Kaip transporto kainų istorinių duomenų analizė padeda išderėti geresnius tarifus. Kainodaros vadovas ekspeditoriams Europos rinkoje.
Logistikoje, o ypač itin dinamiškoje „spot“ rinkoje, informacija apie kainas yra vertingiausias turtas. Kelių dešimčių eurų skirtumas už pervežimą gali nubrėžti ploną liniją tarp pelno ir nuostolio. Ekspeditoriai, pasikliaujantys tik savo nuojauta arba dabartiniais pasiūlymais krovinių biržose, rizikuoja. Tikras konkurencinis pranašumas įgaunamas priimant duomenimis pagrįstus sprendimus – analizuojant transporto kainų istoriją CRM sistemoje.
Kainų istorija CRM
Spėliojimų pabaiga, duomenų analitikos era
Moderni logistikos programinė įranga automatiškai įrašo didžiulius kiekius kainodaros duomenų iš tūkstančių atliktų pervežimų. Kai tik dispečeris ar pardavimų vadybininkas gauna naują užklausą transportavimui, pvz., iš Vilniaus į Berlyną, CRM sistema akimirksniu parodo istorinį kontekstą:
Už kokią kainą mes pardavėme šį maršrutą klientams praeityje?
Už kokią kainą sugebėjome nupirkti pajėgumus iš vežėjų šiame maršrute?
Kaip kainos skiriasi priklausomai nuo sezono ar savaitės dienos?
Šie duomenys vizualizuojami aiškių grafikų pagalba. Taigi, darbuotojas nebedirba „aklai“. Jis žino vidutinę pelno maržą, žino, kokia yra mažiausia priimtina kaina, ir gali per kelias sekundes klientui pateikti tikslų, rinkos sąlygas atitinkantį pasiūlymą.
Derybos su vežėjais
Kainų istorija naudinga ne tik santykiuose su klientais (pardavimai), bet ir santykiuose su vežėjais (pirkimai). Kai transporto vadybininkas derasi dėl kainos su vežėju, CRM sistemos dėka jis turi konkrečius duomenis. Jis gali greitai patikrinti, kiek tas pats vežėjas prašė praėjusį mėnesį už panašų maršrutą, arba koks yra kitų patikimų vežėjų vidutinis tarifas atitinkamame maršrute.
Ši informacijos asimetrija suteikia ekspeditoriui didžiulį pranašumą derybose, padedant jam apsiginti nuo nepagrįstų vežėjų kainų pakėlimų ir leidžiant apsaugoti savo operacinę maržą.
Kainų pokyčių prognozavimas (Prediction)
Pažangiausios sistemos eina dar toliau. Naudojant mašininio mokymosi (Dirbtinio intelekto) algoritmus, jos ne tik analizuoja praeitį, bet ir gali nuspėti ateities kainų pokyčius, atsižvelgdamos į išorinius faktorius, tokius kaip degalų kainos, pajėgumų trūkumas rinkoje ar normatyviniai pokyčiai (pvz., padidėję kelių mokesčiai Vokietijoje). Galimybė pateikti klientui tikslią sąmatą projektams, kurie vyks tik po kelių mėnesių, paverčia paprastą ekspeditorių strateginiu partneriu.