客户 × 运输方式毛利
每位客户在每种运输方式下的真实盈利能力，及早标记大体量、低毛利客户带来的营收风险。
挑战
营收排名掩盖了哪些客户和线路真正赚钱。
经营物流业务，意味着要同时管理成本、运力、运输时效、客户盈利能力和运输方式效率。然而，TMS、WMS、ERP、财务、车队车载信息系统和客户合同分散在不同系统中。一个货量很大的客户，可能正因等待时间、回程空驶、燃油和过路费而侵蚀利润——直到月末结账才有人发现，甚至始终无人察觉。
TURBOARD 将运营数据与财务数据整合到一个分析层中。净利润率按客户、运输方式、线路和车次计算，每种运输方式的成本项单独建模，回程空驶率和运力闲置率与营收并列呈现。管理层、运营、财务和销售团队查看相同的指标，且每人只能看到自己负责的客户和区域。
500K+业务用户正在使用 TURBOARD
始于 2004 年深耕企业级 BI 工程，创立于芝加哥
云端或本地部署支持完全本地部署，AI 一并部署
已获专利BI 技术，包括一项已授权的美国专利
JAS 实时演示
多式联运业务与毛利分析
按运输方式呈现业务量、按客户呈现营收、按线路呈现毛利，并将运力闲置率与毛利同步跟踪。观看分析从公路运输下钻到一条国际线路，JAS 解释毛利差距，并拆解单车次成本，表明回程空驶是主要原因。
在您的浏览器中运行的交互式 TURBOARD + JAS 场景。示例数据。
用您的数据体验 →
您可以做什么
基于一个受治理模型的物流分析
线路盈利能力
按线路和车次分析货量、营收和毛利，找出货量大而毛利低的线路。
回程空驶与运力闲置
按运输方式、线路和客户分析回程空驶率、装载率和仓库利用率，并与基准对比。
成本项偏差
按客户和运输方式对比燃油、过路费、司机成本、等待时间、装卸费和场站费用，并对偏差应用条件格式。
交付绩效
将运输时效、准时交付率和退货与货量和毛利放在一起分析，而不是另做一份报告。
车队与 GPS 数据
按车辆、司机和线路分析车辆利用率、停留时间、维保和每公里成本，并在 GIS-S 地图上呈现车队位置。
挑战与解决方案
物流行业的关键挑战——以及 TURBOARD 如何应对
?数据碎片化，决策滞后
TMS、WMS、ERP、财务、车队和合同分散在不同系统中，管理层对同一个问题会得到不同的答案。
✓一个分析层
所有数据源汇入一个受治理的模型，管理层、运营、财务和销售基于相同的指标做出决策。
?客户盈利能力不可见
一旦计入等待、回程空驶和额外装卸，营收很高的客户可能几乎不产生利润。
✓按客户和成本项的净利润率
为每位客户同时呈现净利润、利润率、风险营收和成本偏差。
?运输方式凭直觉选择
同一批货物经公路、铁路、空运或多式联运运输，成本和毛利结果各不相同，但选择往往依赖经验。
✓运输方式对标
按客户、线路、货量、运输时效和毛利对比各运输方式，让定价和线路方案建立在数据之上。
?成本上升原因不明
毛利下降时，很难判断问题出在燃油、回程空驶、等待、装卸还是场站费用。
✓按运输方式和客户的成本分析
每种运输方式的成本项单独建模，JAS 通过图表和透视表解释偏差。
JAS · Just Ask Simply
询问某条线路的毛利为何下滑
JAS 是内置于 TURBOARD 的 AI 助手，她基于您的报表所使用的受治理物流模型作答。用自然语言提问，她会找到数据，生成透视表或图表，并解释是哪个客户、运输方式或成本项推动了变化。借助角色设置，CFO、COO 和大客户经理会分别获得针对各自决策撰写的解读。
深入了解 JAS 的能力 →JJAS您可以这样提问
- 汉堡线的毛利侵蚀是什么原因造成的？
- 公路运输中，哪些客户营收很高但净利润率低于 5%？
- 对比本季度与去年同季度各线路的回程空驶率。
- 为什么我们最大的汽车行业客户的公路运输成本高于平均水平？