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1、2016中国智能物流大数据报告 我国2001发布的物流术语给物流的定义是：物品从供应地到接收地的实体流动过程，根据实际需要，将运输、储 存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机结合。基于目标客户、运输时效、标的重量、 资费价格等不同，运输方式主要分整车运输、零担运输和快递运输三种模式。 随着电商的发展尤其是网络购物的爆发式增长大大促进了快递业的发展，使其成为社会商品流通的重要渠道。同时，以 快递为主要形态的电子商务物流服务业成为了物流行业创新最前沿领域，是物流行业智能化的最集中体现。 本报告聚焦的智能物流特指以电子商务物流服务业（以下简称：电商物流）为核心的物流行业智能
2、化研究。 智能物流概念界定 资料来源： 物流术语、国家邮政局政策法规司中国邮政业发展研究报告 大数据 全洞察2 To C 整车运输 零担运输 大于3000kg 一车一票 资费较低 时效较长 小于50kg 一件一票 资费较高 同城不超24小时 国内异地不超72小时 50kg-3000kg 一车多票 资费适中 时效较长 快递运输 To B 大数据 全洞察3 P1 电商物流发展背景 2008-2015年快递业务量及业务收入持续快速增长，年均复合增长率分别达45.3%和31.5%；2014年业务量首次跃居 世界第一，2015年达到206.7亿件。 同城快递业务量增速高于异地/国际及港澳台，异地快递业务
3、量和收入规模最大。 快递业务量及业务收入 数据来源：国家邮政局、Wind 大数据 全洞察4 14.5% 26.1% 54.6% 71.8% 13.3% 2.1% 业务收入业务量 2015年快递各类别业务量和收入占比 同城异地国际及港澳台 206.7 2769.6 20082009201020112012201320142015 业务量（亿件）业务收入（亿元） 业务量同比增速（%）业务收入同比增速（%） 2008-2015年 我国快递业务量及收入增长情况 人均快递费用支出和人均快递使用量持续增加，快递社会服务渗透水平不断提升。 业务收入增速小于业务量增速，快递每单均价持续下降，2015年每单均价
4、下降到13.4元。 快递业社会服务渗透水平 数据来源：国家统计局，国家邮政局 大数据 全洞察5 13.4 201.6 15.0 20082009201020112012201320142015 每单均价（元）人均快递支出（元）人均快递使用量（件） 2008-2015年 我国快递社会渗透率及平均单价趋势 快递与电商相互依存互为支撑，业务合作日趋紧密，快递业务构成网络零售服务市场中规模最大的细分子行业。 电商与快递协同发展 数据来源： 国家邮政局市场监管司、商务部电子商务司、McKinsey & Company、Wind 大数据 全洞察6 快递物流营销服务支付仓储IT支持代运营 72% 36,14
5、2 41,325 55.7% 60.0% 20142015 2014-2015年 网络用户规模及使用率 网购用户规模（万人）网购使用率（占网民比例） 电商规模持续增长 数据来源：艾瑞咨询（iResearch）2015年中国网络购物行业年度监测报告 大数据 全洞察7 7,845.3 11,870.9 18,924.9 27,889.1 39,900.0 4.3% 5.6% 8.0% 10.6% 13.5% 20112012201320142015e 2011-2015年 中国网络购物市场交易规模 网络购物交易规模（亿元）占社会消费品零售总额的比例 数据来源： CNNIC第37次中国互联网络发展状
6、况统计报告 配送时效慢 消费者对网购的依赖程度与对快递时效的期待成正比 爆仓 电商促销活动期间的包裹急速增长导致物流供需不平衡，快递变成了慢递 最后一公里的痛点 末端配送服务面对的市场需求是“多品种、少批量、多批次、短周期”的复杂情况 跨境物流复杂 跨境需求激增，政策壁垒、跨境耗时、跨国服务都制约着跨境服务 农村物流滞后 随着农村地区的消费水平提升、电商向农村的渗透，物流的农村发展严重滞后 信息化建设不足 劳动密集型行业，现代化程度不足，行业附加值不高 服务欠佳 送货员的工作量激增，对快递服务的投诉不断 行业各自为战 行业的状况也依旧没有摆脱“小、散、乱”的现状，没有统一的管理体系 大数据 全
7、洞察8 快递行业面临巨大考验，诸多问题亟待解决 一家数据公司，一家社会化协同公司，一家商业基础设施公司。 菜鸟网络应运而生 大数据 全洞察9 配送时效慢 爆仓 最后一公里 跨境物流复杂 农村物流滞后 信息化不足 服务欠佳 行业各自为战 仓配网络 跨境网络 快递平台 农村物流 菜鸟驿站 物流云 大数据产品 菜鸟网络成立于2013年5月28日，由阿里巴巴集团、银泰集团联合复星集团、富春集团、申通集团、圆通集团、中通集团、 韵达集团等共同组建； 致力于在现有物流业态的基础上，打造一个数据驱动的社会化物流协同平台，像水和空气一样，成为开放、共享、社会化 的中国商业的基础设施之一。 菜鸟网络概况 大数据
8、 全洞察10 链接170万物流从业者 优化专业线路600多万条 整合路线运输公司近4千家 合作伙伴运输车辆超3万辆 协同约18万个物流快递网点 打通跨境、快递、仓配、农村及 末端配送全链路 日处理数据量超过7万亿条 日接收物流详情超6亿条 日快递运输里程超500亿公里 包裹与网点精准匹配率98% 系列大数据产品精准赋能 国内首创物流云基础信息平台大数据驱动 社会化协同 快递服务平台：面向快递企业、商家、消费者全方位的服 务体系 大数据 全洞察11 发达地区快递平均时效达到 1.9天 每天节省快递等待时间 1.6亿小时 10个包裹有7个 享受菜鸟服务 定制化服务 预约、上门取退等 跨境网络：中国
9、领先的跨境智能物流平台“环球无忧”， 让“全球买全球卖”后顾无忧 大数据 全洞察12 保税仓库容储备超过30万平米 覆盖国家和地区224个 49家跨境物流合作伙伴 74个跨境仓库 开辟跨境路线16条 400万单跨境日处理能力 仓配网络：以覆盖全国的仓配网络与大数据决策平台为基 础，构建专业高效的供应链服务 大数据 全洞察13 接入落地配公司超过20家 接入揽货/区域/前置仓共128个 面积超过100万平方米 覆盖全国250个城市 配送线路超过1万条 快消、大小家电、美妆、生鲜、服装 6大行业 仓配一站式解决方案 菜鸟驿站：面向消费者的综合物流服务平台，致力于完善 最后一公里多元化末端服务 大数
10、据 全洞察14 站点数量4万个 覆盖全国50%以上高校 个体、连锁、物业、校园 四类合作通道 消费者收寄双向服务 农村物流：商品到村配送、农副产品销售、流通及各类商品 安装维护等的一站式服务网络 大数据 全洞察15 覆盖国内县区数量2800个50万村子送货进村 支持农资、百货、3C、汽摩等 全品类配送入村 满足下行、退件、村际配送等 多类型需求 大数据 全洞察16 P2 电商物流发展趋势 大数据 全洞察17 一个包裹的迁徙：揽、派、签是快递包裹全流程中的重要事件 和时效节点 卖家发货小件员揽件小件员派件 经过各级中转仓 到达收货地中转仓 消费者签收 大数据 全洞察18 菜鸟网络助力更快，更广，
11、更智能和更贴心电商物流服务 拓展的电商物流 向下/向西/向外网络覆盖更加完善 加速的电商物流 从揽件到签收各环节时效性日益提升 贴心 智能 拓展 加速 依托菜鸟大数据驱动和社会化协同，电商物流呈现四大发展趋势： 智能的电商物流 大数据附能叠加模式创新提升行业竞争力 贴心的电商物流 优化消费者体验打造更加贴心的物流服务 1 2 3 4 大数据 全洞察19 1. 加速的电商物流 小于2.5天 2.5天4天 4天及以上 2015年中国快递时效地图 大数据 全洞察20 江浙沪地区是中国物流最便捷地区 最快的上海平均仅用1.7天便可收 到来自全国各地的包裹 2015年全国平均快递时效2.6天 每天当日达
12、次日达800万单 覆盖全国100多座城市 注：此地图仅包含中国大陆，不包含港澳台及各岛屿 2014年1月2015年12月 2014年1月-2015年12月快递运输用时趋势 大数据 全洞察21 注：工作日为8小时 2014-2015年快递平均运输时间缩短了一个工作日 快递运输时间减少了14% 2.9天 2.5天 2014-2015年快递全链各环节时间均在提升 数据来源：菜鸟网络 大数据 全洞察22 下单到揽收提速2.6小时 揽收到派送运输流程提速1.4小时 派送到签收提速0.4小时 全国异地平均偏远同省偏远异地 2014-2015年异地时效变化 20142015 由于其运输路程最长，流程最复杂，
13、异地运输是快递各业态中优化余地最大的业态； 偏远省份无论省内还是异地时效性都远低于全国平均，但其时效提升更加明显。 异地运输是时效提升最明显的业态 注：偏远地区为快递时效4天及以下省份（包括西藏、新疆、青海、内蒙古、甘肃和黑龙江）， 偏远异地指从以上6省发往其他省份，6省间互发、其他省份发往以上省份的所有快递。 大数据 全洞察23 2014Q42015Q12015Q22015Q32015Q4 2016Q1(1-2月） 2014-2016年 年均进口跨境国内与国外段时效趋势 国内段时间国外段时间 进口跨境时间构成中，转运时间曾是效率最低用时最长的环节；但随着菜鸟对于跨境流程的优化，转运时间已经
14、缩短至和运输时间并无太大差距，同时，运输时间和国内配送时间也得到较大优化，国内与国外段用时仅为2014 年初的三分之一。 国际及港澳台进口快递时效性提升明显 大数据 全洞察24 大数据 全洞察25 全国电商包裹流转过程的三种流转路线 数据说明：随机跟踪一段时间内的的菜鸟网络包裹全流程数据，并且选定以广州市为起点 以广州出发的包裹为例： 广州 类型一：直接接收从广州中心来的包裹 直辖市、省会城市、重点城市的分拨中心 例：广州至天津、广州至西安、广州至苏州 类型三：根据线路优化原则，某些地区直接接 收临近高级分拣中心的包裹，而不选择省会 例：广州经泉州至莆田 类型二：分拨中心接收包裹 其他地级市经
15、本省省会 例：广州经成都至攀枝花 苏州 西安 天津 成都 攀枝花 泉州 莆田 200% 146% 71% 31% -11%-12% -6% -5% -50% 0% 50% 100% 150% 200% 年包裹量增幅Top5路线年包裹量增幅Top10路线年包裹量增幅Top20路线全国平均路线 2014-2015年 增长最快路线包裹量变化与时间变化对比 年包裹量增幅总时间减少 包裹量增速最快的线路其总物流时间速度下降更多，说明包裹量的增加提升了快递速度，规模效应在快递行业同样存在。 探究全国包裹量增长最快路线的背后：包裹量的提升带动了 快递速度 大数据 全洞察26 大数据 全洞察27 数据说明：选
16、取各省间2014年7月、2015年7月的包裹数据，用时为同比揽件到签收的时间变化 全国包裹流转速度与规模效应的关系 用时减少 包裹量增加 2014-2015年 省与省之间包裹时效和包裹增量关系 用时变化包裹量变化 例：广东省北京市 贯通南北的干线 -4.2%+31.6% 例：河北省天津市 时效和包裹量变化 表现突出线路 -17.7%+47.4% 大数据 全洞察28 全国包裹量增加且平均用时减少的线路占比超过七成，规模 效应凸显，快递时效与电商互相增益 包裹量增加 用时减少 1广州 6东莞 7嘉兴 5金华 8深圳 3北京 2上海 4杭州 9武汉 10泉州 11苏州 12郑州 13无锡 14成都 15长沙 16济南 17南京 18石家庄 19温州 20西安 大数据 全洞察29 发达地区间的包裹流转路线建设成熟，时效提升源于末端环 节的优化 数据说明：广州北京路线示意图为抽样案例，各公司的流转线路可有差异 用时减少同时包裹增多的情况多发 生在发达地区之
