跨境电子商务物流节点分析

广义上讲，物流节点是指运输、配送、储存物资的节点，包括港口、公路枢纽、大型公共仓库等，相对而言，跨境物流的节点将更加复杂。然而，常见的节点可以分为：提货→在发送国运输→到达目的国→投资。又可分为7个节点：上线→封箱→装船→落地→通关→到达交货点→投资。

如果我们知道包裹到达每个物流节点的时间，就可以计算出包裹在每个运输环节的具体时间。如果物流时效性不理想，也可以分析哪个环节的运输占用了太多的时间。

这种特定的时间效应分析也有助于卖家比较不同物流渠道的优缺点，如A渠道上线时间快，B渠道通关速度快。

对于一些大型跨境电子商务企业来说，将这些物流节点的及时性数据与目的地**关联起来，比较不同**的通关时间和后一公里的交货时间，以便在包裹寄出前给出更准确的预计交货时间，是非常重要的。

通过对物流节点数据的分析，可以制作详细的物流监控报告，计算出每天发送的包裹数量、在线的包裹数量、封箱的包裹数量、发货的包裹数量，然后计算出每天的订单发货率、封箱率、发货率，着陆率和交货率。

以便了解所有包裹发送的具体阶段。如果某一天网络或空中交通流量出现异常，很容易发现问题并及时解决。

我国跨境物流企业众多，如飞特物流、云图物流、安居物流等，但事实上，很多企业只是货运代理企业。他们没有自己的飞机和包裹的实际承运人，可能是中国邮政或DHL。

当货运代理公司规模越来越大，就会开始打造自己的品牌，从而产生自己的一套物流单据，产生自己的物流信息。一些公司的解决方案是在实际承运人的物流轨道之前拼接一段自己的物流轨道数据。

但是，如果掌握了具体的节点数据，就可以自定义物流轨迹的信息，制作专属的物流轨迹。

以下是UPS订单号的示例。ups查询结果包括：collectionscan、exportscan、importscan、destinationscan。相应的节点有：物流在线、封箱、落地、目的地。

Trackingmore目前正在整理每个物流通道对应的节点时间，然后通过API返回不同节点对应的时间。

虽然trackingmore实际上有七种状态，包括：无法查询、在运输途中、代表到达、登录成功、可能异常、发货失败、长运输。但事实上，这些状态对于卖方或物流商来说都不是很清楚，尤其是“在途”的跨度太长，因此将在途分为“在线”、“密封”、“空运”和“通关”是非常有意义的。