yodel

结合天气, geolocation, time, traffic, parcel, 和客户数据,以优化超过50万的交付日.

想象一下,一家公司将改变其业务流程,以确保实时满足SLA.

这些业务决策将如何影响客户满意度? 客户忠诚度? yodel是一家总部位于英国的包裹递送公司. 他们进行预测包裹递送,实时采取行动改变业务流程. 物流优化5个以上,每天500条送货路线,确保客户满意的准时交货.

作为B2B和B2C订单最大的快递公司之一, 约德尔为英国和爱尔兰的许多主要零售商提供服务.

结合内部和外部数据源,包括地理位置, weather, time, 交通模式, parcel data, 和客户数据. Teradata为yodel集成了这些数据, 让所有业务用户都能找到他们需要的答案.

管理一个拥有7400多辆送货车辆和5500多辆司机旅行的车队不是一件容易的事. weather, detours, 交通模式, 路边事故, 道路状况, driver habits, 车辆维修, 导航员的失误会对包裹的准时送达产生负面影响. 乘以500,每天运送000个包裹, 繁忙日100米, 你面临着一个复杂的挑战,那就是保持优质的送货服务. 影响客户满意度和忠诚度的服务交付.

约德尔的数字

5,500+

每日送货路线

145M

每年的包裹递送量

6,000

实体店

1M

送货高峰日

mdg phil, yodel数据科学总监

mdg phil

数据科学总监

Mr. 克拉克是yodel的数据科学主任. 他拥有超过25年的设计经验, building, 支持和管理物流中的IT解决方案, retail, 以及金融服务行业. 他领导了一个新的Teradata分析平台的实现,包括跨部门数据集成的交付, 数据可视化, dashboards, kpis, 以及预测预测和分析.

In 2015, yodel的数据是完全不同的,没有统一的业务度量来源, kpis, and data truth.

多个数据集市、遗留的BI应用程序和Microsoft Excel报告都没有成功. 在十大电子游艺网站帮助下, yodel集成并实现了一个数据分析平台,在这个平台上,所有的数据都可以被内部和外部的客户访问以进行实时分析. 将数据整合在一起,简化分析架构, yodel的报告标准且自助式, 特别分析功能, 以及物流优化方面的见解. 这意味着yodel了解并优化其运输成本, routes, 甚至连单个产品的盈利能力都没有.

data sources

geolocation

随时了解司机和送货车辆.

weather

大雨、浓雾和天气预报可能会影响送货服务.

parcel data

包裹扫描信息及其具体位置(仓库、分拣中心、派送车辆).

交通模式

根据全天的交通密度重新安排司机的路线.

Time

密切关注SLA交付时间窗口的时钟.

customer data

合同、商定的sla和服务量.

yodel的“业务控制塔”提供全天候的实时可见的整个操作.

这提供了广泛的访问准确, 及时的数据,以改善跟踪和提醒送货司机. 是什么导致了对业务变化做出反应的能力, 变得更加敏捷, responsive, 用数据感知优化物流,为商业决策提供信息. 这是普遍存在的数据智能.

兑现承诺

通过分析司机路线和预测包裹交付时间与ETA承诺, yodel以细粒度执行基于作业的成本计算(ABC), 个人包裹水平. yodel的“预期性能”提高了2-3%,这是他们承诺递送包裹的时间窗口,并在这个时间窗口内保持递送.

岳得尔歌的回答是:

每天5500条无差错送货路线

其他客户的故事