从我们开始,为您挖掘 动态物流定价, 实时产品监控, 产品问题诊断 的最佳解决方案

客户服务

如果您在商业决策的过程中遇到了这些问题:

对成本的预估是否足够准确?

不同的流向,不同的运输方式和不同的时间段带来了怎样的成本差异?固定成本、变动成本如何准确预估?

希望开拓市场/获取更大利润?

您希望通过不同的定价方式达到何种效果?利润的最大化还是战胜竞争对手,占有更大的市场?

如何监控现状/预估未来发展?

现行的产品结构及定价是否足够合理且有竞争力?会发生倒挂吗?还有优化的空间吗?

我的客户是怎样的客户?

不同地域、不同行业的客户对我的定价或折扣有多敏感?怎样引导我的客户行为以降低成本?向谁推荐何种产品会被认可?

产品介绍

七大产品版块,为您的定价策略提供合理建议,为您的商业决策保驾护航


物流产品
智能定价引擎

 基于机器学习方法建立模型,精准刻画标快、特惠、重货、生鲜、冷运、医药等产品市场占有率在不同价格、流向、重量区间、时效条件下的规律,并结合城市经济状况、竞争对手信息、产品投诉率等特征,准确预估产品件量变化率;同时精准预测在改市占率下成本的变化。借助市占率和成本的预测结果,并结合给定的商业目标,模拟价格调整时市场的反映情况和收益变化,给出与之对应的最优价格方案

借助产品件量变化率和成本预测的结果,将价量模型与成本模型输入到定价模型中,结合业务逻辑,得到最终的带约束条件的最优化模型,同时制定个性化设置参数,将市占率以及利润率等商业目标作为目标函数或约束条件加入模型,一键生成最优价格结果,满足可落地条件

物流产品成本诊断

  智能划分固定成本与变动成本,更准确地捕捉成本随业务增长的变化趋势,为定价系统提供智能、准确的成本预测

  实时监控各流向成本的异常情况,为更合理的成本节约方案提供依据


物流产品
定价应用监测

 监测与分析定价效果,对不同种类客群、全行业客户及渠道客户进行价格敏感度分析

  跟踪市场并分析其对于不同标准价格的弹性反应

  监测竞争对手对价格的反应与变化


物流产品
动态促销系统

 优化内部闲置运力资源进行更精准的动态促销

  监控市场目标竞品的价格和策略的动态,并制定与之对应的的促销策略来主动应对竞争

  分析不同行业的特征产品以及增值服务制定更灵活的个性化组合套餐


物流产品
客户个性化报价体系

 客户画像:分析全国不同区域,不同行业,分流向的客户对价格/折让的敏感度

  阶梯折扣:对中小型客户,根据客户地域、行业等特征维度,分析折让率变动对收入/利润的影响,给出合理且最优的阶梯折扣;
对大客户,细分流向及增值服务,分析竞争对手情况,给出有竞争力的报价


物流全产品
结构分析&问题诊断

 宏观度量时效、特惠、重货、生鲜等物流产品内定价、时效的合理性与各产品间的定价合理性

  立足城市层级,微观分析不同重量段产品内部定价与距离、时效距离等倒挂情况,挖掘倒挂重灾城市,为实现全网络定价优化提供建议

 梳理不同距离段、不同重量段中全产品间的定价倒挂情况,为优化结构性产品定价提供依据


物流全产品
视觉化实时监控平台

 产品与收益结构实时监控

  • 城市行业市占率结构监控看板
  • 企业业务区收益结构管理与监控看板
  • 企业业务区产品结构对比监控看板
  • 企业各流向时效及运营服务质量监控与预警看板
  • 企业竞品差异结构看板

  专业市场收入管理实时监控

  • 企业专业市场产品运营指标及收入管理日报/周报/月报监控看板
  • 企业专业市场产品/区域结构对比监控
  • 企业专业市场流向级运营指标对比监控
  • 企业区域市场销售指标地理信息化反馈实时监控系统

关于我们 | BAS

寻找最合适的物流产品定价,物流市场分析,物流销售策略的多元化解决方案

提供物流行业价格分析及策略

BAS基于统计学,运筹学,数据科学和商业理论,通过线上分析处理、数据挖掘、 数据可视化等技术对物流行业企业级大数据进行分析,辅助决策者制定更明智的决策, 提供更有洞察力的信息。

物流业务涉及的数据包括市场业务量数据、价格成本数据、用户行为和喜好等,我们经过 采集、管理、分析和呈现多个阶段将底层数据转化为指标,在从多个维度洞悉企业项目现状的同时, 自主地挖掘数据背后的模式和规律,最终对未来变化做出可靠预测。

BAS目前关注的领域包括:物流产品定价,成本分析,客户行为分析,物流市场分析, 物流产品销售策略以及用户风险管理。基于对业务的理解进行特征工程,对特征指标使用 机器学习进行建模或根据现有商业模型,应用最优化运筹理论求解最优价格。

Our Team

发挥各自所长,整合自身资源,创造最大价值,是一个团队的力量

Lu, Jun

Georgia Institute of Technology, PhD Machine Learning Engineer

Yao, Zhongwei

Imperial College London, Ms Machine Learning Engineer

Du, Xiaohan

Georgia Institute of Technology, Ms Data Scientist

Tan, Yunfei

South China University of Technology. Ms Machine Learning Engineer