బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ ఉపయోగించి కామర్స్ లో రవాణా ఖర్చులను ఎలా తగ్గించాలి? -Shiprocket
హోమ్ / బ్లాగు / బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ ఉపయోగించి కామర్స్ లో రవాణా ఖర్చులను ఎలా తగ్గించాలి?
బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ ఉపయోగించి కామర్స్ లో రవాణా ఖర్చులను ఎలా తగ్గించాలి?
1 బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ అంటే ఏమిటి?
2 రవాణా ఖర్చులను తగ్గించడంలో బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ వాడకం
2.1 రూట్ ఆప్టిమైజేషన్
2.1.1 ఇంధన వ్యయాన్ని ఆదా చేయండి
2.1.2 వాహన వినియోగాన్ని తగ్గించండి
2.2 ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్
2.3 భవిష్యత్ అంతరాయాలను అంచనా వేయడం
బిగ్ డేటా వ్యాపార రంగాలను మారుస్తోంది. పరిశ్రమలు తమ లక్ష్య ప్రేక్షకుల అవసరాలను గుర్తించడంలో ఇది సహాయపడుతుంది. అధునాతన డేటా-ఆధారిత సాంకేతిక పరిజ్ఞానం ద్వారా ప్రయోజనం పొందుతున్న విప్లవాత్మక ప్రాంతాలలో లాజిస్టిక్స్ ఒకటి. సరుకు రవాణాలో బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ యొక్క ఉపయోగం మరియు మీ ఎలా ఉందో తెలుసుకోవడానికి చదవండి కామర్స్ వ్యాపారం దాని నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు.
బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ అంటే ఏమిటి?
అర్ధవంతమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు విస్తారమైన మరియు విభిన్నమైన డేటాను వివరించడానికి ఇది ఒక క్లిష్టమైన మార్గం. ఇది దాచిన నమూనాలు, కనుగొనబడని సహసంబంధాలు, మార్కెట్ పోకడలు లేదా కొనుగోలుదారు యొక్క ప్రాధాన్యతలు కావచ్చు, ఇవి మీకు బాగా తెలిసిన వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు.
మొబైల్స్, టాబ్లెట్లు, సాఫ్ట్‌వేర్, లాగ్‌లు, ఆర్‌ఎఫ్‌ఐడి రీడర్లు, రిమోట్ సెన్సింగ్ మొదలైన పరికరాల ద్వారా పెద్ద సమాచారం సేకరించబడుతుంది మరియు మీ వ్యాపార వృద్ధికి సమర్థవంతమైన వ్యూహాలను రూపొందించడానికి అవసరమైన విలువైన సమాచారాన్ని పొందటానికి విశ్లేషించబడుతుంది. క్లిక్ <span style="font-family: Mandali; ">ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ గురించి మరింత చదవడానికి.
రవాణా ఖర్చులను తగ్గించడంలో బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ వాడకం
ఒక ప్రదేశం నుండి మరొక ప్రదేశానికి వస్తువుల కదలిక సంక్లిష్టమైనది మరియు సురక్షితమైన మరియు సమర్థవంతమైన డెలివరీ అవసరం. బిగ్ డేటా లాజిస్టిక్స్ పరిశ్రమ యొక్క మొత్తం కార్యకలాపాలను ప్రభావితం చేస్తుంది మరియు వ్యాపారాలకు వారి రవాణా ఖర్చును ఈ క్రింది మార్గాల్లో తగ్గించడానికి సహాయపడుతుంది:
రూట్ ఆప్టిమైజేషన్
ప్రతి లాజిస్టిక్స్ సర్వీస్ ప్రొవైడర్ వారు అదనపు వనరులను ఉపయోగించడం లేదా వాటిని వినియోగించుకోవడం లేదని నిర్ధారించుకోవాలి. ఒకే డెలివరీ మార్గంలో ఎక్కువ వాహనాలను ఉంచడం లేదా అవసరమైన దానికంటే తక్కువ వనరులు ఉంచడం; ఇది ప్రభావితం చేస్తుంది సరఫరా గొలుసు మరియు ఖర్చులకు జతచేస్తుంది. సమర్థవంతమైన రూట్ ఆప్టిమైజేషన్ ద్వారా ఖర్చులను తగ్గించడానికి మరియు మీ డబ్బును ఆదా చేయడానికి పెద్ద డేటా మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
మీ డెలివరీ ట్రక్కులపై సెన్సార్లను అమర్చడం ద్వారా, వాతావరణం మరియు రహదారి నిర్వహణ డేటాను కూడగట్టడం ద్వారా మరియు విమానాల నిర్వహణ మరియు సిబ్బంది షెడ్యూల్‌లను నిర్వహించడం ద్వారా, మీరు ఇప్పటికే ఉన్న పోకడలను గుర్తించడానికి డేటాను పరిశీలించవచ్చు మరియు గరిష్ట సామర్థ్యం కోసం మీ మార్గాలను ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు.
అంతేకాకుండా, రూట్ ఆప్టిమైజేషన్ ఈ క్రింది మార్గాల్లో మీకు గణనీయంగా ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది:
ఇంధన వ్యయాన్ని ఆదా చేయండి
కోసం సరైన మార్గాన్ని ఎంచుకోవడం సరుకులను పంపిణీ చేస్తుంది ఇంధన వ్యయాన్ని ఆదా చేస్తుంది. అంతేకాకుండా, చారిత్రక డేటా యొక్క రెగ్యులర్ విశ్లేషణ ఇంధన వ్యయాలలో సంభవించే మార్పులను వేరు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, తదనుగుణంగా మీ సరుకు రవాణా బడ్జెట్‌ను నిర్ణయించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది ..
వాహన వినియోగాన్ని తగ్గించండి
ఆప్టిమల్ మార్గాలు బహుళ వనరుల అవసరాన్ని తగ్గిస్తాయి, పిక్-అప్‌ల కోసం తగినంత వాహనాలు అందుబాటులో లేకపోవడం యొక్క ప్రాధమిక అడ్డంకిలతో మిమ్మల్ని సులభతరం చేస్తుంది మరియు డెలివరీ ఎగుమతుల.
ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్
An హించని ఆస్తి పనితీరు సమయ గొలుసు ఒకటి కంటే ఎక్కువ మార్గాల్లో సరఫరా గొలుసుపై ప్రభావం చూపుతుంది. మెషీన్ భాగాల యొక్క భవిష్యత్తు వైఫల్యాలను అంచనా వేయడానికి ఆ నమూనాల నుండి నేర్చుకోవటానికి మీరు అంచనా అల్గోరిథంల ద్వారా వైఫల్య నమూనాలను మరియు క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడానికి ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్ మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, కాబట్టి అవి విఫలమయ్యే ముందు వాటిని భర్తీ చేయవచ్చు. ఇది అనవసరమైన ఖర్చులను బే వద్ద ఉంచడానికి మరియు సరఫరా గొలుసు యొక్క సామర్థ్యాన్ని సవరించడానికి సహాయపడుతుంది.
భవిష్యత్ అంతరాయాలను అంచనా వేయడం
డేటా అనలిటిక్స్ ద్వారా, చెడు వాతావరణం రూపంలో భవిష్యత్తులో జరిగే అంతరాయాలను మీరు can హించవచ్చు లేదా అవి జరగడానికి ముందు భౌగోళిక రాజకీయ స్థిరత్వం మరియు మీ రవాణా కార్యకలాపాలను ముందుగానే నిర్వహించవచ్చు. సాధ్యమయ్యే ఆలస్యం గురించి స్పష్టంగా తెలుసుకోవడానికి ఇది మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది చివరి మైలు డెలివరీ అంతిమ కస్టమర్ల నెరవేర్పును నిర్వహించడానికి.
సరుకు రవాణా లాజిస్టిక్స్ కోసం, ఖర్చు-పొదుపు మరియు సామర్థ్యం యొక్క కొత్త తలుపులు తెరవడానికి బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ పరిష్కారం అని స్పష్టంగా తెలుస్తుంది. మీరు రవాణా ఖర్చులను తగ్గించి, మీ డెలివరీ సామర్థ్యాన్ని పెంచుకోవాలనుకుంటే, మీ వ్యాపారాన్ని మానవ-ఆధారిత నుండి డేటా-ఆధారిత సంస్థగా మార్చడానికి మీరు డేటా-ఆధారిత పరిష్కారాలపై ఆధారపడటం ప్రారంభించాలి.
కామర్స్ వ్యవస్థాపకులు ఎదుర్కొంటున్న 5 సాధారణ స్వీయ-సంతృప్తి సవాళ్లు
మహిళా పారిశ్రామికవేత్తలకు షిప్రోకెట్ ఎలా సహాయపడుతుంది తదుపరి నెక్స్ట్ డి 2 సి బ్రాండ్లను సృష్టించండి
big data analitics upayoginchi comers loo rawana kharchulanu ela tagginchaali? -Shiprocket
hom / blagu / big data analitics upayoginchi comers loo rawana kharchulanu ela tagginchaali?
big data analitics upayoginchi comers loo rawana kharchulanu ela tagginchaali?
1 big data analitics ante emiti?
2 rawana kharchulanu tagginchadamlo big data analitics vaadakam
2.1 root optimisation
2.1.1 indhana vyayaanni aadaa cheyandi
2.1.2 vaahana viniyogaanni tagginchandi
2.2 pridictive maintenence
2.3 bhavishyat antaraayaalanu anchana veyadam
big data vyapara rangaalanu maarustondi. parisramalu tama lakshya prekshakula avasaraalanu gurtinchadamlo idhi sahaayapadutundi. adhunaatana data-aadhaarita saanketika parignaanam dwara prayojanam pondutunna viplavaatmaka praantaalalo lajistics okati. saruku ravaanaalo big data analitics yokka upayogam mariyu mee ela undo telusukovadaaniki chadavandi comers vyaparam daani nundi prayojanam pondavacchu.
big data analitics ante emiti?
ardhavantamaina samaachaaraanni sekarinchenduku vistaaramaina mariyu vibhinnamaina detanu vivarinchadaaniki idhi oka klishtamaina maargam. idhi daachina namuunaalu, kanugonabadani sahasambandhaalu, market pokadalu leda konugoludaaru yokka praadhaanyatalu kaavachhu, ivi meeku baga telisina vyapara nirnayaalu teesukovachhu.
mobiles, tabletlu, saffeyver, lagnulu, areefeadi readarlu, remot sensing modalaina parikaraala dwara pedda samacharam sekarinchabadutundi mariyu mee vyapara vruddhiki samarthavantamaina vyuuhaalanu roopondinchadaaniki avasaramaina viluvaina samaachaaraanni pondataaniki vislaeshinchabadutundi. click <span style="font-family: Mandali; ">ikkada click cheyandi big data analitics gurinchi marinta chadavadaaniki.
rawana kharchulanu tagginchadamlo big data analitics vaadakam
oka pradesam nundi maroka pradesaaniki vastuvula kadalika sanklishtamainadi mariyu surakshitamaina mariyu samarthavantamaina delivery avasaram. big data lajistics parisrama yokka mottam kaaryakalaapaalanu prabhaavitam chestundi mariyu vyaapaaraalaku vaari rawana kharchunu ee krindi maargaallo tagginchadaaniki sahaayapadutundi:
root optimisation
prati lajistics survies provider vaaru adanapu vanarulanu upayoginchadam leda vaatini viniyoginchukovadam ledani nirdhaarinchukovaali. oke delivery maargamlo ekkuva vaahanaalanu unchadam leda avasaramaina daanikante takkuva vanarulu unchadam; idhi prabhaavitam chestundi sarafara golusu mariyu kharchulaku jatachestundi. samarthavantamaina root optimisation dwara kharchulanu tagginchadaaniki mariyu mee dabbunu aadaa cheyadaaniki pedda data mimmalni anumatistundi.
mee delivery trakkulapai sensaarlanu amarchadam dwara, vaataavaranam mariyu rahadari nirvahana detanu koodagattadam dwara mariyu vimaanaala nirvahana mariyu sibbandi shedyuleelanu nirvahinchadam dwara, meeru ippatike unna pokadalanu gurtinchadaaniki detanu pariseelinchavacchu mariyu garishta saamarthyam kosam mee maargaalanu optimise cheyavachu.
antekakunda, root optimisation ee krindi maargaallo meeku gananeeyamgaa prayojanam chekurustundi:
indhana vyayaanni aadaa cheyandi
kosam saraina maargaanni enchukovadam sarukulanu pampinee chestundi indhana vyayaanni aadaa chestundi. antekakunda, chaaritraka data yokka regular vislaeshana indhana vyayaalalo sambhavinche maarpulanu vaeru cheyadaaniki mimmalni anumatistundi, tadanugunamgaa mee saruku rawana badjetynu nirnayinchadaaniki mimmalni anumatistundi ..
vaahana viniyogaanni tagginchandi
optimal maargaalu bahula vanarula avasaraanni taggistaayi, pick-apla kosam taginanta vaahanaalu andubaatulo lekapovadam yokka praadhamika addankilatho mimmalni sulabhataram chestundi mariyu delivery egumatula.
pridictive maintenence
An hinchani aasti paniteeru samaya golusu okati kante ekkuva maargaallo sarafara golusupai prabhaavam chuuputundi. mesheen bhaagaala yokka bhavishyattu vaiphalyaalanu anchana veyadaaniki aa namuunaala nundi neerchukoovataaniki meeru anchana algorithamla dwara vaifalya namuunaalanu mariyu kramaraahityaalanu gurtinchadaaniki pridictive maintenence mimmalni anumatistundi, kabatti avi viphalamayye mundu vaatini bharti cheyavachu. idhi anavasaramaina kharchulanu bee vadda unchadaaniki mariyu sarafara golusu yokka saamarthyaanni savarinchadaaniki sahaayapadutundi.
bhavishyat antaraayaalanu anchana veyadam
data analitics dwara, chedu vaataavaranam roopamlo bhavishyattulo jarige antaraayaalanu meeru can hinchavachhu leda avi jaragadaaniki mundu bhougolika rajakeeya sthiratvam mariyu mee rawana kaaryakalaapaalanu mundugaane nirvahinchavacchu. saadhyamayye aalasyam gurinchi spashtamgaa telusukovadaaniki idhi mimmalni anumatistundi chivari mailu delivery antima kastamarla neraverpunu nirvahinchadaaniki.
saruku rawana lajistics kosam, kharchu-podupu mariyu saamarthyam yokka kotta talupulu teravadaaniki big data analitics parishkaaram ani spashtamgaa telustundi. meeru rawana kharchulanu tagginchi, mee delivery saamarthyaanni penchukovaalanukunte, mee vyaapaaraanni manava-aadhaarita nundi data-aadhaarita samsthagaa maarchadaaniki meeru data-aadhaarita parishkaaraalapai aadhaarapadatam praarambhinchaali.
comers vyavasthaapakulu edurkontunna 5 saadhaarana sweeya-santrupti savaallu
mahila paarisraamikavettalaku shiprochect ela sahaayapadutundi tadupari next di 2 si brandlanu srushtinchandi