Одним из важных аспектов использования курьерских услуг является точный анализ расходов, которые вы несете как предприятие. Это включает в себя анализ таких параметров, как вес посылки (контейнера), объем, пройденное расстояние, используемый вид транспорта и т.д.
Точность в этой области имеет ключевое значение, поскольку она гарантирует, что вы не переплачиваете за курьерские услуги, и помогает вам составить соответствующий бюджет. Вы можете провести этот анализ самостоятельно или нанять стороннего поставщика услуг, который сделает это за вас. И поверьте мне: если вы потратите время на то, чтобы обеспечить точность анализа расходов на курьерские услуги B2B, то в долгосрочной перспективе это обязательно окупится!
Так, недавно я наткнулся на интересную технику анализа, которая использует Python для выявления переплат, сделанных за курьерские услуги B2B. По сути, можно получить данные по счетам, а затем использовать библиотеки Python, такие как Pandas и Numpy, для проведения различных статистических тестов с целью выявления тенденций и аномалий.
Применяя алгоритмы обнаружения выбросов и специальные функции, можно легко определить, есть ли переплаты, превышающие определенный порог. Более того, этот метод может быть усовершенствован путем включения дополнительных переменных, таких как объем отправленных товаров, расстояние, время доставки и т.д., чтобы получить более глубокое понимание затрат на курьерскую доставку. В целом, это относительно простой, но мощный метод выявления потенциальной экономии затрат в компаниях, которые в значительной степени полагаются на курьерские услуги!
В этой статье я хочу поделиться с вами тем, как я проанализировал доставку плит одной строительной компании (назовем ее ABC) и обнаружил, что они сильно переплачивают своим курьерам.
