商业智能在传统邮政业务中的应用.ppt

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1、商业智能（BI）在传统邮政业务的 应用,骆阳 Teradata邮政项目总监 _ 18年大型计算机信息系统设计和建设经验；3年数据仓库建设经验。参与银行、税务、电力、保险、邮政、航空等行业的数据库和信息系统建设。2007年以来一直在集团公司参与名址库建设工作，多次下地市调研，专注于名址库建设、数据质量控制、数据分析等领域。 2008/11-至今 邮政商函BIU培训 主讲老师 营销过程和分析数据生产 2008/2-2008/7 邮政三网互通 参与业务流程设计 2007/32008/11 全国名址信息系统 负责规划和设计，培训讲师 2006/11-2007/3 国航数据仓库 规划和设计 2005-2

2、006 中国国际广播电台 系统设计 2001-2002 广东税务大集中系统 系统设计 1998-1999 三峡工程信息系统 系统设计,Teradata 专业服务团队,内容,商业智能（BI）在报刊的应用示例,商业智能（BI）推动商业发展,BI 对企业的价值 Fexdex BI应用案例,报刊订阅数据的订户细分 数据挖掘促进报刊的交叉销售,商业智能（BI）在商函的应用示例,商函业务发展需要商业智能（BI） 商业智能（BI）促进商函营销变革 商业智能（BI）应用示例,商业智能（BI）在速递的应用示例,经营分析示例 投递时限分析示例 大客户分析示例,“信息技术开始从根本上改变传统的业务方式，并且创造更大

3、的经济价值。通过实时库存管理，极大的降低了不必要的库存” “实时信息应用正加速生产力的发展，并提高生活水平，这种对经济繁荣的贡献是前所未有的” 美国前美联储主席 格林斯潘 1999-9-21 华尔街日报,信息技术和BI的发展和价值,信息是相关联和有意义的数据 把数据转化为信息需要知识。至今为止，大多数人使用电脑只是加快他们传统的工作。一旦企业尝试从数据到信息的转换，它的决策流程、管理架构、甚至日常工作方式都要变化。 现代管理大师：彼得.德鲁克 1998年 哈弗商业周刊,1970-1985：生产管理方式的变化：精细化管理、流程化实现 1985-1995：ERP普遍用于生产管理，办公自动化系统用于

4、管理 1995以后：商业智能（BI）开始用于经营分析，如月报、季报等报表 2000以后：商业智能（BI）开始融入业务流程，进入实时决策时期。主要体现在： 市场营销： 精准营销、事件式营销、多渠道营销等方式得以实现和结合 库存管理： “零”库存管理、智能货架管理 风险控制： 反洗钱、信用卡欺诈、信用评级、商业贷款 绩效管理： 近实时化的KPI指标跟踪、支持通过细节分析原因 服务提升： 事件捕捉和实时响应等,商业智能（Business Intelligence）发展和价值,数据仓库是商业智能（BI）的基础,1986-1994 ：客户服务,1979-1986：包裹跟踪,Fedex 联邦快递信息化建设

5、路径 “包裹递送信息与包裹递送服务同样重要” 施伟德,1979 COSMOS跟踪系统诞生 1980 DADS 数字辅助调配系统 1986 Super Tracker 掌上条码扫描系统,1994-2001 ：通关E化,1999-2002 ：BI和整合,1987 PowerShip2客户自助系统 1993 Fedex Tracing 客户自助跟踪系统 1994 网上跟踪查询系统,2001初 全球贸易经理软件 2001底 在线报关，覆盖20个国家 1年内，网络报关业务由10%上升到70%,1999 ISIS系统（全球决策信息系统） 整合系统12个，接口80多个 资产、库存、成本、质量和绩效等,Fed

6、ex 100%服务质量承诺 100% 按时投递 100% 数据和信息准确 100% 客户满意度 Fedex管理层的重要考核指标 包裹丢失率 包裹损坏率 重复投诉率 超过1天的延迟率 跟踪记录错误率 货单错误率 交付证明丢失率 未超过1天的延迟率,Fedex 联邦快递BI应用案例-KPI管理,实时KPI报表 支持远程和无线访问 管理层每周服务质量例会 所有高级经理和KPI挂钩，任何一项没有达到，所有管理者没有奖金，大约是工资的40% 获得国家服务质量大奖,美国国家半导体公司 3个美国工厂和3个亚洲代工厂 Fedex新加坡提供库房 物流服务支持 国家半导体公司加州的订单系统，每天把订单发到埃及的孟

7、菲斯库存系统上 Fexdex库存系统，接受并执行订单 Fedex帮国家半导体公司实行智能库存管理,Fedex 联邦快递BI应用案例 -为大客户提供第3方物流服务,给美国国家半导体公司的价值 平均发货周期从4周将为7天 运输成本从销售额的2.9%降为1.2% 减少7个在美国、欧洲、亚洲的库房,“Fedex是我们的一站式服务商”国家半导体公司,内容,商业智能（BI）在速递的应用示例,BI 对企业的价值 Fedex BI应用介绍,报刊订阅数据的订户细分 数据挖掘促进报刊的交叉销售,商业智能（BI）在报刊的应用示例,商函发展需要商业智能（BI) 商业智能（BI)促进商函营销变革 商业智能（BI)在商函

8、的应用示例,经营分析示例 投递时限分析示例 大客户分析示例,商业智能（BI）促进商业发展,商业智能（BI）在商函的应用示例,商函发展需要商业智能（BI） 商业智能（BI）促进商函营销变革 商业智能（BI）在邮政商函的应用示例,商业智能（BI）在商函的应用,传统的邮政业务运营模式,目前数据库商函按传统邮务模式运作，和直邮媒体模式相比，缺少造信关键环节，如“策划”、“营销测试”、“跟踪反馈”和“营销评估”等。,包裹,报刊,函件,EMS,数据库商函,账单,贺卡,收订,投递,收寄,投递,收寄,投递,制作,收投,营销,制作,收投,营销,造信,制作,营销,反馈评估,营销,收投,造信需要充分理解行业和客户，

9、并进行数据分析、跟踪反馈和营销评估等过程的持续改进,理解行业和客户,筛选数据,数据分析,营销测试,制作投递,创意设计,跟踪反馈,营销评估,造信不是简单的工作环节，除了技术和工具外，还需要大量的智能分析。邮政商函业务需要通过BIU解决数据和营销脱节的问题，提升营销效果,解决之道,为商函业务 注入 数据库分析能力 与 数据库营销能力,数据库商函,首先解决人的问题：BIU团队和人员培训； 然后解决能力的问题：数据再造、营销分析能力,商函发展需要商业智能（BI） 商业智能（BI）促进商函营销变革 商业智能（BI）在邮政商函的应用示例,商业智能（BI）在商函的应用,商业智能（BI）促进营销方式的变革 数

10、据库营销发展趋势,主动式营销 基于客户行为和事件,多渠道、多步骤营销 信件、电话、短信、电子邮件组合,实时个性化营销 基于实时客户行为,名单或目录营销 依赖客户基础信息,产品驱动,客户驱动,低回复率,高回复率,直邮已经成功发展数十年，商业智能（BI）对客户的实时分析和认知，已经极大的改变了现在的营销方式和技术。,营销理论与客户认知,1）受众的消费趋向与 教育背景、职业、年龄、性别、家庭组成、财产等人口特征密切相关 2）受众的消费趋向与 受众历史的消费行为密切相关。对用户历史数据的分析可以帮助预测用户的消费偏好。 3）Claritas公司发现消费趋向与 居住环境之间有很大的关系，并提出了PRIZ

11、M受众分类标准,商业智能（BI）整合客户信息，提高客户认知水平,2019/9/27,17,商业智能（BI)可以将零散的客户特征转换为体系化的对客户的了解，帮助企业有针对性的进行营销，提升市场拓展能力。,全面客户 视图,人口统计学特征,行为特征,社会特征,个人兴趣偏好,年龄,学历,订阅报刊特征,电子汇兑特征,金融产品特征,电信产品特征,娱乐偏好,生活偏好,文化偏好,行业,性别,社会族群,家庭组成,保险产品特征,购买产品的特征,居住社区,。,主动式营销 商业智能（BI）通过发现有价值的客户行为，进行主动营销,通过对事件的有效分析，企业可以获知客户当前的需求和状态，然后启动主动式营销和服务。,事件收

12、集,事件分析 数据仓库每天自动完成行为分析,客户接触 根据事件的优先级，确定沟通的先后顺序,客户沟通 询问客户需求，选择适合的产品推销；或者主动解决客户问题,寻找需要 产品的客户,多渠道、多步骤营销 商业智能（BI）帮助整合营销渠道，进行综合行为分析,多渠道、多步骤的组合获得更高的回复率 多渠道、多步骤需要商业智能（BI）整合并分析多种渠道发生的客户交互行为 行为分析反过来引导客户的进一步动作,通过BI对各步骤中成功、失败案例的分析，帮助进一步优化对目标客户的选择,实时个性化营销,商业智能（BI)实现了全天候营销与动态个性化,当客户身份和行为被识别，2 秒内根据客户评分和资料，数据仓库自动计算

13、出最适合客户的产品组合,Teradata Confidential,21 ,商业智能(BI)促进邮政商函营销模式变革,1）邮政名址数据,创新模式一：增加营销响应信息的采集、分析,创新模式二：为商函客户建立专有的“潜在客户数据库”,创新模式三：采集商函客户其他渠道的响应数据，统一分析,创新模式四：为商函客户提供多渠道支持（呼叫中心渠道和互联网渠道）,2）客户自带数据,除传统直邮服务外，还可以提供 服务模式一：地址数据的清洗匹配服务 根据客户的需求不同，也可以提供上述服务模式,3）利用直复营销中心搭建数据库营销平台,客户粘性不断增强,直复营销中心,顾客数据库,A商函客户,B商函客户,顾客数据库,这

14、种模式下，借助“中国邮政”的品牌和直复营销中心平台，将不同行业的客户联系到一起，利用双方的顾客数据库，共同开展数据库营销活动,例如：广东发展银行,例如：南方航空公司,商函发展需要商业智能（BI） 商业智能（BI）促进商函营销变革 商业智能（BI）在邮政商函的应用示例,商业智能（BI）在商函的应用,商业智能（BI）对商函业务的作用,集团公司领导,数据库商函收入总体完成多少？增长多少？哪些地区增长比较快？哪些地方比较慢？原因是什么？ 全国统一推广的专项营销活动在各地的情况怎样？如家电下乡、招生商函营销、12个商函产品推广等给收入带来多少增长？,客户获取,商函业务改善机会,营销 过程分析,客户维持,

15、客户分群,客户挽留,客户管理,价值驱动,经营管理,财务管理,风险管理,信息管理,隐私风险,安全风险,数据质量分析,数据再造,源数据管理,数据规范和标准,数据使用结算,销售绩效,制作和投递考核,销售渠道 分析,机构业绩分析,商业智能（BI）促进商函业务全面发展,重点行业分析,市场和营销管理,重点营销活动管理,统一客户管理,受众管理,个人分类,地址分类,组织机构分类,名址使用分析,客户托管库管理,数据查询,交叉销售,案例一：开发新客户-开发会展类客户,西安曲江国际会展（集团）有限公司，主要经营会展业务，其在2007年-2008年做了19次有效的商函业务，商函制作达到155万，,截止2008 年，全

16、国仅有42个开展会展业务的公司成为邮政商函的客户 通过对国内组织名址进行搜索，共有822个会展类公司，均可以成为商函会展类潜在客户,利用名址库的信息优势，主动营销： 总结会展类公司在商函业务方面的成功经验，制作宣传折页，向同类公司邮寄商函业务推荐商函,案例二：经营老客户-总结成功经验，提升客户满意度,苏州大成置业发展有限公司，在2007年-2008年期间共发生30笔有效商函业务，其制作比率达到70%。但在“无锡高档别墅”、“杭州基础地址”和“温州高档地址”的商函业务中其制作比率均不足30%,1、查询库别不同：制作比率高的库别更具有针对性 2、查询条件精细度不同：制作比率高的查询条件更精确 3、

17、对样本数据的使用情况不同：使用样本数据的效果更好,分析:80% VS 20%,案例三：营销测试分析，提升营销精准度,案例背景： 海淀区中关村某楼盘开展“样板房展示活动”，房地产商准备通过商函向20-40岁白领10万份邀请函，营销测试阶段先发放了2万封商函。 测试结果： 看房者络绎不绝，据客户统计有近2左右的参观者是持本次商函发送的邀请函而来。 客户提供持函来访的名单给邮政进行分析,案例三：营销测试分析，提高营销精准度（续）,目标群体得分=占反馈总数的百分比 / 占目标总数的百分比*100,虽然楼盘在海淀区中关村附近，IT行业人员并不是主要感兴趣的人群,167=50%/30%*100,30%=6

18、000/20000,50%=200/400,案例三：营销测试分析，提高营销精准度,成功率=该组合的有效反馈数量 / 该组合在目标总数中的数量,该组合条件成功率最高,案例三：营销测试分析，提高营销精准度-总结,单条件分析结果表明： 无房者是主要感兴趣人群，并非投资客；未婚人群也较感兴趣；IT从业人员并没有表现出特别的兴趣。 多条件组合分析结果表明： 年薪10万以上的年轻男性是成功率最高的人群 测试总结： 对本楼盘感兴趣的人多数是以工作方便为主要考虑因素的周边中高收入年轻人。可重点考虑工作年龄在3-7年，在周边高校、科研机构工作的年轻老师。,商业智能（BI）在商函的应用-总结,误区：商业智能（BI

19、）= 数据分析 商业智能：通过数据分析手段，提升经营管理水平的业务能力 数据分析：技术能力 误区：商函不成功的原因是数据质量不好 数据库营销成功3要素：数据、诱因、交付 和营销过程有很大关系：闭环、反馈、营销测试、多渠道和多步骤 邮政商函需要： 1）渠道整合：信件、短信、呼叫中心、网站 2）鼓励客户用自己数据发函 3）专业营销策划和数据分析人才,内容,商业智能（BI）在速递的应用示例,BI 对企业的价值 Fedex BI应用介绍,报刊订阅数据的订户细分 数据挖掘促进报刊的交叉销售,商业智能（BI）在商函的应用示例,商函发展需要商业智能（BI) 商业智能（BI)促进商函营销变革 商业智能（BI)

20、在商函的应用示例,经营分析示例 投递时限分析示例 大客户分析示例,商业智能（BI）促进商业发展,商业智能（BI）在报刊的应用示例,商业智能（BI）在报刊的应用示例,报刊订户细分 什么人在订阅报刊？这些人有什么特征？ 不同人群的有什么订阅偏好？ 报刊交叉销售分析 订阅财经类杂志的人有多大可能订阅健身杂志？ 向订户推荐其他种类的报刊 数据背景： 2007年报刊大收订数据，约8000多万,婴幼儿家庭年轻父母,订阅这些杂志的 可以被认为是年轻父母,年轻父母的订阅偏好,会订购育儿读物的 年轻父母 自己也喜欢阅读,年轻父母对家庭卫生 也很在意,年轻的妈妈们对时尚 依然感兴趣,老年人家庭-城市老人,订阅老年

21、杂志的人就可以认为 属于城市老人,城市老人的订阅偏好,老年读者中，读者的订阅 明显降低，也可以看出读者 的消费群以年轻人为主,老年人对于文摘、参考、保健养生 格外感兴趣,报刊订阅人群分类-按职业特征,教师 特征名称筛选：专业教师杂志（报刊名中含教师版） 报刊分类数：297 所取用户： 350,667 医务人员 特征名称筛选：专业的医生杂志（排除大众医学） 网络查询 ：专门提供给医院人员的报刊，排除保健类杂志 报刊分类数：214 所取用户： 445,825 农村专业户 特征名称筛选：种植业，养殖业，渔业 报刊分类数：95 可取用户 ： 190,254 公务员 特征名称筛选：党，政，公，法，检 报

22、刊分类数：69 可取用户： 557,142 经营管理者 特征名称筛选：管理、经营、经理、商务、投资、财务、企业 报刊分类数：36 所取用户： 74,959,报刊订阅人群分类-按家庭组成,婴幼儿家庭 特征名称筛选：幼儿健康，母婴，学前，幼儿读物 网上证实： 父母必读等 报刊分类数：90 所取用户： 571,216 中小学生家庭 特征名称筛选：中小学学习资料，科学普及，青少年文学 报刊分类数: 1221 可取得用户：1,937,909 大专学生 特征名称筛选：大学生刊物，高等教育(过滤学刊后) 报刊分类数：5 可取用户：6,746 老年人家庭 特征名称筛选：老年报，退休生活，老干部 网上证实 ：秋

23、光，晚晴等 报刊分类数 46 所取用户： 1,259,716,报刊订阅人群-按消费喜好,时尚女性 特征名称筛选：时尚类，服饰类，化妆类（如瑞丽），时尚家居 网络证实： 优雅，昕薇，格调等 报刊分类数：38 可取用户： 106,374,订阅人群特征细分-教师人群示例,教育等级： G61学前教育，G62初等教育，G6中等教育 教学年级：G632初中二年级、G637高中） 教育专业：英语、数学、物理、化学等 学校名称：订阅地址中包含学校名称,按中国图书分类法对8000种报刊做了更科学、细致的分类，22大类，1300多小类 根据分类分析1600万订户的兴趣爱好 按职业特征、家庭组成特征、消费偏好3大类

24、进行人群细分，获得10个细分人群订户约550万。 分析订阅人群更细致的特征 兴趣爱好、行业、收入档次等； 教师人群：教育等级、教授年纪、教授专业、学校名称 医务人员：专业方向、医院名称等,2007年报刊订阅人群细分-小结,数据仓库在报刊的应用示例,报刊订户细分 什么人在订阅报刊？这些人有什么特征？ 不同人群的有什么订阅偏好？ 报刊交叉销售分析 订阅美容杂志类的人是否喜欢购物？ 向订户推荐其他种类的报刊 数据背景： 2007年报刊大收订数据，约8000多万,报刊交叉销售分析结果,按报刊名称关联，可看出关联性最强的是上下月刊，无实用价值,大部分的关联是同类报刊之间的关联,兴趣爱好关联II-规则示例

25、,规则1： 喜欢“美容美发”的人也有较明显的“购物”倾向，在这条规则中 支持度=0.006：0.6%的人同时有美容美发和购物这两种爱好。,美容 美发,购物,83,848人同时有这两种兴趣爱好,信心度=0.8267:爱好“美容美发”的人，82.67%也喜欢”购物”,美容 美发,也喜欢购物 82.67%,提升度=98.52：在“美容、美发”类订户中推荐“购物”类杂志的成功率是在全部人群中寻找的98.52倍,兴趣爱好关联II-规则示例,人力资源,投资理财,支持度=0.0002：0.02%的人同时对人力资源和投资理财感兴趣。,信心度=0.1072: 对“人力资源”感兴趣的人中，10.72%也对”投资理

26、财”感兴趣,人力 资源,投资理财 10.72%,人力 资源,投资理财,提升度=8.42：在“人力资源”类订户中推荐“投资理财”类杂志的成功率是在全部人群中寻找的8.42倍,规则8：,会买人力资源类杂志的人，对投资理财也很感兴趣，属于商务精英们的特征。,兴趣爱好关联II-规则示例,饮食、烹调,卫生保健,规则5： 喜爱“饮食、烹调”的人大多也很注重“卫生保健”。 支持度=0.0011：0.11%的人同时对饮食、烹调和卫生保健感兴趣。,饮食 烹调,卫生保健,14,989人同时有这两种兴趣爱好,信心度=0.3508:对“饮食、烹调”感兴趣的人中，35.08%也对”卫生保健”感兴趣,饮食 烹调,卫生保健

27、 35.08%,提升度=4.21：在“饮食、烹调”类订户中推荐“卫生保健”类杂志的成功率是在向全部人群中寻找的4.21倍,兴趣爱好关联II-规则示例,健身,家庭生活,规则14： 喜爱“健身”的人大多也很注重“家庭生活”。 支持度=0.0004：0.04%的人同时对健身和家庭生活感兴趣。,健身,家庭生活,信心度=0.3632:对“健身”感兴趣的人中，36.32%也对”家庭生活”感兴趣,健身,家庭生活 36.32%,提升度=6.48：在“健身”类订户中推荐“家庭生活”类杂志的成功率是在全部人群中寻找的6.48倍,兴趣爱好关联II-规则示例,家居装饰,卫生与保健,规则16： 注重生活质量的人大多也很

28、注意健康。 支持度=0.0005：0.05%的人同时对家居装饰和卫生与保健感兴趣。,家居 装饰,卫生与保健,信心度=0.1823:对“家居装饰”感兴趣的人中，18.23%也对”卫生与保健”感兴趣,家居 装饰,卫生与保健 18.23%,提升度=3.14：在“家居装饰”类订户中推荐“卫生与保健”类杂志的成功率是在全部人群中寻找的3.14倍,商业智能（BI）在报刊中的应用-总结,客户细分，帮助了解订户的特点和偏好 报刊交叉销售分析，帮助实现有针对性的报刊推荐，提高报刊的订阅成功率。 建议： 报刊订户流失分析，针对流失客户改善服务，提升收订成功率 订户分布分析，可帮助针对小区的收订工作 订户和信报亭的

29、分布分析，帮助了解信报亭建设对不同报刊订户的影响，对信报亭选址也有帮助 改善报刊基础订报数据质量,内容,商业智能（BI）在报刊的应用示例,BI 对企业的价值 Fedex BI应用介绍,报刊订阅数据的订户细分 数据挖掘促进报刊的交叉销售,商业智能（BI）在商函的应用示例,商函发展需要商业智能（BI) 商业智能（BI)促进商函营销变革 商业智能（BI)在商函的应用示例,经营分析示例 投递时限分析示例 大客户分析示例,商业智能（BI）促进商业发展,商业智能（BI）在速递的应用示例,商业智能(BI)在EMS的应用,议题,客户分析 时限分析 业务总体分析,客户细分集团大客户有很大开发潜力,针对集团客户开

30、发有针对性的产品，由国家局牵头与集团总部签署合作协议，向集团的全国分支机构推广EMS业务,数据日期： 2007年7月-2007年9月,从银行、保险和电信等行业在全国各省市的分布来看，集团客户可开发空间巨大,客户细分集团客户开发，以工商银行为例,全国 (289538),上海 (42419),浙江 (20597),广东 (21434),深圳市 (6480),广州市 (6799),江门市 (1671),珠海市 (1455),佛山市 (812),开发区支行 (528),山东 (17688),其他 (156914),江苏 (30486),其他支行 (1417),花都支行 (446),黄埔支行 (402)

31、,省分行 (2091),分行营业部 (1237),第二支行 (678),其他 (3264),湛江市 (953),数据日期： 2007年7月-2007年9月收寄量,客户细分集团客户开发，以工商银行为例,工商银行在广州市就有超过300家支行，其中只有18家在07年三季度有EMS收寄 如果通过总局和工商银行总行的协议将其他支行发展为EMS大客户，可以极大的扩大EMS业务量。而且无需支局对每家支行分别开发，减少营销成本,数据日期： 2007年7月-2007年9月,客户细分-及时跟踪管理大客户信息，对客户异常动态进行预测分析,从2006年10月-2007年9月的收寄情况来看，有的客户发展平稳；有的客户正

32、在快速增长；有的客户波动非常大；有的客户业务量快速减少，正在流失 客户经理及时对大客户信息跟踪管理，了解客户异动原因，采取针对性措施 运用数据挖掘技术对客户流失倾向进行预测，在客户流失前即采取行动进行挽留,平稳发展,波动较大,快速增长,正在流失,广东建行和周大福珠宝投递情况分析 大客户管理案例,大客户管理广东建行平均收入比周大福少35%,在广东省2007年9月的收寄邮件中，挑选实际收入较高的两名大客户： 44010200014000 中国建设银行股份有限公司广东省分行 44030803855000 周大福珠宝金行（深圳）有限公司,注： “大客户”是“邮件收寄”表中的信息； 相应的“投递”表中的

33、客户代码不可用。,大客户管理广东建行平均投递次数比周大福多1.4倍,“周大福” 邮件的投递情况远远好于广东省的平均水平；反之，“建行” 邮件的投递情况远远低于平均水平 不同客户给出的投递地址准确性差异较大？是否可以作为客户差异定价的参考指标之一？,大客户管理2007年4月至9月期间，广东建行收寄量逐月减少，但多次投递情况在增长,“建行”：2007年4月至9月期间收寄邮件的投递次数情况,4月至9月半年期间，多次投递的情况有逐月少量递增的趋势；邮件数有逐月递减的趋势 如何评价这样的客户？,“收件人不在指定地址”的比例接近40，另有4左右“收件人名址有误” 与广东省9月未妥投原因进行对比。,2007

34、年9月广东省总体收寄邮件与“建行” 邮件的未妥投原因对比,“建行” 客户投递地址的质量差于平均水平 “拒收” 的比例高于平均,“建行” 邮件的未妥投原因,改善邮寄单的设计，提高投递效率 进一步整理未妥投原因，方便投递员填写，利于问题解决 分析不同大客户的成本与收益，在客户优惠定价方面可以区别对待、差异定价 进一步了解“建行”这类客户投递次数明显过高的原因，对于首次不能妥投（或联系不到收件人）的邮件能否集中退回，不再尝试多次投递 与名址库结合，利用基础地址改善“建行”等客户的投递地址,建议。,议题,客户分析 时限分析 业务总体分析,时限分析-整体概况： 70%的邮件在隔日前到达,隔日前到达（包括

35、第三日）的邮件占比达到70%以上，四日及四日以后达量量占比为30% 其中，超过半数的同城和省内邮件能在次日上午前到达；60%的省际邮件可以在隔日日前到达,时限分析-整体概况：节假日期间投递时限较长,2008年9月-2009年2月期间，全程时限趋势基本一致；2009年1月出现转折点，次日和隔日邮件量下降，四日和超四日邮件量增长；2009年2月，次日和隔日邮件量恢复增长，四日和超四日邮件量下降 受节气和相关考核政策影响，在此期间，四日和超四日邮件量在2008年9月达到峰值，隔日递件量在2008年12月达到峰值,节假日期间收件人不在常驻地的时间分别为： 国庆4天 9.30 10.3 元旦3天 12.

36、311.2 春节5天 腊月二十九 初三,平均投递时间为2.69天，春节、国庆、元旦等长假期间投递时间较长,时限分析-进出口省市：大部分省市3/5的进出口邮件可以再隔日前到达，西北地区时限较长,从收寄省市（出口）来看，全国约2/3省市60%出口邮件在隔日前即可到达 贵州和西藏超过半数的出口邮件在四日或超四日到达 从投递省市来看（进口），全国约2/3省市60%进口邮件在隔日前到达，其中，广东、江苏、浙江、山东、北京、上海和天津的相应比例超过80% 贵州、内蒙、新疆、吉林、甘肃、青海、西藏超过半数的进口邮件在四日及超四日到达,（出口）,（进口）,时限分析-进出口省市：仅1/4省市处于进口快、出口快区

37、域,进口快、出口慢,进口慢、出口慢,进口快、出口快,进口慢、出口快,进出口均衡线,议题,客户分析 时限分析 业务总体分析,业务总揽：整体来看，收寄业务平稳向上发展，投递效率仍然有待提高,2006年10月至2007年9月期间，EMS收寄业务发展相对平稳，整体呈现向上趋势 2006年10月至2007年2月期间，投递效率明显提高，但2007年5开始多次投递率又有所增长,42%,从近一年的数据来看，大客户收寄量占比相对比较平稳，是EMS比较稳定的业务来源 2007年2月，受节日影响，大客户收寄量略低，但占比仍然达到42% 2007年7-8月，受高考影响，大客户收寄量超过了散户,大客户收寄量分析,除了元

38、旦投递/收寄比率高于平均值之外，其他五个节日投递/收寄比率均低于平均值，可能是因为国际进口业务量增加 中秋节、圣诞节、元旦、春节和情人节的妥投比率均有所增长；元宵节的妥投率低于平均值，可能与收件人春节外出有关,业务总揽：节假日对收寄和投递影响较大,除了元旦投递/收寄比率高于平均值之外，其他五个节日投递/收寄比率均低于平均值，可能是因为国际进口业务量增加 中秋节、圣诞节、元旦、春节和情人节的妥投比率均有所增长；元宵节的妥投率低于平均值，可能与收件人春节外出有关,从近半年日均量上来看，处理量（封发）约为收寄量的3倍，即绝大多数邮件经过一次运输即可达到目的地 综合来看，六个节日的运力系数均偏低，其中

39、，中秋节、春节和情人节尤其严重,业务总揽：各省收投量分析,投递量较大,收寄量较大,进口低、出口高,进口高、出口高,进口低、出口低,进口高、出口低,进出口均衡线,上海,北京,天津,重庆,业务总揽业务结构分析： 标准EMS邮件仍然是主要业务来源,标准EMS邮件占总邮件量99.5%，非”标准EMS”邮件占总邮件量0.5% 非“标准EMS”邮件中，“中速快递”、“高考录取通知书”、“法院专递”及“身份证”递送业务占较大比例,中速快递,法院专递,身份证,高考录取书,非“标准EMS”业务量占比不足0.5%,业务总揽业务结构分析： 非标准EMS业务收入占比超过50%,中速快递,鲜花礼仪,身份证,非标准EMS邮件业务收入占总收入的50.60%。 非“标准EMS”邮件中，“中速快递”、“鲜花礼仪” 及“身份证”递送业务收入占较大比例。,0.5%业务量获得50.6%的收入,业务总揽业务结构分析： 非标准EMS业务受外在因素影响较大,2006年10月至2007年6月期间，非”标准EMS”邮件业务量呈缓慢上升趋势；2007年7月-9月期间，由于高考、中秋节，业务量快速上升 非“标准EMS”邮件中，“中速快递 ”、“身份证”及“交通违章通知书” 占较大比例。其中， “中速快递”占比一直比较稳定，受季节影响较小；“身份证”从2007年2月份以来占比一直比较高（排除9月份数据），与二代身份证办理存在一定关系,