当前位置: 首页 > news >正文

寄快递被多收钱?90%的人不知道,钱花在哪里了

最近天热了,我寄了一床不用的厚被子回家,自己称重还不到3公斤,想着最多20块,结果寄出去之后运费50多,网上一查才发现是按照体积计费的,最后显示的是8公斤。后来我才知道,原来快递不仅看重量,还看体积。很多人寄快递被多少钱,其实不是运费涨了,而是花了很多冤枉钱。

以前寄快递出省的价格一般都在12+,上次才花了4.59。先上图 ,再说我是怎么做的。

注意控制体积

软东西一定要压缩,不然体积坑死你,衣服、被子、毛绒玩具,用压缩袋抽真空。没有压缩袋就用手压实、用绳子捆紧。体积小了,就不会被按“轻抛货”高价计费。我那床被子要是抽了真空,起码省一半。

自己打包更省钱

如果需要打包的话最好自己提前打包,别去快递点挨宰。我之前图省事,直接拿着东西去快递点。纸箱3块、胶带1块、气泡膜2块……一单光包装就花了6块。后来学乖了,家里旧纸箱、购物袋、快递袋全留着,自己提前包好。

不要过度包装

很多人为了运输安全大包特包,赶快停下来!要知道包裹算运费,包装也是算在里面的,过度包装不仅会更重,体积也会变大,运费这不就妥妥上来了。

能拆就拆,能扔就扔。只要是保证货物不会坏就行了。比如你寄个衣服,简单套个袋子,外面用快递防水袋一套,轻便还省事。但是如果是手机啥的贵重物品,该好好包装还是要包好的。

寄之前先比价

如果你不是那种寄件很多的商家,一般去线下寄件价格都不低 。同样的包裹,不同快递价格差很大。我现在习惯打包好之后,打开一个小×序“惠发快递”,同时对比圆通、中通、申通、韵达多家的价格。哪个便宜选哪个,因为每个快递公司的续重价格有差异。有时候一单能差2-8块钱。如果你的重量很重的话,价格差距就更多了。

还有一个寄大件物品,比如我们平时搬家、寄大件家具家电这种,就需要走物流不寄快递了。

这里需要注意:所有的快递公司都是重量和体积取最大值,比如实际重量是15公斤,但是体积重量是30公斤,那最后就会按照30公斤来算价格。

如果你扣扣索索的想省钱,用这个准没错,我用过一次后,就几乎都在这上面下单,主要是省钱还不用出门,这种条件还有啥要求,快递员墨迹不愿意来,自己换个快递就好了,主打就是省钱。

我第一次用也担心:会不会比直接叫快递贵?丢件了找谁?实际用下来发现:这种聚合平台下单后,还是官方快递员上门取件、走官方物流系统,价格其实是快递公司给大客户的协议价,比你自己叫快递便宜。售后直接联系快递官方客服就行。用了这么久,没出过问题。大家记得选择适合自己的快递 ,你们有更好用的也欢迎评论区告诉我,互相省钱。

http://www.jsqmd.com/news/695568/

相关文章:

  • 信息论在机器学习中的应用与实践
  • 2026年推荐几家哈尔滨设备回收/哈尔滨废旧设备回收品牌公司推荐 - 品牌宣传支持者
  • Python 元类编程:高级技巧与应用
  • REFramework深度解析:RE引擎游戏Mod开发的架构设计与实践方案
  • 【C++高吞吐MCP网关实战白皮书】:20年SRE亲授生产级部署的7大避坑铁律与压测达标标准
  • Centos7 永久禁 ping永久禁用 ping
  • 企业级自托管 CRM 推荐(支持 RBAC、AI 和 API)
  • Python实现K近邻算法:从原理到实战应用
  • 人生无处不下注:你早就在赌桌上了
  • IDA远程调试Linux ELF实战:从环境搭建到网络排障全解析
  • 不平衡分类问题的采样方法与应用实践
  • 2026年OpenClaw部署新手教程
  • Java智能地址解析架构方案:企业级数据治理的技术实现原理
  • Agent Laboratory:模块化AI研究助理框架,自动化文献、实验与报告全流程
  • 2026年自配送平台技术解析与优质服务商参考 - 优质品牌商家
  • 【前端圭臬】一:写给入坑前端的你
  • 数据驱动决策:商业与技术的融合实践
  • 为什么你的LangChain+LlamaIndex调试总失败?——VSCode多智能体调试黄金配置(含3个已验证的launch.json生产级范例)
  • WMS 2026版深度解析:从成本优化到全链路数字化仓储升级路径
  • 机器学习数据预处理:鲁棒缩放技术解析与实践
  • Python 内置数据结构性能对比基础
  • XGBoost在Apple Silicon上的编译安装与优化指南
  • 用AI写的一个包含web和小程序的个人简历
  • 基于RAG的文档智能问答系统:从原理到工程实践
  • 2026年网红凉皮口碑排行榜TOP10 技术维度解析 - 优质品牌商家
  • ARMv8-A架构系统寄存器与TLBI操作详解
  • 揭秘Claude Code系统提示词:模块化设计、子代理协作与定制化实践
  • 神经系统与深度学习介绍 学习笔记day1
  • Hotkey Detective:Windows热键冲突检测的3大创新方案
  • DeepSeek V4 API调用Agent能力详解与应用场景