物流常识（七）：数据运营
编辑导读：物流行业的基建时代已来临，未来比拼的是技术基建能力。从数据到业务，从业务运营角度打造深刻理解物流业务的指标体系。本文将对此进行分析，与你分享。
物流行业特点之一就是重业务，不少业务人员习惯埋头干业务，但缺乏对业务结果的追求，无法通过数据衡量细化业务方向的好坏，很累很苦却没有看到增长！此为数据意识差。
今年是物流行业资本集中涌入的元年，京东物流、满帮已上市，福佑即将IPO，货拉拉、滴滴货运融资几十亿美元。思考下，这么多钱，除了开拓业务还要干嘛？重金做基建。福佑表示上市募资30%将用于研发，满帮的融资重点要提升智能匹配系统的技术壁垒，货拉拉连地图都要自建……所以不妨大胆预测下：物流行业的基建时代已来临，未来比拼的是技术基建能力。
何为基建？淘宝的基建包括物流和支付，物流（货运）、外卖、单车、打车、点评的基建是地图、调度、数据。数据本身无用，但是当你的数据可以衡量业务、发现问题、挖掘机会
点时，那就有用了。如何做到有用？合适的指标体系是第一优先级。
本文就详聊下：从数据到业务，从业务运营角度打造深刻理解物流业务的指标体系。
一、OSM模型方法论
定指标体系的方法论为OSM模型。
外卖订单量怎么提升Obejective（业务目标）：用户使用产品的目标是什么？产品满足了用户的什么需求？
Strategy（业务策略）：为了达成上述目标我采取的策略是什么？
Measurement（业务度量）：这些策略随之带来的数据指标变化有哪些？
我们先用OSM模型理解下物流业务：
物流行业的核心业务目标为将大规模高并发的货物从A点安全、准时地运送到B点。
为了达成准时与安全，通常业务策略为：高增长的需求→充足的运力→迅捷地调度→规范的承运。
注意以上还停留在方法论，如果以为拥有它就拥有全世界，那只能说是年轻。
数据分析师的思路是通过以下四个步骤完成指标体系的构建：确定主指标→拆分子指标→拆分过程指标→添加分类维度。
小河认为按以上思路可行并且也可落地。但是还不足够贴近业务，因为指标最终若想要提升，最终还是需要业务方去落实。
所以指标首要要做到贴合业务模块，按照各业务模块梳理对应主指标，然后不断进行指标下钻。我们先还原各业务模块的组成：
需求模块：需求产生-需求确定调度模块：需求分发-运力响应交易模块：协商撮合-确定交易运送模块：运力取货-送达完成财务模块：费用计算-打款到账接下来我们依次来看各模块最需要哪些指标。
二、指标体系，从数据到业务
1. 需求模块
需求是所有模块里最重要的，供给不够还可以补充，需求要是疲软，神仙也难救。需求模块的指标比较简单，主指标为下单量。下单量＝询价单数×下单率。常见分析维度有区域/车型，区域和车型就不讲了，这里重点聊下需求分类、需求分布、用户价值细分、需求转化。
1）需求分类
需求端的核心是要将下单量进行分类：
哪些是真实需求单
哪些是重复需求单
哪些是伪需求单
哪些是条件苛刻的需求单
哪些是假单（来自竞对、测试等）
以上不少人会忽视，意识层面没到这一层，真以为只要是下的单就是真实需求。有一个重要概念需普及：长鞭效应，意为市场端的需求被无限放大。
举一个大家小学时都经历过的例子：市里领导要9点来学校参观，教委就要求8：30集合，学校要求各年级8点集合，班主任听完了就要求班级7：30在操场集合，然后全体学生在操场7：30等到9点……
具体到需求订单上的表现就是：
重复单，典型场景为一单多下，更绝的是一个单子全网各平台都发。
临时取消单，典型场景为突然不发货了或到别的运力渠道了。
估价单，如果平台无定价体系，还会存在一部分单仅仅是要一个价格，不是需求。
条件苛刻单，个别订单条件非常苛刻，谁干谁亏本，拯救它们投入产出比极低。
假单，竞对、内部人员、司机为体验流程或基于其它目的直接下真单下着玩。抛开以上，才是真实需求的订单。
如果平台搞错了真实需求订单量，那么供应的计算也会错，会给运营带来巨大的噪音。
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