2.优化成本和交货时间的预期。
对于通过电子商务购物的客户，如果企业无法达到其预期，他们的销售和利润面临损失的风险。RetailWeek和SHUTL进行的一个调查显示，对于交付业绩的预期两年前为42％，如今91％的消费者希望迅速交付。此外，客户对于冗长的交货时间越来越不能容忍。comScore公司2016年的研究表明，46％消费者已经放弃了购物车，由于他们认为运输的时间过长。这就是大数据的用武之地。
采用预测模式的见解和预测能力，大数据提供了估算的更具体的交货时间，允许小企业为客户提供精确的交货时间窗口，并告知小企业的出货最佳时间。
企业一般提供一到三天的快递时间，这取决于交通工具的选择。通过仔细检查过去的数据，小企业能够确定一个快递包的在路上的平均时间，并减小目前的客户所等待的时间窗口，最终提高他们的经验。例如，根据前几年的成百上千的包的数据，人们可以开始预测什么时候可能会发生邮件堵塞的事件。
虽然人们知道假期期间出货量飙升，预测数据可以让人们洞察全年的情况。它可以让企业主知道将发生确切的交货时间。例如，美国邮政Priority邮件公司提供了一个三天的窗口，一个企业的数据可以更快确定一个特定的路线。这样，企业可以节省资金，使用Priority邮件，而不是Priority邮件快递，并仍然保证包准时交货。
预测数据也让一个小企业知道邮局收受包裹的最好时间，以便及时到达其目的地。例如，如果一个小企业在下午1:30到邮局落包，客户的包裹第二天就可以到达，但是如果当天下午4点到邮局落包，那么客户只能在第三天收到包裹。所有这些细节都是可访问的，托运人可以通过电脑查询。
从确定最佳仓库位置到缩短到货时间，可以提供深刻的洞察实践方法，大数据对中小企业跟上不断增长的能力起着关键的作用，可以应对激烈的电子商务竞争，满足客户交货要求。