วิธีวิเคราะห์ต้นทุนต่อออเดอร์ (Cost per Shipment)

Cost per Shipment (CPS) คือ KPI ที่สำคัญที่สุดของธุรกิจขนส่ง เพราะสะท้อนว่าบริษัทใช้ทรัพยากรทุกด้านคุ้มค่าหรือไม่ แต่หลายองค์กรคำนวณ CPS แบบ ไม่ครอบคลุม ทำให้ราคาขาย บริการ และการบริหารต้นทุนผิดพลาดโดยไม่รู้ตัว

ก่อนอื่นต้องรู้ว่า CPS ไม่ใช่แค่ค่าเชื้อเพลิง ค่าพนักงาน หรือค่ารถ แต่รวมต้นทุนทั้งหมดที่เกิดขึ้นตั้งแต่รับงานจนส่งสำเร็จ เช่น ค่า Sorting, ค่า Last-mile, ค่า Failed Delivery, ต้นทุนระบบ IT, ค่าเช่าคลัง, ค่าฟลีทว่าง ค่าบริหารลูกค้า การออกบิล และต้นทุนด้านข้อมูล การมองไม่ครบทุกด้านทำให้ต้นทุนที่คำนวณต่ำกว่าความเป็นจริงเสมอ

ขั้นตอนการวิเคราะห์ต้นทุนต่อออเดอร์ที่ถูกต้องมีดังนี้

1.แยกต้นทุนเป็น 3 กลุ่ม: Direct cost, Indirect cost, และ Overhead
2.จัดกลุ่มต้นทุนตามขั้นตอนปฏิบัติการ เช่น First-mile, Hub, Line-haul, Last-mile
3.กระจายต้นทุนตามตัวแปรที่สัมพันธ์ เช่น น้ำหนัก ระยะทาง จำนวนเที่ยว หรือ Productivity
4.คำนวณต้นทุนเฉลี่ยต่อออเดอร์ของแต่ละเฟส แล้วรวมกัน

ตัวอย่างง่าย ๆ หากต้นทุน 1 เดือนมีค่าใช้จ่ายรวม 10 ล้านบาท และมีออเดอร์ 200,000 ชิ้น อาจคิดว่าต้นทุนคือ 50 บาท/ชิ้น แต่เมื่อแยกจริงอาจพบว่า
ลูกค้าบางประเภทมีต้นทุน 65-80 บาท
งานเร่งด่วนมีต้นทุนสูงกว่างานปกติ 20-30%
พื้นที่ที่มีปริมาณงานน้อยทำให้ต้นทุนต่อชิ้นสูงมาก

นั่นหมายความว่า ราคาเดียวครอบทั้งประเทศ ทำให้บางพื้นที่ขาดทุนทันทีโดยไม่รู้ตัว

อีกปัญหาคือ CPS มักสูงเพราะ เวลาเสียเปล่า เช่น รถรอคิวโหลดเกิน 30 นาที, คิวเที่ยวขนส่งไม่ถูกจัดเต็ม, หรือการวิ่งรถไปส่งปลายทางที่มีออเดอร์น้อย การจัดการ Capacity Planning ที่พลาดเพียงเล็กน้อย สามารถเพิ่มต้นทุนได้เป็นเท่าตัว

จุดที่องค์กรส่วนใหญ่มองข้ามคือ ต้นทุนข้อมูลและระบบ เช่น ค่า IT, ค่า Integration, ค่าเซิร์ฟเวอร์ สิ่งเหล่านี้แม้ไม่ได้จับต้องได้ทันที แต่เป็นต้นทุนระยะยาวที่ต้องรวมเข้าไปในราคา ไม่เช่นนั้นกำไรจะถูกกินไปเรื่อย ๆ

การลดต้นทุนอย่างยั่งยืนควรมองสามด้าน

1.Operational Efficiency ออกแบบเส้นทางใหม่ ลดคิวรอ ลดระยะทางเปล่า
2.Data-driven Optimization ใช้ Machine Learning ช่วยคาดการณ์ปริมาณงานแบบรายวัน
3.Customer Management ปรับสัญญาลูกค้าให้เหมาะกับต้นทุนจริง เช่น การย้าย cutoff time หรือการทำโหลดแบบรวมศูนย์

บริษัทขนส่งที่วิเคราะห์ CPS อย่างถูกต้องมักตัดสินใจได้แม่นขึ้น เช่น เลือกเปิดหรือปิดฮับใหม่ วางราคาลูกค้าเจ้าใหญ่ได้แม่นยำ และมองเห็นจุดที่ทำให้กำไรหายแบบรายวัน ซึ่งเป็นข้อมูลที่แข่งขันได้ในระยะยาว