很多人认为配送就是送货，但随着物流业逐渐发达，形式多样，相对于传统销售型的送货，配送属于从物流据点至用户的一种特殊送货形式。物流配送不是单纯的物品运输或输送到某地，而是从用户下单到仓库配货、调度车辆、安排运输直至最后送至用户手中的闭环物流配送作业活动。
配送在整个物流过程中及其重要，它不是单纯的运送、发放、投送，而是根据用户要求，对货品进行挑选、加工、包装、分割、组配等作业，并按时送达指定地点。除以上提到的各种“运”、“送”外，配送过程中还会涉及到确认货品、分货、拣货、配货、装货等工作。我们常说的送货仅属于物流配送供应链中一小部分的运输活动，即可称之为“二次配送”、“支线配送”、“末端输送”。
那么，要做好物流配送管理工作，提高企业配送效率，可考虑以下三点：
1、利用先进技术
企业应选择更为先进的管理系统，可以让我们的工作更高效。比如仓库管理系统（WMS）对于货品的周转率至关重要；运输管理系统（TMS）主要管理货物在运输过程中协调和监控；订单管理系统（OMS）主要指能快速处理用户订单的能力。
目前市面上有很多此类型的管理系统，他们功能不一、侧重点不同。所以，首先我们应该明确自己需要解决什么问题，才能找到最适合自己的管理系统。另外，因每个公司的业务模式不同，通用版的物流配送系统并不能完全符合自身，使用过后反而事倍功半。据我了解，比如目前泽美、图川、小快除通用版以外，可支持特殊化需求定制，比如特殊表格分析、数据提交、业务类型、操作人员开发等。
2、连接一切相关人员
大量的自动化数据跟踪将会大大提高我们的物流运输效率，但除了数据的采集跟踪以外，连接好操作这些系统和设备的人员，工作才能更有效。所以，业务设计中必须充分连接仓库人员、调度、司机、门店/消费者以及其他管理人员。
物流运输过程中信息是实时变动的，最快的反应能力一定程度上说明了运输效率。如果在配送过程中发生特殊情况，如用户下单后仓库无货，如果这时仓库人员与司机未及时对接，会出现司机白跑或用户未收到货而不满意等现象。或者用户临时退单、换货都在无形中消耗企业资源，减少运输效率。
3、大数据分析
大数据和系统算法息息相关，我们在配送过程中的每一个信息节点都会被系统存入后台数据库，便于人员管理、监控和分析，企业管理人员可提前预知数据变化，调整业务方向。
大数据的作用不可小觑，它一方面连接用户，通过更好得满足用户多样化需求，提升配送服务体验，从而促进业务提升；另一方面连接供货方，使供应链物流深度优化，提升管理水平和运营效率。
大数据分析具体可帮助企业实现业务数据分析、辅助决策或最终决定战略方向，如：根据用户大数据分析，能预测核心城市各片区的主流单品的销量需求，提前在各站点进行预先发货等措施。
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