大數據剖析從庫房辦理、貨品運送、客戶服務、逆向物流、可持續開展等方面對物流環節有著極大影響。

倉儲

跟著經濟開展，為了滿意客戶需求，庫房越來越多成為供給各種庫存組合。大數據剖析能夠計算出庫房中倉儲的哪一類，哪一種產品進出庫最頻頻，因而，將產品的可移動貨架放置到更近出口處。節省時刻，削減人力本錢。

相同也能夠經過進出庫數據來更多的優化庫房道路和流程。

運送

跟著新零售的開展，小批量，多頻率的訂單呈現，傳統的調度人力組織道路很難滿意實踐運送需求，智能優化道路就應運而生。使用數碼地圖和實時交通信息，經自動化長途信息處理系統智能排單和優化道路

能夠更為精確及時的處理配送問題，一起還能下降車輛空載率。

客服服務

客服服務要求物流企業運送完美訂單，需求物流環節的活動都能協同協作。完美訂單應該滿意貨品完好運送、運送無誤，來衡量、運送及時。這就產生了一個問題。即時效性問題，許多客戶要求次日達，乃至還有的客戶期望能夠次日達。

而這種高水平服務就隨之而來要高本錢。怎么區分隔客戶送貨時刻要求，優化車輛資源。大數據剖析能夠辨認客戶需求何種類型的客服服務，為企業供給了更好的本錢判別方法。

逆向物流

逆向物流是指將產品反向由顧客流向制作廠家或許供貨商，也有人稱之為退貨。

咱們經過逆向物流的數據剖析，能夠倒逼產品更多的進行優化規劃和包裝，門店選址的 剖析。直接影響到企業的戰略層面。

可持續開展

經過大數據剖析，能夠進步企業杰出健康開展，進步其可持續性，以設備選址來看，除了提高市場占有率，還能夠削減遠距離運送的本錢糟蹋，削減能耗和排放。這也涉及到庫房和配送中心的選址，下降庫存，當地環境等問題。