请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
立即注册
 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

医维线上

搜索
医维线上 首页 资讯 医械管理 查看内容

维修服务管理困境与解困

2018-11-17 13:58| 查看: 44| 评论: 0|原作者: 应天意顺人愿|来自: 业界老司机

摘要: 售后服务管理者的窘境:公司要提高客户满意度,赢得更多业务,当然是希望并要求工程师在客户现场能提供高质高效的服务。但是管理者却面临一个管理困局---如何保证工程师达到要求,是一个很难把握的事情。工程师单人 ...

售后服务管理者的窘境:

公司要提高客户满意度,赢得更多业务,当然是希望并要求工程师在客户现场能提供高质高效的服务。但是管理者却面临一个管理困局---如何保证工程师达到要求,是一个很难把握的事情。工程师单人或者几个人在客户那里,不可能实时监督,沟通是不是有效,技术工作是不是到位,实际情况都是很难得知的。

常见考核指标有哪些?      

当然公司里总有很多聪明人,为此制定出很多数据指标,以此来考核工程师的工作质量和效率。很多指标设定得非常好,恰当地反映了服务有关的实际情况。与工程师工作有关的常见数据指标有4类,

设备运行数据

比如开机率,平均无故障时间,报修到修复的平均时间,配件更换清单,保养记录等。主要记录设备的运行状态。这些数据相对比较客观,人为控制比较难。

客户满意数据

客户调查得到的满意数据。这类数据来源于客户体验,比较偏主观性。

工程师运营数据

平均到场时间、工作小时数、工单数、旅途时间等。这些数据,记录工程师的工作状态。因为和工程师的工作内容相关,又需要工程师自己输入,工程师一定程度是可以控制的。

后台运营数据

配件归还周期、远程服务成功率等。这些数据或者工程师容易完成,或者工程师责任不大,不是我们讨论的重点。

应该怎样看待考核数据?

服务和销售不同,没有销售额和利润率这么响当当的数据可以简单看。那么从服务管理角度,怎么看待这些数据指标呢?各个方面数据都有,看待它们总的原则是什么?

数据是不可或缺的

工程师的工作职责有很多,很多职责的内涵也很复杂。从质量控制和管理的角度,公司需要有一系列数据来记录工程师的工作,这些数据都是和设备的运行状态和工程师的工作内容密切相关的,一定程度可以反映设备的运行情况和工程师的工作状态。从这些数据里,管理者可以获得服务工作很多方面的信息,也可以追踪某些方面一段时间的走势。及时发现问题,做出应对,保证服务工作运行在正常轨道上。

过分强调数据是风险很大的

有些人,要强调某些数据特别重要,或是对数据的作用期望很高,又或是轻视数据考核以外的管理工作,喜欢把很多数据指标和工程师的表现和收入直接挂钩,这是有很大风险的。

一者,Measurement Drive Behavior,上有所好,下必甚焉。数据一旦纳入考核,特别是和收入密切相关的关键考核指标,很多工程师会把精力过分投入考核项,而忽略乃至牺牲其他方面的工作质量,甚至会制造数据来应对考核。结果数据好看了,实际情况并没有多少改善,事与愿违。例如公司考核工时数量,工程师就让医院人员把可以电话解决的设备小故障谎称为大故障,于是工程师开单、出差,去攒工时。工时是饱满了,费用肯定也高了。海底捞也有过类似情况,公司为提高效益考核翻台率,结果发现员工就想方设法让客人快吃完快走人,就差直接撵人了,服务体验大幅下降。

再者,数据是有局限的。例如优秀工程师技术水平高,解决问题速度很快,数据上看,反而是可能是平均工作小时数比较少。如果考核工作小时数,他自然就不划算了。另一种情况是老工程师经常需要电话支持直至接手新工程师搞不定的疑难故障,工作难度大,费时多,工单却少。单从数据上看,很可能得出老工程师效率不高的结论。

考核少量数据有制造数据之虑,那么各种数据能上的都给他弄上,很多数据是彼此牵制的,弄个大矩阵!各个指标还要加上显示重要性的权重。这样就解决了吗?恐怕也未必。须知矩阵里的数据只是反映服务情况的,这些数据是不产生效益的。如果全面大量考核,后台数据统计整理工作负担加重不说,应付矩阵数据也将占用工程师大量时间,而这些没有效益产出的时间,工程师本可用来提高技术,或者和客户沟通。大矩阵考核,将导致工程师疲于应付,而且这些低效的工作会让工程师怨声不绝,士气下落。还有一种挑战,真正优秀的工程师,可能仍然会把精力放在技术和客户上,而很不屑于在数据上下功夫,这样他的排名就不会靠前,影响工作积极性。

总之,很多数据只要一进考核,定出目标,很快会提高,变得很好看。但是却不一定反映实际工作情况,用这个考核,也不一定能得到期望的效果。而大批数据矩阵式的考核,工程师就会为数据考核所困,舍本逐末,效率下降。

如何用好数据?

基本的数据使用原则:数据是用来反映实际,发现问题的。通过对不佳数据的研究,找到工作中的问题,最后解决问题才是看数据的目的。例如工程师经理发现一季度工程师的工作小时数与去年同期相比有很大上升,那么就应该具体看看是普遍上升还是个别人上升,上升的原因是什么?是合理的还是不合理的。不合理的话,问题出在哪里?找到并解决问题,就完成了一次成功的运营管理。好的管理就是这样一个不断发现、不断纠正、不断前进的过程。    

对使用数据考核的建议:

合理的数据考核是必要的。这会帮助工程师弄清楚公司的关注点,明白哪些是工作的重点,也有利于公司资源的正确投入。数据是规范管理、高效管理不可或缺的重要资源。

考核的数据不能太多。考核数据太多,工作量很大,后台人员费用居高不下。工程师也会失去重点,浪费大量时间在维持数据上,效率低下。而且这样做法的管理效果也是难以保证。

数据要保证真实。虚假数据会掩盖问题,误导决策者的决定,降低团队效率。要得到真实数据,首先不能过分要求数据考核目标,让工程师不要因承压太大而动作变形。之后就是避免考核那些被考核人可以直接控制的数据,否则数据虚假几乎是肯定要发生的。可是有些数据又很重要必须考核,怎么处理?一个很好的解决办法是提级考核:直接考核工程师,会有数据虚假,那么就不考核工程师个人,只考核工程师的经理,看一个区的整体数据表现。这里有前提是区经理不能把指标分解到工程师个人头上,否则和直接考核个人就区别不大了。这样的话,工程师没有了直接压力自然不去做假,而区经理为了整体表现必须随时发现问题、解决问题。

管理者要善用数据。管理者要会从数据发现问题,利用数据帮助规划工作和员工沟通,也要避开数据考核的缺陷。管理者要多在创造有利条件,与下属沟通、帮助下属、解决问题上下功夫而不是拿着数据去压人。数据很好用,所以有些经理对数据非常偏爱。有的经理,平时与员工沟通不畅,如果没有数据,和员工谈表现就没有可说服对方的论据,这是轻沟通而以数据简单化。有的经理,只追求数据达标向老板交差,没有在真正有价值的事情上下足功夫,这是轻实绩而以数据表面化。有的经理,事无巨细,什么都得拿数据来考察约束,简直是离开了数据就不会管理了,这是轻引领而以数据掌控化。

管理者用好数据,可免数据的局限与脱离实际之苦,又收数据的简洁与客观公正之益。善莫大焉!

最新评论

热点图文
推荐阅读
此前市场上传言,为了入围,药企之间大打“价格战”,将以一个意...查看全文
近期,随着A股市场先后披露2018年第三季度报告,国内上市企业医...查看全文
2018年12月6日,这是中国医药行业可以载入史册的一天。这一天,...查看全文
医学成像技术如单光子发射计算机断层扫描(SPECT)和正电子发射...查看全文
2018年11月25日-30日,第104次北美放射学年会在美国芝加哥麦考密...查看全文
关闭

热点推荐上一条 /6 下一条

返回顶部