一种面向电商企业的物流分析方法及系统与流程

本发明属于电商领域，涉及物流分析技术，具体是一种面向电商企业的物流分析方法及系统。

背景技术：

1、电商企业的兴起得益于互联网和电子技术的发展。随着互联网的普及和技术的进步，电商企业得以利用在线平台、电子支付、物流配送等技术手段来实现商品和服务的销售、交付以及客户服务，电商企业的兴起与消费者对便捷、多样化和个性化购物体验的需求密切相关。消费者可以通过电商平台在任何时间和地点浏览和购买商品，同时还能享受到更多的选择和比较价格的便利，同时电商企业通过创新的商业模式改变了传统的零售业态，电商企业接收和处理消费者的订单，并负责将商品从仓库或供应商处送达消费者手中，物流在这个过程中起到关键作用，因此如何对电商企业的物流进行把控是很有必要的。

2、但是现阶段在进行物流分析时，局限于对电商企业单一方向的分析，而不会结合客户的订购能力进行分析，并依据客户的订购能力提供相应的服务，导致出现向优质客户提供较差物流服务的情况，进而导致优质客户的流失；

3、为此，我们提出一种面向电商企业的物流分析方法及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：提出一种面向电商企业的物流分析方法及系统 ，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种面向电商企业的物流分析方法，物流分析方法具体如下：

4、步骤s1，获取电商企业的订单数据、物流数据以及每个发货仓库对应的发货数据；

5、步骤s2，对电商企业中发货仓库的效率进行分析，得到电商企业中发货仓库的发货时效分数值，基于发货时效分数值得到电商企业对应发货仓库的仓库等级；

6、步骤s3，对电商企业的物流数据进行分析，分析得到电商企业对应的物流时效分数值，依据物流时效分数值得到电商企业对应物流线路的线路等级；

7、步骤s4，对电商企业上一季度的客户订购情况进行分析，得到客户对应的客户优先序列；

8、步骤s5，依据客户优先序列为客户设定相应的物流方式。

9、进一步地，订单数据具体为每个订单对应的产品种类以及不同产品种类的产品数量；

10、物流数据为电商企业在上一季度中每个订单对应物流状态的时间节点，以及电商企业在上一季度不同物流线路的包裹损坏数和运输包裹数，物流状态包括快递发出时刻与派件时刻；

11、发货数据包括对应发货仓库在上一季度的承诺发货订单数、超期发货订单数以及订单发货时长。

12、进一步地，所述步骤s2包括如下子步骤：

13、步骤s21，计算发货仓库对应的发货及时率；

14、步骤s211，获取电商企业中发货仓库的发货数据，得到对应发货仓库在上一季度的承诺发货订单数与超期单数；

15、步骤s212，通过发货仓库在上一季度的承诺发货订单数减去超期单数的差值并除以承诺发货订单数得到发货仓库在上一季度的发货及时率；

16、步骤s22，计算发货仓库对应的发货及时分数值；

17、步骤s23，发货及时率乘以发货及时分数值得到发货仓库的发货时效分数值；

18、步骤s24，对所有发货仓库重复执行以上，得到电商企业对应多个发货仓库的发货时效分数值；

19、步骤s25，将电商企业对应发货仓库的发货时效分数值与发货时效分数阈值进行比对，判定发货仓库的仓库等级为一级仓库或二级仓库；

20、其中一级仓库的发货效率高于二级仓库的发货效率。

21、进一步地，所述发货及时分数值的计算过程为：

22、步骤s221，获取发货仓库在上一季度对应的订单发货时长；

23、步骤s222，将订单发货时长与订单时长节点进行比对；

24、步骤s223，若订单发货时长小于第一时长节点，则将对应的订单划分至第一集合中；

25、若订单发货时长大于等于第一时长节点小于第二时长节点，则将对应的订单划分至第二集合中；

26、若订单发货时长大于等于第二时长节点小于第三时长节点，则将对应的订单划分至第三集合中；

27、若订单发货时长大于等于第三时长节点，则认定对应的订单为超时订单；其中，第一时长节点＜第二时长节点＜第三时长节点；

28、步骤s224，分别统计第一集合中订单的数量ddy、第二集合中订单的数量dde、第三集合中订单的数量dds和超时订单的数量ddc；

29、步骤s225，通过公式计算发货仓库对应的发货及时分数值fhj，公式具体如下：

30、，式中，e为自然常数，a1、a2和a3分别为固定数值的权重系数，其中0＜a3＜a2＜a1＜1，fha为第一集合中每个订单的订单发货时长，fhb为第二集合中每个订单的订单发货时长，fhc为第三集合中每个订单的订单发货时长。

31、进一步地，所述步骤s3包括如下子步骤：

32、步骤s31，计算电商企业对应每个线路集合的线路优秀值；

33、步骤s32，计算电商企业对应线路集合的包裹运损比；

34、步骤s33，线路优秀值除以包裹运损比得到不同物流线路的物流时效分数值；

35、步骤s34，将电商企业对应物流线路的物流时效分数值与物流时效分数阈值进行比对，判定物流线路的线路等级为一级线路或二级线路；

36、其中，一级线路的运输效率高于二级线路的运输效率。

37、进一步地，所述线路优秀值的计算过程具体如下：

38、步骤s311，获取电商企业的物流数据，得到电商企业在上一季度中每个订单在不同物流状态对应的时间节点；

39、步骤s312，通过派件时刻的时间节点减去快递发出时刻对应的时间节点得到电商企业在上一季度中每个订单的物流中转时长；

40、步骤s313，将物流中转时长与标准物流时长进行比对；

41、若物流中转时长小于标准物流时长，则将对应的订单标记为一级订单；

42、若物流中转时长大于标准物流时长，则将对应的订单记为二级订单；

43、步骤s314，按照从发货仓库至目标城市之间的物流线路，将相同物流线路的一级订单与二级订单划分至同一线路集合中，线路集合的编号记为m；

44、步骤s315，统计不同线路集合中二级订单的数量并记为二级订单数，二级订单数比对线路集合中订单总数得到线路集合的二级订单率edlm；

45、步骤s316，获取线路集合中一级订单或二级订单的运输成本，并将相同线路集合中所有订单的运输成本相加求和取除以订单数后得到线路集合中每个订单的平均运输成本pcbm；

46、步骤s317，通过公式计算每个线路集合的线路优秀值xlym=e/（pcbm×edlm），式中e为自然常数；

47、其中，所述包裹运损比的计算过程为：

48、步骤s321，获取电商企业在上一季度不同物流线路的包裹损坏数和运输包裹数；

49、步骤s322，包裹损坏数比对运输包裹数得电商企业不同物流线路的包裹运损比。

50、进一步地，所述步骤s4包括如下子步骤：

51、步骤s41，获取多个客户的订单数据，得到每个客户的产品种类以及不同产品种类的产品数量；

52、步骤s42，统计客户不同产品种类的产品数量，不同产品种类的产品数量相加求和得到客户的产品出货数kds；同时，统计客户对应产品种类的数量并记为产品出货种类数kxs，s为客户的编号；

53、步骤s43，将客户与对应的产品出货数进行关联分析，关联分析得到客户的货量等级为一级货量客户、二级货量客户或三级货量客户；

54、其中，所述步骤s43还包括如下子步骤：

55、步骤s431，通过客户的产品出货数除以对应电商企业的产品出货总数得到对应客户的产品订购百分比；

56、步骤s432，客户的产品订购百分与产品订购百分比阈值进行比对，判定客户的货量等级为一级货量客户、二级货量客户或三级货量客户；其中，一级货量客户订购货物的总数量少于二级货量客户订购货物的总数量，二级货量客户订购货物的总数量少于三级货量客户订购货物的总数量；

57、步骤s44，将客户与对应的产品出货种类数进行关联分析，关联分析得到客户的种类等级记为一级种类客户、二级种类客户或三级种类客户；

58、其中，所述步骤s44还包括如下子步骤：

59、步骤s441，产品出货种类数除以电商企业对应产品的产品种类总数得到对应客户的种类订购百分比；

60、步骤s442，种类订购百分比与种类订购百分比阈值进行比对，判定客户的种类等级为一级种类客户、二级种类客户或三级种类客户；其中，一级种类客户订购货物的种类少于二级种类客户订购货物的种类，二级种类客户订购货物的种类少于三级种类客户订购货物的种类；

61、步骤s45，计算每个客户对应的客户权重系数，客户权重系数乘以对应的产品出货数得到客户的物流优先值，按照物流优先值的降序排序得到客户优先序列。

62、进一步地，所述客户权重系数的计算过程为：

63、步骤s451，结合客户对应的货量等级与种类等级生成客户的交叉等级统计表：

64、若客户的货量等级与种类等级均为一级，则将客户的交叉等级记为一级；

65、若客户的货量等级与种类等级均为三级，则将客户的交叉等级记为三级；

66、若属于其他情况，则将客户的交叉等级记为二级；

67、步骤s452，获取客户对应的交叉判断矩阵；

68、步骤s453，依据交叉判断矩阵对应的特征值，将交叉判断矩阵分解为三个特征向量，舍弃存在负数的特征向量，而后选取特征向量作为客户交叉等级对应的客户权重系数。

69、进一步地，所述步骤s5包括如下子步骤：

70、步骤s51，获取电商企业对应发货仓库的仓库等级以及物流线路的线路等级；

71、步骤s52，获取客户优先序列，依据客户优先序列依次设定物流方式，具体为：

72、优先为客户优先序列中首位客户选取一级仓库和一级线路，若不存在一级仓库和一级线路，则为客户选取二级仓库和二级线路，以此类推。

73、为了实现上述目的本发明还一种面向电商企业的物流分析系统，包括：

74、数据采集模块，用于采集电商企业对应的订单数据、物流数据以及每个发货仓库对应的发货数据，将订单数据发送至客户分析模块，将物流数据发送至物流分析模块，将发货仓库对应的发货数据发送至发货分析模块；

75、发货分析模块，用于对电商企业中发货仓库的效率进行分析，分析得到电商企业对应发货仓库的仓库等级并发送至调控终端；

76、物流分析模块，用于对电商企业的物流数据进行分析，分析得到电商企业对应物流线路的线路等级并发送至调控终端；

77、客户分析模块，用于对客户的订购情况进行分析，分析得到客户对应的客户优先序列并发送至调控终端；

78、调控终端，用于依据优先序列为客户设定对应等级的发货仓库和物流线路。

79、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

80、本发明首先获取电商企业的订单数据、物流数据以及每个发货仓库对应的发货数据，首先结合发货数据对电商企业中发货仓库的效率进行分析，分析得到电商企业对应发货仓库的仓库等级，而后结合物流数据对电商企业的物流数据进行分析，分析得到电商企业对应物流线路的线路等级，最后结合订单数据对电商企业上一季度的客户订购情况进行分析，得到客户对应的客户优先序列，依据客户优先序列为客户设定相应的物流方式，本发明基于多源数据分析实现电商企业对应物流能力与客户质量的智能适配。