[Alikey]物流负评数据分析
物流负评数据分析
功能点：以客户之声为数据获取源头进行物流负评数据明细数据导出。
价值点
1、通过揽收签收时长的降序排列，可以知道哪些快递公司、区域，快件运输时间长、进行区域性的物流、仓储布局。
2、通过导入订单号的execl表格，提前计算支付签收时长，针对时间长的，提前发现，在买家未给出评价前，可通过企业自有的ERP系统电话/短信告知消费者，提高消费者体验。
如何获取
1、打开码栈官方市场（百度搜索码栈——码栈市场——alieky专区），在应用分类里找到ALIKEY专区
2、获取应用<ALIKEY>物流负评数据分析即可（企业版需管理员帐号在控制台-应用管理里获取；非管理员账号可申请使用，管理员审批即可）
使用说明：只需两步轻松获取物流负评数据！
1、选择负面标签、选择自己要选择的时间段。
2、点击获取负评数据，执行完成后，再点击获取订单物流数据即可
如何加工报表：
1、下载表格，按照店铺自身分析逻辑，可以按照支付签收时长进行降序排列
2、通过数据透视表，进行多维度分析。比如山东省的揽收签收时间最长，可考虑仓库发货地的调整，可考虑是否可以换快递公司进行这个省份的快递投放。
如果需求以及对alikey已经应用的改进意见，欢迎大家加入：“码栈ALIKEY专区新起航”钉钉群，群号：21709111
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阿里云 AI 助理回答
您提到的物流负评数据分析方案，充分利用了数据驱动的方法来优化物流体验和提升客户满意度。阿里云也提供了多种产品和服务，可以进一步增强这一流程的效率与智能化水平，下面是一些建议：
1. 日志服务（SLS）：
- 功能点：收集、存储、分析全链路日志数据，包括物流过程中的揽收、在途、签收等关键节点信息。
- 价值点：实时监控物流状态，自动识别异常情况（如长时间未揽收、运输时间过长），及时触发预警机制。
2. 大数据处理服务（MaxCompute）：
- 功能点：对大量物流数据进行存储和复杂分析，支持SQL查询及大规模数据计算。
- 价值点：通过MaxCompute，您可以更高效地进行多维度分析，比如按快递公司、区域、时间段等细分揽收签收时长，为仓储布局和快递公司选择提供数据支撑。
3. Quick BI：
- 功能点：快速生成报表和仪表板，支持数据透视、钻取等功能。
- 价值点：利用Quick BI，您可以轻松制作交互式报表，无需下载表格再加工，直接在Web界面完成山东省揽收签收时间最长等分析，并直观展示结果，便于决策层快速理解并采取行动。
4. 机器学习平台PAI：
- 功能点：构建预测模型，如预测特定订单的潜在物流问题。
- 价值点：基于历史物流数据，训练模型预测哪些订单可能会有延迟，提前介入，主动管理消费者预期，提升服务体验。
5. 云客服解决方案：
- 功能点：集成智能机器人和人工客服系统，自动化处理消费者咨询，提高响应速度。
- 价值点：对于已识别的可能产生负评的订单，自动触发客服系统，通过短信或电话提前沟通，有效缓解消费者不满情绪。
加入钉钉群交流：
如果您希望深入探讨如何结合阿里云产品改进物流负评数据分析应用，或者有任何定制化需求，除了加入“码栈ALIKEY专区新起航”钉钉群外，也可以考虑访问阿里云官网的技术论坛、开发者社区，那里有丰富的技术资源和活跃的开发者社群，能够为您提供更多帮助和灵感。
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