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掌握了这些重要因素的数据后，包裹托运人便拥有了与承运人协商更优惠的运费、条款和条件所需的运营情报。众所周知，承运人希望在新的 GRI 公布时，客户会积极协商，但值得注意的是，这些信息应几乎持续不断地使用，以控制成本、创造新的节约机会并避免最常见的包裹运输错误。


数据科学和人工智能让托运人能够主动解决和控制包裹运输支出，同时也能解决组织在管理包裹运输支出时犯下的许多常见错误。其中包括：

谈判不够：承运商希望客户能够谈判新的合同条款和条件 — 而不仅仅是在引入新的 GRI 时。托运人应寻找机会，至少每季度谈判一次更有利的条款和条件，或者在其业务发生变化时谈判，即使他们签订了多年期合同，因为可以添加和删除附录。
不解决附加费问题：托运人应始终花时间确定任何新的附加费将如何影响其成本。跟踪附加费也很重要，不仅要了解其对成本的影响，还要了解其生效日期。造成重大损失的最常见原因之一是托运人未能意识到他们收到或协商的附加费折扣在合同到期前到期。警惕和自动警报至关重要。
采用多承运商方法但缺乏适当的保障措施：多承运商方法将每批货物与最 法国电子邮件列表 有资格以最低成本或最高服务水平运送的承运商相结合，这种方法具有诸多优势，但组织往往在采用这种方法时没有建立适当的系统。例如，如果多承运商方法实施不当，可能会导致托运人无法满足协商的运输量水平，而这种情况通常会导致巨额罚款。
未能优化服务水平：许多运输部门过于频繁地使用航空快递服务，而价格更便宜的地面快递服务就已足够。在时差对客户来说无关紧要的情况下，先进的数据科学可以轻松弥补这一缺陷。
不监控基本情况：我们对运输组织的研究发现，当承运人未能达到自己的服务水平保证（通常是包裹延迟送达）时，超过 75% 的托运人不会要求他们有权获得的退款。彻底的审计（新技术再次轻松实现）应该成为常规流程。
不追随金钱：承运商最常见的策略之一是提供一系列折扣和优惠，但这些折扣和优惠不会对托运人的成本产生重大影响。确保谈判的重点是钱花在哪里是关键。
托运人一直在其服务的组织中扮演着重要且关键的角色。