服务工单数智化应用场景和关键可视数据

为了构建服务工单的应用体系和量化应用效果，我之前写过三篇文章，大家可以查看：

《智慧工单倒逼服务全链条优化》

《以工单为主线构建售后服务价值评估体系（上）》

《以工单为主线构建售后服务价值评估体系（下）》

介绍了我最近的服务项目，开始介绍服务工单的数智化应用场景和关键可视化数据，

图 1 服务工单数智化应用场景和关键可视数据

上图是以家电服务工单为例，介绍了一个完整生命周期中13个数智化应用场景和12个关键可视化数据。如果厂商能在这些场景中充分应用数智化能力，采集可视化关键数据，那这家厂商算是数智化赋能非常不错的企业，基本实现了服务数智化V1.0。

一、数智化场景

场景1：工单机器人代替人工受理。

这是AIGC应用最深入和最成功的场景，也是最容易增效将本的场景。可以用机器人+AIGC来取代大部分文本坐席工作，包括自动应答、创建工单、回复邮件等。也可以用机器人+AIGC替换部分语音坐席，通过语音与文本互转，机器人和AIGC与用户交互，同时提供转人工的服务。

场景2：AIGC提升人工受理效率。

这是AIGC应用最深入和最成功的场景，也是最容易增效将本的场景，可以称呼为坐席助手，或Copilot等。就是在人工处理时，帮助坐席自动对工单做总结、自动填单、起草邮件、对问题提供答案等。

比如原来坐席处理一个工单需要5分钟，通过坐席助手，缩短为3分钟。但我们要想真正对整个售后服务体系提效，应该帮助提升服务工程师的效率，因为服务工程师人数比坐席多很多。所以我们可以通过坐席助手来试着解决问题，也就是提升线上解决率；或坐席进行预诊断，提前提供服务措施和锁定备件，这些对整体服务提效更大。

场景3：系统自动派单到人。

这需要算法的支持。一种是批量工单给每个服务工程师排程，可以按用户时间最近排程，也可以按每个服务工程师有效工作时间最大去排程。另一种是实时排程，就是动态马上给用户分配一个服务工程师。实时排程我建议让用户在几个可选时间段去选，而不要客户随意说时间，否则时间冲突肯定很多，服务工程师有效工作时间占比也不会高。

场景4：手工排程。

通过排程工具，手工派单涉及2种情况。一种情况是坐席手工派单到服务工程师，一种是网点信息员手工派单到服务工程师。排程工具不仅仅是可以查询到合适的服务工程师和时间段，派工到合适时间段。也可以通过甘特图来显示所有服务工程师服务预约的状态，通过预约图形颜色、图标、文字等动态显示服务工程师和用户确认时间、出发、到达、完工、改约、取消、二次上门等变化，以便于管理人员实时监控服务状态。

场景5：服务工程师确认上门时间。

最理想的情况是坐席或信息员自动或手动排程后，服务工程师按约上门，但很多具体情况是派单到服务工程师后，服务工程师会再次和用户确认时间，当确认后，原来预约时间会改变，状态也会变成客户确认，所以这些信息都会在排程工具上实时显示。这样信息员在排程工具上看到今天分配的工单还有没和用户确认上门时间的，可以随时提醒。

场景6：服务工程师出发。

服务工程师上门服务需要检查人单相符，也就是上门的工程师是工单分派给的工程师，否则基于错误的数据，数智化管理就会给出错误的指导。人单相符需要身份识别，比如用人脸识别。人脸识别可以贯穿服务整个过程的多个关键点，比如在服务完成时，也可以刷脸更改工单状态。

场景7：服务工程师路线规划。

在派单和排程中我们要通过电子地图计算最佳路线，计算2个相邻服务任务之间路程时长，合理安排下一个任务的开始时间。

同时我们也要通过路径优化来使服务工程师花在路程上时间最短，从而使服务工程师有效工作时间最长。

当服务工程师开始一天工作时，我们可以在电子地图上显示服务工程师位置，这样如果有了突发任务，可以快速分派给最近的工程师。所有这些都需要电子地图支持。

场景8：现场服务。

当服务工程师碰到技术问题时，我们可以在移动端通过AIGC实现服务助手（通过故障逻辑树和历史工单数据支持），服务工程师语音提问，服务助手在线解答。此外，我们还可以通过远程协助工具（Remote Assist）,专家在远程线上通过视频查看服务对象，在服务工程师移动端图像上直接指导服务工程师作业。

场景9：服务关单。

当服务完成，服务工程师关单时，很多情况下是服务工程师预关单，而之后由网点信息员补充和检验信息，正式关单。之所以这样即是由于服务工程师太忙，没有时间把工单信息检查和补充完整，也是由于工单上维修措施等需要从海量数据里选，服务工程师经常填不对。但这种模式即花费了网点信息员大量时间，也容易出现假单。所以服务完成后，可以通过AIGC来预填单，服务工程师确认后，直接关单。

场景10：完工用户确认。

当服务完成后，服务工程师向用户展示服务内容和收费项目时，可以通过让用户扫描服务工程师个性化二维码，通过微站来绑定服务工程师和用户的管家关系，以及为用户建立家电档案。以后服务工程师通过运营自己的微站，打造自己个人品牌,从而实现服务管家化，员工创客化和收入生态化。微站我在《服务数字化转型（四）：引C端用户之水浇灌B端之万物》有过详细介绍。

场景11：假单排查。

通过前面的全程可视，再通过数据验证算法，我们来排查虚假工单。

场景12：服务前中后管理。

有了前面的全程可视及关键数据，我们就可以做到服务事前预防，事中干预，事后修补。比如我们通过BI和地图，实时显示：

• 不同区域/服务商的交付整体情况（正常、延时、投诉）
• 不同区域/服务商的交付延时工单数和占比
• 不同区域/服务商的投诉工单数
• 服务商的派单及时响应率
• 服务商的上门及时率
• 服务商的一次上门完工率

场景13：服务工单数智化基础。

以上所有数智化应用都是基于输入数据是准确的，并且是及时的，这是数智化应用的基础，否则给出的建议都是错误的。所以服务工单数智化应用的第一步就是通过管理制度、考核和实时监控保证数据的准确性和及时性。

二、关键可视化数据

1. 派单信息可视：工单类型、服务网点、服务工程师等信息可视。
2. 预约信息提醒：服务工程师收到工单后，和用户确认了上门具体时间可视。
3. 服务工程师位置信息可视：服务工程师服务过程中位置实时可视。
4. 预估到达时间提醒：服务工程师预计到达用户地址的时间可视。
5. 状态变化信息可视：服务过程中，工单状态改变可视，比如改派、取消预约、改约、二次上门等。
6. 故障原因、维修措施可视：机器的故障原因和维修措施可视。之后既可以通过AIGC分析，用来质改；也可以AIGC用来学习，给服务工程师提供现场指导。
7. 退换机状态可视：如涉及到退换机，则退换机状态可视。
8. 完工状态可视：服务完工时，完工状态可视。
9. 报价收费信息可视：服务报价单和实收费用可视。
10. 服务现场信息可视：很多服务是需要服务工程师现场拍几张照片，然后回传的。这些照片信息可视。
11. 旧件回退信息可视：如果是保内维修，需要回退旧件，则旧件回退信息可视。
12. 用户评价信息可视：用户对服务评价后，评价信息可视。

不知以上13种场景和12种关键可视化数据咱们企业实现了多少？

三、总结

天下大事，必作于细，服务要从最基础的做起。本文介绍了最基础的服务工单数智化应用的13种场景和12种关键可视化数据。

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