1. Dữ liệu – “mỏ vàng” còn bị lãng quên trong logistics

Trong ngành logistics, mỗi ngày có hàng ngàn dữ liệu được tạo ra: từ hành trình vận tải, chi phí nhiên liệu, thời gian giao hàng, trạng thái container, cho đến phản hồi của khách hàng.
Thế nhưng, phần lớn doanh nghiệp vẫn chỉ lưu trữ chứ chưa khai thác dữ liệu một cách hiệu quả.

Họ có dữ liệu ở khắp nơi – Excel, email, phần mềm quản lý rời rạc, hay thậm chí là ghi chép thủ công – nhưng lại thiếu một hệ thống phân tích tổng thể.
Hậu quả là khi cần ra quyết định, nhà quản lý phải dựa vào “trải nghiệm cá nhân” hơn là “chứng cứ từ dữ liệu”.

Một nghiên cứu của DHL Trend Radar (2024) cho thấy, hơn 70% doanh nghiệp logistics thừa nhận rằng họ có dữ liệu nhưng không đủ khả năng chuyển hóa nó thành thông tin hữu ích để tối ưu hoạt động hoặc phục vụ khách hàng.

2. Phân tích dữ liệu – nền tảng của quyết định thông minh

Phân tích dữ liệu (Data Analytics) trong logistics không chỉ là việc đọc các con số, mà là biến dữ liệu vận hành thành tri thức có giá trị thực tiễn.

Doanh nghiệp có thể áp dụng phân tích dữ liệu ở nhiều cấp độ:

• Phân tích mô tả (Descriptive Analytics): Hiểu rõ điều gì đang diễn ra – ví dụ, tỷ lệ giao hàng trễ theo tuyến, chi phí phát sinh trong từng lô hàng.
• Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics): Tìm hiểu vì sao vấn đề xảy ra – như nguyên nhân khiến thời gian xử lý chứng từ kéo dài.
• Phân tích dự đoán (Predictive Analytics): Sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán nhu cầu vận chuyển, giá nhiên liệu, hay rủi ro tắc nghẽn.
• Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics): Gợi ý phương án tối ưu – chẳng hạn, tuyến vận tải tiết kiệm nhất hoặc mức giá hợp lý nhất cho từng khách hàng.

Khi tích hợp các cấp độ phân tích này, doanh nghiệp logistics có thể ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision) thay vì cảm tính – từ đó tiết kiệm chi phí, giảm rủi ro và tăng khả năng cạnh tranh.

3. Lợi ích cụ thể mà phân tích dữ liệu mang lại cho logistics

Ứng dụng phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp logistics đạt được nhiều lợi thế rõ rệt:

• Tối ưu chi phí vận hành: Phát hiện các tuyến vận tải kém hiệu quả, chi phí ẩn, hoặc sai sót trong quy trình.
• Dự đoán nhu cầu thị trường: Phân tích xu hướng xuất nhập khẩu, mùa cao điểm và hành vi khách hàng để lên kế hoạch nhân sự, kho bãi, và phương tiện.
• Tăng trải nghiệm khách hàng: Cung cấp thông tin chính xác và nhanh chóng về lộ trình, thời gian giao hàng, và tình trạng đơn.
• Cải thiện hiệu suất nhân sự: Xác định khâu nào thường bị chậm trễ, bộ phận nào cần hỗ trợ thêm.
• Ra quyết định chiến lược: Từ dữ liệu, ban lãnh đạo có thể hoạch định chiến lược mở rộng tuyến mới, đầu tư công nghệ hay xây dựng chính sách giá linh hoạt hơn.

4. Từ dữ liệu đến hành động – Cách doanh nghiệp bắt đầu với phân tích dữ liệu

Để chuyển đổi sang mô hình logistics dựa trên dữ liệu, doanh nghiệp có thể đi theo 3 bước:

1. Chuẩn hóa dữ liệu: Thống nhất nguồn dữ liệu từ các bộ phận (sales, vận hành, kế toán, chăm sóc khách hàng) về một hệ thống duy nhất.
2. Xây dựng hạ tầng phân tích: Sử dụng phần mềm quản lý logistics có khả năng tổng hợp, trực quan hóa và phân tích dữ liệu.
3. Đào tạo và văn hóa dữ liệu: Khuyến khích nhân viên ra quyết định dựa trên số liệu, không chỉ dựa vào kinh nghiệm cá nhân.

5. Kết luận

Trong thời đại dữ liệu là “nhiên liệu” cho mọi quyết định, doanh nghiệp nào biết tận dụng dữ liệu tốt hơn, doanh nghiệp đó sẽ đi nhanh hơn và xa hơn.
Phân tích dữ liệu không chỉ là xu hướng, mà là nền tảng sống còn giúp các doanh nghiệp logistics nâng cao hiệu suất, giảm chi phí và chinh phục khách hàng bằng sự chính xác, minh bạch và linh hoạt.

Bạn đang muốn biến dữ liệu logistics thành lợi thế kinh doanh? Hãy khám phá cách Freightek giúp doanh nghiệp phân tích và tối ưu toàn bộ quy trình vận hành chỉ trên một nền tảng.👉 [Tìm hiểu thêm về phần mềm Freightek]

‍