Analisi spedizioni Analisi spedizioni

Shipping Analytics: l'analisi di performance e costi di spedizione

Con l'analisi delle spedizioni puoi monitorare le performance delle consegne, analizzare i costi reali, identificare inefficienze e migliorare la customer experience.

Calcola i costi totali di spedizione

Calcolatore Total Cost of Shipments (TCS)
Scope: definisci una coorte (es. Q3, Francia, B2C)
1. Definisci lo scope: es. “Tutti gli ordini B2C domestici in Q3” oppure “Tutte le spedizioni verso la Francia negli ultimi 90 giorni”.
2. Inserisci i costi del periodo e il numero totale di ordini.
Totale ordini nel periodo
Tariffe base, fuel surcharge, extra, ecc.
Pick/pack, materiali, software, re-work
TCS totale
€ 0.00
TCS per ordine
€ 0.00
Suggerimento: aggiorna questi valori mensilmente con una vista rolling di 3 mesi.

Analisi delle spedizioni: tutte le risorse

AI

Cosa si intende con Shipping Analytics

Scopri le basi per analizzare spedizioni e resi.

 

Leggi di più →

AI

Vantaggi dell'analisi delle spedizioni

Perché dovrestti analizzare le spedizioni? Puoi scoprirlo qui.

 

Leggi di più →

AI

KPI e metriche chiave da analizzare

Tempo di transito, tasso di resi, tempo di consegna... ecco i KPI di spedizione.

 

Leggi di più →

AI

Business intelligence

Come implementare un sistema di analisi delle spedizioni? Ripartiamo dalle basi.

 

Leggi di più →

AI

Risorse

Statistiche, casi studio e tendenze sul shipping analytics per restare sempre aggiornati.

 

Leggi di più →

AI

FAQ: domande frequenti

Tutto quello che avresti voluto sapere sull'analisi di spedizioni e resi e non hai mai osato chiedere.

 

Leggi di più →

Cosa si intende con Shipping Analytics? Grafico con dati di esempio

Cosa s'intende con shipping analytics?

Shipping analytics è il processo di raccolta, organizzazione e analisi dei dati relativi alle spedizioni (tempi di transito, costi, resi, performance dei corrieri, volumi, etc.) per ottenere insight utili al miglioramento operativo e strategico.

 

Questo approccio consente di trasformare dati grezzi e disaggregati in informazioni strutturate utili per misurare l’efficienza, prevedere criticità, ottimizzare costi e migliorare l’esperienza cliente.

Vantaggi delle analisi delle spedizioni - grafico con trempo di transito

Quali sono i vantaggi dell'analisi delle spedizioni?

Controllo dei costi: i costi di spedizione rappresentano spesso una quota significativa dei costi logistici totali di un ecommerce.

Visibilità e trasparenza: permette di avere una visione unificata su tutti i dati di spedizione: costi, tempi, performance dei corrieri. 

Decisioni basate su dati reali: è possibile prendere decisioni operative e strategiche sulla base di statistiche aziendali. 

Ottimizzazione dei processi: analizzare le spedizioni consente di individuare inefficienze, ridurre tempi, minimizzare errori e resi, migliorando la qualità complessiva del servizio. 

Customer experience migliorata: spedizioni più veloci e affidabili aumentano la soddisfazione e la fiducia del cliente contribuendo alla fidelizzazione.

KPI e metriche chiave per analizzare le spedizioni

Cosa analizzare: KPI e metriche chiave per le spedizioni

Per valutare le performance delle spedizioni e il loro impatto economico, è fondamentale monitorare una serie di KPI e metriche, tra cui: 

  • Tempo medio di consegna / transit time: misurare quanto tempo impiegano i pacchi per arrivare a destinazione.
  • Tasso di consegna puntuale: percentuale di spedizioni consegnate entro la data promessa. 
  • Costo medio per spedizione / per ordine: utile per capire l’incidenza logistica sul fatturato. 
  • Tasso di reso: per valutare affidabilità e qualità delle consegne. 
  • Performance dei corrieri come tasso di errore, consegne fallite, danneggiamenti...
  • Costi nascosti e sovrapprezzi ad esempio costi extra per corrieri, ritardi, rientri, gestione resi, ecc.
routing-optimizer@3x

Come implementare un sistema di analisi delle spedizioni

Implementare un sistema di analisi spedizioni significa innanzitutto dare ordine ai dati: tempi di consegna, costi, performance dei corrieri, resi.

 

Una volta raccolte e unificate queste informazioni, diventa più semplice capire come stanno davvero andando le spedizioni.

 

Dashboard chiare e aggiornate permettono di individuare subito ritardi, sprechi o trend utili, trasformando ciò che prima era intuitivo in qualcosa di misurabile. Da qui nascono decisioni più consapevoli per ottimizzare i costi, migliorare la qualità del servizio e rendere le consegne più lineari.

Analisi spedizione & ShippyPro: i tool a disposizione

Shipping Intelligence

Monitora i KPI di spedizione per corriere e paese, traccia le eccezioni e i resi per una gestione più consapevole delle spedizioni. 

automation

Automazione e Intelligenza Artificiale per accelerare l'evasione degli ordini e la creazione di etichette.

Analisi spedizione: domande frequenti

Shipping Analytics è l’insieme di processi che raccolgono, organizzano e analizzano i dati delle spedizioni per trasformarli in informazioni utili a migliorare performance, costi e decisioni operative.
Analizzare i dati di spedizione aiuta a identificare inefficienze, ridurre costi, monitorare la puntualità e migliorare l’esperienza cliente, sostituendo intuizioni con decisioni basate sui dati.
Si monitorano metriche come tempi di consegna, costi per spedizione, performance dei corrieri e tassi di reso per capire trend, inefficienze e opportunità di ottimizzazione.
Confrontando performance e costi dei corrieri attraverso dati storici, puoi capire quali corrieri rispettano SLA, offrono costi più bassi o performance più affidabili.
Sì: analizzando i dati dei resi puoi scoprire cause ricorrenti, ridurre problematiche e ottimizzare processi per migliorare soddisfazione e costi.
È possibile iniziare con strumenti base, ma piattaforme dedicate offrono dashboard, visualizzazioni e confronti tra corrieri che rendono l’analisi più immediata ed efficace.
Sì: soluzioni avanzate permettono di monitorare performance e tendenze in tempo reale, aiutando a reagire rapidamente a ritardi o anomalie operative.
Dipende dai dati disponibili: con dati ben organizzati e strumenti adeguati, l’implementazione può essere progressiva, partendo da dashboard semplici fino ad analisi più avanzate.
Esistono quattro livelli: l’analisi descrittiva mostra cosa è successo nelle spedizioni; quella diagnostica spiega perché è successo; l’analisi predittiva stima cosa accadrà in base ai trend; infine, l’analisi prescrittiva suggerisce le azioni migliori per ridurre costi, migliorare performance e prevenire problemi operativi.