预测性物流和承运商绩效：零售商如何将货运波动转化为竞争优势

零售供应链正处于一个燃油价格飙升、港口拥堵事件或承运商班期变更可能在几天内扰乱促销活动、导致货架空置并侵蚀利润的环境中。MG Ship 帮助零售商从被动跟踪转向预测性决策，利用人工智能驱动的可见性和承运商绩效指数，在中断发生之前选择正确的路线、正确的承运商和正确的库存响应。

从可见性到预见性

传统货运跟踪告诉零售商货物在哪里。预测性物流告诉他们接下来会发生什么，以及如何应对。

MG Ship 的人工智能驱动多式联运平台将海运、空运、陆运和包裹数据整合到一个单一控制塔中，为零售商提供覆盖2500多家承运商和220个国家和地区的端到端可见性。其预测性分析可预测潜在延误并监控承运商绩效，使团队能够预测中断，而不是在错过船期截港或集装箱晚到后才发现。

该平台能够提前最多10天识别潜在的天气中断、港口拥堵和承运商延误。自动化异常警报为商品、计划和物流团队提供了重新规划货物路线、调整码头时间表、保护促销活动发布和防止缺货的时间。

承运商绩效指数

货运采购通常由最低报价驱动。但在一个波动市场中，纸面上最便宜的承运商一旦计入延误、错失船期、索赔、加急更换和销售损失，就可能成为最昂贵的选择。

MG Ship 的承运商绩效指数通过使用真实的运营证据，根据航线和服务水平对承运商进行评分，从而改变了这种局面。它评估历史准时履约率、运输时间一致性、异常发生频率和恢复速度、索赔历史、可用运力、总服务成本以及特定贸易航线上的港口跳港模式。

这为零售供应链领导者提供了一个动态记分卡，用于将货物分配给最可靠的合作伙伴——而不仅仅是最低报价。随着时间的推移，它减少了对表现不佳航线的依赖，并提高了网络可靠性。

零售商的收益

对于零售商而言，其价值在于将零散的货运数据转化为保护销售额和利润的决策。预测性预计到达时间 (ETA) 和中断预测支持更可靠的补货和促销计划，而实时多式联运可见性和异常警报则帮助团队在门店、配送中心、电子商务履约和线上购买线下取货渠道之间更有效地分配库存。

人工智能路线优化和承运商基准测试减少了加急货运支出，并提高了服务成本效益。同时，航线级承运商记分卡实现了数据驱动的承运商选择、更强的服务可靠性以及在旺季和促销期间更好的运力决策。

为全渠道零售而生

今天的零售商必须协调实体店、配送中心、电子商务履约、直接面向消费者配送和线上购买线下取货的库存。一个集装箱的延误可能会影响产品发布、季节性活动或整个门店网络。

MG Ship 连接这些渠道的货运智能，帮助零售商使入库供应与需求保持一致，保护产品可用性，并更自信地规划促销活动。该平台的预测性预计到达时间 (ETA) 能力报告准确率达99%，并由99%的全球跟踪追溯集成支持。

可衡量的回报

对于零售商而言，预测性物流的价值并非抽象。MG Ship 的人工智能路线优化和承运商评分模块旨在将运营成本降低高达25%，而动态路线规划可将总运输成本降低12%–22%，并实现三到六个月的投资回收期。

其结果是供应链不仅更具可见性，而且更具韧性：更少的紧急空运预订、更少的缺货、更好的承运商决策以及更具资本效率的库存管理。

MG Ship 的优势

MG Ship 将深厚的物流专业知识与预测性人工智能、实时多式联运可见性和数据驱动的贸易洞察相结合。对于应对波动的燃油成本、地缘政治中断和严苛消费者期望的零售商而言，该平台将供应链不确定性转化为商业优势的来源。

问题不再是中断是否会发生。而是您的供应链能否预见到中断，并在其造成销售损失之前采取行动。

了解MG Ship的预测性物流和承运商绩效指数如何帮助您的零售网络降低风险、保护可用性并提高货运投资回报率。

来源： https://wwd.com/footwear-news/shoe-industry-news/rising-oil-prices-freight-costs-shoe-prices-1239364527/