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 中國商業(yè)聯(lián)合會商貿(mào)物流與供應(yīng)鏈分會

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340城快遞數(shù)據(jù)PK,,我們發(fā)現(xiàn)了通達(dá)系陣中的強(qiáng)與弱

時間:2019-08-14 10:53:41 點擊:
來源:雙壹咨詢 作者:

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在當(dāng)前的競爭格局下,,網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和效率是份額爭奪的重要支撐,。一方面,,網(wǎng)點爆倉或癱瘓可能意味著直接出局,,網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性關(guān)系到存亡,;另一方面,,成本的規(guī)模效應(yīng)正邊際遞減,,降成本將更賴于精細(xì)化管控和網(wǎng)絡(luò)效率的提升,。和設(shè)備、產(chǎn)能等要素不同,,快遞公司的網(wǎng)絡(luò)布局存在較強(qiáng)的先發(fā)優(yōu)勢,,前期卡位較好的公司在效率和成本上擁有更大的優(yōu)化空間。

在此前的系列深度中,,我們已經(jīng)從成本,、現(xiàn)金流、資產(chǎn)負(fù)債等表內(nèi)視角構(gòu)建了加盟快遞的分析框架,。本研究將跳出三張表,,深入分析快遞公司網(wǎng)絡(luò)布局對成本優(yōu)化的傳導(dǎo)作用。

以往對快遞網(wǎng)絡(luò)的研究大部分停留在對整體數(shù)量的比較上,細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)驗證不充分,。本研究收集了全國340個城市的快遞量數(shù)據(jù),,以及三通一達(dá)(韻達(dá)、圓通,、申通,、中通)的分撥中心分布數(shù)據(jù),構(gòu)建全國快遞網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型,,并運(yùn)用Floyd算法定量測度三通一達(dá)的分撥網(wǎng)絡(luò)效率,。

一、模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)處理

在不考慮布局的情況下,,理論上,,快遞公司的轉(zhuǎn)運(yùn)中心數(shù)量越多,越容易規(guī)劃出最短路線,,使得快遞的平均運(yùn)距最短,、時效最優(yōu),同時單件運(yùn)輸成本也能更低,;但另一方面,,轉(zhuǎn)運(yùn)中心數(shù)量越多,重資產(chǎn)投入越大,,且單個轉(zhuǎn)運(yùn)中心的規(guī)模效應(yīng)越弱,,那么單件中心操作成本就可能越高。

從中轉(zhuǎn)布局策略來看,,理論上,,轉(zhuǎn)運(yùn)中心的選址越靠近攬件地,就越早完成快遞分揀和路由規(guī)劃,,從而發(fā)揮干線運(yùn)輸?shù)囊?guī)模優(yōu)勢,,提升全網(wǎng)的運(yùn)輸效率。因此,,轉(zhuǎn)運(yùn)中心的選址應(yīng)該盡量靠近攬派比較高的區(qū)域,。

 

考慮到網(wǎng)絡(luò)布局的差異,接下來,,我們將構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型,定量比較快遞公司的分撥網(wǎng)絡(luò)效率,。

(一)研究問題及模型構(gòu)建

1.研究問題

給定全國快遞流轉(zhuǎn)的分布以及快遞公司轉(zhuǎn)運(yùn)中心分布,,比較不同的快遞公司承運(yùn)全國快遞的最優(yōu)平均運(yùn)距。

2.模型構(gòu)建

假定所有快遞均為異地件,,且運(yùn)輸都分為三個過程,,即出發(fā)地城市到轉(zhuǎn)運(yùn)中心A,轉(zhuǎn)運(yùn)中心A到轉(zhuǎn)運(yùn)中心B,轉(zhuǎn)運(yùn)中心B到目的地城市,。那么快遞運(yùn)輸?shù)娜烦虨?,出發(fā)地城市到轉(zhuǎn)運(yùn)中心A的距離、轉(zhuǎn)運(yùn)中心A到轉(zhuǎn)運(yùn)中心B的距離,、轉(zhuǎn)運(yùn)中心B到目的地城市距離之和,。

首先,將各城市按照就近原則分配給不同的轉(zhuǎn)運(yùn)中心,,并假定該城市收,、寄的快遞都將經(jīng)過其隸屬的轉(zhuǎn)運(yùn)中心。那么在既定的分撥網(wǎng)絡(luò)下,,我們可以構(gòu)建出全國快遞的流轉(zhuǎn)矩陣,,并計算出全國快遞流轉(zhuǎn)的平均距離。

理論上,,平均運(yùn)距越短,,快遞公司的時效水平越高、單位運(yùn)輸成本越低,。平均運(yùn)距 = ∑(快遞運(yùn)輸量 × 快遞運(yùn)輸距離) ÷ 總快遞運(yùn)輸量

 

3.控制變量

當(dāng)轉(zhuǎn)運(yùn)中心的分布給定,,所有快遞的運(yùn)輸路線就鎖定了,那么理論的最短平均運(yùn)距就定了,??紤]到部分線路的快遞量較少,規(guī)模效應(yīng)不足,,我們放寬兩個中轉(zhuǎn)站的假設(shè),。

即當(dāng)某條干線(A到B)的運(yùn)載不滿足下述條件時,剔除該線路,,重新規(guī)劃最優(yōu)路徑:

(1)轉(zhuǎn)運(yùn)中心A到轉(zhuǎn)運(yùn)中心B的年快遞量≥300萬件(約為12T貨車年載運(yùn)量),;

(2)轉(zhuǎn)運(yùn)中心A與轉(zhuǎn)運(yùn)中心B的距離≤500km且150萬件≤年快遞量<300萬件;

(3)當(dāng)以上兩條件均不滿足但存在一轉(zhuǎn)運(yùn)中心與其他任一轉(zhuǎn)運(yùn)中心都沒有直達(dá)線路時,,令其與相距最近的轉(zhuǎn)運(yùn)中心形成直達(dá)線路,,即保證不存在孤立的轉(zhuǎn)運(yùn)中心。

4.調(diào)節(jié)變量

上述模型建立在當(dāng)前的快遞需求分布下,,假設(shè)未來快遞需求分布發(fā)生變化,,那么快遞公司的最優(yōu)平均運(yùn)距會如何變化,哪一家快遞公司能夠適應(yīng)新的需求分布情境,。

為了回答該問題,,我們選定了兩個調(diào)節(jié)變量:1)城市人均收件量;2)城市快遞攬派比(收發(fā)比),。

(二)數(shù)據(jù)處理及優(yōu)化求解

1.全國快遞流轉(zhuǎn)矩陣構(gòu)建

我們從各省市郵政局官網(wǎng)收集了全國340個城市的快遞量數(shù)據(jù)(2019H1),,以及國家郵政局公布的2015年的各省市快遞攬派比,。結(jié)合上述兩組數(shù)據(jù),我們近似計算了各城市的快遞發(fā)件量和收件量(對阿里研究院公布的全國前20大淘寶城進(jìn)行了攬派比調(diào)整),,并按發(fā)件量的比例將某個城市的收件量分配到各發(fā)件城市,,從而模擬出在當(dāng)前收發(fā)需求分布下,340個城市之間的快遞流轉(zhuǎn)矩陣(340×340),。

2.全國城市距離矩陣構(gòu)建

我們借助城市的經(jīng)緯度計算得到了兩個城市之間的直線距離,,從而構(gòu)建了全國城市距離矩陣。同時,,我們根據(jù)公司公告以及草根調(diào)研(我們向全國寄送快遞并記錄快遞所經(jīng)過的中轉(zhuǎn)中心),,得到了各家快遞公司的分撥中心網(wǎng)絡(luò)。借助城市距離矩陣,,我們將340個城市按照就近原則分配給快遞公司的各轉(zhuǎn)運(yùn)中心,,從而構(gòu)建出了各家快遞公司的分撥網(wǎng)絡(luò)的快遞流轉(zhuǎn)矩陣。

3.求解最優(yōu)路徑及平均運(yùn)距

根據(jù)控制變量條件判斷轉(zhuǎn)運(yùn)中心間線路是否存在,,并形成元素均為0-1的邏輯矩陣,,與分撥中心間的距離矩陣相結(jié)合,借助Floyd算法在MATLAB中求得轉(zhuǎn)運(yùn)中心A到轉(zhuǎn)運(yùn)中心B的最短運(yùn)輸路程,;

結(jié)合分撥網(wǎng)絡(luò)的快遞流轉(zhuǎn)矩陣,,我們可以得到出發(fā)地城市到分撥中心A的快遞周轉(zhuǎn)量、分撥中心A到分撥中心B的快遞周轉(zhuǎn)量,、分撥中心B到目的地城市的快遞周轉(zhuǎn)量,,全部加總可以得到全網(wǎng)的快遞周轉(zhuǎn)量,;用該周轉(zhuǎn)量除以總快遞量,,即可得到最短平均運(yùn)距。

二,、統(tǒng)計特征分析

(一)全國百城數(shù)據(jù):快遞分布與電商高度重合,,三四線城市的增量貢獻(xiàn)已超40%

從結(jié)構(gòu)上來看,340個城市中,,前10大城市的快遞量占全國的49%,;義烏、東莞,、揭陽,、泉州、溫州六大電商代表城市的快遞量占全國的18%,;淘寶村數(shù)量最多的21大城市(阿里研究院公布)的快遞量占全國快遞量的44%,。

16個一,、二線城市(根據(jù)第一財經(jīng)和GlobalCity指數(shù)綜合而得)快遞量占全國的45%,三四線城市(剔除六大電商城)快遞量占全國的37%,省會城市和直轄市占全國快遞的約44%,。

從趨勢來看,2016年以來,,電商六城(蘇州、義烏,、東莞、揭陽,、泉州,、溫州)以及三四線城市(剔除電商六城)的快遞量增速保持在30%以上,顯著高于一,、二線城市,,省會城市;三四線城市的快遞增量貢獻(xiàn)比從2013年的28%提升至2018年的44%,。

 

人均層面來看,,快遞年消費量分布呈右偏形態(tài)。全國人均快遞量的中位數(shù)約為14件,,遠(yuǎn)低于平均數(shù)37件,;國內(nèi)47%左右的居民的快遞年消費量都在10件以下,,而一,、二線城市人均快遞量基本在30件以上,,省會城市的人均快遞量基本在20件以上,。

 

據(jù)百城數(shù)據(jù),超過60%的居民快遞年消費支出在100元以下,,約50%的居民快遞消費支出占可支配收入的0.5%以下,。三四線城市的快遞消費約占可支配收入的0.7%,遠(yuǎn)低于一二線城市和省會城市,。

 

結(jié)合攬派比模擬全國快遞攬派需求分布,,從熱力圖中可以直觀地看到,快遞發(fā)件主要集中在北京,、長三角、珠三角區(qū)域,,而收件需求的分布相對均勻,,一二線城市,、省會城市較密集。

 

從人均的角度看,,發(fā)件量的分布更加集中,,東部個別城市的人均發(fā)件量甚至超過100件/年,收件量的分布也呈現(xiàn)較大的極差,。

 

我們測算了全國340個城市的快遞增量和按全國增速的快遞增量的差額(2019H1),,并繪制了相關(guān)的熱力分布圖??梢宰⒁獾?,快遞正向三四線聚集:

華東地區(qū),義烏,、蘇州,、無錫等城市,對上海,、杭州,、南京、寧波等地形成了虹吸效應(yīng),;華南地區(qū),,揭陽、佛山等城市對東莞,、中山等城市形成了虹吸效應(yīng),。華北、華中地區(qū):河南,、安徽的快遞量增速遠(yuǎn)超行業(yè),,而北京、天津的快遞量增速遠(yuǎn)低于行業(yè),,甚至負(fù)增長,。

按發(fā)件量的比例將某個城市的收件量分配到各發(fā)件城市,我們可以模擬出全國快遞的流轉(zhuǎn)分布,。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果可以看到,,華東地區(qū)內(nèi)部流轉(zhuǎn)的快遞占全國的約18%,華東-華南的跨區(qū)域流轉(zhuǎn)占全國的20%以上,。

 

(二)分撥網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù):韻達(dá)網(wǎng)絡(luò)扁平集約穩(wěn)定性好,,中通網(wǎng)絡(luò)覆蓋面廣規(guī)模優(yōu)勢突出

從數(shù)量來看,中通的網(wǎng)點,、轉(zhuǎn)運(yùn)中心最多,,而韻達(dá)的網(wǎng)點、轉(zhuǎn)運(yùn)中心最少,;中通,、韻達(dá)的單個加盟商所管理的網(wǎng)點數(shù)量最少,,分別為6.7個、6.5個,,韻達(dá)的網(wǎng)絡(luò)扁平化程度最高,。

運(yùn)力管控上,中通85%的干線運(yùn)輸車輛為自有,,韻達(dá)承包車運(yùn)輸占比達(dá)67%,圓通車輛自有率不足50%,,申通的車輛自有率達(dá)到66%,。在干線數(shù)量上,韻達(dá)的線路最多,,而中通的線路最少,。

 

結(jié)合公司公告、快遞行業(yè)監(jiān)管報告以及草根調(diào)研(我們向全國寄送快遞并記錄快遞所經(jīng)過的中轉(zhuǎn)中心),,我們梳理了三通一達(dá)的轉(zhuǎn)運(yùn)中心分布(與公司年報披露的數(shù)量存在一定出入),。

整體來看,中通,、圓通的網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍最廣,,圓通在每個省都有轉(zhuǎn)運(yùn)中心;相比于圓通,,中通在華東,、華南的轉(zhuǎn)運(yùn)中心分布較多;韻達(dá)56%的轉(zhuǎn)運(yùn)中心在江浙滬,,集中度最高,,而申通的轉(zhuǎn)運(yùn)中心整體分布均勻,局部分布集中,。

 

當(dāng)我們將340個城市按就近原則分配給各轉(zhuǎn)運(yùn)中心后,,可以得到快遞公司各轉(zhuǎn)運(yùn)中心的快遞收件量(暫不考慮重新規(guī)劃規(guī)模效應(yīng)不足的線路)。

前十大轉(zhuǎn)運(yùn)中心的收件量占比,,韻達(dá),、圓通、中通,、申通分別約為62.24%,、64.12%、61.34%,、67.78%,;轉(zhuǎn)運(yùn)中心快遞處理量的變異系數(shù),韻達(dá),、圓通,、申通,、中通分別約為1.7、2.0,、1.9,、1.9。

上述兩項指標(biāo)均可以說明韻達(dá)的轉(zhuǎn)運(yùn)中心分布和快遞需求分布較匹配,,各個轉(zhuǎn)運(yùn)中心的載荷差距較小,,這使得韻達(dá)的中轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性,出現(xiàn)爆倉的概率較小,。

 

當(dāng)我們將快遞公司分撥網(wǎng)絡(luò)按控制變量條件重新規(guī)劃后,,可以得到分撥網(wǎng)絡(luò)的有效線路條數(shù)和有效線路占比,。韻達(dá)的有效線路數(shù)量最少,,但占總線路數(shù)的比最高,,單條線路的運(yùn)量最高。

 

三,、建模結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)模型分析:韻達(dá)網(wǎng)絡(luò)和當(dāng)前需求分布匹配,,轉(zhuǎn)運(yùn)中心效率最高

1.在當(dāng)前的需求分布下,假設(shè)各家快遞都承運(yùn)19H1的50%的快遞量,,全網(wǎng)平均運(yùn)距由小到大分別為圓通,、中通、韻達(dá),、申通,;干線平均運(yùn)距由小到大分別為韻達(dá)、中通,、圓通,、申通;支線平均運(yùn)距由小到大分別為圓通,、中通,、韻達(dá)、申通,。

總體來看,,三通一達(dá)的全網(wǎng)平均運(yùn)距的差距在20公里以內(nèi),但韻達(dá)的轉(zhuǎn)運(yùn)中心數(shù)量最少,,有效線路(滿足規(guī)模效應(yīng)條件)占比最高,,單條線路的運(yùn)輸規(guī)模最大,這意味著,,韻達(dá)的轉(zhuǎn)運(yùn)中心和當(dāng)前的需求分布較為匹配,,單個轉(zhuǎn)運(yùn)中心的規(guī)模效應(yīng)強(qiáng),網(wǎng)絡(luò)有效利用率較高。

 

2.上述模型假設(shè)各家快遞公司承運(yùn)全國50%的快遞量,,即市占率為50%?,F(xiàn)在我們放開這一控制變量,假設(shè)各家快遞公司承運(yùn)19H1實際發(fā)生的快遞量,。

那么,,全網(wǎng)平均運(yùn)距由小到大分別為圓通、中通,、韻達(dá),、申通;干線平均運(yùn)距由小到大分別為中通,、圓通,、韻達(dá)、申通,;支線平均運(yùn)距由小到大分別為圓通、中通,、韻達(dá),、申通。

總體來看,,三通一達(dá)的全網(wǎng)平均運(yùn)距的差距在25公里以內(nèi),,干線平均運(yùn)距的差距在15公里以內(nèi)。

 

綜合來看,,上述數(shù)據(jù)能夠較好的介紹三通一達(dá)的成本差異:中通的干線最優(yōu)運(yùn)距較短,,結(jié)合85%的車輛自有率,中通單件運(yùn)輸成本最低,;圓通的支線最優(yōu)運(yùn)距最短,,其末端派費最低,由于其干線運(yùn)距比中通長,,加上航空運(yùn)輸?shù)挠绊?,圓通的單件運(yùn)輸成本高于中通;韻達(dá)的干線平均運(yùn)距略高于圓通,、中通,,而車輛自有率僅次于中通(考慮承包車運(yùn)輸占比),因此單位運(yùn)輸成本高于中通,、低于圓通,;由于單條線路運(yùn)量以及單個轉(zhuǎn)運(yùn)中心的處理量都較高,韻達(dá)中轉(zhuǎn)的規(guī)模效應(yīng)較強(qiáng),,加上公司中轉(zhuǎn)自動化水平較高,,韻達(dá)的中心操作成本在三通一達(dá)中最低。

 

3.接下來我們從動態(tài)視角對比三通一達(dá)的網(wǎng)絡(luò)效率:假如各家快遞公司的市占率從19H1市占率逐漸提升至20%,、50%,、100%,,那么滿足規(guī)模效應(yīng)的干線數(shù)量將增加,最優(yōu)線路也將重新規(guī)劃,。

從模型結(jié)果來看,,隨著規(guī)模的提升,韻達(dá),、申通的全網(wǎng)最優(yōu)平均運(yùn)距縮短最多,,說明其網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模效應(yīng)空間較大,但對絕對值來看,,即使達(dá)到100%市占率,,全網(wǎng)最優(yōu)平均運(yùn)距仍略低于圓通和中通。

 

干線方面,,隨著規(guī)模的提升,,韻達(dá)、中通的最優(yōu)平均運(yùn)距將達(dá)到最短,,說明兩家龍頭公司的網(wǎng)絡(luò)布局最匹配當(dāng)前的快遞需求分布,。

 

(二)對比模型分析:中通網(wǎng)絡(luò)最能適應(yīng)三四線城市快遞占比的提升

上述模型結(jié)果都建立在當(dāng)前的需求分布下。伴隨三四線城市成為行業(yè)增長主力,,未來的需求分布大概率將發(fā)生變化,,快遞公司現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的效率也將發(fā)生變化。

接下來,,我們在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上變動調(diào)節(jié)變量,,以定量比較需求分布變化后三通一達(dá)的網(wǎng)絡(luò)效率。

4.假設(shè)人均收件量不足12件/年的城市全部提升至12件/年,,全網(wǎng)平均運(yùn)距由小到大將分別為中通,、圓通、申通,、韻達(dá),;干線平均運(yùn)距由小到大將分別為韻達(dá)、中通,、圓通、申通,;支線平均運(yùn)距由小到大將分別為圓通,、中通,、申通、韻達(dá),。

總體來看,三通一達(dá)的全網(wǎng)平均運(yùn)距的差距仍在20公里以內(nèi),,韻達(dá)的有效線路(滿足規(guī)模效應(yīng)條件)占比仍最高,,單條線路的運(yùn)輸規(guī)模最大。

 

5.假設(shè)所有城市的攬派比都等于1,,即每個城市的派件數(shù)都等于攬件數(shù),,那么全網(wǎng)平均運(yùn)距由小到大分別為圓通,、中通,、韻達(dá)、申通,;干線平均運(yùn)距由小到大分別為韻達(dá),、中通,、圓通,、申通;支線平均運(yùn)距由小到大分別為圓通,、中通,、申通,、韻達(dá)。三通一達(dá)的全網(wǎng)最優(yōu)平均運(yùn)距的差距拉開,。

 

6.假設(shè)人均收件量不足12件/年的城市的人均收件全部提升至12件/年,,且所有城市的攬派比均等于1,全網(wǎng)平均運(yùn)距由小到大分別為圓通,、中通,、申通、韻達(dá),;干線平均運(yùn)距由小到大分別為韻達(dá),、中通、申通,、圓通,;支線平均運(yùn)距由小到大分別為圓通、中通,、申通,、韻達(dá),。三通一達(dá)的全網(wǎng)最優(yōu)平均運(yùn)距的差距將超過30公里,。

 

綜合上述模型,,在目前的需求分布下,,中通的干線,、支線的最優(yōu)平均運(yùn)距都在三通一達(dá)中排第二短,,韻達(dá)的干線最優(yōu)平均運(yùn)距最短,,而圓通的支線最優(yōu)平均運(yùn)距最短,;

在四種需求分布情形下,,韻達(dá),、中通的干線最優(yōu)平均運(yùn)距都是最短的,;當(dāng)人均收件都提至12件/年以上時,,中通的全網(wǎng)最優(yōu)平均運(yùn)距最短;當(dāng)所有城市的攬派比調(diào)整為1,,申通的支線最優(yōu)平均運(yùn)距排位提升,;當(dāng)上述兩項同時調(diào)節(jié),,那么申通的各項排位都會提升。

可以說,,韻達(dá)的網(wǎng)絡(luò)和當(dāng)前的需求分布較為匹配,,轉(zhuǎn)運(yùn)中心的單位效率最高;但是,,由于韻達(dá)的網(wǎng)絡(luò)集中度較高,,當(dāng)三四線需求占比提升時,,韻達(dá)的全網(wǎng)最優(yōu)平均運(yùn)距排位或?qū)⒂兴笠?,但總體來看,,韻達(dá)的網(wǎng)絡(luò)集約型仍然較強(qiáng)。

 

注:本模型為快遞公司網(wǎng)絡(luò)的簡化模型,旨在提供一種表外視角,,從全網(wǎng)布局來對比快遞龍頭的競爭力。模型假設(shè)和實際情況存在諸多的差異,,例如:

1.所有快遞均為異地件,,而實際中同城件、國際件約占20%,;

2.運(yùn)輸距離按城市經(jīng)緯度計算的直線距離,,而實際運(yùn)輸路由更復(fù)雜;

3.快遞流轉(zhuǎn)大多經(jīng)過兩個中轉(zhuǎn)站,,而實際中會經(jīng)過更多中轉(zhuǎn),,也可能直派;

4.未考慮轉(zhuǎn)運(yùn)中心的產(chǎn)能差異以及快遞公司在區(qū)域市場的市占率差異,;

5.全國快遞流轉(zhuǎn)的模擬引用了2015年的攬派比,,和2019年實際值或存在差異;

6.模型中的轉(zhuǎn)運(yùn)中心分布結(jié)合了草根調(diào)研,,數(shù)量和公司報告值存在一定出入,;考慮到上述但不限于上述差異,模型結(jié)論僅作粗略參考,。

 

(雙壹精編,,來源廣發(fā)證券)

   

 

雙壹咨詢首席咨詢顧問龔福照先生微信:leiguang632

 

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關(guān)鍵字: 快遞,數(shù)據(jù),通達(dá)系

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