momo電商如何透過數據分析來預測商品落點,以減輕物流配送壓力? | 數位時代

momo 電商如何運用數據分析預測商品落點以減輕物流壓力

momo 電商面臨物流配送能力趕不上銷售成長速度的挑戰,尤其在像雙 11 這樣的年度銷售高峰期。為了解決這個問題,momo 除了強化物流倉儲布點,更積極研擬透過數據分析來預測商品落點,以便提前將商品配送到各區域的轉運站,從而減輕物流壓力。

數據分析在物流預測中的應用

momo 總經理林啟峰表示,即使 momo 本身的倉庫能力提升,商品仍可能卡在宅配公司的轉運中心,無法順利送達消費者手中。因此,momo 去年便開始研究如何透過數據分析,在收到消費者訂單之前,預測商品最終的配送地點,並提前將商品配送到這些區域的轉運站。

壓力測試:以衛生紙促銷為例

為了測試數據配送能力,momo 選擇在雙 11 購物節前,與金百利克拉克合作推出「舒潔好奇品牌日」促銷活動。林啟峰指出,之所以選擇衛生紙作為測試商品,除了因為其為民生必需品外,更因為衛生紙體積較大,配送難度較高。事實上,衛生紙和尿布正是去年雙 11 造成物流塞車的主要原因。透過這次促銷活動,momo 希望能挑戰單日銷售 20,000 箱衛生紙的新高,並藉此驗證數據分析在預測商品落點、減輕物流壓力方面的成效。


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