在快遞3.0時代，大數據的統計分析在網點實際經營中越來越凸顯其重要性。無論是進出港快件分揀操作數據，還是服務質量數據的彙總分析，在網點管理中都越來越被重視。數據的彙總可以為網點老闆經營決策、制定政策帶來直觀的分析依據，為網點經營管理提供支撐和幫助。但是網點需要彙總哪些數據呢？又該怎麼樣去分析數據呢？雙壹在走訪大量的快遞網點中，發現優秀網點有一個共同特性，那就是善於統計並分析數據背後的原因，更善於制定下一步的解決策略，可見數據的統計和分析是多麼的重要。
但是也有很多網點老闆，還沒有真正懂得數據分析的意義和價值。對分揀操作、罰款彙總、業務量統計、財務成本及營收等，無法做到及時的數據彙總，更不懂得分析和處理數據背後的原因，無法憑藉數據分析去改善現狀和問題，這是很多網點需要去總結和學習的。
在這裡，雙壹分享一些網點在數據分析方面的經驗，便於大家學習。
1、承包區的簽收率
此網點為一級網點，下屬68個承包區，曾經因為承包區的簽收率不達標屢被處罰，對承包區每月的總收派數據沒有統計彙總；自老闆至員工，大家對這些數據都是“睜眼瞎”，停留在模糊的概念中。後來在雙壹的指導幫扶下，開始要求客服部門每日輸出各個承包區的簽收率數據，周統計，月彙總，從數據中尋找各個承包區的問題和漏洞。針對性的調整承包區拉貨時間、出倉時間、第三方利用率、業務員培訓等，經過4月、5月連續兩個月的數據統計分析，各個承包區簽收率均超額完成指標。
這就學會了數據統計和分析數據，並非又通過原先的加重處罰來達成指標。回訪網點老闆時，老闆現在每天都鑽研於數據分析，不僅降低了每個月的罰款，承包區的盈利能力也有了明顯提升。
2、仲裁罰款數據彙總、分析
說到仲裁罰款，對於很多網點來說，都是不可多言的傷痛。網點對其又愛又恨，它既關係到每月被罰金額多少，更與網點每月的KPI績效排名息息相關。但是很多網點只知道被罰，但是真正背後的原因卻沒能細細分析，更沒有針對性地去改善。
以上是雙壹曾走訪過的一個網點，日均收派件都是幾萬票的規模。問到老闆對每月仲裁罰款數據時，老闆竟然模稜兩可，含糊其辭，不能準確說出服務質量被罰總數，更不知其每月的KPI考核在第幾排名。深訪過程中，雙壹人員通過調取其系統數據，告知其每月罰款金額不低於15萬，老闆聽完一臉驚訝，都懷疑數據的真實性，這才明白“糊塗經營、模糊數據”的致命後果。當下痛定思痛，開始要求客服經理每日分析仲裁罰款數據，將各項罰款明細拆解到各個承包區、各個業務員。
兩個月後，雙壹再次回訪這個網點，其罰款數據已經降至4萬元左右，服務質量的KPI排名也上升到前十名，可喜可賀。可見善於分析數據，事半功倍。
我們再看另外一個案例。
下面這個網點是全省的明星網點，收件量全省第一，地處黃金產糧區；也經營多年某品牌快遞網點，但是對數據完全沒有分析統計的概念，靠人情和感覺去管理，不僅沒有每月的輸出數據，更不懂得季度、半年度等大數據的彙總和分析，導致網點半年度被罰近90萬元。
當上半年的仲裁罰款數據擺在網點老闆面前時，老闆才意識到問題的嚴重性。老闆說：做了這麼多年快遞，從來不知道還需要數據統計彙總，更不知道分析數據的重要性，所以從來沒有要求過管理層提供數據，而很多非科班出身的中層管理人員更不懂數據分析的重要性。
在走訪過程中，雙壹發現：也有小部分網點懂得統計彙總數據，更善於分析研究數據背後的原因，這些網點往往是各省區綜合數據排名靠前的優秀網點。其實，他們並沒有獲得更偏倚的政策和費用支持，也沒有背景和關係網，但是他們的盈利能力極好。究其原因，除了目標方向清晰和勤懇經營外，他們主觀思想上懂得分析數據的重要性，更善於解決不良數據背後的問題，防微杜漸，將網點經營中的這座“內部金礦”深挖出來。
在日趨競爭激烈的快遞市場環境中，各大品牌快遞總部投入重金去研發IT系統，提取大數據來指導經營決策，這都是網點需要去學習和借鑑的。
每一個網點老闆除了學會理性經營，更需學會利用IT系統平臺、利用數據分析去創造更大的贏利點，從而獲得網點可持續經營發展的主動權。大數據，大分析；小網點，小彙總。學會分析數據背後的原因，再針對性制定整改的方法和策略，堅持下來，網點的生存一定會別有洞天。
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