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赋能家居售后服务 数据驱动平台优化及用户运营

​​网购了大件家居,到货之后该如何进场安装?

 

小广告上的师傅靠不靠谱?

 

技术水平和服务时效如何?

 

迎合网购发达的中国市场,为了满足消费配送、安装、维修、拆卸、返货等需求,家居售后服务平台应运而生。

 

 

对于家居售后服务平台来说,无论淡旺季都要突破地理区域的限制,随时随地找到合适的师傅为用户上门服务。这离不开数据的支持,平台供需平衡策略的制定,客户、师傅的精细化运营和管理都需要数据作为依据。 

 

A企业是一个专注于家居售后领域的服务供应链平台。平台基于S2B模式,整合全国物流、仓储、师傅资源,赋能于企业售后环节,解放企业用工需求。各端数据的打通、业务人员高效的数据监测与分析等对数据平台的建设提出了高效、易用、实时等要求。为此,综合考量后,A企业引入了易观方舟。双方合作重点如下:

 

监测、分析、分群三位一体推动平台供需平衡

 

供需平衡是A企业始终在追求的目标。供给侧体现在用户下单量,服务侧体现在师傅完成单量,良好的供需匹配表现为用户下单量 = 师傅完成单量。供给侧单量大于服务侧单量的时候,则会造成用户下单后没有师傅履约的情况,用户体验差;供给侧单量小于小于服务侧单量的时候,则会造成大量师傅空闲,师傅无法从平台获得相应的收入,造成师傅流失的情况 。

 

为此,易观方舟从以下三个方面助力企业实现供需平衡:

 

  • 数据看板日常监测,直观展示供需动态

 

通过数据看板,业务人员可对观测客户下单、师傅接单等核心指标的日常数据,从而对平台供需情况拥有一个直观的了解,从而帮助业务人员根据看板数据,补充深入数据分析的方向。同时,数据看板的搭建对业务人员具有预警的作用,当某一指标数据异于平均水平时,可快速发现,及时处理。

 

数据为易观方舟模拟数据数据为易观方舟模拟数据

 

除数据看板外,产品看板可将客户在各端点下单、师傅在APP抢单的转化数据进行可视化展示,运营人员可对运营策略的效果进行日常监测,以便及时调整,从而增加平台的供需数量。

 

数据为易观方舟模拟数据数据为易观方舟模拟数据

 

  • 数据模型深入分析,灵活把握供需状态

 

模型分析可使运营人员根据实际情况,多角度地对平台供需状态展开灵活分析,从而制定针对性的运营策略。例如,运营人员可通过事件分析,以自定义指标的分析方式,分析客户下单后的流转情况,准确把握平台师傅的接单情况。

 

A企业为用户提供包括家具、灯器、净水器等多品类的售后服务,所以,需要从多个维度对平台的供需状态展开分析,从而针对具体品类制定相应的精细化运营策略,提升企业资源分配效率。

 

  • 平台师傅精细化运营,提升整体接单能力

 

好的师傅是家居售后服务平台的核心资产,需要企业投入精力进行培养和保持,从而实现长久稳定的业绩增长。但“好”的标准是什么,培养和保持的效果如何都需要企业对平台师傅展开分析,进行分群分级,从而制定相应运营策略,增加核心师傅数量,提升平台接单能力。

 

所以,易观方舟帮助A企业对平台师傅进行分级,实现精细化运营,具体实施步骤为:确定师傅分级模型 → 根据现有数据制定指标高低判断标准 → 师傅分群创建成功。根据本次目标:提升师傅完成单数量=师傅出勤天数 X 师傅人效(每天完成单量),本次分层选取出勤天数和人效两个维度作为分层依据,以月为周期,分层模型如下: 

 

在易观方舟创建用户分群后,便可对各层级师傅制定相应的运营策略,并对目标师傅数量展开监测,适时调整运营策略,促进平台健康发展。例如,对于出勤天数少但日完成单量高的高人效师傅,则需通过合适的运营策略,提升活跃度,促其转化为核心师傅。

 

私有部署、数据打通奠定高效分析基础

 

数据看板的搭建、事件分析的进行、用户分群的实现,都需要坚实的数据建设作为基础。在这一方面,易观方舟满足了A企业的以下两种需求:

 

 

作为服务供应链平台,为对每一客户负责,数据的安全性必须得到保证;合作师傅的专业技能及工作时间等隐私数据也更加确定了A企业数据建设的私有化部署需求。易观方舟从以下三个层面满足其数据的安全需求:

 

数据采集层面,数据上报地址由A企业运维部门决定,SDK初始化也由其前/后端工程师完成。由于易观方舟-用户行为分析系统是开源的,企业技术人员可直接排查数据是否只上传至指定地址;

 

数据系统层面,易观方舟-用户行为分析系统部署于A企业的服务器上,数据并未出域,其运维由企业自行完成;

 

数据访问层面,分析页面需A企业内网IP才可访问,如遇系统更新,易观运维人员在获得访问权限后才可登录更新。系统后台则仅有A企业相关人员才可访问。

 

  • 数据分析需求:数据打通

 

家居售后服务平台是典型的O2O服务场景,客户在web、小程序、APP等客户端下单后,平台师傅在师傅端APP接单/抢单成功后,在线下提供服务。为展开数据分析,客户端各端点数据需要打通;同时,客户下单数据与师傅接单数据也需打通。

 

为此,易观帮助A企业进行需求梳理,通过客户描述希望实现的分析场景 → 易观数据分析师对场景进行细化,以指标形式进行展示 → 整理成需求文档等步骤梳理思路,进而为企业制定一份标准的埋点方案,解决”巧妇难为无米之炊“的难题,为后续分析奠定基础。

 

通过埋点方案进行数据采集后,A企业业务人员便可通过细分维度的方式,实时分析客户端及师傅端用户活跃、下单/接单情况;并且通过易观SDK接口,打通师傅不同端登陆的情况,实现数据打通。

 

数据为易观方舟模拟数据数据为易观方舟模拟数据

 

在实际操作中,供需平衡虽是难以实现的理想状态,但是通过深入缜密的数据分析、针对性的运营策略及策略效果的日常监测,易观方舟可帮助家居售后服务平台提升供需两侧的数量,并通过策略改进逐渐接近平衡的最佳状态。

 

截至目前,易观方舟已成功签约中国石化、中国邮储银行、首汽、方正证券、平安好车主等百余家知名企业,涵盖电商、品牌零售、证券、银行、出行、母婴等多个领域。赋能企业数字化转型升级,帮助更多企业实现数据智能用户运营,精益成长。

 

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