大数据下的预测性配送

随着“双十一”的临近，阿里巴巴、京东、亚马逊等电商纷纷厉兵秣马，都在进行自己的“双十一”布局，准备抢占“双十一”的客户市场。客户在进行购买时，必然会带来大量的订单，电商需要提前准备合理进行货物的配送。每一次的“双十一“都是各大电商的一次练兵场，电商们不仅仅需要考虑货物的充足与否，更需要考虑如何进行快速合理的货物配送，甚至是在用户下单之前借助大数据进行预测性的配送。

传统的网上购物是客户选择自己需要的产品下单，然后等待电商的送货，在这种传统网购过程中客户不能把崭新的任何产品，装入袋中，然后离开，客户需要选择一种送货方式，然后等待。这样的方式很难给客户带来一种即时的满足感。但是，电商可以凭借客户平时的浏览行为来判断客户的大致需求，通过一系列数据的分析明白客户所需，从而实现提前的预测性配送，将客户最可能需要的货物送到离客户尽可能近的点。这样一方面可以避免给“双十一”期间的货物配送以及物流带来压力，另一方面可以缩短客户等待货物的时间，尽可能的保证用户购物的即时满足感。

其实，这种预测性配送方式是由亚马逊网站首创，目标就是在顾客还没有购买之前，就进行发货。根据销售预计，而把商品发送到中转站的这一送货专利是否是全新的概念。同时，有人对这种配送方式提出了疑问即是否对于一般购买行为都能适用。但是，这并没有阻止零售商通过利用精密的分析，来达成这一切。 换句话说，尽早获得网上订购商品的满足感。

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