2024年数字货运行业产品体验研究报告

公路货运市场洞察2024年 扫一扫获取更多最新行业报告 前言 随着科技的发展和数字化的深入渗透，社会经济正在从传统的技术经济范式向创新驱动的数字经济范式转变。在这场变革的浪潮中，货运与物流不再仅仅是简单的运输过程，而是变成了一个充满创新和变革的领域。数字技术的蓬勃发展，如物联网、大数据、人工智能等，正在重塑货运行业的方方面面，从未端交付到供应链管理，从物流到信息流，都在发生着深刻的变化。 在这样的背景下，数字货运平台应运而生，成为连接各个环节的桥梁。通过数字平台，货运流程得以更加透明和高效地展开，信息能够得以快速传递，降低了信息壁垒所带来的问题。本次报告旨在分析行业现状、痛点和典型案例，探讨其应对策略以改善货运行业的用户体验 货运行业迎来数字化转型变革数字货运平台已成为新超势 货运行业发展史 随着互联网发展以及相关鼓励性政策推动，货运行业进入数字化变革期，数字货运平台应运而生 行业发展迈入信息化时代，国家大力支持企业向数字化方向发展。通讯技术不断升级迭代，手机与移动网络为数字货运平台的发展奠定了基础。在政策层面，国家对合规性、通用性的要求提升。2016年试点无车承运并在2019年升级为网络货运，进一步强化税收合规性；2020年6月开始制定技术标准，规范挂车等性能要求、质量与尺寸要求。 什么是“数字货运平台”？ 数字货运平台是以新一代信息技术为支撑、以数据资源为关键要素、以互联网平台为重要载体，通过数字技术与货运物流行业深度融合，推动货运物流数字化转型，重构产业发展模式的新型产业形态。 货运行业发展史 随着互联网发展以及相关鼓励性政策推动，货运行业进入数字化变革期，数字货运平台应运而生 货运数字化-变革期2013至今 快递高速发展推动全行业向标准化、规范化发展，客户开始对物流时效性有更高的需求。随着行业不断整合，我国公路货运规模分散的情况得到很大改善，越来越多的大中型车队逐步取代了小微车队和个体业户。 私营车队-萌芽期1992-2005 国家队-主导期1987-1984 民营企业逐渐成长，运输需求日趋复杂化。货运经营者运力规模也相应提升，物流运输逐步专业化，私营车队迎来了萌芽期，出现民营中小货运经营者。 改革开放初期，国内贸易受限，国有经济占据主导。此时，公路货运主要由国有企业控制，核心企业包括中国对外贸易运输公司、中国物资储运集团和中国邮政集团。 车队-跨越发展期2005-2013 个人司机-红利期1984-1992 科技赋能与政策管控驱动货运经营者强化运输效率与合规性，“互联网+物流”的数字货运平台开始扮演重要角色。比如，G7利用10T数据提升货运经营者的数字化水平，满帮通过互联网交易平台服务零散司机。 公路货运量呈现稳步增长态势，运输需求随私营经济兴起而增加，零散司机开始出现，填补运力上的空白。这个时期，个人司机的收入高、社会地位也高，被认为是光荣的职业。 整车货运市场现状 面对万亿级的整车货运市场，数字货运平台的渗透率较低，未来有望持续提升 数字货运平台规模 公路货运规模庞大，为我国主要货运市场 2021年我国公路货运量达391亿吨，占总货运量比例高达73.8%。中国公路货运市场又以整车运输为主。 2021年我国公路货运量达391亿吨，占总货运量比例高达73.8%。中国公路货运市场又以整车运输为主。 行业痛点 供需分散，车货匹配效率低 货物需求地理分布呈分散性，货车空载率高 我国面积广阔，但货运需求集中在长三角、珠三角以及京津地区，具有地理上需求分布不均衡，运输线路分散的特点。当司机在这些地区与货运需求小的地区往来时，回程货源信息难获得，致使货车司机返程找货困难，空载率高。 行业痛点 供需分散，车货匹配效率低 供需分散加剧车货匹配难度，货运中介掌握车货信息，加价较高且交易无保障 前文中提到，大量货主和司机未建立稳定的合作关系，所以通常是货运中介掌握有运力和货主信息，通过不对称信息获取利润。而货运中介不参与到撮合交易后的履约流程，不能保证货源、车源的真实性。这种高度非标准的货主需求以及错综复杂的中间环节，导致车货匹配效率低下，中间商加价、信息分散不对称以及交易无保证性，对货主和司机的利益都造成了损害。根据灼识咨询，货运市场中间商抽成约10%～15%。 应对策略 车货匹配平台：产品以提高车货匹配效率为切入点，将货运线上化，解决公路货运供需“散、乱”问题 什么叫车货匹配平台？ ■案例 车货匹配平台是指在货运电子商务中为交易双方或者多方提供网络经营场所、交易撮合、信息发布等服务，供交易双方或者多方独立开展交易业务的服务平台。撮合货主及司机双方，帮助双方寻找合适资源，为货主和司机双方提供一个可自由交易的平台。 满帮集团于2017年由运满满(成立于2013年)与货车帮(成立于2011年)合并建立，业务核心是车货匹配信息平台，为“车找货”和“货找车”提供高效、安全、放心的解决方案，用大数据助力物流产业升级。 旗下运满满是一款用于物流运输、寻找一手货源信息、发布物流车源信息的软件，目标降低司机返程车、回头车的空返率、为车找货（配货拉货）、为货找车（托运）的物流配货拉货平台。 运满满 FullTruckAlliance满帮 核心业务 ·车货信息匹配业务·车后市场、ETC、加油等增值业务·金融服务·短途同城配送业务冷链运输业务 价值创造 ·聚合货物与货车信息，提高车货匹配效率，缓解供需两端信息不对称·节省货主通过中介机构的服务费·相较于传统线下找货更加便捷，降低司机空驶及找货时间 行业痛点 货运成本较高，货运效率与信息数字化管理均有待提升 国内货运成本较高，日行驶里程有2-3倍提升空间 中国公路货运车辆的日均营运时长为5.83小时，日行驶里程约275公里，而美国与西欧该数据位600公里-800公里，中国公路货运的日行驶里程仍有2-3倍提升空间。 2020年，中国物流总费用占GDP的比例高达14.7%，而这一数字在美国仅为7.6%。国内货物流中的重复运输、空驶现象屡见不鲜。 行业痛点 货运成本较高，货运效率与信息数字化管理均有待提升 传统物流企业缺少数字化管理 传统物流企业依旧采用纸质签署模式，运输信息不透明导致物流流程耗时长久、运输管理不便、成本高等痛点，个体司机也因为无法开票，导致货主公司税务合规性上存在风险。 运输规划不科学 运输规划不科学，导致运输成本高，效率低 应对策略 网络货运平台：专注于通过为货主提供数字化解决方案，促进多方信息的统一管理，实现降本增效。 网络货运平台是指经营者依托互联网平台整合配置运输资源，以承运人身份与托运人签订运输合同，委托实际承运人完成道路货物运输，承担承运人责任的道路货物运输经营活动。为托运人提供下单、货物跟踪、运单管理、发票开具和付款等一站式服务。 案例 服务平台，为客户提供智慧物流综合服务及数字化供应链解决方案，促进产业链协同发展。 “智运”网络货运平台将货、运输工具、场等物流要素数字化，运用大数据智能算法，预测目标司机的行车轨迹、运输状态、装卸货时间等，货主可通过平台快速满足运力需求，司机可通过平台增加业务机会，降低返程空驶情况，增加运输频次等，为货主和司机群体降本增效。 中储智运 价值创造 核心业务 ·智运网络货运业务·运费通金融业务油气品及车后市场服务货物保险服务 提升货运效率，降低等货时间，提高车辆利用率·网络货运平台跟税务平台打通，实现运输成本（油费、ETC、司机劳务费等）的增值税进项抵扣平台到司机的直营管理，监管物流过程，保证服务质量 应对策略 技术服务平台：聚焦为公路货运各参与者提供数字解决方案，车辅助提高货运效率与管理水平。 依托新一代信息技术，为货运企业提供数字化转型所需的开发工具和公共性服务，专注于为公路货运链条上的各利益相关者提供各类数字化解决方案，辅助提高整体货运效率和管理效率，促进物流企业数字化转型。 案例 基于Al、物联网和大数据等前沿科技，构建了商用车车联网平台，以科技赋能物流生态，打造行业数字化、智慧化解决方案，让物流更简单。 聚焦物流赛道，打造PaaS云产品、SaaS产品已广泛应用在物流、大宗、制造业、快消、保险和政务等多个领域，面向货主和物流企业等，提供TMS、物流控制塔、智能运力池、数字化厂区协同、网络货运等解决方案。 卫中交兴路 核心业务 价值创造 ·物流科技能力平台·货运安全管理云平台保险风控4+1解决方案 提升整体公路货运流程的信息、数据、资源可视化和智能化水平 货运双边市场客群的特征与挑战 大部分司机来源于下沉市场，互联网普及率低 根据《2021年货车司机从业状况调查报告》，约85%的卡车司机来自农村地区；截止2021年12月，农村互联网普及率仅57.6%。这些数据意味着司机用户群体可能存在以下两种情况： 缺乏互联网产品使用经验 低互联网普及率带来了行业信息障碍 低互联网普及率带来了行业信息障碍，这些信息包括了货物需求、市场价格波动、交通状况等，可以直接影响到司机的工作决策和收入水平。司机难以获取这些信息就只能依赖传统渠道，比如人际关系、寻找中介来获取信息。 缺乏互联网产品使用经验，手机APP的功能使用不熟悉，在货运工作中的效率和灵活性受到了限制。司机可能无法熟练使用APP中看似基础的操作，比如说输入地址、理解导航指示、接单、上传货物信息等。 货运有保障是当前司机较为关注的因素 保障货运流程中的权益，能有效提升司机群体对平台的信任感 《2022年货车司机从业状况调查报告》显示，司机对于货运互联网平台应该增加的服务，排名前三为运费托管保障、诚信货主推荐、真实业务验证，货车司机希望通过平台降低违约风险，保障权益。在对未来政策诉求方面，除了诉求最大的降低高速公路收费，前五有三条都与约束违规行为，保障司机权益有关。 如何为司机群体创造更好的体验 结合体验设计方法模型，提升司机群体的使用体验 通过提高用户的感知可用性和感知易用性，强化社会影响因素，塑造正面的认知态度，可以更全面地理解和解决司机群体在使用APP过程中可能遇到的问题，从而提升用户体验和接受度 技术接受模型（TechnologyAcceptanceModel，TAM），又称科技接受模型，是由美国学者Davis教授（1986）率先提出的，该模型能够用来解释信息系统低使用率问题。 司机群体特征 司机关注因素 认知态度与行为意向(Attitude Toward Using)(Behavioral Intention) 感知易用性 感知有用性 (Perceived Ease of Use) 司机对 APP的态度和行为直接影响了他们是否愿意长期使用APP，保障货运流程中的权益，能有效提升司机群体对平台的信任感，建立良好的第一印象，提高司机对APP的认知与理解，促使他们更积极地使用APP。 司机的文化水平可能较低，对互联产品使用经验有限，需要强化APP的易用性，如图形化指引、大号的按钮设计、语音输入功能等，降低APP的学习和操作难度，即使对智能手机不熟悉的司机也能轻松上手 司机需要感受到APP对他们的工作有实际帮助，需要强化APP内的实用性，如增加个性化功能、简化APP操作和流程，提升工作效率 货主群体主要由中小型企业构成，运输需求往往波动性较大， 整车市场主要由中小型托运人构成 ■中小型托运贡献了70%的整车货运需求 根据CIC，2020年中小型托运人贡献了70%的整车货运需求。与具有大型稳定货运需求的托运人不同，中小型托运人的运输需求往往波动性较大。正因如此，仅20%的整车运输由稳定的合同运力承接，80%交由中间方协助寻找熟运力或陌生运力。 在整车市场中，中小型托运人构成其中的主要组成部分，该类托运人没有稳定的货运需求。 因公路货运特性与货主需求多样，非标准化的运输模式已成常态 由于在车货匹配中，货源的重量、种类对车辆类型有要求，例如厢式卡车能提供提天气保护，通常运输高附加