Predstavljajte si, da si zjutraj pred odhodom na delo pri spletnem trgovcu naročite nov par čevljev, najnovejšo knjižno uspešnico in steklenico res dobrega vina, po dolgem delovnem dnevu pa skočite domov pod hiter tuš, si obujete nove čevlje in se s knjigo ter vinom v darilni vrečki odpravite na rojstnodnevno večerjo. 

V primeru, da živite v večjih mestih v ZDA ali v Veliki Britaniji, je to za marsikoga že nekaj običajnega, če živite v Sloveniji, pa je tak scenarij praktično nemogoč. A ne zato, ker pri nas nihče ne dela do zgodnjih večernih ur ali bi bili ljudje manj družabni in bi bila povabila na praznovanje rojstnega dne manj pogosta. Ne – gre za to, da je dostava na dan naročila (same-day delivery) tudi v bolj razvitih državah pravzaprav še v povojih, pri nas pa skorajda ne obstaja in bo zaradi majhnosti slovenskega trga tudi v prihodnosti le stežka postala standardna storitev. Amazon, Walmart, Alibaba in drugi prodajni velikani si namreč prizadevajo, da bi storitev postala prav to – standard. 

Družba McKinsey je pred slabimi tremi leti izvedla raziskavo na območju Združenega kraljestva, Nemčije, Francije in Švedske, v kateri so ugotovili, da bi bila kar polovica anketirancev za dostavo blaga v istem dnevu pripravljena plačati kar šest ali sedem evrov dostavnih stroškov za blago v vrednosti šestdesetih evrov. Izsledki te razmeroma omejene raziskave dobro prikažejo, kako se naše nakupovalne navade radikalno spreminjajo. Kupci si želimo praktičnosti, ki jo prinaša spletno nakupovanje, in skoraj takojšnjo uporabo kupljenega blaga, kot smo je vajeni ob nakupu v klasičnih trgovinah.

Vendar je naše zadovoljstvo ob odpiranju hitro dostavljene pošiljke zgolj zadnji kamenček v kompleksnem mozaiku odnosov med množico proizvajalcev, dobaviteljev in prodajalcev, ki ga poznamo pod skupnim imenom – logistika. Sektor, ki odlično služi kot indikator splošne gospodarske kondicije, in sektor, ki ga bolj kot druge zaznamuje bliskovit razvoj informacijskega področja, ki ga poznamo pod skupnim imenom – big data.  

Globalna vas in izzivi neskončne izbire

Seveda današnjega zapisa nisem brez razloga začel s primeri iz poslovanja B2C (business to consumer). Prav zaradi hitre rasti ekspresne dostave na dan naročila bo ta segment po številu poslanih paketov namreč kmalu prerasel področje B2B (business to business), ki glede na promet še vedno ostaja bistveno pomembnejši del logističega sektorja. 

Kot opozarjajo pri Boston Consulting Group (BCG),  mednarodno delujočim podjetjem še nikdar ni bilo treba izbirati med tako kompleksno množico logističnih možnosti. Ob naraščajočem številu proizvajalcev in kupcev, ki se lahko nahajajo praktično kjerkoli na svetu, je identifikacija optimalnih logističnih rešitev ključnega pomena in hkrati izjemen izziv. K sreči še nikdar v zgodovini ni obstajalo več orodij, ki bi pomagala razvozlati logistične gordijske vozle – analiza ogromnih podatkovnih baz je zagotovo eno od njih.

Kako big data spreminja logistiko?

Predstavljajte si podjetje, ki iz Evrope v ZDA v večjih količinah izvaža lesene končne izdelke (npr. stole in pručke). Za določitev optimalnih distribucijskih poti morajo izbrati med več kot 500 različnimi vozlišči – tovarnami, skladišči, pristaniškimi doki ... Ob tem morajo vsa ta vozlišča povezati še z ogromnim številom možnosti cestnega, ladijskega in železniškega prometa. Po ocenah BCG je v takem primeru podjetje primorano izbirati med 100 milijardami različnih možnosti, ne da bi v enačbo sploh šteli zunanje dejavnike, kot so povpraševanje po izdelkih podjetja, cene goriva ali menjalni tečaji na valutnih trgih! 

Pri DHL-u, enem od največjih logističnih podjetij na svetu, so identificirali tri področja logistike, ki jih z uporabo big data orodij podjetja lahko bistveno izboljšajo:

• operativna učinkovitost (kako lahko zgoraj omenjeni izvoznik stolov optimizira svoje logistične operacije in zniža transportne stroške),
• uporabniška izkušnja (kako končnim uporabnikom polepšati dan s pravočasno dostavljeno steklenico vina in knjigo ali obdržati uporabnika, ki želi prebegniti h konkurenci),
• poslovni modeli (izboljšava obstoječih in razvoj popolnoma novih poslovnih modelov). 

Izboljšanje učinkovitosti in posledično nižanje stroškov poslovanja je eno od področij, kjer so informacijske tehnologije že dolgo nepogrešljive, a z analizo obsežnih podatkovnih baz dobi to področje povsem novo razsežnost. Za primer vzemimo t. i. last mile problem. Prav zadnji korak dostave blaga do končnega kupca je običajno najdražji. Ta korak je mogoče s pomočjo big data analiz izboljšati na dva načina. Pri prvem gre zgolj za izboljšave obstoječih distribucijskih poti – npr. boljše napovedovanje prometa in pametnejša razporeditev tovora v tovornih vozilih. Pri drugem lahko big data uporabimo na povsem nov način – dostavo do končnega kupca izvedemo s pomočjo naključnega potnika (taksista, študenta, osebe na poti na delo), ki potuje v isto smer. V tem primeru je obvladovanje potovalnih vzorcev ogromne množice ljudi osnovni predpogoj, ki sploh omogoča nadaljnje razmisleke v to smer razvoja.

Izboljšanje uporabniške izkušnje je drugo področje, kjer lahko s pomočjo podatkovnih analiz podjetja uspešno izboljšajo svoje poslovanje. Za večino podjetij je strošek pridobitve novega kupca neprimerno večji od stroškov obdržanja obstoječe stranke. Vendar je hkrati izjemno težko meriti zadovoljstvo kupcev, ki komunicirajo skozi vedno obširnejšo množico aplikacij, platform in drugih kanalov. Big data zato lahko služi kot točka združevanja različnih virov informacij, ki omogočajo boljši vpogled v navade kupcev. Za primer lahko vzamemo logista, ki se nenadoma sooča s padcem naročil s strani podjetja, ki je pred kratkim objavilo vzpodbudne rezultate poslovanja. Zaposleni v logističnem podjetju bi ob pregledu, kaj se je dogajalo s pošiljkami naročnika, morda ugotovil, da je v zadnjih dveh mesecih pogosto prihajalo do zamud, kar je znak za alarm in hitro reševanje problema. Seveda mora imeti zaposleni v logističnem podjetju ob tem na voljo prečiščene izsledke množice podatkov o marketinških in prodajnih aktivnostih, pritožbah kupcev in dinamiki pošiljk. 

Razvoj poslovnih modelov je tretje področje, kjer logistična podjetja s pridom izkoriščajo big data orodja. V kratek razmislek – vam kaj pomenijo imena Kozmo ali Webvan? Verjetno ne. Gre za podjetji, ki sta že v dot.com obdobju v devetdesetih ponujali dostavo na isti dan, a nista uspeli razviti ustreznih poslovnih modelov. Agregatni podatki o ogromnem številu pošiljk, njihovem izvoru, ciljni destinaciji, vrsti in vrednosti blaga sestavljajo kompleksno sliko, iz katere je mogoče izluščiti ogromno novih mikroekonomskih uvidov –ti so podlaga za nove ideje, kako je mogoče stvari zastaviti na boljši ali povsem nov način. 

Predvidevanje nepredvidljivega

V tako kratkem razmisleku je težko zajeti več kot droben delček razsežnosti globalnega logističnega dogajanja in njegovega pomena za sodobno gospodarstvo. Morda bo lažje, če pomislimo, da je Dow Jones Transportation Average, ki meri povprečno vrednost dvajsetih največjih transportno-logističnih podjetij, najstarejši borzni indeks v ZDA. Ali če se zavemo, da izraz logistika izhaja iz grškega izraza za pametno računanje. V tem primeru je jasno, da pametno računanje v nepredvidljivem svetu 21. stoletja ne more potekati brez big data analiz. In pika.