ترکردن نرخ‌ها یا بهبود کارایی نرخ‌ها. سپس ابزارها را از نظر قابلیت ادغام با سیستم‌های فعلی، ارائه داده‌های لحظه‌ای و امکان گسترش در آینده ارزیابی کنید و مطمئن شوید ابزار انتخابی می‌تواند بینش‌های کاربردی مانند روند نرخ‌ها، تحلیل پیش‌بینی و ارزیابی عملکرد کریرها را ارائه دهد.
بعد از انتخاب فناوری، مزایا و اهداف آن را به‌طور شفاف برای تیم خود توضیح دهید. از مشارکت بخش‌های کلیدی مانند لجستیک، تدارکات و فناوری اطلاعات در فرآیند تصمیم‌گیری اطمینان حاصل کنید. همچنین آموزش و منابع لازم را در اختیار کارکنان بگذارید تا همه بتوانند از فناوری جدید به‌صورت موثر استفاده کنند.
بیشتر بخوانید: تجمیع بار چیست
سخن پایانی
شرکت‌های فورواردینگ امروز با چالش‌های متعددی در تعیین نرخ حمل و نقل روبرو هستند که تحلیل‌های پیشرفته راه‌حل اصلی آن‌هاست. در این مطلب دیدیم که تحلیل‌های پیشرفته چگونه به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا مذاکرات هوشمندانه‌تری داشته باشند، تقاضا را دقیق‌تر پیش‌بینی کنند، مدیریت موجودی را بهینه سازند و روابط بهتری با تامین‌کنندگان برقرار کنند.
این ابزارها با پردازش هوشمند داده‌ها، الگوهای پنهان بازار را کشف می‌کنند و به فورواردرها امکان می‌دهند نوسانات قیمت را پیش‌بینی کنند و تصمیمات استراتژیک بگیرند. نرم‌افزار رویان با ترکیب قابلیت‌های تحلیل داده و گزارش‌گیری لحظه‌ای، بستری جامع برای فورواردرها فراهم کرده تا عملکرد کریرها را ارزیابی و نرخ‌های رقابتی دریافت کنند.
