对于希望通过整车运输路线指南获得最佳投标接受率的托运人,我们已经通过研究确定了与整车运输预算超支相关的几个关键因素。考虑到不稳定的市场状况和线路运量多变等因素在路线指南失效过程中所发挥的作用,我们对何时需要将不可预测的线路和货运结合起来进行了研究。我们还研究了对表现不佳的整车运输线路进行小额货运招标以帮助您满足卡车运输预算的可能性。
运输预算的失效通常是由多种因素共同造成,而不是只受单一因素的影响。需求的不确定性与首次招标接受率和付款计划直接相关。线路运量多变是托运人可能遇到整车运输预算超支的主要原因。因此,在预算编制过程中,托运人应该重点关注这些线路并获得对货运市场趋势的深入洞察,以便清除这些潜在的预算挑战。
由于这组变化幅度巨大的影响因素会影响托运人是否能够遵守预算计划,由此便引出了一个重要的问题:预算期内的招标活动数量能否提高您的路线指南运输表现?标准流程是托运人提出运费要求,形成路线指南征求建议书 (RFP)。然后,RFP 进入招标环节,目标是授予适当的预测运量,以便在执行时能够获得近乎完美的首次招标接受率。但是,如果运输服务供应商的托运人客户与最初的计划存在差异,就意味着运输服务供应商经常需要将司机和卡车指派给计划外市场的计划外运量。这会对招标接受造成负面影响,因为司机和卡车不在制定征求建议书和授标时计划的市场上。
托运人的需求计划仅仅是一种预测,真实情况可能全年都在变化。关于预测有一点可以确定,那就是它们总是处于变化之中——问题只在于:最终结果会与原始预测相差多远。这些变化经常可能超出运输服务供应商的计划,使他们无法灵活应对。提高首次招标接受率的关键是可预测的需求。在难以精准确定需求的情况下,应制定具有一定弹性的路线指南策略以及灵活的预算计划。
此外,弹性对于应对变幻莫测的市场状况至关重要。麻省理工学院的研究人员对七家客户四年内的美国整车运输交易数据进行了深入的研究,最终得出的结论也证实了这一点。TMC 提供的这些数据跨越 2015 年第三季度至 2019 年第二季度,包括距离超过 250 英里的运输和干货车运输。同样值得注意的是,之所以将这七家托运人选为研究对象,是因为他们的 RFP 节奏清晰且具有成熟的模式,而数据集中其他托运人的 RFP 节奏远没有那么清晰。尽管研究中包括的托运人数量相对较少,但麻省理工学院的研究人员确定,考虑到交易数据集的大小和线路(O-D 对)的多样,这仍然是一个具有统计学相关性的子集。
市场状况是衡量整车运输预算超支概率时最重要的指标。
利用这些数据,研究人员得以辨别出市场状况是整车运输预算超支概率最重要的指标。当前的货运市场是趋于供应过剩还是供应不足,或者是否处于过渡期,都会影响您将成本控制在预算范围内的能力。在从疲软(供过于求)市场向紧张(供不应求)市场过渡期间,整车运输预算超支的概率是相反情况下(从紧张市场向疲软市场过渡期间)的 2.5 倍。在疲软市场中,实际的计划成本低于或等于预算的概率为 81%。而在紧张市场中,这一概率为 52%。除了这些初步发现之外,研究者还指出,紧张市场其他不利因素的综合影响进一步增加了超出计划的风险。
预测托运人预算成功的另一个关键因素是线路运量的变化。线路运量变化过大是潜在预算超支的第二重要指标。在预算编制过程中,托运人应给予运量多变的线路更多的关注,以降低预算超支的可能性。关注表现不佳的线路可以增加首次招标获得接受的可能性以及整体预算效果。
线路运量变化过大是潜在预算超支的第二重要指标。
根据麻省理工学院的研究,我们可以确定影响招标接受效果的三个主要问题:
我们可以清楚地看到,路线指南需要持续维护才能取得最佳效果。此外,与每年或每季度开展招标活动相比,作为全年持续合作策略的一部分,小额货运招标是运量不定线路的一个重要战略环节。
相比于将表现不佳的线路弃之不顾,通过与供应商合作或小额招标来关注表现不佳的线路,从而维护路线指南,将能够取得更为理想的结果。
以下建议可以帮助托运人以及运输服务供应商维持运输预算:
维护路线指南可以提高满足整车运输预算的可能性。对表现不佳的整车运输线路进行小额招标,有助于确保整车运输预算得到满足。让 C.H. Robinson 的专家参与您的运输策略制定和规划,他们可以提供经过充分研究的成熟见解,助您在运输规划中实现最大成功。
撰稿人
Steve Raetz,C.H. Robinson 研究及市场情报总监
Mathew Leo,C.H. Robinson 首席分析顾问
Fiorella Mete 博士,C.H. Robinson 旗下部门 TMC 供应链工程师
Andrew Welch,C.H. Robinson 旗下部门 TMC 全球客户经理
Venkateswara Rao Bandaru,MIT-CTL 供应链管理专业应用科学硕士生
Emilio Dolci,MIT-CTL 供应链管理专业应用科学硕士生
Angela Acocella 博士,蒂尔堡大学博士后研究员
Chris Caplice 博士,MIT-CTL 高级研究科学家
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