您的现场服务组织在分析使用模型中处于什么位置?

在任何业务中，衡量成功率并不断思考改进的方法都很重要。俗话说:“当今商界最昂贵的7个词是:‘我们一直都是这么做的。’”

然而，即使今天有了先进的数据分析技术，许多企业仍然没有利用智能、数据支持的智能来指导决策。

对于像现场服务一样复杂的操作——工作订单、零件、调度、任务、车队、劳动时间、账单等等——如果没有工具和指标来衡量他们在每个领域的成功，组织就会盲目行事。

了解到数据分析可以为您的组织带来巨大的改进，我们创建了这些配置文件，以帮助您确定您的业务在服务分析使用模型中的位置:

“我们每天都会查看有关服务业务的数据，并根据指标调整运营。人们对特定的目标负责，并得到相应的奖励。”

对数据分析“全力以赴”的服务企业既可以收集该领域的关键信息，如技术人员的表现、客户满意度或竞争对手的详细信息，又可以通过详细的报告和分析来理解这些数据。他们被授权更快地诊断问题，投资于预测性和前瞻性的服务模式，并根据实时绩效评估吸引员工。

信徒——“我们现在会定期查看一些报告和指标。从广义上讲，它决定了我们的投资方向，但从日常意义上讲，它影响不大。”

相信数据的人明白这一点。他们优先考虑现场的数据收集，并有办法在后台对这些信息进行可视化和分析。他们几乎做到了，但他们没有利用获得的丰富信息来为日常决策提供信息并做出改变，而是只用这些信息来衡量当前的战略。虽然衡量和基准很好，但这还不足以在业务中做出真正具有前瞻性的改进。

一脚插进去——“我们才刚刚开始，或者正在寻找一个系统来帮助我们。”

服务公司相信数据分析可以对他们的业务产生影响，但可能没有具体的策略或工具来帮助他们实现这一目标。他们的下一步是找到一个数据分析解决方案来满足他们的业务需求，规划出他们希望如何将当前数据转换到自动化系统中，并且，一旦一切就绪，根据新数据流做出明智的决策。

怀疑论者——“我愿意研究这个，但我不确定它能提供多少价值。”

怀疑论者需要一点说服才能登上数据分析的列车。他们还没有排除这种可能性，但他们不确定这样做的好处。也许他们不想处理将人工服务流程转换为自动化系统的麻烦。或者他们不确定要收集什么数据以及如何组织这些数据，所以他们不知道从哪里开始。

不相信的人——“我不会在这个领域投资，永远不会。这与改善我的运营没有关系。”

不信教的人可能会有麻烦。如果你所在的组织里全是不信教的人，你可能要考虑离开，或者试着把他们变成信教的人。忽视可操作的、数据驱动的见解的价值的业务是盲目的，很可能会让你的服务组织直接陷入困境。

你属于哪一类?

如果你是一个怀疑论者或无神论者，你的理由是什么?你真的认为没有渠道、行动和可见性来加强执行决策，你的企业会更好吗?或者您是否担心详细数据分析可能揭示的变革需求和当前的低效率?

随着服务管理人员面临的压力越来越大，组织可以从先进的数据分析中受益，通过访问及时的信息来实现更好的结果，并为决策提供信息。

超越大数据:将信息转化为智能

当然，服务企业需要工具来收集现场数据和高级分析，以帮助讲述其服务运营背后的整个故事，但这不仅仅是拥有高质量的数据。服务机构的全部潜力来自于这些数据洞察力所产生的行动。

一旦你有了一个系统，让你的数据为你工作，服务机构就可以利用智能数据为执行决策提供信息，将你的表现与竞争对手进行比较，将激励与指标相结合，并与客户分享实时情报。

你是否全身心投入服务分析?

您的现场技术人员是否有能力收集现场的关键服务数据?那么在后台对数据进行可视化和分析的工具呢?全身心投入服务分析意味着向前发展和重蹈覆辙之间的区别。

-Ray Thomas是MSI Data的销售副总裁。本文原载于在这里。编辑:Anisa Samarxhiu，数字项目经理控制工程，asamarxhiu@cfemedia.com。

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