在激励的市场竞争下，物流企业面临着越来越多的不确定因素，市场瞬息万变，不同行业客户需求差异化，客户对服务要求越来越苛刻。开发新的物流客户，维持现有物流大客户的忠诚度，需求有清晰的调查、了解，服务进行有效的跟踪，及时为客户提供个性化的优质服务都是对现今在如此激烈竞争中生存的物流企业提出的要求，而先进的物流信息系统无疑为这些要求的兑现提供了助力。
物流企业服务水平的提升需借助计算机信息技术来实现。先进高效的物流信息系统与信息平台是现代物流体系的重要组成部分。越来越多的跨国物流公司如TNT、UPS、马士基物流、伯灵顿物流加大对华的投资，以先进的物流信息网络提供优质高效的服务占据中国的物流市场。与此相比，国内物流企业虽拥有地理优势，但存在着信息化水平落后、人工重复操作、人力资源内耗等一系列问题。为实现企业的规范化管理，提高企业运作效率，降低成本，参与国际竞争，国内物流企业信息化建设迫在眉睫。大型物流企业需要结合自身的发展战略，进行物流信息系统的规划建设。
第一、建立实时信息采集系统
由于企业各分支机构信息系统的不统一，造成企业资源无法共享、客户管理混乱、信息无法互通、管理思想无法贯彻、企业的对外形象不规范等等弊端，使得大型物流企业的网络效益、规模效益无法发挥。所以大型物流企业信息化建设的第一步，是用一体化的考虑方式，为企业建立一个信息共享的集中式信息平台，通过信息系统统一企业的规范，实时采集业务和财务数据，加强对网络的监控力度，实现透明化管理，从而提高企业的竞争优势。该统一的实时信息采集系统功能需涵盖物流企业的核心业务，如国际海运货代、国际空运货代、报关服务、内陆运输、仓储、配送、堆场、码头业务，以及为物流市场拓展服务的市场拓展管理、服务管理、报价管理、绩效管理、市场活动管理、客户协议管理等。
第二、建立面向上下游客户的服务平台
在企业已经建立了统一的信息平台后，就需要考虑如何降低客户服务成本，提高客户服务质量，提高客户对企业的忠诚度，所以此时需要建立一个面向上下游客户的服务平台。
首先明确物流企业客户服务对象应包括：供应商、外部客户、内部客户、客户的客户、合作伙伴和国外代理。企业可以通过建设电子商务网站、AccountingCenter、DocumentCenter、CallCenter，或利用信息系统建立虚拟客户服务中心、通过自动发送电子邮件、传真、短信等通知模式，实现企业统一的、规范的客户服务要求，为客户提供快速的、准确的、主动的服务。
通过建立高效的物流信息服务平台，不同业务部门之间、不同分支机构之间、与合作伙伴之间、与客户之间、与供应商之间都可以实现全面的协同工作和信息共享。协同工作带来的最直接利益是效率的提高和质量的保证。通过协同工作，与合作伙伴之间的合作关系更加牢固；与客户之间的关系不再通过简单的买卖关系或销售人员的销售能力来维系，更多的是依赖优质便捷、可增值的服务来维系；与供应商之间则可实现获取最直接的、最快速的商业信息与服务，使企业在市场竞争中处于领先的地位。
第三、建立通用的EDI交换平台
为了更紧密的捆绑企业与客户的关系，更大程度的缩短企业与客户的距离，大型物流企业在拥有客户服务平台的基础上，必须建立自己通用的EDI平台，以满足各种类型的客户对企业信息的需求，其中包括船公司、海关、拖车、堆场、仓库、代理、合作伙伴等等。
通过企业EDI平台的建立，利用系统自动生成、发送、接收EDI的功能，与客户、合作伙伴、供应商、机关实现自动的协同工作，增加企业之间的粘性和稳定性，使企业与客户间建立了私有信息通道，为自己创造价值的同时也为客户创造了价值，最大程度的发挥了企业的网络效益和整体效益。
第四、建立数据仓库系统
物流企业80%的利润来自于20%的核心客户。在系统稳定运行了一定时间后，如何利用现有数据，挖掘出企业20%的核心客户和核心客户的业务波动情况，如何利用现有的业务和财务数据分析出企业的管理能力、经营状况、资金状况等情况，成为企业突破自身瓶颈的关键。
所以这个阶段企业需要建立自己的数据仓库系统，分析企业运行数据，从而为管理层提供各种决策支持，使管理具有更强的预见性，适时调整企业战略发展目标，发现企业的核心价值，从而保证的企业良性发展。
第五、建立CRM客户关系管理平台
如何将企业的市场营销、销售、服务、与技术支持连接起来，使企业能够吸引更多的潜在客户和保持更多的现有客户成为现阶段的重点。通过建立CRM客户关系管理平台，不论客户大小、所在地域以及业务发生的时间，客户都可以得到优质、满意的服务；企业可以减少与客户沟通的环节，加强信用控制以降低风险，同时通过对客户进行统一的信用管理，依据不同的信用等级提供不同的服务；根据物流企业发展的策略，对大客户提供特定的个性化服务，从而使物流企业的服务提升到一个新的层次，真正实现企业的价值。
第六、建立深层次的效益分析系统
物流企业向客户提供服务的目的就是为了获取利润。为此，有必要利用系统中的历史数据、正在发生的数据进行深层次的收益分析，以便找到真正的利润来源，提供有针对性的、更有价值的服务，发现可能的利润增长点。
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