你知道上网，下无运费或低运费的订单，24或48小时后在门外找到有多好吗？嗯，那些日子可能就要结束了。

随着全球电商出货量的快速增长，每天为数百万私人家庭提供数百万单个包裹的经济正在变得不可持续，因为运输成本增加，不一定跟随价格上涨的能力。即使无人机和自动驾驶汽车最终开始交付——也许十年后——它们也比在繁忙的城市街道的私人住宅下车更容易交付到中央接送点。即使是这些革命性的技术也需要大量的人力物流工人来维持包裹的流动。

反正这个未来还没到。目前，包裹递送行业需要弄清楚如何通过亚马逊和其他电子商务巨头以及它们带来的无情增长来赚钱。尽管两位数的增长使快递公司比以往任何时候都更加繁忙，但他们的网络压力正在增加——从劳动力短缺到单个包裹递送的增加——这正在降低盈利能力，并且每批货物的收入在过去十年中稳步下降。

移动商业模式

部分问题源于该行业未能识别和适应其不断变化的商业模式。多年来，包裹公司的大部分工作包括服装制造商和零售商之间的企业对企业运输。如今，至少通过大批量直接交付给消费者，这种业务的数量相形见绌。

这大大降低了包装公司的所谓落差系数——即每个站点或收货人交付的包装数量。随着下降系数的下降，最后一英里交付的成本也增加了。虽然正常的反应会是包裹投递公司提价，但大量来自电商巨头的包裹给了他们谈判好交易的筹码。据奥利弗怀曼(Oliver Wyman)介绍，由于劳动力和设备的增加，2007年以来成本增加了17%，而每个地块的价格下降了4%。

该行业今天面临的另一个主要挑战是需求的波动。当货物在一周中的某些日子和季节性高峰时段激增时，包裹公司的压力尤其大。仅圣诞节购物就将增长300%以上，而其他活动——黑色星期五和中国的一日活动——也将导致类似的高峰。即使在典型的一周内，交易量也会有30%到40%左右的波动。随着零售商之间的业务竞争，当天和第二天的交付量增加。

这种波动意味着对司机和分拣设施人员的需求不断变化，这种趋势很难应对寻求可预测时间表的全职员工。然而，由于大多数工业国家劳动力短缺，公司无法轻松与临时员工合作，这意味着公司无法满足司机或仓库员工的需求。可以预见的是，工资一直在上涨，因为它们在短缺中进一步侵蚀了利润。

最后，当工作量波动并且缺乏可预测性时，设施的利用将是不平衡的，可能不是最佳的。这一点，加上劳动力成本的上升，降低了利润。

领先一步

公司也可以通过技术保持领先地位，而不是通过大幅提价来抑制业务增长。尽管包裹投递获得了高科技的形象，但由于可扫描的跟踪码和移动终端，行业和基本运营在许多方面都很过时，仍然基于易于预测的旧的企业对企业模式。因此，该行业面临固定成本与可变成本的高比率——约为70%至30%。帮助盈利的一个方法是降低固定成本的百分比。

21世纪的解决方案是在运行中采用更多的预测分析和人工智能，这将提供必要的传输网络管理和更智能的计算机电源和数据分析。结合这些最新技术将使包裹公司能够更好地预测数量，并相应地调整其仓库、路线和人员。早期的试点项目表明，这些新技术可以将成本提高2%至5%。

有了这些技术，公司可以扩大和完善他们的预测。高级预测虽然不能阻止数量的波动，但确实为各种计划提供了新的机会。

例如，仓库网络可以根据一周中的某一天进行不同的配置。如果周五分拣设施安静，包裹可以转移到更繁忙的分拣设施，从而更有效地利用资产和人员。在繁忙的日子里，两个城市之间的直接运输路线可能是合理的，但在缓慢的日子里，货物可以通过中央分拣设施间接路线，以确保卡车总是充满最大价值。分拣人员可以在最需要的时间和地点部署。目的不是减少人员或设施，而是更有效地利用工人和仓库。

最后一英里

最后一英里的投递尤为重要，因为它占了投递包裹成本的50%到60%。如今，送货路线是静态规划的，同一位司机耕耘同一条路线，没有偏差。智能预测可以帮助每天重新绘制路线，以充分利用可用的司机和卡车。

自学习算法可以获取关于好停车位的位置、每个停靠点花费的时间以及不同时间的交通影响的知识。通过实践，该算法在路径规划和效率提升方面会逐渐变得更好。

然而，竞争是激烈的，任何毫不犹豫地采用21世纪技术的人都将付出高昂的代价。即使今年的加息有利于短期利润，但也是压倒性的，竞争对手可以通过发现新的效率来降低自己的成本和价格，从而轻松逆转这一进展。