Taşıma fiyatlarının geçmiş verilerini analiz etmek daha iyi tarifeler müzakere etmeye nasıl yardımcı olur. Avrupa pazarındaki forwarder'lar için fiyatlandırma rehberi.
Lojistikte, özellikle de son derece dinamik olan spot piyasada, fiyat bilgisi en değerli varlıktır. Bir taşıma işlemi için birkaç on Euro'luk bir fark, kar ile zarar arasındaki ince çizgiyi belirleyebilir. Yalnızca sezgilerine veya nakliye borsalarındaki mevcut tekliflere güvenen nakliye komisyoncuları (forwarder'lar) kendilerini önemli risklere maruz bırakırlar. Gerçek bir rekabet avantajı, bir CRM sistemindeki nakliye fiyatları geçmişinin analizi yoluyla veriye dayalı kararlar alınmasıyla elde edilir.
CRM'de fiyat geçmişi
Tahmin Etmenin Sonu, Veri Analitiği Çağı
Modern lojistik yazılımları, gerçekleştirilen binlerce taşımadan elde edilen devasa miktarda fiyatlandırma verisini otomatik olarak kaydeder. Bir operasyon uzmanı veya satış temsilcisi, örneğin İstanbul'dan Münih'e yeni bir taşıma talebi alır almaz, CRM sistemi tarihsel bağlamı anında görüntüler:
Geçmişte bu rotayı müşterilere hangi fiyattan sattık?
Bu rotada taşıyıcılardan (kamyonculardan) kapasiteyi ne kadara satın alabildik?
Fiyatlar mevsime veya haftanın gününe göre nasıl değişiyor?
Bu veriler net grafikler yardımıyla görselleştirilir. Böylece satış görevlisi artık "karanlıkta" çalışmaz. Ortalama kar marjını bilir, kabul edilebilir asgari fiyatın ne olduğunu bilir ve müşteriye saniyeler içinde piyasaya uygun, kesin bir fiyat teklifi sunabilir.
Taşıyıcılar (Kamyoncular) İle Müzakere
Fiyat geçmişi sadece müşterilere yönelik (satış) değil, aynı zamanda taşıyıcılara yönelik (satın alma) ilişkilerde de faydalıdır. Dispeçer (operasyon yetkilisi) bir nakliyeciyle fiyat pazarlığı yaparken, CRM sistemi sayesinde elinde somut veriler vardır. Aynı nakliyecinin geçen ay benzer bir rota için ne kadar ücret talep ettiğini veya ilgili güzergahta diğer güvenilir nakliyecilerin ortalama oranının ne olduğunu hızla kontrol edebilir.
Bu bilgi asimetrisi, ekspeditör/forwarder'a müzakerelerde büyük bir avantaj sağlayarak, nakliyecilerin haksız fiyat artışlarına karşı kendini savunmasına yardımcı olur ve operasyonel kar marjını korumasını sağlar.
Fiyat Gelişimini Öngörme (Prediction)
En gelişmiş sistemler daha da ileri gidiyor. Makine öğrenimi algoritmalarının (Yapay Zeka) kullanımı sayesinde, sadece geçmişi analiz etmekle kalmıyor, aynı zamanda yakıt fiyatları, piyasadaki kapasite eksikliği veya mevzuat değişiklikleri (otoyol geçiş ücretlerinin artması gibi) gibi dış faktörleri de dikkate alarak fiyatların gelecekteki gelişimini tahmin edebiliyorlar. Bir müşteriye ancak aylar sonra gerçekleşecek projeler için kesin bir tahmin (kalkülasyon) sunabilme yeteneği, sıradan bir forwarder'ı stratejik bir ortağa dönüştürür.