货运代理定价迎接21世纪

货运代理在组织所有所需的服务提供者为托运人进行单一投标方面发挥关键作用。在我们这个“随需应变”的数字世界里，托运人希望这些复杂的报价能在很短的时间内准备好。

然而，现实情况是，货运代理准备一份门到门的多式联运投标可能需要数小时，有时甚至数天。

在许多情况下，费用和关税不是标准化的，或者是高度动态的，货运代理必须与多个时区的许多实体联系。

如果这条路线涉及较少的贸易通道，情况可能会变得更加复杂。

在一个测试用例在要求40家货运代理提供门到门多式联运报价的情况下，在能够提供此类报价的40%中，只有6%在同一天回答，9%在第二天回答，另外6%花了7天，接近20%花了至少两周的时间回答。

随着托运人寻求更快、更便宜的送货服务，运输越来越被视为一种商品，想要保持竞争优势的货运代理必须大幅优化其报价流程并改善客户体验。万博ag客户端app

一切都与数据有关

我们生活在一个大数据货运业也不例外。许多货运代理使用企业级经颅磁刺激和RMS系统来跟踪和管理大量的费率和关税数据，以支持他们的投标准备过程。这些数据的质量——以及使用这些数据的方式——将对他们的投标质量产生重大影响。

首先，货运报价要有竞争力，它所基于的数据必须是实时的。

例如，如果货运链包括海洋部分，价格结构就会非常复杂，关税也会动态变化。在不稳定的路由上，例如美中，报价最好是基于两天到一周之间的关税。即使在美欧等更稳定的贸易航线上，定价数据变化很快，超过10天的关税税率也不可靠。

其次，货运数据往往是高度分散和孤立的，这对于复杂的门到门报价来说尤其成问题。除了陆运、海运和空运费率和关税外，门到门的报价还包括许多增值服务，如海关经纪人、港口搬运工、仓储服务等。

这些服务的最新条款和条件必须仔细考虑到货运代理的成本结构中，并反映在报价中。

因此，为了使货运定价和路由数据具有可操作性，它应该基于来自所有相关数据源的自动流——所有这些数据都输入到一个公共数据模型中，该模型将成为货运代理的单一真实来源。

提高货运代理定价智商

假设货运代理已经解决了实时、多样化的大数据挑战，如果没有先进的数据技术的帮助，从中提取商业价值仍然是困难的——如果不是不可能的话。

一个典型的门到门货运代理投标可能涉及数百个流程，由10个或更多的服务提供商执行。“活动部件”的数量令人难以置信，单个关键变量的变化可能需要重新计算整个报价。

这种重新计算可能需要进行多次，以便生成及时的路线和价格优化报价，从而赢得业务。

无论货运代理多么有经验和专业，在动态的、自适应的货运定价过程中，没有人能与以货运为导向的人工智能和机器学习算法相匹敌。

当前的技术状况

斯塔戈是个聪明的云该平台由经验丰富的货运行业专家开发，提供自动化、优化的门到门多式联运货运报价。

Stargo通过与货运代理、承运人和其他货运服务提供商的企业系统接口，实时访问历史和当前的路线和定价数据，解决了大数据挑战。Stargo还自动从其他相关来源收集数据，并将其添加到货运报价组合中。

Stargo的领域优化人工智能算法随后将这些数百万个数据点分析成一个清晰可靠的获胜定价基准范围。

Stargo采用了专有的机器学习算法来自动处理整个端到端投标过程，确保每条腿都能坚持获胜定价模型。Stargo快速生成5个货运报价，每个报价都针对不同的标准进行了优化，如价格、运输时间、承运人质量等。

在收到请求并输入基本的运输细节后的几分钟内，货运代理销售主管就可以向托运人提供五个有竞争力的报价，客户可以决定哪一个最适合该特定的运输任务。

Stargo将两个世界的优点结合在一起——以数据为中心的报价的速度和可靠性，以及快速、个性化的客户服务。

一旦赢得业务，Stargo将与万事达卡合作，通过提供保证付款来继续支持货运代理，以降低财务风险并增加现金流。

最后的笔记

在Stargo，我们相信天空是基于云的、以数据为中心的技术在货运代理方面的极限。要了解更多关于我们如何革新货运行业的信息，请访问我们的网站或透过电邮联络我们(电子邮件保护)．