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资本交织裹挟 快递柜数据归属引纠葛

游客 2017-06-09 02:09:50    201110 次浏览

资本交织裹挟 快递柜数据归属引纠葛
速递易的快递柜。

资本交织裹挟 快递柜数据归属引纠葛
丰巢的快递柜。

快递柜调查之资本篇:

各路资本在快递柜领域的布局再度提速。南都记者近日获悉,苏宁在广州部署了将近200台自提柜,通过与邮政建立战略合作,苏宁部署的自提柜与邮政部署的自提柜共同运营。在此之前,有业内人士向南都透露,上个月,速递易的投资方成都我来啦网格信息技术有限公司也搬来救兵,其母公司*S T三泰与中有资本管理有限公司和上海复兴签署部分股权转让和增资协议。今年1月,丰巢也获得了鼎晖领投,国开、钟鼎、熠遥跟投的25亿元A轮融资。

虽然快递柜再度成为网红,但随着菜鸟和丰巢关于“信息安全”矛盾的曝光,快递柜“物流数据接口”的问题也浮出水面。就目前来看,丰巢背后有顺丰、中通、韵达、申通,而通达系与阿里、菜鸟却又有着千丝万缕的关系;速递易背后有邮政,而另一股东复星又是韵达的主要股东。各个快递柜背后资本复杂,大家既有不可避免的竞争关系,又相互渗透,每家公司都有自己的核心数据,但谁扮演数据交易匹配过程中的中立一方,谁又舍得公开分享数据来服务消费者,目前似乎并未有答案。

一个小区涌进4个快递柜品牌

被部署在各个小区、单位和写字楼内的快递存放柜,被称为物流快递的最后100米,目前的竞争已到了白热化的程度。南都记者近日实地采访发现,过去一年,广州番禺大石一小区内的自提柜从一个增加到四个:速递易、富友、丰巢、e栈。苏宁近期也在广州部署了将近200台自提柜,苏宁广州物流负责人向南都记者透露,目前苏宁自提柜业务与邮政建立战略合作,苏宁部署的自提柜与邮政部署的自提柜共同运营。同样在广州,有着邮政背景的蜜蜂箱,截至今年4月布点数已超过3000个。

快递物流咨询网首席顾问徐勇向南都记者表示,作为快递末端配送多元化的重要一部分,快递柜在成本、安全性以及物业管理等方面都有综合优势,考虑到我国快递市场实际现状,加之相似的消费习惯,快递柜的市场空间很大,资本进入的空间也还不少,参照日本,其大多楼宇都有快递柜的进驻,密度非常高。

南 都 记 者 从*S T三 泰2016年年报中获悉:速递易去年底在全国79个城市布放运营智能快递柜5 .6万个,2016年快递入柜量约为11.7亿单,占行业总量近40%,速递易日投件量峰值超过250万单。而根据丰巢的官方数据,目前丰巢完成了超过70个大城市、逾5万台柜机的布局,日均承接超过300万件包裹的派送。就布局规模而言,速递易和丰巢体量相似,目前处于第一阵营。

除此之外,按照业内的估算,富友、政易邮柜、中集e栈等去年快递柜数量约有6万个。

数据匹配既要开放又要保护隐私?

“当前快递柜的布局,战略意义毫无疑问大于盈利的意义。”一名大型民营快递公司的内部人士向南都记者坦言,作为快递最后100米的配送体系,快递柜尽管目前盈利模式不明朗,而且暂时还没有实现盈利的公司,但战略意义重大。“今后越来越多普通快递和电商件都会通过快递柜来派发,提高效率的同时也能提高派送成功率,最终快递成本也会得到更好的控制。”

事实上,与盈利相比,随着菜鸟与顺丰互掐而浮出水面的“数据问题”,目前更让快递企业担忧。

“随着大数据的兴起,越来越多的商家希望共享数据。比如,一个消费者在京东买了手机,在淘宝买了衣服,在美团订了外卖,在网易考拉买了护肤品,她使用了顺丰快递。因此,用一个手机号就可以将所有这些行为串联起来,为客户的各种行为画像。”一位不愿透露姓名的业内人士表示,只要数据之间通过匹配,就能分析一个手机号码下消费者的消费行为和习惯,这是大数据的常见手段。

不同的快递公司、快递柜投资方在各自领域互有优势,大家各有自己的核心客户和数据。但当面临快递柜终端时,如何把各电商平台、快递公司等交集的数据筛选出来,而对于没有交集的部分怎么保证数据隐私?谁有能力扮演数据交易匹配过程中的中立一方呢?这也是此次顺丰与菜鸟杯葛的主要导火索。

事实上,部分民营快递此前也曾组队成立蜂网,董事长由圆通董事长喻渭蛟担任,蜂网的公开资料也显示要进军快递柜行业,但目前尚无明确动作。由此不难看出,目前各家快递柜品牌的投资背景越来越复杂。南都记者调查获悉,丰巢目前由顺丰和通达系以及普洛斯投资,而速递易投资方2015年7月也曾与丰巢科技、顺丰投资、苏州普洛斯签订投资协议。而上个月,邮政和上海复兴也参股投资入股速递易。同时,复星又是韵达的主要股东。而由中集出资的E栈快递、邮政公司出资的蜜蜂箱等又有着国企的背景。

“各家快递之间相互竞争、互有觊觎,但在快递柜的投资中,大家又相互渗透,都有着千丝万缕的血缘关系。”上述业内人士表示,快递柜的公开使用,不可避免地牵扯到各家企业核心数据的筛选、对数据的匹配,但要如何既保持隐私,又能安全合作?“目前,国内还没有这样独立的数据匹配公司,而即便未来出现,这些公司又能否维持客观独立,并赢得上述企业的信任呢?”这是一个相当棘手的难题。

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