A.电商供应链协同优化:对接亚马逊电商平台订单数据,制定商品出库计划与库存策略,确保日均“2000+SKU”订单的及时履约;通过数据分析识别滞销品SKU,推动库存周转效率提升。
B.跨境物流链路监控:建立跨境出口全流程数据看板,实时跟踪商品从仓库到港口的物流状态,运用Python自动化工具预警运输延误风险,降低断货率对销售的影响。自动核对理论商品清单数据与实际出货清单数据,确保信息正确无误。
C.运营流程标准化建设:制定跨境电商商品作业SOP,规范数据录入、订单处理、物流对接等环节;翻译亚马逊平台政策文件,确保团队合规运营。撰写季度周期性改善项目报告,确保持续改善。
D.订单履约风险预警:构建物流异常预测模型,通过机器学习识别高风险订单(如超重、超大件、跨境限制商品),建立三级预警机制,降低履约失败率8%,客户投诉率下降15%。
核心项目与贡献(除C项外,其余均有模型/程序成果支持):
A.订单处理自动化系统:针对亚马逊平台日均2000+SKU订单的人工处理效率低下问题,开发VBA自动化工具。通过Excel宏编程实现订单信息自动抓取、SKU与库存系统智能匹配、异常订单自动标记,建立数据校验机制(如订单List与实际List的校验),减少人工错误率85%,订单处理时效从4小时缩短至30分钟,支撑大促期间订单量峰值处理需求。
B.物流状态实时追踪平台:运用Python+Selenium构建港口物流数据爬虫系统,实现每日200+集装箱状态的自动抓取与解析。设计物流异常预警模型,通过VBA自动化判断分析预测到港延误风险,建立红黄蓝三级预警机制。在2024年大促期间,成功预警17起物流延误事件,提前调配资源,保障订单履约率提升至99.2%,较去年同期提升2.3个百分点。
C.库存预测模型优化:基于ARIMA时间序列分析算法,结合XBPS历史数据处理促销日历影响,构建多维度库存预测模型。整合历史销售数据、季节性波动、营销活动计划等15个变量,建立滚动预测机制(每周更新模型参数)。模型上线后,库存周转率提升22%,滞销库存占比下降18%,提供了后续作业的科学决策依据。
D.供应商数据分析模型:基于Python平台的XGBoost算法,构建包含500家供应商的电商供应链数据模型。设计供应商健康度评分体系(涵盖交货准时率、产品合格率、售后响应速度等8个维度),通过特征重要性分析识别关键影响因素(如交货准时率权重达35%)。建立供应商分级管理机制(钻石/金牌/银牌/铜牌),为采购决策提供量化依据,优化采购成本8%。
E.电商包裹装载优化模型:针对亚马逊平台高价值商品(如3C产品、家居大件),构建XGBoost预测模型解决包裹装载失败问题。通过整合商品体积、重量、形状系数、品类特性等23个特征,处理数据不平衡问题(类别权重调整),实现装载失败风险的精准预测。模型优化后误报率从6.8%降至0.13%,减少无效复核操作,支撑日均2000+SKU高价值订单的仓配决策,包裹装载失败导致的二次操作成本降低75%。