Я за дата драйвен и всегда радуюсь когда в компании появляется аналитик логистический , для меня это точно показатель успеха компании в будущем . Давайте представим как это …
📦 Аналитический отдел в логистике. Кто вы ?
О том, чем занимается логистический аналитик, поговорим чуть позже. Сейчас давайте шагнем назад и разберёмся, откуда вообще берётся вся эта логистическая аналитика, как она вылупляется, чем питается и почему у вас в компании всё может быть совсем не так, как тут описано. Но общая логика — есть.
⚙️ Итак, откуда растут ноги? Конечно же, с операционки.
Когда логистический бизнес только запускается, никто не заморачивается на аналитику. Главное — чтобы груз доехал. Зато где-то в Excel’е появляются первые таблички: отгрузки, килограммы, сроки доставки. Всё просто. Но это уже росточки будущего аналитического дерева.
📦 Первый аналитический артефакт в логистике — таблица с трекингом отправок. Её рождает кто-то из отдела продаж, чтобы понять, что вообще происходит с клиентами. Отсюда и начинается путь к системной аналитике.
🚚 Когда бизнес не развалился после первых сотни заказов, логисты начинают думать о повышении SLA (уровня обслуживания клиентов). Потому что как выясняется — не вовремя приехавший груз = минус клиент. Тогда появляется первый логист-аналитик. Он вручную считает, сколько машин вовремя приехало, где застряли, и почему на складе снова завал.
Он подгружает Google Sheets, BI-систему «на коленке» и тихо плачет в углу, когда кто-то просит "график красивый, как у Озона".
🧠 Но дальше больше. Появляется логист-дата-инженер (иногда это просто IT-шник с сочувствием к складу), который вытаскивает данные из TMS, WMS, CRM, WhatsApp-ботов, Гугл-карт, и собирает первую полноценную платформу: "всё в одной таблице". Уже звучит красиво.
💥 Тут же начинается сквозная аналитика: сколько грузов, откуда, куда, с какими задержками и какой маршрут самый непредсказуемый. Бизнес начинает видеть.
📊 На этом этапе подключаются аналитики по направлениям: кто-то отвечает за авто, кто-то за авиа, кто-то за маркетплейсы. Все начинают строить дашборды, собирать гипотезы: почему задержки именно в Казани? Что творится с доставкой по субботам? Кто чаще всего факапит – подрядчик или менеджер?
📈 Redash/Metabase/Power BI — вот тут начинаются первые ухищрения и споры за цвета диаграмм.
🧙♂️ Где-то в этот момент на горизонте появляется CDO (или просто «главный по цифрам»), который с важным лицом защищает бюджеты на автоматизацию и пытается донести, что логистика — это не про «доставили или нет», а про предсказуемость, темпы и контроль затрат.
🤹♂️ Потом бизнес вырастает. И выясняется, что мало понимать, сколько фур уехало. Надо предсказывать загрузку складов, планировать автопарк, интегрироваться с внешними системами. Вот тут приходят BI-аналитики и дата-сайентисты. Они строят модели прогнозов, рассчитывают окупаемость рейсов и пытаются научить бизнес мыслить цифрами, а не «ну вроде нормально доставили».
🚨 И всё бы ничего, но параллельно продолжаются пожары: то у таможни сбой, то склад закрылся, то поставщик не вышел на связь. Поэтому аналитики в логистике — это прежде всего бойцы на передовой, которые каждый день держат бизнес от развала.
Так и живём: между отчётом о доставках, гипотезой по оптимизации маршрутов и презентацией для инвесторов.
Как видишь, логистический аналитический отдел — это не просто ребята, которые строят графики. Это нервная система бизнеса, без которой невозможно принимать адекватные решения, особенно когда тебе одновременно нужно доставить 15 тонн косметики, 5 паллет игрушек и ноутбуки с растаможкой «вчера».
А у вас как устроено? Узнали себя?
