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《2019年第一季度中歐班列滿意度報告》正式發布

發布時間:2019-04-15 09:13:28 中國水運網

“2019年第一季度中歐班列滿意度”(網絡)報告位列前十名的班列為:中歐班列(長安號)、湘新歐、廣州莫斯科、漢歐班列、義新歐、鄭新歐、渝新歐、青島莫斯科、蓉歐、蘇滿歐。

4月10日,以“高質量發展時期的中外物流合作”為主題的2019“一帶一路”國際物流交流合作大會(以下簡稱“合作大會”)在西安曲江國際會議中心隆重舉行。

合作大會作為第16屆中國國際物流節暨青島港·第9屆中國西部國際物流產業博覽會核心活動之一,重點討論中歐班列發展,多式聯運在國際物流發展過程中的探索,國際線路的集貨與路徑優化等話題。

在合作大會上,中國國際物流節組委會執行秘書長、物流時代周刊總編輯、中國物流100人(智庫)發起人之一楊瀟發布了備受業界矚目的《2019年第一季度中歐班列滿意度報告》(以下簡稱《報告》)。

近年來,在經濟全球化以及“一帶一路”倡議的持續深化下,中歐班列已經成為推進“一帶一路”建設的旗艦項目,在促進亞歐各國之間的經貿往來、拉動區域經濟發展等方面發揮了重要作用,也保持著強勁的發展態勢。

數據顯示,2017年開行3673列,超過前六年開行數量的總和;2018年開行6363列,同比增長73%,回程班列占去程班列比例達到72%;截至2019年3月底,中歐班列累計開行數量已經達到14691列,國內開行中歐班列的城市已達到60個,到達歐洲15個國家40多個城市。

而且,中歐班列運送貨物品類也逐步豐富,已經擴大到服裝鞋帽、汽配、糧食、化工品等。可見,中歐班列正保持著強勁的發展態勢。

為多角度評測中歐班列的運行效果,了解市場需求和存在的問題,幫助班列企業和運營機構改善提升服務質量和競爭能力,幫助班列開通城市科學決策,實現中歐班列的高質量發展。

《報告》以中歐班列網絡“滿意度”調查為切入點,利用在大數據、人工智能領域的獨特優勢,以及情緒分析工具專利技術,對中歐班列進行綜合評價。

作為一種具備獨特價值的全新網絡評價方式,本滿意度以互聯網海量數據為基礎,針對不同行業運用人工智能及最先進的網絡情緒讀取技術,創新出全新模式的新一代滿意度調研方法。較傳統的格式化調查問卷、點對點調研而言,具有信息采集面廣,結論準確,不受人為干擾等特點。

在合作大會上,楊瀟對《報告》的數據來源進行了詳細地說明。她說:“我們擁有1天一億條的數據采集能力,這是我們能夠提供滿意度網絡綜合分析能力服務的核心優勢。此外,我們得數據能力包括實時采集微信公眾號、微博、新聞客戶端、各大網站、論壇、境內外主流媒體、社交賬戶等信息。而且,我們的對象信息采集已覆蓋百度、360、谷歌、Bing、搜狗、雅虎、神馬7大主流搜索引擎,采集全球6億社交賬戶,定向監測境內外主流媒體、網站、客戶端近10000家,我們還與微博達成了商業接口使用協議,能夠及時全量的采集指定范圍信息??梢哉f,數據源覆蓋五大洲主流媒體近300家,及各大垂直媒體、論壇、貼吧、小眾網站等。”

本次“2019年第一季度中歐班列滿意度”評價項目是通過五大技術路徑、4個步驟完成。首先是設定監測“關鍵詞”,本次監測過程共設定“關鍵詞”130個。第二步是抓取數據,本次抓取總數據量125,773條,平均每天產生數據約1,397條。第三步是做情緒分析,即對中歐班列滿意度的用戶評價數據做技術匹配,區分出高興、憤怒、悲傷、厭惡、恐懼等五種中外公認的基本情緒,并將信息分為積極和消極兩類。第四步是數據分析處理,就監測內容的數據進行匯總,分別統計各環節滿意度,再通過加成方式獲得整體滿意度數據。

從各條線路數據來看,“2019年第一季度中歐班列滿意度”(網絡)報告位列前十名的班列為:中歐班列(長安號)、湘新歐、廣州莫斯科、漢歐班列、義新歐、鄭新歐、渝新歐、青島莫斯科、蓉歐、蘇滿歐。

同時通過各環節得分加權可以得出2019年一季度中歐班列整體滿意度為82.79的結論。

“事實上,本滿意度調查服務可提供更多內容,如各環節滿意度排名,個性化滿意度分析報告等,除了測評影響公眾對中歐班列服務質量是否滿意外,我們的大數據分析技術,還可以在品牌建設、競爭戰略等多個方面,為包括中歐班列運營機構和物流企業,提供有效服務。”楊瀟如是介紹,未來,物流評價與競爭情報中心和北京界上供應鏈管理咨詢有限公司還將繼續聯手,依托專利技術所形成的數據優勢,在交通運輸與物流大數據領域進行深度研究和產品開發,為客戶在品牌建設、滿意度監測、企業競爭策略、物流數字咨詢等方面提供專業服務。

楊瀟最后強調:“本次2019第一季度中歐班列滿意度報告發布,是一次有益的嘗試,希望能為中歐班列以及物流企業的健康發展,助一臂之力。”

據了解,該《報告》由物流時代周刊、界上傳媒、沃民高科共同成立的“物流評價與競爭情報中心”,聯合北京界上供應鏈管理咨詢有限公司共同完成,是專為本屆物流節量身打造的大數據調查項目。

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