貨代如何告別“摸魚時光”？這條數據“流水線”絕了！
箱看看是第一家用數據打造差異化服務的IT公司，也是唯一不接受訂艙、專注於數據服務和線上產品開發的企業。
1913年，亨利·福特受芝加哥屠宰場啓發，開發出了世界上第一條工業流水線。
福特提出，汽車底盤在傳送帶上，以一定速度，從一端向另一端前行。前行中，逐步裝上發動機、操控系統、車廂、方向盤、儀表、車燈、車窗玻璃、車輪，一輛完整的車就完成了組裝。
在手工生產時代，每裝配一輛汽車，要728個人工小時，而福特的流水線設計，把時間縮短爲12.5個小時。
兩年後，流水線的生產速度已達到1小時，5年後又進一步縮短到10分鐘，生產效率提高了4488倍。
引入數據就是建立“流水線”
有一定規模的貨代，大多有操作系統來協調工作，員工也因此分爲不同的操作、客服、中轉等崗位。
這是典型的自發式協同分工，如同手工生產汽車的分工方式，整體的效率表現，依賴於每一個個體的效率疊加，個體效率不穩定和時間冗餘的問題，十分明顯。
李文玟負責配船操作，她需要先確認每一票貨物是否已經到港、是否完成報關，而運抵、報關的情況，需要自己查詢。很明顯，查詢頻率直接決定了這個崗位的績效表現，但查詢頻率又完全依賴於李文玟的個體意願，隨意性很強。
引入物流數據，就像是在貨代的辦公室裏，建立了一條流水線，把操作、客服、中轉、配船等不同崗位，全部串聯起來，從外部給出一個不斷前進的力量，帶動員工提高效率。
有了物流數據，李文玟會自動得到系統提示，哪些貨物已經完成報關和運抵，她再也沒有任何理由來掩飾自己的“摸魚時光”。
數據刷新頻率最高爲每分鐘1次，且記錄了得到運抵和報關的時間，不斷推動李文玟及時配船，不斷往前推進。
重複、單調的工作更適合用數據
去年，宋文傑有票貨發到mobile，由於釜山中轉被甩貨一週，導致收貨人拒收。這雖然是船東原因的不可抗力，但工廠往往處於強勢地位，以告知不及時，要求貨代賠償。
在實際操作中，一旦貨物離開國內口岸，就基本處於“真空狀態”。海外中轉港滯留、ETA臨時變更、目的港客戶不提貨等，基本沒有貨代投入人力來跟蹤這些細節。
另一方面，重箱回場、中轉落配、報關運抵不及時……無數個細節又直接影響着貨代的服務表現。這些細節若全部由人來跟蹤，不但枯燥、重複而且耗時耗力，時間一長，員工往往會懈怠。
類似的數據引入的效果，不僅僅在推動員工提升效率上，更在彌補人工操作難免出現的失誤和懈怠。在以前，這些失誤和懈怠會導致額外成本，重複出現，卻難以避免。
箱看看會提供哪些數據？
箱看看提供的數據，都是通過系統對接來完成的。
大部分貨代沒有IT團隊，只需要告知我們，你的貨代系統用的哪一家。箱看看目前已經基本覆蓋了口岸較主流的七家貨代系統開發公司，如果你也選用了他們的系統，可以通過貨代系統公司，直接完成對接。
如果我們暫時沒有覆蓋到你所用的系統，你可以聯繫你的系統開發公司跟箱看看對接，也可以在一週以內完成（定製化服務除外）。
如果有需要，也可以推薦市場上較主流的貨代系統服務商，免去系統對接的成本。
箱看看提供的數據分爲兩類，基礎數據包括回場、運抵、碼放、海放、離港、中轉、到港、重箱出場及空箱回場，內容格式爲時間+狀態，範圍包括國內主要口岸港口數據、大部分一線城市港口數據、國外主要基本港口數據、所有海船軌跡及到離港數據、大部分支線船軌跡及到離港數據、主要船東系統數據。
這些數據相互驗證，以保證最終輸出的數據的準確性和及時性。
另一類數據，是基於以上基礎數據的算法，包括重要節點的通知數據，以及可能被觸發的異常提醒通知。
這些提醒判斷，需要大量的數據積累來訓練算法，根據不同港口、不同航線、不同船東和其它詳細情況，來判斷是否準確？是否有必要通知用戶？以保證最終的推送有實際作用，而又不至於太過頻繁的打擾用戶。
大中型貨代的競爭就是效率的競爭
從純人工操作，到引入貨代系統，再到現在的人+系統+數據，貨代的服務能力和效率日趨提升的背後，正是競爭愈發激烈的大環境。
二級貨代對價格極其敏感，對服務要求也更專業。大中型貨代作爲對接船東的平臺，內部操作的效率會直接體現在價格上。這是血淋淋的成本之戰，沒有其它祕密可言。
船東對價格透明化的推動意願一直很強，依靠關係拿好價格的船代模式開始慢慢鬆動。未來3-5年，大中型貨代的競爭，就是效率的競爭，行業巨頭的局面逐步形成，而這正是歐美貨代曾經走過的路。
箱看看是第一家用數據打造差異化服務的IT公司，也是唯一不接受訂艙、專注於數據服務和線上產品開發的企業。
作爲獨立品牌，箱看看並不屬於任何物流公司，過去的融資工作，也有意避開了貨代市場的所有利益相關者。箱看看賦能貨代的過程，也是跟貨代共同成長、共同迎戰市場變化的過程。
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