在激勵的市場競爭下，物流企業面臨著越來越多的不確定因素，市場瞬息萬變，不同行業客戶需求差異化，客戶對服務要求越來越苛刻。開發新的物流客戶，維持現有物流大客戶的忠誠度，需求有清晰的調查、了解，服務進行有效的跟蹤，及時為客戶提供個性化的優質服務都是對現今在如此激烈競爭中生存的物流企業提出的要求，而先進的物流信息系統無疑為這些要求的兌現提供了助力。
物流企業服務水平的提升需借助計算機信息技術來實現。先進高效的物流信息系統與信息平臺是現代物流體系的重要組成部分。越來越多的跨國物流公司如TNT、UPS、馬士基物流、伯靈頓物流加大對華的投資，以先進的物流信息網絡提供優質高效的服務占據中國的物流市場。與此相比，國內物流企業雖擁有地理優勢，但存在著信息化水平落后、人工重復操作、人力資源內耗等一系列問題。為實現企業的規范化管理，提高企業運作效率，降低成本，參與國際競爭，國內物流企業信息化建設迫在眉睫。大型物流企業需要結合自身的發展戰略，進行物流信息系統的規劃建設。
第一、建立實時信息采集系統
由于企業各分支機構信息系統的不統一，造成企業資源無法共享、客戶管理混亂、信息無法互通、管理思想無法貫徹、企業的對外形象不規范等等弊端，使得大型物流企業的網絡效益、規模效益無法發揮。所以大型物流企業信息化建設的第一步，是用一體化的考慮方式，為企業建立一個信息共享的集中式信息平臺，通過信息系統統一企業的規范，實時采集業務和財務數據，加強對網絡的監控力度，實現透明化管理，從而提高企業的競爭優勢。該統一的實時信息采集系統功能需涵蓋物流企業的核心業務，如國際海運貨代、國際空運貨代、報關服務、內陸運輸、倉儲、配送、堆場、碼頭業務，以及為物流市場拓展服務的市場拓展管理、服務管理、報價管理、績效管理、市場活動管理、客戶協議管理等。
第二、建立面向上下游客戶的服務平臺
在企業已經建立了統一的信息平臺后，就需要考慮如何降低客戶服務成本，提高客戶服務質量，提高客戶對企業的忠誠度，所以此時需要建立一個面向上下游客戶的服務平臺。
首先明確物流企業客戶服務對象應包括：供應商、外部客戶、內部客戶、客戶的客戶、合作伙伴和國外代理。企業可以通過建設電子商務網站、AccountingCenter、DocumentCenter、CallCenter，或利用信息系統建立虛擬客戶服務中心、通過自動發送電子郵件、傳真、短信等通知模式，實現企業統一的、規范的客戶服務要求，為客戶提供快速的、準確的、主動的服務。
通過建立高效的物流信息服務平臺，不同業務部門之間、不同分支機構之間、與合作伙伴之間、與客戶之間、與供應商之間都可以實現全面的協同工作和信息共享。協同工作帶來的最直接利益是效率的提高和質量的保證。通過協同工作，與合作伙伴之間的合作關系更加牢固；與客戶之間的關系不再通過簡單的買賣關系或銷售人員的銷售能力來維系，更多的是依賴優質便捷、可增值的服務來維系；與供應商之間則可實現獲取最直接的、最快速的商業信息與服務，使企業在市場競爭中處于領先的地位。
第三、建立通用的EDI交換平臺
為了更緊密的捆綁企業與客戶的關系，更大程度的縮短企業與客戶的距離，大型物流企業在擁有客戶服務平臺的基礎上，必須建立自己通用的EDI平臺，以滿足各種類型的客戶對企業信息的需求，其中包括船公司、海關、拖車、堆場、倉庫、代理、合作伙伴等等。
通過企業EDI平臺的建立，利用系統自動生成、發送、接收EDI的功能，與客戶、合作伙伴、供應商、機關實現自動的協同工作，增加企業之間的粘性和穩定性，使企業與客戶間建立了私有信息通道，為自己創造價值的同時也為客戶創造了價值，最大程度的發揮了企業的網絡效益和整體效益。
第四、建立數據倉庫系統
物流企業80%的利潤來自于20%的核心客戶。在系統穩定運行了一定時間后，如何利用現有數據，挖掘出企業20%的核心客戶和核心客戶的業務波動情況，如何利用現有的業務和財務數據分析出企業的管理能力、經營狀況、資金狀況等情況，成為企業突破自身瓶頸的關鍵。
所以這個階段企業需要建立自己的數據倉庫系統，分析企業運行數據，從而為管理層提供各種決策支持，使管理具有更強的預見性，適時調整企業戰略發展目標，發現企業的核心價值，從而保證的企業良性發展。
第五、建立CRM客戶關系管理平臺
如何將企業的市場營銷、銷售、服務、與技術支持連接起來，使企業能夠吸引更多的潛在客戶和保持更多的現有客戶成為現階段的重點。通過建立CRM客戶關系管理平臺，不論客戶大小、所在地域以及業務發生的時間，客戶都可以得到優質、滿意的服務；企業可以減少與客戶溝通的環節，加強信用控制以降低風險，同時通過對客戶進行統一的信用管理，依據不同的信用等級提供不同的服務；根據物流企業發展的策略，對大客戶提供特定的個性化服務，從而使物流企業的服務提升到一個新的層次，真正實現企業的價值。
第六、建立深層次的效益分析系統
物流企業向客戶提供服務的目的就是為了獲取利潤。為此，有必要利用系統中的歷史數據、正在發生的數據進行深層次的收益分析，以便找到真正的利潤來源，提供有針對性的、更有價值的服務，發現可能的利潤增長點。 |
