售后現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)客戶服務(wù)代表外駐策略研究

曹永榮

上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院管理科學(xué)與工程系，上海 200052

售后現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)客戶服務(wù)代表外駐策略研究

曹永榮

上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院管理科學(xué)與工程系，上海 200052

外駐客戶服務(wù)代表是改善售后服務(wù)質(zhì)量的有效手段。本文根據(jù)售后現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)的特點(diǎn)，應(yīng)用聚類分析將所有客戶按其距離遠(yuǎn)近分類，采用最小樹(shù)法尋找各子類的中心作為客戶服務(wù)代表的外駐點(diǎn)。結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)排隊(duì)近似M/G/M模型確定最優(yōu)的外駐決策。該方法可以有效地為決策者提供外駐決策。

售后現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)；客戶服務(wù)代表（CSR）；外駐決策；排隊(duì)模型

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，對(duì)于醫(yī)療設(shè)備企業(yè)，完善的售后服務(wù)是企業(yè)獲取用戶信任、提高客戶滿意度和獲取市場(chǎng)份額的關(guān)鍵因素[1,15]。Brignall等曾提出用競(jìng)爭(zhēng)力、財(cái)務(wù)、質(zhì)量、柔性、資源利用和創(chuàng)新來(lái)評(píng)估服務(wù)質(zhì)量[2,14]。但針對(duì)服務(wù)業(yè)的客戶，時(shí)間是非常重要的價(jià)值因素,提高客戶的時(shí)間滿意度，對(duì)贏得客戶青睞和保持客戶忠誠(chéng)有非常重要的作用[3]。劉勇等[3]、Ma et al.[4]研究客戶時(shí)間滿意度與服務(wù)時(shí)間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)隨著平均響應(yīng)時(shí)間和平均停機(jī)時(shí)間的增加客戶時(shí)間滿意度會(huì)大大降低。

Hokstad[5,6], Kimura[7]和Yao[8]用接近方法獲得M/G/M模型的特征描述，然而現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)涉及客戶服務(wù)代表（Customer Service Representative,CSR）的旅行問(wèn)題。Smith[9]提出了一組長(zhǎng)方形、正方形、菱形等規(guī)則幾何圖形的現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)期望旅行距離模型；Hambleton[10]和Kolesar[11]則提出針對(duì)多服務(wù)代表情況下的“平方根法”近似模型；Tang et al.[12]在文獻(xiàn)[5-11]的基礎(chǔ)上，針對(duì)售后現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)的特點(diǎn)，提出現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)支持系統(tǒng)的狀態(tài)相關(guān)近似模型（State-dependent Queuing Approximation of Field Service Support System），借此研究客戶服務(wù)代表配置計(jì)劃問(wèn)題。曹永榮等[13]進(jìn)一步建立現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)排隊(duì)近似M/G/M模型，并比較準(zhǔn)確地獲得M/M/3和M/G/3模型的近似值。

設(shè)備銷售后通常遍布一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的不同角落，為提供必要的售后服務(wù)，CSR需要花費(fèi)部分時(shí)間旅行，如果在某地區(qū)，某設(shè)備的市場(chǎng)占有達(dá)到一定份額，就意味著該地區(qū)的服務(wù)形成一定規(guī)模，設(shè)備銷售公司就可能需要派遣CSR長(zhǎng)期駐扎在該地區(qū)，如果該地區(qū)的業(yè)務(wù)持續(xù)增加，甚至?xí)紤]在該地設(shè)立辦事處等。目前研究CSR外駐決策，和外駐地選擇的文獻(xiàn)比較少，本文采用文獻(xiàn)[13]的仿真模型，對(duì)企業(yè)的外駐地和外駐決策的選擇進(jìn)行研究。

1 現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)排隊(duì)近似M/G/M模型

售后現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)環(huán)境下，服務(wù)代表往返于客戶間，如果忽略服務(wù)過(guò)程的空間特性，將客戶服務(wù)代表旅行和現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)看作流程的一部分，那么該問(wèn)題依然可用M/G/M模型處理[12]。通常服務(wù)代表的旅行時(shí)間可以根據(jù)客戶的地理位置明確確定，設(shè)有N客戶，服務(wù)代表的辦公地點(diǎn)只有1處，則形成(N+1)*(N+1)距離矩陣CD，如果任兩客戶間往返距離相等，對(duì)角線上距離則為零，CD為對(duì)稱方陣，模型中涉及的變量名及意義見(jiàn)表1。

表 1 變量名表及其說(shuō)明（部分）

假設(shè)第i期客戶出現(xiàn)設(shè)備故障，其總服務(wù)時(shí)間為服務(wù)代表從上一客戶（或公司）到達(dá)下一客戶旅行用時(shí)間和現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)時(shí)間ST(i)=CD(o,p)+FST(i)。第i期服務(wù)代表的響應(yīng)時(shí)間是該客戶出現(xiàn)設(shè)備故障到服務(wù)代表到達(dá)客戶現(xiàn)場(chǎng)所花費(fèi)時(shí)間RT(i)=max{0,CSRL(k,i-1)-AT(i)}+CD(o,p)。服務(wù)代表平均響應(yīng)時(shí)間(E[W])為:

設(shè)備停機(jī)時(shí)間為服務(wù)代表完成服務(wù)離開(kāi)時(shí)刻減去設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)刻，DT(i)=FT(i)-AT(i)，設(shè)備平均停機(jī)時(shí)間(E[DT])為:

Q(i)是第i期排隊(duì)隊(duì)長(zhǎng)，平均排隊(duì)隊(duì)長(zhǎng)(E[Q])為:

如果Q(i)=0令a(i)=1，可能延遲的概率（П）可以由式(4)得到。

采用時(shí)鐘推進(jìn)事件發(fā)生法設(shè)計(jì)程序，初始化階段產(chǎn)生設(shè)備故障到達(dá)間隔（服從泊松分布），現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)時(shí)間（服從負(fù)指數(shù)分布），設(shè)備所屬客戶（均勻分布）等隨機(jī)數(shù)矩陣，服務(wù)方式為先到先服務(wù)（FCFS）。為簡(jiǎn)化仿真過(guò)程，同時(shí)考慮CSR空閑時(shí)通常會(huì)在公司待命，故設(shè)定CSR空閑時(shí)返回公司或駐地。

2 類中心分析

N客戶和服務(wù)代表的辦公地點(diǎn)形成(N+1)*(N+1)距離矩陣CD，采用聚類分析法將服務(wù)公司和客戶群體按其距離遠(yuǎn)近關(guān)系聚類，本文采用最短距離法。最短距離法用式(5)來(lái)刻畫(huà)類Groupj和類Groupl中最臨近的兩樣品間距離。

客戶擁有的設(shè)備數(shù)量不同，CSR為其提供服務(wù)的概率也不相同，以時(shí)間為單位的距離矩陣不能很好地刻畫(huà)客戶間頻繁往來(lái)關(guān)系，本文采用加權(quán)距離矩陣DWo-p來(lái)衡量。它表示為客戶o與客戶p之間的距離DCo-p除以客戶o和客戶p擁有的設(shè)備數(shù)量之和Equ(o)+ Equ(p)，見(jiàn)下式:

類中心需要符合兩個(gè)要求：① 類中心到類中其他樣本的距離最短；② 類中心擁有的設(shè)備數(shù)量超過(guò)整個(gè)類的平均數(shù)。加權(quán)距離矩陣DWo-p的任兩點(diǎn)連接后，構(gòu)成交通網(wǎng)絡(luò)圖，每個(gè)類會(huì)形成各自的子交通網(wǎng)絡(luò)圖，應(yīng)用“破圈法”去掉子交通網(wǎng)絡(luò)圖中形成圈的最長(zhǎng)邊，直到不含圓圈，且是以某點(diǎn)為圓心向外輻射的樹(shù)為止，所得到的圓心為類中心。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

以某醫(yī)療設(shè)備公司的售后現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)為例，分析該公司現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)的歷史數(shù)據(jù)，得到設(shè)備的故障出現(xiàn)時(shí)間間隔服從的泊松分布，CSR的服務(wù)時(shí)間包括旅行時(shí)間(Ttrip)和現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)時(shí)間(Tservice=25)，并服從的指數(shù)分布。該公司目前有23家客戶（客戶名為B到X），共100臺(tái)設(shè)備，設(shè)備出現(xiàn)故障的概率相等，且故障出現(xiàn)后會(huì)重復(fù)出現(xiàn)，模擬次數(shù)20000。

3.1 類中心分析

圖1 客戶最近距離聚類圖

采用最短距離聚類分析法對(duì)距離矩陣進(jìn)行分析，聚類結(jié)果見(jiàn)圖1，客戶群體被明顯地劃分成3個(gè)群體。第一類包括B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M，其中共有41臺(tái)設(shè)備；第二類包括N、O、P、Q、R、S、T，其中共有34臺(tái)設(shè)備；第三類包括U、V、W、X，其中共有26臺(tái)設(shè)備。

圖2為第二子類加權(quán)距離矩陣網(wǎng)絡(luò)圖 (NETDRAW繪制)，點(diǎn)的大小代表客戶擁有設(shè)備數(shù)量的多少。用破圈法處理該圖，結(jié)果發(fā)現(xiàn)O、P和Q都可作為第二類中心，考慮到O與第一類和第三類中心距離都比較近，本文以O(shè)點(diǎn)為基礎(chǔ)分析。采用同樣的方法處理第三類，得到其類中心V。

表 2 CSR在不同駐地的仿真結(jié)果

圖2 第二子類交通網(wǎng)絡(luò)圖

3.2 仿真實(shí)驗(yàn)

在CSR數(shù)量為4、5、6的情況下，為每個(gè)CSR設(shè)定不同的駐地，這就意味著CSR完成服務(wù)后，如果沒(méi)有其他服務(wù)請(qǐng)求，CSR就回到駐地待命。表2中的AAAOV是每個(gè)CSR的駐地設(shè)定，表示為3名CSR的駐扎在A，1名CSR駐扎在O，1名CSR駐扎在V，其他類同。每次設(shè)定后運(yùn)行程序10次，然后取其平均值，得到不同情況下的各項(xiàng)服務(wù)指標(biāo)：平均排隊(duì)隊(duì)長(zhǎng)、平均響應(yīng)時(shí)間、設(shè)備平均停機(jī)時(shí)間、可能延遲概率，詳細(xì)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2的仿真結(jié)果可以解釋為：① 該公司有4名CSR從事某項(xiàng)服務(wù)時(shí)：不外駐CSR是最佳的選擇，無(wú)論外駐1名CSR在O點(diǎn)，抑或是V點(diǎn)都會(huì)增加平均響應(yīng)時(shí)間和設(shè)備平均停機(jī)時(shí)間。② 該公司有5名CSR從事某項(xiàng)服務(wù)時(shí)：依然將所有CSR駐扎在公司是不經(jīng)濟(jì)的，在此情況下，外駐1名CSR在O點(diǎn)，或者外駐2名CSR在O點(diǎn)，抑或是分別在O和V點(diǎn)駐扎1名CSR，三種方案都會(huì)相應(yīng)地減少平均響應(yīng)時(shí)間和設(shè)備平均停機(jī)時(shí)間。最佳的方案是在公司駐扎3名CSR，在O和V點(diǎn)分別駐扎1名CSR。③ 該公司有6名CSR從事某項(xiàng)服務(wù)時(shí)：仍然不應(yīng)該將所有的CSR駐扎在公司，在O點(diǎn)駐扎1名、2名或3名CSR都會(huì)減少平均響應(yīng)時(shí)間和設(shè)備平均停機(jī)時(shí)間，在此情況下，公司應(yīng)當(dāng)考慮在O點(diǎn)籌建辦事處。另外O、P和Q都可以作為第二類中心，為了得到更加滿意的外駐方案，可以重復(fù)3.2的仿真實(shí)驗(yàn)，分別將第二類中心改為P或Q，結(jié)合O的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較，本文不再贅述。

4 結(jié)語(yǔ)

在制定CSR外駐決策時(shí)，除了考慮服務(wù)質(zhì)量、客戶滿意度等外，成本是最被重視的因素，而旅行費(fèi)用又是服務(wù)費(fèi)用中的重中之重。CSR的響應(yīng)時(shí)間反映CSR從一客戶或公司到達(dá)另一客戶所花費(fèi)的時(shí)間，通常這段時(shí)間的長(zhǎng)短與交通費(fèi)用的高低成正比，減少響應(yīng)時(shí)間在某種程度上反映出CSR旅行費(fèi)用的降低。從這一層面上解讀，基于狀態(tài)相關(guān)現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)排隊(duì)近似的CSR外駐決策模型提供的決策方案有其應(yīng)用價(jià)值。企業(yè)運(yùn)營(yíng)的主旨是獲取最大的經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)，同時(shí)降低各種成本費(fèi)用，本文著重從如何減少響應(yīng)時(shí)間和總服務(wù)時(shí)間的角度來(lái)研究，以提高客戶的時(shí)間滿意度。在某種程度上，響應(yīng)時(shí)間的減少同時(shí)能反映出差旅費(fèi)用的降低。

[1] 陳子俠.考慮售后服務(wù)和配送成本的選址問(wèn)題系統(tǒng)的建模仿真[J].計(jì)算機(jī)工程,2003,29(7):23-24.

[2] Brignall T.J.,Fitzgerald L., Johnston R., et al. Performance measurement in service business[J].Management Accounting-London,1991,69(10):34-36.

[3] 劉勇,馬云峰,楊超.基于時(shí)間滿意的電信服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)選址優(yōu)化模型[J].工業(yè)工程與管理,2008(2):68-72.

[4] Ma Y, Zhang M, Dong P. Time Satisfaction Based Maximal Covering Location Problem and the Adaptation of Lagrangean Algorithm[R].Haerbin:Proceedings of 2005 International Conference on Management Science & Engineering,2005.

[5] Hokstad P. Approximations for the M/G/M Queue [J]. Operations Research, 1978,26(3):510-523.

[6] Hokstad P. On the steady-state solution of the M/G/2 queue[J]. Adv. Appl. Prob,1979(11):240-255.

[7] Kimura T. Diffusion Approximations for an M/G/M Queue [J]. Operations Research, 1983,31(2):304-321.

[8] Yao D. Refining the Diffusion Approximation for the M/G/M Queue [J].Operations Research,1985,33(6):1266-1277.

[9] Smith S.A. Estimating service territory size[J].Management Science, 1979,25(4):301-311.

[10] Hambleton R. S. A manpower planning model for mobile repairmen[J].Journal of Operational Research Society, 1982,33:621-627.

[11] Kolesar P, Blum E. H. Square root laws for fire engine response distances[J].Management Science, 1973(19):1368-1378.

[12] Tang QH,Wilson GR,Perevalov E.An approximation manpower planning model for after-sales field service support[J].Computers & Operations Research, 2007(3511): 3479-3488.

[13] 曹永榮,韓傳峰.售后現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)排隊(duì)近似M/G/m模型仿真[J].工業(yè)工程與管理,2009,14(5):103-107.

[14] 馬云峰,楊超,張敏,等.基于時(shí)間滿意的最大覆蓋選址問(wèn)題[J].中國(guó)管理科學(xué),2006(2):47-53.

[15] 曹永榮.現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量改善對(duì)策研究[J].價(jià)格理論與實(shí)踐, 2010(3):81-82.

Customer Service Representatives' Resident Decision on After-sales Field Service

CAO Yong-rong
Antai College of Economics & Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200052, China

C93；C934

B

10.3969/j.issn.1674-1633.2010.10.016

1674-1633(2010)10-0043-03

2009-05-06

2010-07-26

本文作者：曹永榮，博士研究生。

作者郵箱：caoyongrong@hotmail.com

Abstract:Custom service representatives' resident decision can improve after-sales field service quality dramatically.According to the characteristic of after-sales field service,this paper applies the cluster analysis to divide the customers into different groups based on distance matrix, and finds the sub-cluster's center using minimum tree theory,then uses Field Service Queuing Approximation M/G/m Model to get the best resident decisions. It can provide decision makers with accurate decision alternatives.

Key words:after-sales field service; customer service representative(CSR); resident decision; M/G/M model